Java实现的高效计数器

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           http://blog.csdn.net/snarlfuture/article/details/17049731

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    在统计来自数据库或文本中某些内容的频率时，你可能经常会用到HashMap。本文对比了三种用HashMap实现的计数器。

1. 简单的计数器

    如果你使用这样一个计数器，你的代码可能如下：

 

String s = "one two three two three three";
String[] sArr = s.split(" ");

//naive approach
HashMap<String, Integer> counter = new HashMap<String, Integer>();

for(String a : sArr) {
    if(counter.containsKey(a)) {
        int oldValue = counter.get(a);
        counter.put(a, oldValue+1);
    } else {
        counter.put(a, 1);
    }
}

    每次循环，你都要判断键（key）是否存在。如果该键存在，你需要键对应的值加1，否则，这设置对应的值为1。该方法看起来简单而直接，但它并不是最有效率的方法，它在如下方面欠考虑：

 

① 如果键（key）已经存在的话，containsKey()、get()就会方法被调用两次，这意味着要搜索map两次；

② 由于整数（Integer）是不可变的，每次循环都会创建一个新的整数对象保存新的计数值。

2. 改进的计数器

    自然而然的，我们希望用一个可变的整数值来避免创建过多的整数对象。因此，可以定义一个可变整数类，如下所示：

 

class MutableInteger {

    private int val;

    public MutableInteger(int val) {
        this.val = val;
    }

    public int get() {
        return val;
    }

    public void set(int val) {
        this.val = val;
    }

    //used to print value convinently
    public String toString() {
        return Integer.toString(val);
    }
}

    改进后的计数器如下所示：

 

 

HashMap<String, MutableInteger> newCounter = new HashMap<String, MutableInteger>();

for(String a : sArr) {
    if(newCounter.containsKey(a)) {
        MutableInteger oldValue = newCounter.get(a);
        oldValue.set(oldValue.get() + 1);
    } else {
        newCounter.put(a, new MutableInteger(1));
    }
}

    改进后的计数器无需创建大量的整数（Integer）对象，效率有所提高，但是它还有没有解决的问题：当键（key）存在时需要搜索两次map。

 

3. 高效的计数器

    HashMap.put(key, value)方法返回键（key）对应的值。这个方法很有用，我们可以直接使用旧值的引用来更新值，而不需要再多进行一次搜索。

 

HashMap<String, MutableInteger> efficientCounter = new HashMap<String, MutableInteger>();

for(String a : sArr) {
    MutableInteger initValue = new MutableInteger(1);
    MutableInteger oldValue = efficientCounter.put(a, initValue);

    if(oldValue != null) {
        initValue.set(oldValue.get() + 1);
    }
}

 

4. 性能差异

    可以使用下面的代码来测试上述三种方法在性能上的差异。性能测试循环次数为1百万次，实验结果如下所示：

 

Naive Approach : 222796000
Better Approach: 117283000
Efficient Approach: 96374000

    三种方法在性能上的差异是十分显著的：223 vs. 117 vs. 96。最原始的计数器和优化后的计数器之间的性能差异十分明显，这意味着创建对象的开销是十分昂贵的。

 

String s = "one two three two three three";
String[] sArr = s.split(" ");

long startTime = 0;
long endTime = 0;
long duration = 0;

// naive approach
startTime = System.nanoTime();
HashMap<String, Integer> counter = new HashMap<String, Integer>();

for (int i = 0; i < 1000000; i++)
    for (String a : sArr) {
        if (counter.containsKey(a)) {
            int oldValue = counter.get(a);
            counter.put(a, oldValue + 1);
        } else {
            counter.put(a, 1);
        }
    }

endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("Naive Approach :  " + duration);

// better approach
startTime = System.nanoTime();
HashMap<String, MutableInteger> newCounter = new HashMap<String, MutableInteger>();

for (int i = 0; i < 1000000; i++)
    for (String a : sArr) {
        if (newCounter.containsKey(a)) {
            MutableInteger oldValue = newCounter.get(a);
            oldValue.set(oldValue.get() + 1);
        } else {
            newCounter.put(a, new MutableInteger(1));
        }
    }

endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("Better Approach:  " + duration);

// efficient approach
startTime = System.nanoTime();

HashMap<String, MutableInteger> efficientCounter = new HashMap<String, MutableInteger>();

for (int i = 0; i < 1000000; i++)
    for (String a : sArr) {
        MutableInteger initValue = new MutableInteger(1);
        MutableInteger oldValue = efficientCounter.put(a, initValue);

        if (oldValue != null) {
            initValue.set(oldValue.get() + 1);
        }
    }

endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("Efficient Approach:  " + duration);

    当你使用计数器时，你可能需要使用一个方法来根据值（value）对map进行排序，对此，你可以参照文章《HashMap中常用的方法》

 

5. Keith的评论（如下所示）

    下面是我收到的最好的评论之一。

    添加下面一系列测试：

    1) 重构上述”改进的计数器“，用get()方法来替换containsKey()方法。通常，所需的元素都在HashMap中，因此可以将搜索次数从两次减少到一次。

    2) Michal提到了AtuomicInteger，下面也进行了相关的试验。

    3) 与单例的int数组相比，http://amzn.com/0748614079中提到这可能会使用更少的内存。

    我运行了测试程序3x次，争取每次对代码的改变都最小。需要注意的是，你可能无法做到在程序中做到上述改动，或者试验结果受影响较大，原因可能是垃圾回收期。

 

Naive: 201716122
Better Approach: 112259166
Efficient Approach: 93066471
Better Approach (without containsKey): 69578496
Better Approach (without containsKey, with AtomicInteger): 94313287
Better Approach (without containsKey, with int[]): 65877234

    改进的计数器（不使用containsKey()）：

 

 

HashMap<string, mutableinteger=""> efficientCounter2 = new HashMap<string, mutableinteger="">();
for (int i = 0; i < NUM_ITERATIONS; i++)
    for (String a : sArr) {
        MutableInteger value = efficientCounter2.get(a);

        if (value != null) {
            value.set(value.get() + 1);
        } else {
            efficientCounter2.put(a, new MutableInteger(1));
        }
    }

    改进的计数器（不使用containskey()，使用AtomicInteger）：

 

 

HashMap<string, atomicinteger=""> atomicCounter = new HashMap<string, atomicinteger="">();
for (int i = 0; i < NUM_ITERATIONS; i++)
    for (String a : sArr) {
        AtomicInteger value = atomicCounter.get(a);

        if (value != null) {
            value.incrementAndGet();
        } else {
            atomicCounter.put(a, new AtomicInteger(1));
        }
    }

    改进的计数器（不使用containsKey()，使用int[]）：

HashMap<string, int[]=""> intCounter = new HashMap<string, int[]="">();
for (int i = 0; i < NUM_ITERATIONS; i++)
    for (String a : sArr) {
        int[] valueWrapper = intCounter.get(a);

        if (valueWrapper == null) {
            intCounter.put(a, new int[] { 1 });
        } else {
            valueWrapper[0]++;
        }
    }

    Guava的MultiSet可能更快。

 

6. 总结

    性能最高的是使用int数组的那个方法。