С точки зрения производительности, skipList
при использовании в качестве карты - кажется в 10-20 раз медленнее. Вот результат моих тестов (Java 1.8.0_102-b14, win x32)
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
MyBenchmark.hasMap_get avgt 5 0.015 ? 0.001 s/op
MyBenchmark.hashMap_put avgt 5 0.029 ? 0.004 s/op
MyBenchmark.skipListMap_get avgt 5 0.312 ? 0.014 s/op
MyBenchmark.skipList_put avgt 5 0.351 ? 0.007 s/op
И в дополнение к этому - вариант использования, где сравнение одного с другим действительно имеет смысл. Реализация кэша последних недавно использованных элементов с использованием обеих этих коллекций. Теперь эффективность skipList выглядит более сомнительной.
MyBenchmark.hashMap_put1000_lru avgt 5 0.032 ? 0.001 s/op
MyBenchmark.skipListMap_put1000_lru avgt 5 3.332 ? 0.124 s/op
Вот код для JMH (выполняется как java -jar target/benchmarks.jar -bm avgt -f 1 -wi 5 -i 5 -t 1
)
static final int nCycles = 50000;
static final int nRep = 10;
static final int dataSize = nCycles / 4;
static final List<String> data = new ArrayList<>(nCycles);
static final Map<String,String> hmap4get = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);
static final Map<String,String> smap4get = new ConcurrentSkipListMap<>();
static {
// prepare data
List<String> values = new ArrayList<>(dataSize);
for( int i = 0; i < dataSize; i++ ) {
values.add(UUID.randomUUID().toString());
}
// rehash data for all cycles
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
data.add(values.get((int)(Math.random() * dataSize)));
}
// rehash data for all cycles
for( int i = 0; i < dataSize; i++ ) {
String value = data.get((int)(Math.random() * dataSize));
hmap4get.put(value, value);
smap4get.put(value, value);
}
}
@Benchmark
public void skipList_put() {
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
Map<String,String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
map.put(key, key);
}
}
}
@Benchmark
public void skipListMap_get() {
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
smap4get.get(key);
}
}
}
@Benchmark
public void hashMap_put() {
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
Map<String,String> map = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
map.put(key, key);
}
}
}
@Benchmark
public void hasMap_get() {
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
hmap4get.get(key);
}
}
}
@Benchmark
public void skipListMap_put1000_lru() {
int sizeLimit = 1000;
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
ConcurrentSkipListMap<String,String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
String oldValue = map.put(key, key);
if( (oldValue == null) && map.size() > sizeLimit ) {
// not real lru, but i care only about performance here
map.remove(map.firstKey());
}
}
}
}
@Benchmark
public void hashMap_put1000_lru() {
int sizeLimit = 1000;
Queue<String> lru = new ArrayBlockingQueue<>(sizeLimit + 50);
for( int n = 0; n < nRep; n++ ) {
Map<String,String> map = new ConcurrentHashMap<>(3000, 0.5f, 10);
lru.clear();
for( int i = 0; i < nCycles; i++ ) {
String key = data.get(i);
String oldValue = map.put(key, key);
if( (oldValue == null) && lru.size() > sizeLimit ) {
map.remove(lru.poll());
lru.add(key);
}
}
}
}