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使用Dictionary的两个问题

发布时间:2015年1月6日 / 分类:DOTNET / 5,008 次浏览 / 评论

看到一句话很赞同:“没有评测就是猜测”,确实很多情况下都是如此,特别是不明白内部实现原理的时候。

今天突然想测试下Dictionary设置初始元素数会不会提升性能,因为设置capacity可以避免一定程度的resize,但究竟会怎样呢?

这里使用了老赵写的一个性能计数器,简单准确,比StopWatch更精确些。

第1个测试

下边是测试代码,Dictionary中key为int类型、value为string类型,基于100000数据,采用capacity初始化的实例和未采用capacity初始化的实例分别循环添加这些数据。

测试结果,采用capacity初始化的效果还是挺明显的,执行时间大约为未采用capacity实例的一半,CPU时钟周期大约为未采用capacity实例的一半,也没有产生垃圾回收。

20150106221702

但是把数据量缩小到30000,执行时间在毫秒级上没什么差别了,但是CPU时钟周期还是接近一半的.

20150106222213

 

从这几个测试结果看,如果数据量不大,一般系统使用花费的时间没什么差别,即使把数据扩大到百万,相差也只在几十毫秒。

第2个测试

在上边的例子中采用int类型作为key,如果换成string会怎么样呢?

同样先看一个10000数据的例子,key采用 “n_”+i 得出:

测试结果,采用capacity初始化的Dictionary执行时间比int类型key时增长了接近10倍,但未采用capacity初始化的Dictionary则没有这么大的变化,CPU执行周期的比例也变的更小了。

20150106223632

 

把数据分别缩小到1W和增长到100W:

20150106224909

20150106225055

在1W数据的情况下,甚至出现了采用capacity的Dictionary执行的时间更长的情况,但是考虑到1ms的差距,这里认为所用时间是差不多的,在数据量变大的情况下,可以看到总体上采用capacity的Dictionary处理的开销更小,差距的绝对值也在变大,但是比例在缩小。

相比于int类型key,string类型key的Dictionary需要进行占用更多的CPU时钟周期,花费更多的处理时间,接近增长了一个数量级,并且那么时间去哪儿了呢?

答案是根据key获取hashcode,int比string更有效率。可以看这篇文章关于O(1)时间复杂度的问题

总结下:

1、对于少量数据(可能不同场景少量对应的数量会不同)处理,或性能要求不是特别高的情况下,不采用capacity进行初始化问题也不大;当然如果能确定将要装载的数量,进行capacity初始化是一个更好的选择。

2、Dictionary中的key采用int、普通类型、数组其性能会更高些;采用字符串的话,字符串越长其性能越低。

这两点编码时需要综合考虑,并最好进行一些测试。

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