Java 需要一个在添加和删除时不会产生任何垃圾的高效映射或集

因此，由于Javolution不起作用（），我非常需要一个高效且在简单使用下不会产生垃圾的Java映射实现

java.util.Map

在添加和删除键时会产生垃圾。我检查了Trove和Guava，但看起来它们没有设置实现。在哪里可以找到

java.util.Map

的简单高效的替代方案

为EJP编辑：

添加条目时分配条目对象，删除条目时释放到GC：(

void addEntry（整数散列、K键、V值、整数bucketinex）{
条目e=表[bucketIndex]；
表[bucketIndex]=新条目（散列、键、值、e）；
如果（大小+>=阈值）
调整大小（2*表格长度）；
}

一个选项是尝试修复HashMap实现以使用一个条目池。我已经这样做了。：）还有其他优化速度的方法。我同意你的看法：Javolution FastMap的问题令人难以置信（

从字面上看，我不知道任何现有的Map或Set实现，在添加和删除密钥时不会产生任何垃圾

事实上，这在技术上是唯一可行的方法（在Java中，使用定义的

Map

和

Set

API）如果要对条目数设置严格的上限。实际的Map和Set实现需要与它们所持有的元素数成比例的额外状态。此状态必须存储在某个位置，并且当超过当前分配时，需要扩展该存储。在Java中，这意味着需要分配新节点艾德

（好的，您可以设计一个数据结构类，它永远保存在旧的无用节点上，因此从不生成任何可收集的垃圾……但它仍然在生成垃圾。）

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因此，在实践中，您可以对此做些什么……以减少生成的垃圾量。让我们以

HashMap

为例：

• 删除条目时会创建垃圾。这是不可避免的，除非您用一个永远不会释放表示链条目的节点的实现来替换哈希链。（这是一个坏主意……除非您可以保证空闲节点池的大小始终很小。请参阅下文了解这是一个坏主意的原因。）

• 调整主哈希数组的大小时会创建垃圾。可以通过以下几种方式避免此情况：
  • 您可以在HashMap构造函数中提供一个“capacity”参数，将初始哈希数组的大小设置为足够大，这样您就不需要调整它的大小。（但这可能会浪费空间……特别是当您无法准确预测

    HashMap

    将增长多大时。）

  • 您可以为'load factor'参数提供一个荒谬的值，以使HashMap永远不会调整自身大小。（但这会导致HashMap的哈希链是无界的，并且您最终会出现查找、插入、删除等

    O（N）

    行为。）

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事实上，创建垃圾并不一定对性能有害。事实上，挂起节点使垃圾收集器不收集它们实际上会对性能有害

GC运行的成本（假设使用现代复制收集器）主要有三个方面：

• 查找不是垃圾的节点
• 将这些非垃圾节点复制到“到空间”
• 更新其他非垃圾节点中的引用以指向“到空间”中的对象

（如果您使用的是低暂停收集器，那么还有其他成本……通常与非垃圾量成比例。）

GC工作的唯一部分实际上取决于垃圾量，是将垃圾对象曾经占用的内存归零，以使其为重用做好准备。这可以通过对整个“来自空间”的单个

bzero

调用或使用虚拟内存技巧来完成

假设您的应用程序/数据结构挂起到节点上以避免创建垃圾。现在，当GC运行时，它必须做额外的工作来遍历所有这些额外的节点，并将它们复制到“到空间”，即使它们不包含任何有用的信息。此外，这些节点正在使用内存，这意味着如果应用程序的其余部分生成垃圾，则容纳垃圾的空间将减少，并且GC将需要更频繁地运行

如果您使用弱/软引用来允许GC从您的数据结构中回迁节点，那么对于GC来说，这将是更多的工作……以及表示这些引用的空间

注意：我并不是说对象池总是让性能变差，只是它经常会这样，特别是当池变得出乎意料的大时

当然，这就是为什么HashMap和类似的通用数据结构类不做任何对象池的原因。如果它们做了，那么在程序员没有预料到的情况下，它们的性能将非常糟糕……而且它们将真正被破坏，依我看

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最后，有一种简单的方法可以优化HashMap，以便在添加后立即删除同一个键不会产生垃圾（保证）。将其包装在一个Map类中，该类缓存最后一个条目“added”，并且只有在添加下一个条目时，

才会将

放在真正的

HashMap

上。当然，这不是一个通用的解决方案，但它确实解决了您前面问题的用例。

我想您需要一个使用开放寻址的HashMap版本，您会想要比线性探测更好的东西。我不知道但是有一个特定的建议。

有Set和Map的实现，它们不会在添加或删除键时创建垃圾。该实现使用具有交替键和值的单个数组，因此put（k，v）不会创建条目对象

现在，有一些警告：

   void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }