Coding ManFastUtils 简介
1. 简介
在本教程中，我们将研究*FastUtil *库。
首先，我们将编写其特定类型集合的一些示例。
然后，我们将分析赋予FastUtil名称的性能。
最后，让我们看一下FastUtil的 BigArray实用程序。
2.特点
FastUtil Java 库旨在扩展 Java 集合框架*。*它提供特定于类型的映射、集合、列表和队列，具有更小的内存占用和快速访问和插入。FastUtil还提供了一组实用程序，用于处理和操作大型（64 位）数组、集合和列表。
该库还包括大量用于二进制和文本文件的实用输入/输出类。
其最新版本FastUtil 8还发布了一系列特定于类型的函数 ，扩展了 JDK 的函数式接口 。
2.1. 速度
**在许多情况下，FastUtil实现是最快的。**作者甚至提供了他们自己的深入基准报告 ，将其与类似的库（包括HPPC和 Trove）进行了比较。
在本教程中，我们将使用Java Microbench Harness (JMH) 定义我们自己的基准。
3. 全尺寸依赖
在通常的JUnit依赖项之上，我们将在本教程中使用FastUtils 和JMH 依赖项。
我们的pom.xml文件中需要以下依赖项 ：
<dependency>
<groupId>it.unimi.dsi</groupId>
<artifactId>fastutil</artifactId>
<version>8.2.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>1.33</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
<version>1.33</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
或者对于 Gradle 用户：
testCompile group: 'org.openjdk.jmh', name: 'jmh-core', version: '1.19'
testCompile group: 'org.openjdk.jmh', name: 'jmh-generator-annprocess', version: '1.19'
compile group: 'it.unimi.dsi', name: 'fastutil', version: '8.2.2'
3.1. 定制的 Jar 文件
由于缺少泛型， FastUtils生成了大量类型特定的类。不幸的是，这会导致生成一个巨大的 jar 文件。
然而，对我们来说幸运的是，FastUtils包含一个find-deps.sh脚本，它允许生成更小、更集中的 jar，**其中仅包含我们想在应用程序中使用的类。
4. 特定类型的集合
在开始之前，让我们快速浏览一下实例化特定类型集合 的简单过程。让我们选择一个使用双精度存储键和值的HashMap。
为此， FastUtils提供了一个*Double2DoubleMap *接口和一个 *Double2DoubleOpenHashMap *实现：
Double2DoubleMap d2dMap = new Double2DoubleOpenHashMap();
现在我们已经实例化了我们的类，我们可以像使用 Java Collections API 中的任何Map 一样简单地填充数据：
d2dMap.put(2.0, 5.5);
d2dMap.put(3.0, 6.6);
最后，我们可以检查数据是否已正确添加：
assertEquals(5.5, d2dMap.get(2.0));
4.1. 表现
**FastUtils专注于其高性能实现。在本节中，我们将使用 JMH 来验证这一事实。**让我们将 Java Collections HashSet<Integer> 实现与 FastUtil 的IntOpenHashSet 进行比较。
首先，让我们看看如何实现 IntOpenHashSet：
@Param({"100", "1000", "10000", "100000"})
public int setSize;
@Benchmark
public IntSet givenFastUtilsIntSetWithInitialSizeSet_whenPopulated_checkTimeTaken() {
IntSet intSet = new IntOpenHashSet(setSize);
for(int i = 0; i < setSize; i++) {
intSet.add(i);
}
return intSet;
}
上面，我们只是声明了IntSet接口的 IntOpenHashSet实现。我们还 使用 @Param 注解声明了初始大小setSize。
简而言之，这些数字被输入 JMH 以生成一系列具有不同集合大小的基准测试。
接下来，让我们使用 Java Collections 实现做同样的事情：
@Benchmark
public Set<Integer> givenCollectionsHashSetWithInitialSizeSet_whenPopulated_checkTimeTaken() {
Set<Integer> intSet = new HashSet<>(setSize);
for(int i = 0; i < setSize; i++) {
intSet.add(i);
}
return intSet;
}
最后，让我们运行基准测试并比较两个实现：
Benchmark (setSize) Mode Cnt Score Units
givenCollectionsHashSetWithInitialSizeSet... 100 avgt 2 1.460 us/op
givenCollectionsHashSetWithInitialSizeSet... 1000 avgt 2 12.740 us/op
givenCollectionsHashSetWithInitialSizeSet... 10000 avgt 2 109.803 us/op
givenCollectionsHashSetWithInitialSizeSet... 100000 avgt 2 1870.696 us/op
givenFastUtilsIntSetWithInitialSizeSet... 100 avgt 2 0.369 us/op
givenFastUtilsIntSetWithInitialSizeSet... 1000 avgt 2 2.351 us/op
givenFastUtilsIntSetWithInitialSizeSet... 10000 avgt 2 37.789 us/op
givenFastUtilsIntSetWithInitialSizeSet... 100000 avgt 2 896.467 us/op
这些结果清楚地表明FastUtils实现比 Java Collections 替代方案性能更高。
5. 大集合
FastUtils的另一个重要特性是能够使用 64 位数组。**默认情况下，Java 中的数组限制为 32 位。
首先，让我们看一下Integer类型的BigArrays类。**IntBigArrays 提供了用于处理二维整数数组的静态方法。**通过使用这些提供的方法，我们基本上可以将我们的数组包装成一个更加用户友好的一维数组。
让我们来看看这是如何工作的。
首先，我们首先初始化一个一维数组，然后使用IntBigArray 的 wrap方法将其转换为二维数组：
int[] oneDArray = new int[] { 2, 1, 5, 2, 1, 7 };
int[][] twoDArray = IntBigArrays.wrap(oneDArray.clone());
我们应该确保使用clone方法来确保数组的深拷贝。
现在，就像我们处理List或 Map一样，我们可以使用get方法访问元素 ：
int firstIndex = IntBigArrays.get(twoDArray, 0);
int lastIndex = IntBigArrays.get(twoDArray, IntBigArrays.length(twoDArray)-1);
最后，让我们添加一些检查以确保我们的IntBigArray返回正确的值：
assertEquals(2, firstIndex);
assertEquals(7, lastIndex);