今天我特意来测试一下java.util.concurrent.ConcurrentHashMap的查询性能,其他增改的功能暂时不做测试了。关于另外一个可能的原因java.util.concurrent.atomic.AtomicLong,我们下期再测。有兴趣的可以先看看我之前对于更强大的多线程计数器java.util.concurrent.atomic.LongAdder的性能测试:性能测试中的LongAdder。下面是之前遇到两种不同类型的对象池的性能测试文章:通用池化框架GenericObjectPool性能测试、通用池化框架GenericKeyedObjectPool性能测试。
测试方案
先说一下思路和场景设计。思路还是沿用之前的性能测试,通过固定线程的性能模型进行测试,通过调整次数和线程数来测试java.util.concurrent.ConcurrentHashMap的性能表现。场景设计上我先把java.util.concurrent.ConcurrentHashMap添加N个key和value,然后通过多线程随机从这些key里面取值。
这样本地测试就有了三个变量线程数、次数、key的数量,本次重点放在了200线程以上的性能表现。
PS:硬件和软件配置参考以前的文章,这里就不多说了。
测试用例
照例方案依旧使用FunTester性能测试框架提供的能力,采取Groovy脚本实现。相信有一定Java基础的同学阅读起来是没有问题的。
package com.funtest.groovytest
import com.funtester.base.constaint.FixedThread
import com.funtester.base.constaint.ThreadBase
import com.funtester.frame.SourceCode
import com.funtester.frame.execute.Concurrent
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
class ConcurrentHashMapTest extends SourceCode {
static ConcurrentHashMap<Integer, Integer> maps = new ConcurrentHashMap<>()
static int times = 1_0000
static int threads = 200
static int num = 100
static def desc = "ConcurrentHashMap性能测试"
public static void main(String[] args) {
1.upto(num) {
maps.put(it, it)
}
ThreadBase.COUNT = false
RUNUP_TIME = 0
new Concurrent(new FunTester(), threads, desc).start()
}
private static class FunTester extends FixedThread {
FunTester() {
super(null, times, true)
}
@Override
protected void doing() throws Exception {
maps.get(getRandomInt(num))
}
@Override
FunTester clone() {
return new FunTester()
}
}
}
测试结果
由于测试中基本都触碰到硬件(CPU)瓶颈,所以本次也就不记录CPU使用率了,相当于都是在CPU资源有限情况下的性能测试数据,其实测试中发现次数影响也不大。

测试到此,结论比较明显了,影响java.util.concurrent.ConcurrentHashMap的主要因素还是机器CPU资源不够用了。对于相同的资源情况下,线程数更低自然获得更强的单线程性能,如果增加线程确实可以获取更大的总体QPS。在key值方面,值越多,QPS越低。在测试次数上,自然是字数越多,QPS也大,也符合之前多次测试中的结论。
但是当我重新检查代码的时候却发现一个问题,在com.funtest.groovytest.ConcurrentHashMapTest.FunTester#doing方法中其实还有一段耗时的请求,就是com.funtester.frame.SourceCode#getRandomInt,经过我重新测试,发现java.util.concurrent.ConcurrentHashMap的性能得到了十几倍的提升。
不得不说我大意了,本期文章标题应当修改为java.util.concurrent.ThreadLocalRandom性能测试。
一下是com.funtester.frame.SourceCode#getRandomInt的内容:
/**
* 获取随机数,获取1~num 的数字,包含 num
*
* @param num 随机数上限
* @return 随机数
*/
public static int getRandomInt(int num) {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(num) + 1;
}
我依此法重新测试了java.util.concurrent.atomic.AtomicLong,发现也是QPS超高,排除了我之前的想法。看来commons-pool2的瓶颈不在这两个地方。以后等我仔细再研究研究,有结论再跟大家分享。
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