arrays Java返回ArrayList的速度慢吗？

1 月 Questions & Answers 177

我从一个对象返回一个数组列表，并在另一个对象中使用它。应用程序是多线程的，每个线程从一个文件中一次填充一个int，因此每次添加都是对数组列表的访问。有200个线程，每个线程的文件大小为100万整数。该应用程序需要数小时才能运行，我认为这是我的瓶颈，因为当我使用本地数组列表进行测试时，需要4分钟。我的问题是，这在任何地方都被使用，我需要在数组列表上同步。这个问题有没有快速的解决方案，或者我必须让每个线程都有自己的数组列表而不返回它

事实上我错了，只有当数组是本地的，并且在任何地方都比在类的顶端声明的更快时，运行起来才需要几个小时，我对此感到困惑

我的返回代码如下所示：

synchronized public ArrayList<Integer> getData() { return this.myData; }

以下是运行缓慢的内容，我删除了其他内容，并试图以此为基准，这需要几个小时：

Scanner scanner = new Scanner(filePath); /* * While we have data keep reading * when out of data the simulation is complete. */ while (scanner.hasNext()) { /* * Get the data to simulate requests * and feed it to the algorithm being evaluated. */ if (scanner.hasNextInt()) { int temp = scanner.nextInt(); //System.out.println( this.tClientName+" "+temp); /* * Add the temp value from incoming stream. * * todo:: UNLESS its NOT found on the client as a miss */ tClientCache.getCache().add(temp); } else { scanner.next(); } }//END Of while (scanner.hasNext()) /* * Close the scanner */ scanner.close();

# 2 楼答案

如果并发函数如下所示：

Scanner scanner = new Scanner(filePath);

while(scanner.hasNext()) {
    if(scanner.hasNextInt()) {
        int temp = scanner.nextInt();
        tClientCache.getCache().add(temp);
    } else {
        scanner.next();
    }
}

scanner.close();

您可以使用通用同步对象进行同步：

Scanner scanner = new Scanner(filePath);
Object syncObject = tClientCache.getSynchronizationObject();
ArrayList<Integer> list = tClientCache.getCache();

while(scanner.hasNext()) {
    if(scanner.hasNextInt()) {
        int temp = scanner.nextInt();
        // synchronise manipulation
        synchronized(syncObject) {
            list.add(temp);
        }
    } else {
        scanner.next();
    }
}

scanner.close();

并通过以下方式扩展CacheClient：

class CacheClient {
     ...
     public Object getSynchronizationObject() { return m_syncObj; }
     ...
     private Object m_syncObj = new Object(); // For synchronised access to the cache.
}

当然，在添加到列表时，您还必须同步对缓存的所有其他访问。考虑以这样的方式重写程序，即每一个文件的输出都是独立处理的，因此每个都在自己的（非同步）列表中，或者在需要合并数据的情况下，处理数据：

Scanner scanner = new Scanner(filePath);
int threshold = ...

while(scanner.hasNext()) {
    if(scanner.hasNextInt()) {
        int temp = scanner.nextInt();
        bulk.add(temp);
        // instead of an arbitrary threshold, why not merge the array of a whole file?
        if(bulk.size() >= threshold) {
            tClientCache.process(bulk);
            bulk.clear();
        }
    } else {
        scanner.next();
    }
}
if(!bulk.isEmpty()) {
    tClientCache.process(bulk);
}

scanner.close();

并在^{中执行同步：

class ClientCache {
    ...
    public void process(ArrayList<Integer> bulk) {
        // synchronise cache manipulation
        synchronized(getSynchronizationObject()) {
            // merge howsoever you like...
            getCache().addAll(bulk);
        }
    }
}

对于当前系统（<；1GB），2亿int不是很多数据，但2亿Integer是about 3 GB！取决于您对该数据所做的处理，内存访问可能会完全破坏您的性能：再次，尽可能执行大容量数据处理，如果需要进行排序之类的高性能数据，请考虑将数据块复制到固定大小的^ {< CD5> }，在基本类型数组上执行排序。然后再将这些块体合并回阵列中

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共 (2) 个答案

# 1 楼答案

# 2 楼答案