分析Java中Map的遍历性能问题

一、引言

我们知道java HashMap的扩容是有成本的，为了减少扩容的次数和成本，可以给HashMap设置初始容量大小，如下所示：

HashMap<string, integer=""> map0 = new HashMap<string, integer="">(100000);

但是在实际使用的过程中，发现性能不但没有提升，反而显著下降了！代码里对HashMap的操作也只有遍历了，看来是遍历出了问题，于是做了一番测试，得到如下结果：

HashMap的迭代器遍历性能与 initial capacity 有关，与size无关

二、迭代器测试

贴上测试代码：

public class MapForEachTest {

    public static void main(String[] args) {
        HashMap<string, integer=""> map0 = new HashMap<string, integer="">(100000);

        initDataAndPrint(map0);

        HashMap<string, integer=""> map1 = new HashMap<string, integer="">();

        initDataAndPrint(map1);

    }

    private static void initDataAndPrint(HashMap map) {

        initData(map);

        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            forEach(map);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("");
        System.out.println("HashMap Size: " + map.size() +  " 耗时: " + (end - start) + " ms");
    }

    private static void forEach(HashMap map) {
        for (Iterator<map.entry<string, integer="">> it = map.entrySet().iterator(); it.hasNext();){
            Map.Entry<string, integer=""> item = it.next();
            System.out.print(item.getKey());
            // do something
        }

    }

    private static void initData(HashMap map) {
        map.put("a", 0);
        map.put("b", 1);
        map.put("c", 2);
        map.put("d", 3);
        map.put("e", 4);
        map.put("f", 5);
    }

}

这是运行结果：

我们将第一个Map初始化10w大小，第二个map不指定大小(实际16)，两个存储相同的数据，但是用迭代器遍历100次的时候发现性能迥异，一个36ms一个4ms，实际上性能差距更大，这里的4ms是600次System.out.print的耗时，这里将print注掉再试下

for (Iterator<map.entry<string, integer="">> it = map.entrySet().iterator(); it.hasNext();){
    Map.Entry<string, integer=""> item = it.next();
    // System.out.print(item.getKey());
    // do something
}

输出结果如下：

可以发现第二个map耗时几乎为0，第一个达到了28ms，遍历期间没有进行任何操作，既然石锤了和 initial capacity 有关，下一步我们去看看为什么会这样，找找Map迭代器的源码看看。

三、迭代器源码探究

我们来看看Map.entrySet().iterator()的源码；

public final Iterator<map.entry<k,v>> iterator() {
    return new EntryIterator();
}

其中EntryIterator是HashMap的内部抽象类，源码并不多，我全部贴上来并附上中文注释

abstract class HashIterator {
    // 下一个Node
    Node<k,v> next; // next entry to return
    // 当前Node
    Node<k,v> current;     // current entry
    // 预期的Map大小，也就是说每个HashMap可以有多个迭代器(每次调用 iterator() 会new 一个迭代器出来)，但是只能有一个迭代器对他remove，否则会直接报错(快速失败)
    int expectedModCount;  // for fast-fail

    // 当前节点所在的数组下标，HashMap内部是使用数组来存储数据的，不了解的先去看看HashMap的源码吧
    int index;             // current slot

    HashIterator() {
        // 初始化 expectedModCount
        expectedModCount = modCount;
        // 浅拷贝一份Map的数据
        Node<k,v>[] t = table;
        current = next = null;
        index = 0;
        // 如果 Map 中数据不为空，遍历数组找到第一个实际存储的素，赋值给next
        if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
    }

    public final boolean hasNext() {
        return next != null;
    }

    final Node<k,v> nextNode() {
        // 用来浅拷贝table，和别名的作用差不多，没啥用
        Node<k,v>[] t;
        // 定义一个e指存储next，并在找到下一值时返它自己
        Node<k,v> e = next;
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        if (e == null)
            throw new NoSuchElementException();

        // 使current指向e，也就是next，这次要找的值，并且让next = current.next，一般为null
        if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
        return e;
    }

    /**
     * 删除元素，这里不讲了，调的是HashMap的removeNode，没啥特别的
     **/
    public final void remove() {
        Node<k,v> p = current;
        if (p == null)
            throw new IllegalStateException();
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        current = null;
        K key = p.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, false);
        // 用来保证快速失败的
        expectedModCount = modCount;
    }
}

上面的代码一看就明白了，迭代器每次寻找下一个元素都会去遍历数组，如果 initial capacity 特别大的话，也就是说 threshold 也大，table.length就大，所以遍历比较耗性能。

table数组的大小设置是在resize()方法里：

Node<k,v>[] newTab = (Node<k,v>[])new Node[newCap];
table = newTab;

四、其他遍历方法

注意代码里我们用的是Map.entrySet().iterator()，实际上和keys().iterator(), values().iterator() 一样，源码如下：

final class KeyIterator extends HashIterator
    implements Iterator<k> {
    public final K next() { return nextNode().key; }
}

final class ValueIterator extends HashIterator
    implements Iterator<v> {
    public final V next() { return nextNode().value; }
}

final class EntryIterator extends HashIterator
    implements Iterator<map.entry<k,v>> {
    public final Map.Entry<k,v> next() { return nextNode(); }
}

这两个就不分析了，性能一样。

实际使用中对集合的遍历还有几种方法：

• 普通for循环+下标
• 增强型for循环
• Map.forEach
• Stream.forEach

普通for循环+下标的方法不适用于Map，这里不讨论了。

4.1、增强型for循环

增强行for循环实际上是通过迭代器来实现的，我们来看两者的联系

源码：

private static void forEach(HashMap map) {
    for (Iterator<map.entry<string, integer="">> it = map.entrySet().iterator(); it.hasNext();){
        Map.Entry<string, integer=""> item = it.next();
        System.out.print(item.getKey());
        // do something
    }
}

private static void forEach0(HashMap<string, integer=""> map) {
    for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
        System.out.print(entry.getKey());
    }
}

编译后的字节码：

// access flags 0xA
  private static forEach(Ljava/util/HashMap;)V
   L0
    LINENUMBER 41 L0
    ALOAD 0
    INVOKEVIRTUAL java/util/HashMap.entrySet ()Ljava/util/Set;
    INVOKEINTERFACE java/util/Set.iterator ()Ljava/util/Iterator; (itf)
    ASTORE 1
   L1
   FRAME APPEND [java/util/Iterator]
    ALOAD 1
    INVOKEINTERFACE java/util/Iterator.hasNext ()Z (itf)
    IFEQ L2
   L3
    LINENUMBER 42 L3
    ALOAD 1
    INVOKEINTERFACE java/util/Iterator.next ()Ljava/lang/Object; (itf)
    CHECKCAST java/util/Map$Entry
    ASTORE 2
   L4
    LINENUMBER 43 L4
    GETSTATIC java/lang/System.out : Ljava/io/PrintStream;
    ALOAD 2
    INVOKEINTERFACE java/util/Map$Entry.getKey ()Ljava/lang/Object; (itf)
    CHECKCAST java/lang/String
    INVOKEVIRTUAL java/io/PrintStream.print (Ljava/lang/String;)V
   L5
    LINENUMBER 45 L5
    GOTO L1
   L2
    LINENUMBER 46 L2
   FRAME CHOP 1
    RETURN
   L6
    LOCALVARIABLE item Ljava/util/Map$Entry; L4 L5 2
    // signature Ljava/util/Map$Entry<ljava lang="" string;ljava="" integer;="">;
    // declaration: item extends java.util.Map$Entry<java.lang.string, java.lang.integer="">
    LOCALVARIABLE it Ljava/util/Iterator; L1 L2 1
    // signature Ljava/util/Iterator<ljava util="" map$entry<ljava="" lang="" string;ljava="" integer;="">;>;
    // declaration: it extends java.util.Iterator<java.util.map$entry<java.lang.string, java.lang.integer="">>
    LOCALVARIABLE map Ljava/util/HashMap; L0 L6 0
    MAXSTACK = 2
    MAXLOCALS = 3

  // access flags 0xA
  // signature (Ljava/util/HashMap<ljava lang="" string;ljava="" integer;="">;)V
  // declaration: void forEach0(java.util.HashMap<java.lang.string, java.lang.integer="">)
  private static forEach0(Ljava/util/HashMap;)V
   L0
    LINENUMBER 50 L0
    ALOAD 0
    INVOKEVIRTUAL java/util/HashMap.entrySet ()Ljava/util/Set;
    INVOKEINTERFACE java/util/Set.iterator ()Ljava/util/Iterator; (itf)
    ASTORE 1
   L1
   FRAME APPEND [java/util/Iterator]
    ALOAD 1
    INVOKEINTERFACE java/util/Iterator.hasNext ()Z (itf)
    IFEQ L2
    ALOAD 1
    INVOKEINTERFACE java/util/Iterator.next ()Ljava/lang/Object; (itf)
    CHECKCAST java/util/Map$Entry
    ASTORE 2
   L3
    LINENUMBER 51 L3
    GETSTATIC java/lang/System.out : Ljava/io/PrintStream;
    ALOAD 2
    INVOKEINTERFACE java/util/Map$Entry.getKey ()Ljava/lang/Object; (itf)
    INVOKEVIRTUAL java/io/PrintStream.print (Ljava/lang/Object;)V
   L4
    LINENUMBER 52 L4
    GOTO L1
   L2
    LINENUMBER 53 L2
   FRAME CHOP 1
    RETURN
   L5
    LOCALVARIABLE entry Ljava/util/Map$Entry; L3 L4 2
    LOCALVARIABLE map Ljava/util/HashMap; L0 L5 0
    // signature Ljava/util/HashMap<ljava lang="" string;ljava="" integer;="">;
    // declaration: map extends java.util.HashMap<java.lang.string, java.lang.integer="">
    MAXSTACK = 2
    MAXLOCALS = 3

都不用耐心观察，两个方法的字节码除了局部变量不一样其他都几乎一样，由此可以得出增强型for循环性能与迭代器一样，实际运行结果也一样，我不展示了，感兴趣的自己去copy文章开头和结尾的代码试下。

4.2、Map.forEach

先说一下为什么不把各种方法一起运行同时打印性能，这是因为CPU缓存的原因和JVM的一些优化会干扰到性能的判断，附录全部测试结果有说明

直接来看源码吧

@Override
public void forEach(BiConsumer<!--? super K, ? super V--> action) {
    Node<k,v>[] tab;
    if (action == null)
        throw new NullPointerException();
    if (size > 0 && (tab = table) != null) {
        int mc = modCount;
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node<k,v> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                action.accept(e.key, e.value);
        }
        if (modCount != mc)
            throw new ConcurrentModificationException();
    }
}

很简短的源码，就不打注释了，从源码我们不难获取到以下信息：

• 该方法也是快速失败的，遍历期间不能删除元素
• 需要遍历整个数组
• BiConsumer加了@FunctionalInterface注解，用了 lambda

第三点和性能无关，这里只是提下

通过以上信息我们能确定这个性能与table数组的大小有关。

但是在实际测试的时候却发现性能比迭代器差了不少：

4.3、Stream.forEach

Stream与Map.forEach的共同点是都使用了lambda表达式。但两者的源码没有任何复用的地方。

不知道你有没有看累，先上测试结果吧：

耗时比Map.foreach还要高点。

下面讲讲Straam.foreach顺序流的源码，这个也不复杂，不过累的话先去看看总结吧。

Stream.foreach的执行者是分流器，HashMap的分流器源码就在HashMap类中，是一个静态内部类，类名叫 EntrySpliterator

下面是顺序流执行的方法

public void forEachRemaining(Consumer<!--? super Map.Entry<K,V-->> action) {
    int i, hi, mc;
    if (action == null)
        throw new NullPointerException();
    HashMap<k,v> m = map;
    Node<k,v>[] tab = m.table;
    if ((hi = fence) < 0) {
        mc = expectedModCount = m.modCount;
        hi = fence = (tab == null) ? 0 : tab.length;
    }
    else
        mc = expectedModCount;
    if (tab != null && tab.length >= hi &&
        (i = index) >= 0 && (i < (index = hi) || current != null)) {
        Node<k,v> p = current;
        current = null;
        do {
            if (p == null)
                p = tab[i++];
            else {
                action.accept(p);
                p = p.next;
            }
        } while (p != null || i < hi);
        if (m.modCount != mc)
            throw new ConcurrentModificationException();
    }
}

从以上源码中我们也可以轻易得出遍历需要顺序扫描所有数组

五、总结

至此，Map的四种遍历方法都测试完了，我们可以简单得出两个结论

• Map的遍历性能与内部table数组大小有关，也就是说与常用参数 initial capacity 有关，不管哪种遍历方式都是的
• 性能（由高到低）：迭代器 == 增强型For循环 > Map.forEach > Stream.foreach

这里就不说什么多少倍多少倍的性能差距了，抛开数据集大小都是扯淡，当我们不指定initial capacity的时候，四种遍历方法耗时都是3ms，这3ms还是输入输出流的耗时，实际遍历耗时都是0，所以数据集不大的时候用哪种都无所谓，就像不加输入输出流耗时不到1ms一样，很多时候性能消耗是在遍历中的业务操作，这篇文章不是为了让你去优化代码把foreach改成迭代器的，在大多数场景下并不需要关注迭代本身的性能，Stream与Lambda带来的可读性提升更加重要。

所以此文的目的就当是知识拓展吧，除了以上说到的遍历性能问题，你还应该从中能获取到的知识点有：

• HashMap的数组是存储在table数组里的
• table数组是resize方法初始化的，new Map不会初始化数组
• Map遍历是table数组从下标0递增排序的，所以他是无序的
• keySet().iterator，values.iterator， entrySet.iterator 来说没有本质区别，用的都是同一个迭代器
• 各种遍历方法里，只有迭代器可以remove，虽然增强型for循环底层也是迭代器，但这个语法糖隐藏了 remove 方法
• 每次调用迭代器方法都会new 一个迭代器，但是只有一个可以修改
• Map.forEach与Stream.forEach看上去一样，实际实现是不一样的

附：四种遍历源码

private static void forEach(HashMap map) {
    for (Iterator<map.entry<string, integer="">> it = map.entrySet().iterator(); it.hasNext();){
        Map.Entry<string, integer=""> item = it.next();
        // System.out.print(item.getKey());
        // do something
    }
}

private static void forEach0(HashMap<string, integer=""> map) {
    for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
        System.out.print(entry.getKey());
    }
}

private static void forEach1(HashMap<string, integer=""> map) {
    map.forEach((key, value) -> {
        System.out.print(key);
    });

}

private static void forEach2(HashMap<string, integer=""> map) {
    map.entrySet().stream().forEach(e -> {
        System.out.print(e.getKey());
    });

}

附：完整测试类与测试结果+一个奇怪的问题

public class MapForEachTest {

    public static void main(String[] args) {
        HashMap<string, integer=""> map0 = new HashMap<string, integer="">(100000);
        HashMap<string, integer=""> map1 = new HashMap<string, integer="">();
        initData(map0);
        initData(map1);

        testIterator(map0);
        testIterator(map1);
        testFor(map0);
        testFor(map1);
        testMapForeach(map0);
        testMapForeach(map1);
        testMapStreamForeach(map0);
        testMapStreamForeach(map1);

    }

    private static void testIterator(HashMap map) {

        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            forEach(map);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("");
        System.out.println("HashMap Size: " + map.size() +  " 迭代器 耗时: " + (end - start) + " ms");
    }

    private static void testFor(HashMap map) {

        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            forEach0(map);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("");
        System.out.println("HashMap Size: " + map.size() +  " 增强型For 耗时: " + (end - start) + " ms");
    }

    private static void testMapForeach(HashMap map) {

        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            forEach1(map);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("");
        System.out.println("HashMap Size: " + map.size() +  " MapForeach 耗时: " + (end - start) + " ms");
    }

    private static void testMapStreamForeach(HashMap map) {

        long start = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            forEach2(map);
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("");
        System.out.println("HashMap Size: " + map.size() +  " MapStreamForeach 耗时: " + (end - start) + " ms");
    }

    private static void forEach(HashMap map) {
        for (Iterator<map.entry<string, integer="">> it = map.entrySet().iterator(); it.hasNext();){
            Map.Entry<string, integer=""> item = it.next();
            System.out.print(item.getKey());
            // do something
        }
    }

    private static void forEach0(HashMap<string, integer=""> map) {
        for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
            System.out.print(entry.getKey());
        }
    }

    private static void forEach1(HashMap<string, integer=""> map) {
        map.forEach((key, value) -> {
            System.out.print(key);
        });

    }

    private static void forEach2(HashMap<string, integer=""> map) {
        map.entrySet().stream().forEach(e -> {
            System.out.print(e.getKey());
        });

    }

    private static void initData(HashMap map) {
        map.put("a", 0);
        map.put("b", 1);
        map.put("c", 2);
        map.put("d", 3);
        map.put("e", 4);
        map.put("f", 5);
    }

}

测试结果：

如果你认真看了上面的文章的话，会发现测试结果有个不对劲的地方：

MapStreamForeach的耗时似乎变少了

我可以告诉你这不是数据的原因，从我的测试测试结果来看，直接原因是因为先执行了 Map.foreach，如果你把 MapForeach 和 MapStreamForeach 调换一下执行顺序，你会发现后执行的那个耗时更少。

以上就是分析Java中Map的遍历性能问题的详细内容，更多关于Java Map 遍历性能的资料请关注我们其它相关文章！