HashMap与ConcurrentHashMap的测试报告
日期：2008-9-10
测试平台：
CPU：Intel Pentium(R) 4 CPU 3.06G
内存：4G
操作系统：window server 2003
一、HashMap与ConcurrentHashMap简单put操作的时间对比
1、HashMap测试
A、程序代码：
package test0908;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
public class HashmapTest {
public static void main(String []args){
Map<Integer,Integer> hashmap = new HashMap<Integer,Integer>();
int tt=13;
而循环100万 Hashmap.put(i,”aaa”)， 用时time = 2563ms
long begin1 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0; i<1000000; i++){
tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);
//System.out.println(hashmap.get(tt));
}
System.out.println("time="+(System.currentTimeMillis() - begin1)+"ms.");
}
}
B、测试结果截图（循环100万次）：
当put操作循环10万次时，得到time = 344ms,
循环50万次时，得到time = 1657ms,
循环100万次时，得到time =4094ms。
2、ConcurrentHashMap测试
A、程序代码：
package test0908;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class conHashmapTest{
public static void main(String []args){
ConcurrentHashMap<Integer,Integer> chashmap = new ConcurrentHashMap<Integer,Integer>();
int tt=13;
long begin1 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0; i<1000000; i++){
tt = Math.abs(tt*(tt-i)-119);
//System.out.println(hashmap.get(tt));
}
System.out.println("time="+(System.currentTimeMillis() - begin1)+"ms.");
}
}
B、测试结果截图（循环100万次）：
当put操作循环10万次时，得到time =281ms,
循环50万次时，得到time = 1376ms,
循环100万次时，得到time =3625ms,
二、HashMap与ConcurrentHashMap put操作的最多个数对比（即内存溢出）
1、 HashMap测试
测试结果截图：
运行程序，内存初值为：846M，内存峰值为：931M，put计数=1,030,604
2、 ConcurrentHashMap 测试
测试结果截图：
运行程序，内存初值为：847M，内存峰值为：931M，put计数=1,030,238
三、HashMap与ConcurrentHashMap 多线程操作的测试
1、 HashMap测试结果截图：（10个put线程，8个get线程）
平均每秒的get次数/总get次数
平均每秒的put次数/总Put次数
2、 ConcurrentHashMap 测试结果截图 ：（10个put线程，8个get线程）
3、 以上均设置睡眠1ms时， 平均每个线程达到510多；
每秒平均put的次数随线程的个数增加而增加，
4、注：当put线程数量为100，get线程数量为90时，HashMap就开始出现性能下降的情形，CPU使用率达到45%左右，且put、get的个数要明显少于ConcurrentHashMap的个数；
而使用ConcurrentHashMap时，则线程很稳定，CPU使用率不超过12%时。
测试结果截图：
与concurrenthashmap相比，Put，get线程达到100个条件下，hashmap要少5500左右
B、 ConcurrentHashMap测试图：
5、经反复测试发现，只要创建的put和get的线程总数达到180个以上时，HashMap的性能就开始下降。而当创建的put