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각 자료구조는 필요에 따라 선택되고 활용된다. Map 인터페이스의 구현체로는 HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap 등이 있다. Map 인터페이스를 구현하면, <Key, Value> 형태를 띈다. 그렇다면 이 셋은 무슨 특징을 가지고, 서로 어떤 차이가 있을까? 이번 글에서 해당 구현체를 비교하며 확인해보자.
HashMap
- key와 value에 null을 허용한다.
- 동기화를 보장하지 않는다.
HashMap은 thread-safe하지 않아, 싱글 쓰레드 환경에서 사용하는 게 좋다. 한편, 동기화 처리를 하지 않기 때문에 데이터를 탐색하는 속도가 빠르다. 결국 HashTable과 ConcurrentHashMap보다 데이터를 찾는 속도는 빠르지만, 신뢰성과 안정성이 떨어진다.
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public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
...
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
...
}
HashTable
- key와 value에 null을 허용하지 않는다.
- 동기화를 보장한다.
HashTable은 thread-safe하기 때문에, 멀티 쓰레드 환경에서 사용할 수 있다. 이는 데이터를 다루는 메소드(get(), put(), remove() 등)에 synchronized 키워드가 붙어 있다. 해당 키워드는 메소드를 호출하기 전에 쓰레드간 동기화 락을 건다. 그래서 멀티 쓰레드 환경에서도 데이터의 무결성을 보장한다. 그러나, 쓰레드간 동기화 락은 매우 느린 동작이라는 단점이 있다.
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public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {
...
public synchronized V put(K key, V value) {
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
for(; entry != null ; entry = entry.next) {
if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
V old = entry.value;
entry.value = value;
return old;
}
}
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}
...
}
ConcurrentHashMap
- key와 value에 null을 허용하지 않는다.
- 동기화를 보장한다.
ConcurrentHashMap은 thread-safe하기 때문에, 멀티 쓰레드 환경에서 사용할 수 있다. 이 구현체는 HashMap의 동기화 문제를 보완하기 위해 나타났다. 동기화 처리를 할 때, 어떤 Entry를 조작하는 경우에 해당 Entry에 대해서만 락을 건다. 그래서 HashTable보다 데이터를 다루는 속도가 빠르다. 즉, Entry 아이템별로 락을 걸어 멀티 쓰레드 환경에서의 성능을 향상시킨다.
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public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
...
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException();
}
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
...
}
정리
| HashMap | HashTable | ConcurrentHashMap | |
|---|---|---|---|
| key와 value에 null 허용 | O | X | X |
| 동기화 보장(Thread-safe) | X | O | O |
| 추천 환경 | 싱글 쓰레드 | 멀티 쓰레드 | 멀티 쓰레드 |
결론
싱글 쓰레드 환경이면 HashMap을, 멀티 쓰레드 환경이면 HashTable이 아닌 ConcurrentHashMap을 쓰자. 그 이유는 HashTable보다 ConcurrentHashMap이 성능적으로 우수하기 때문이다. 앞에서도 언급했듯이 HashTable은 쓰레드간 락을 걸어 데이터를 다루는 속도가 느리다. 반면, ConcurrentHashMap은 Entry 아이템별로 락을 걸어 데이터를 다루는 속도가 빠르다.
References
- HashMap, HashTable, ConcurrentHashMap 내부 코드
- Hashtable, HashMap, ConcurrentHashMap 비교
- [Java] HashTable, Hashmap, ConCurrentHashMap 차이
- HashMap, Hashtable, ConcurrentHashMap 동기화 처리 방식