Цель
У меня есть изменяемая карта [Long, Long] с миллионами записей. Мне нужно сделать много итераций обновлений с миллионами обновлений. Я хотел бы сделать это как можно быстрее.
Фон
В настоящее время самым быстрым методом является использование однопоточного mutable.LongMap [Long]. Этот тип оптимизирован для длинных типов в качестве ключа.
Другие типы карт выглядят медленнее - но я, возможно, реализовал их неправильно, поскольку пытался выполнять обновления одновременно и / или параллельно, но безуспешно. Возможно, что параллельное обновление карты в действительности не происходит или невозможно в Scala.
В порядке от самого быстрого до самого медленного:
- LongMap [Long] (сверху)
- TrieMap [Long, Long]
- ParTrieMap [Long, Long]
- HashMap [Long, Long]
- ParHashMap [Long, Long]
- ParMap [Long, Long]
Это нормально, если более быстрый метод не изменяем, но я не думаю, что это будет так. Для этого варианта использования лучше всего подходит изменяемая карта.
Код для генерации тестовых данных и времени проведения теста
import java.util.Calendar
import scala.collection.mutable
object DictSpeedTest2 {
//helper constants
val million: Long = 1000000
val billion: Long = million * 1000
//config
val garbageCollectionWait = 3
val numEntries: Long = million * 10 //may need to increase JVM memory with something like: -Xmx32g
val maxValue: Long = billion * million // max Long = 9223372036854775807L
// this is 1000000000000000L
def main(args: Array[String]): Unit = {
//generate random data; initial entries in a; updates in b
val a = genData(numEntries, maxValue, seed = 1000)
val b = genData(numEntries, maxValue, seed = 9999)
//initialization
val dict = new mutable.LongMap[Long]()
a.foreach(x => dict += (x._1 -> x._2))
//run and time test
println("start test: " + Calendar.getInstance().getTime)
val start = System.currentTimeMillis
b.foreach(x => dict += (x._1 -> x._2)) //updates
val end = System.currentTimeMillis
//print runtime
val durationInSeconds = (end - start).toFloat / 1000 + "s"
println("end test: " + Calendar.getInstance().getTime + " -- " + durationInSeconds)
}
def genData(n: Long, max: Long, seed: Long): Array[(Long, Long)] = {
val r = scala.util.Random
r.setSeed(seed) //deterministic generation of arrays
val a = new Array[(Long, Long)](n.toInt)
a.map(_ => (r.nextInt(), r.nextInt()) )
}
}
Текущие тайминги
LongMap [Long] с указанным выше кодом завершается в следующий раз на моем MacBook Pro 2018 года:
- ~ 3,5 секунды с numEntries = 10 миллионов
- ~ 100 секундс numEntries = 100 миллионов