對集合的併發讀取/寫入訪問，比ConcurrentHashMap更快？

多線程應用程序需要訪問公用數據結構，該結構存儲已處理操作的列表。每個線程訪問的數據結構和：對集合的併發讀取/寫入訪問，比ConcurrentHashMap更快？

如果運算它是關於做的已經存儲的數據集合中的ID，它將中止
否則，將其寫入運算ID數據收集，並執行操作。

我比閱讀有更多的閱讀權限。

我使用的是一個ConcurrentHashMap這個公共數據結構由所有線程訪問。會發生什麼情況是，當操作數非常大（百萬）時，訪問ConcurrentHashMap的所有線程會同時減慢它們的速度。

這就是我正在嘗試解決的問題：使用可在多個線程中訪問的通用數據結構，而不會在縮放讀取訪問時受到損失。

我不需要讀取操作（數據結構中的操作ID）是否完全同步：可能發生操作將寫入數據結構，而讀取同時發生錯過它。這可能會使op被處理多次，但對於我的應用程序來說，這沒有問題。

進一步的細節：

運算id不一定需要被保留
運算IDS是一個對象，它是一個無序對整數。無序：平等方法被覆蓋，以便對於給定的整數，對（L，R）==對（R，L）。完整的源代碼here。

任何指針？

來源

2017-07-01 seinecle

用更大的塊給出你的操作，以便線程只需要檢查整個操作塊是否已經完成。這應該會減少對中央數據結構的爭用，因此您不需要比ConcurrentHashMap更快的事情。 –

你確定'ConcurrentHashMap'是性能問題的來源嗎？閱讀它已經大部分是免費的，試試'ConcurrentHashMap'構造函數中的'concurrencyLevel'參數。 – 11thdimension

這不太可能是併發性，這就是你的問題，更有可能你只是碰到了哈希映射的侷限性（主要碰撞加劇了它，取決於你的ID是什麼樣子）。見例如https://stackoverflow.com/questions/16693408/java-optimize-hashset-for-large-scale-duplicate-detection – CupawnTae

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如果多線程訪問共享資源以使線程安全，則需要線程安全機制。

的ConcurrentHashMap：通過內部條紋鎖和16路的默認鎖。它意味着16線程同時執行更新操作而不會阻塞提供分佈evenly.If爲例所有的項目都屬於同一項目提高併發段，那麼它將不會有任何好處。所以首先分析並使用鎖定剝離，以便同時多線程執行更新操作而不會阻塞。如果未按預期執行，則可以使用非阻塞解決方案。

非阻塞：在您的用例中，大量線程嘗試訪問共享數據結構，這種爭用可能是一個解決方案，您可以探索執行更新操作CAS（比較和交換）的集合。 - 沒有自旋鎖 ─鎖住時沒有阻塞。 Link

來源

2017-07-01 18:23:24

對集合的併發讀取/寫入訪問，比ConcurrentHashMap更快？

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