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我们的遗留应用程序受制于一个可怕的框架(好吧,我会说出名字,它是 Tapestry 4),该框架涉及荒谬数量的 EventListeners
(约 100,000 个)用于最简单的操作。我猜这超出了 javax.swing.event.EventListenerList
原本打算处理的范围,在这个不幸的用例中,它给我们带来了一些令人讨厌的性能问题。
我花了几个小时来完成下面基于 HashMap/ArrayList
的相当幼稚的替换,它几乎在所有方面都快得多:
添加 50,000 个听众:
EventListenerList
> 2 秒EventListenerMap
~ 3.5 毫秒向 50,000 名听众触发事件:
EventListenerList
0.3-0.5 毫秒EventListenerMap
0.4-0.5 毫秒删除 50,000 个听众(一次一个):
EventListenerList
> 2 秒EventListenerMap
~280 毫秒发射可能只是慢了一点点,但修改速度要快得多。不可否认,这个框架让我们陷入的境地是病态的,但看起来 EventListenerList
早就可以被替换掉了。显然,公共(public) API 存在问题(例如,它公开了其原始内部状态数组),但肯定不止于此。也许在多线程情况下 EventListenerList
更安全或更高效?
public class EventListenerMap
{
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = lock.readLock();
private final Lock writeLock = lock.writeLock();
private Map<Class, List> llMap = new HashMap<Class, List>();
public <L extends EventListener> void add ( Class<L> listenerClass, L listener )
{
try
{
writeLock.lock();
List<L> list = getListenerList( listenerClass );
if ( list == null )
{
list = new ArrayList<L>();
llMap.put( listenerClass, list );
}
list.add( listener );
}
finally
{
writeLock.unlock();
}
}
public <L extends EventListener> void remove ( Class<L> listenerClass, L listener )
{
try
{
writeLock.lock();
List<L> list = getListenerList( listenerClass );
if ( list != null )
{
list.remove( listener );
}
}
finally
{
writeLock.unlock();
}
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public <L extends EventListener> L[] getListeners ( Class<L> listenerClass )
{
L[] copy = (L[]) Array.newInstance( listenerClass, 0 );
try
{
readLock.lock();
List<L> list = getListenerList( listenerClass );
if ( list != null )
{
copy = (L[]) list.toArray( copy );
}
}
finally
{
readLock.unlock();
}
return copy;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private <L extends EventListener> List<L> getListenerList ( Class<L> listenerClass )
{
return (List<L>) llMap.get( listenerClass );
}
}
最佳答案
这是一个优化问题。 Swing 的 EventListenerList 假定:
鉴于这些假设,添加和删除项目的计算成本可以忽略不计,但保留这些列表的内存成本可能会很大。这就是为什么 EventListenerList
通过分配一个足够大的数组来容纳 Listener 的原因,从而具有尽可能小的内存占用。 ( As the docs note ,在添加第一个 Listener 之前它甚至不分配任何东西,以确保在没有 Listener 的情况下不会浪费空间。)这样做的缺点是每次添加新元素时,它重新分配数组并复制所有旧元素,当您有太多听众时会给您带来天文数字的成本。
(实际上,它并没有尽可能地节省内存;列表是 {Type,Listener} 对,所以如果它是一个数组数组,在某些情况下它会稍微小一些。)
至于您的解决方案:HashMap
过度分配内存以确保有效的散列。同样,默认的 ArrayList
构造函数为 10 个元素分配空间并以 block 的形式增长。在您奇怪的代码库中,每个列表上有 10 万个听众,这个额外的内存只是对您用来容纳所有听众的内存的微小补充。
不过,在较轻的 Listener 负载下,您的实现为每个空列表花费 16 个指针(HashMap
的默认分配),为具有一个元素的 EventListenerMap
花费 26 个指针,以及 36 个指针,用于具有两个不同类的元素的映射。 (这不计算剩余的 HashMap
和 ArrayList
结构大小。)对于相同的情况,EventListenerList
成本为 0、2 和 4分别指点。
这似乎是对您现有代码的巨大改进。
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