Question

我正在编写一些代码，其中涉及使用“小”（例如，短字符串或简单案例类）对象的集合和映射，同时通过大型结构递归，在每个点添加一个小的（通常为1，有时少数几个对象到集合或地图。看起来似乎使用可变集和映射可以显着提高速度，但我无法定量评估差异。

当我使用不可变数据结构时，Scala的垃圾收集会导致显着减慢是否有意义？使用可变数据结构会解决这个问题吗？

Answer 1

Scala不可变集合的效率令人惊讶。主要是因为当结构发生变化时，许多结构会被重用。

但如果你做了很多改变，可变结构可能更适合。实际上，这就是Scala Collection API在内部的许多地方所做的事情：使用可变数据结构来构建新东西，并且只作为最后一步，创建一个不可变的并返回它。

Answer 2

Scala Mutable数据结构通过预分配内存来提高效率，而不是不可变数据结构。它们更适合于许多插入物（因此它们是可变的）。看一下函数+ =在默认的可变集合中的实现，一个HashMap，Map扩展：

https://github.com/scala/scala/blob/v2.9.2/src/library/scala/collection/mutable/HashMap.scala#L84

def += (kv: (A, B)): this.type = {
  val e = findEntry(kv._1)
  if (e == null) addEntry(new Entry(kv._1, kv._2))
  else e.value = kv._2
  this
}

HashMap使用HashTable实现一个可变的Map，它定义了addEntry

https://github.com/scala/scala/blob/v2.9.2/src/library/scala/collection/mutable/HashTable.scala#L117

protected def addEntry(e: Entry) {
  val h = index(elemHashCode(e.key))
  e.next = table(h).asInstanceOf[Entry]
  table(h) = e
  tableSize = tableSize + 1
  nnSizeMapAdd(h)
  if (tableSize > threshold)
    resize(2 * table.length)
}

每次达到阈值时，集合的大小会加倍。因此，如果您反复向一个空的可变数据结构添加n个一个条目，则只需要调整log（n）次。我没有深入研究不可变数据结构实现，但我假设您将不得不在每个插入上调整大小。因此，你的表现差异。

在Scala中，不可变和可变集和映射如何与垃圾收集进行比较？

2 个答案: