Map or switch

感谢同事 {空蒙}的投稿

最近碰到个场景,还蛮有普遍性的,如mtop的请求入口非常多,有api2,api3,api4,h5,h5update,cdn_cache,bigpipe等,而Mtop需要依据其具体的入口,选择不同的业务逻辑进行对应的处理。

马上想到两个方案:

  1. 方案一:采用map存放对应入口的处理方法,然后请求进来后经过get就行,map.get(et);
  2. 方案二:采用switch语句。

              switch (et) {
              case API3:
                     return api3service;
              case API4:
                     return api4service;
              case API2:
                     return api2service;
              ……

if else这种就不予考虑了,明显采用map显的更优雅,代码更具可维护性,目前mtop存在6个入口,api4还未上,如果用switch每次需要硬编码那性能呢?

但用map,也可以做些优化处理,比如我发现api3、h5、cdn_cache在map默认大小为16下,其桶位置发生了碰撞,这样每次get的时候就需要遍历了,这是不好,当然有两种方案,一是改key值避免碰撞,二是改map大小,让其不发生碰撞,我采用map大小为64,避免碰撞,当然后面如要继续添加时候,需要关注经测试,性能可以提升44%,(本机场景,并且这个key在桶的最尾部,也就是需要全部遍历桶全部数据的场景,并且全部预先执行1w次,摒弃了jit对结果的影响)

但map的get操作,每次需要进行hash,位移操作,&操作,再比较操作,想想就需要很多的指令要执行完才能拿到

如果是switch呢?Switch在编译后,有LookupSwitch 和 TableSwitch,其中TableSwitch是O(1)的,LookupSwitch是 O(log n),TableSwitch情况如下:

int chooseNear(int i) {
    switch (i) {
        case 0:  return  0;
        case 1:  return  1;
        case 2:  return  2;
        default: return -1;
    }
}

编译后结果

Method int chooseNear(int)
0   iload_1             // Push local variable 1 (argument i)
1   tableswitch 0 to 2: // Valid indices are 0 through 2
      0: 28             // If i is 0, continue at 28
      1: 30             // If i is 1, continue at 30
      2: 32             // If i is 2, continue at 32
      default:34        // Otherwise, continue at 34
28  iconst_0            // i was 0; push int constant 0...
29  ireturn             // ...and return it
30  iconst_1            // i was 1; push int constant 1...
31  ireturn             // ...and return it
32  iconst_2            // i was 2; push int constant 2...
33  ireturn             // ...and return it
34  iconst_m1           // otherwise push int constant -1...
35  ireturn             // ...and return it

也就是TableSwitch只要计算一次偏移量,立即就能到case执行,其时间复杂度为O(1)

LookupSwitch
int chooseFar(int i) {
    switch (i) {
        case -100: return -1;
        case 0:    return  0;
        case 100:  return  1;
        default:   return -1;
    }
}

编译后:

Method int chooseFar(int)
0   iload_1
1   lookupswitch 3:
         -100: 36
            0: 38
          100: 40
      default: 42
36  iconst_m1
37  ireturn
38  iconst_0
39  ireturn
40  iconst_1
41  ireturn
42  iconst_m1
43  ireturn

也就是LookupSwitch编译后会保证其顺序,并采用二分法查找对应的case,其时间复杂度为O(log n)
本机,全部预先执行1w次跳过jit的影响,采用map与switch各执行1亿次,执行时间是两位数的差距,map为400多ms,switch为5ms

当然测试的场景case都比较少,如果达到1k多个case条件呢? Jit还会把jvm指令缓存吗?,如果不缓存又是另外的情况了
大家可以把eclipse设置Xint,看看屏蔽jit后大量运行的效果
还有switch在什么场景下编译后会是TableSwitch,什么下会是LookupSwitch,毕竟两者的时间复杂度还是有差距
Java应用的性能,还是要详细分析其场景,至于要性能还是代码更优雅,要自己权衡了,呵呵,有更好的方案,还请分享哦

参考资料

原创文章,转载请注明: 转载自并发编程网 – ifeve.com本文链接地址: Map or switch



sunqi

花名空蒙,阿里-无线事业部-资深开发工程师。目前负责MTOP的设计和开发工作。

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  • Comments (1)
    • ydw
    • 05/04. 2014 12:52pm

    大部分应用场景下,我选择代码优雅,尤其是这种应用场景

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