重新认识 HashMap

HashMap 是 Java 程序员使用频率最高的用于键值对处理的数据结构。随着 JDK 版本的更新,JDK1.8 对 HashMap 底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合 JDK1.7 和 JDK1.8 的区别,深入探讨 HashMap 的结构实现和功能原理。

Map 家族简介

Java 为数据结构中的映射定义了一个接口 java.util.Map,此接口主要有四个常用的实现类,分别是 HashMap、Hashtable、LinkedHashMap 和 TreeMap,类继承关系如下图所示:

mark

下面针对各个实现类的特点做一些说明:

(1) HashMap:它根据键的 hashCode 值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null,允许多条记录的值为 null。HashMap 非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap,可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全,可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力,或者使用 ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable:Hashtable 是遗留类,很多映射的常用功能与 HashMap 类似,不同的是它承自 Dictionary 类,并且是线程安全的,任一时间只有一个线程能写 Hashtable,并发性不如 ConcurrentHashMap,因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。Hashtable 不建议在新代码中使用,不需要线程安全的场合可以用 HashMap 替换,需要线程安全的场合可以用 ConcurrentHashMap 替换。

(3) LinkedHashMap:LinkedHashMap 是 HashMap 的一个子类,保存了记录的插入顺序,在用 Iterator 遍历 LinkedHashMap 时,先得到的记录肯定是先插入的,也可以在构造时带参数,按照访问次序排序。

(4) TreeMap:TreeMap 实现 SortedMap 接口,能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序,也可以指定排序的比较器,当用 Iterator 遍历 TreeMap 时,得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射,建议使用 TreeMap。在使用 TreeMap 时,key 必须实现 Comparable 接口或者在构造 TreeMap 传入自定义的 Comparator,否则会在运行时抛出 java.lang.ClassCastException 类型的异常。

对于上述四种 Map 类型的类,要求映射中的 key 是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化,Map 对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较,我们知道了 HashMap 是 Java 的 Map 家族中一个普通成员,鉴于它可以满足大多数场景的使用条件,所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码,从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解 HashMap 的工作原理。

HashMap 内部实现

搞清楚 HashMap,首先需要知道 HashMap 是什么,即它的存储结构与字段;其次弄明白它能干什么,即它的功能实现与方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构 - 字段

mark

这里需要讲明白两个问题:数据底层具体存储的是什么?这样的存储方式有什么优点呢?

(1) 从源码可知,HashMap 类中有一个非常重要的字段,就是 Node [] table,即哈希桶数组,明显它是一个 Node 的数组。我们来看 Node [JDK1.8] 是何物。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; // 链表的下一个 node

Node (int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node 是 HashMap 的一个内部类,实现了 Map.Entry 接口,本质是就是一个映射 (键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个 Node 对象。

(2) HashMap 就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突,可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题,Java 中 HashMap 采用了链地址法。链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被 Hash 后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码:

1
map.put (" 美团 & quot;," 小美 & quot;);

系统将调用 “美团” 这个 key 的 hashCode () 方法得到其 hashCode 值(该方法适用于每个 Java 对象),然后再通过 Hash 算法的后两步运算(高位运算和取模运算,下文有介绍)来定位该键值对的存储位置,有时两个 key 会定位到相同的位置,表示发生了 Hash 碰撞。当然 Hash 算法计算结果越分散均匀,Hash 碰撞的概率就越小,map 的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大,即使较差的 Hash 算法也会比较分散,如果哈希桶数组数组很小,即使好的 Hash 算法也会出现较多碰撞,所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡,其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小,并在此基础上设计好的 hash 算法减少 Hash 碰撞。那么通过什么方式来控制 map 使得 Hash 碰撞的概率又小,哈希桶数组(Node [] table)占用空间又少呢?答案就是好的 Hash 算法和扩容机制。

在理解 Hash 和扩容流程之前,我们得先了解下 HashMap 的几个字段。从 HashMap 的默认构造函数源码可知,构造函数就是对下面几个字段进行初始化,源码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;  // 最大容量 
int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 // 默认容量 16
int TREEIFY_THRESHOLD = 8 // 树化阈值
int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 // 去树化阈值
int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 // 最小树化容量阈值:当哈希表中的容量 > 该值时,才允许树化。否则,若桶内元素太多时,则直接扩容,而不是树形化

int threshold; // 所能容纳的 key-value 对极限
final float loadFactor = 0.75; // 负载因子
int modCount;
int size;

首先,Node [] table 的初始化长度 length (默认值是 16),Load factor 为负载因子 (默认值是 0.75),threshold 是 HashMap 所能容纳的最大数据量的 Node (键值对) 个数。threshold = length * LoadFactor。也就是说,在数组定义好长度之后,负载因子越大,所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知,threshold 就是在此 loadFactor 和 length (数组长度) 对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新 resize (扩容),扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。默认的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择,建议大家不要修改,除非在时间和空间比较特殊的情况下,如果内存空间很多而又对时间效率要求很高,可以降低负载因子 Load factor 的值;相反,如果内存空间紧张而对时间效率要求不高,可以增加负载因子 loadFactor 的值,这个值可以大于 1。

size 这个字段其实很好理解,就是 HashMap 中实际存在的键值对数量。注意和 table 的长度 length、容纳最大键值对数量 threshold 的区别。而 modCount 字段主要用来记录 HashMap 内部结构发生变化的次数,主要用于迭代的快速失败。强调一点,内部结构发生变化指的是结构发生变化,例如 put 新键值对,但是某个 key 对应的 value 值被覆盖不属于结构变化。

在 HashMap 中,哈希桶数组 table 的长度 length 大小必须为 2 的 n 次方 (一定是合数),这是一种非常规的设计,常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数,具体证明可以参考 http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159,Hashtable 初始化桶大小为 11,就是桶大小设计为素数的应用(Hashtable 扩容后不能保证还是素数)。HashMap 采用这种非常规设计,主要是为了在取模和扩容时做优化,同时为了减少冲突,HashMap 定位哈希桶索引位置时,也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题,即使负载因子和 Hash 算法设计的再合理,也免不了会出现拉链过长的情况,一旦出现拉链过长,则会严重影响 HashMap 的性能。于是,在 JDK1.8 版本中,对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高 HashMap 的性能,其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法,本文不再对红黑树展开讨论。

功能实现 - 方法

HashMap 的内部功能实现很多,本文主要从根据 key 获取哈希桶数组索引位置、put 方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

1. 确定哈希桶数组索引位置

不管增加、删除、查找键值对,定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个 HashMap 里面的元素位置尽量分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,不用遍历链表,大大优化了查询的效率。HashMap 定位数组索引位置,直接决定了 hash 方法的离散性能。先看看源码的实现 (方法一 + 方法二):

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
 方法一:
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
//h = key.hashCode () 第一步 取 hashCode 值
//h ^ (h >>> 16) 第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode ()) ^ (h >>> 16);
}

方法二:
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7 的源码,jdk1.8 没有这个方法,但是实现原理一样的
return h & (length-1); // 第三步 取模运算
}

这里的 Hash 算法本质上就是三步: 取 key 的 hashCode 值、高位参与运算、取模运算

对于任意给定的对象,只要它的 hashCode () 返回值相同,那么程序调用方法一所计算得到的 Hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把 hash 值对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,模运算的消耗还是比较大的,在 HashMap 中是这样做的:调用方法二来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。

这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位,而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方,这是 HashMap 在速度上的优化。当 length 总是 2 的 n 次方时,h& (length-1) 运算等价于对 length 取模,也就是 h% length,但是 & 比 % 具有更高的效率。

在 JDK1.8 的实现中,优化了高位运算的算法,通过 hashCode () 的高 16 位异或低 16 位实现的:(h = k.hashCode ()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候,也能保证考虑到高低 Bit 都参与到 Hash 的计算中,同时不会有太大的开销。

下面举例说明下,n 为 table 的长度。

mark

2. 分析 HashMap 的 put 方法

HashMap 的 put 方法执行过程可以通过下图来理解,自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。

mark

①判断键值对数组 table [i] 是否为空或为 null,否则执行 resize () 进行扩容;

②根据键值 key 计算 hash 值得到插入的数组索引 i,如果 table [i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果 table [i] 不为空,转向③;

③判断 table [i] 的首个元素是否和 key 一样,如果相同直接覆盖 value,否则转向④,这里的相同指的是 hashCode 以及 equals;

④判断 table [i] 是否为 treeNode,即 table [i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

⑤遍历 table [i],判断链表长度是否大于 8,大于 8 的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现 key 已经存在直接覆盖 value 即可;

⑥插入成功后,判断实际存在的键值对数量 size 是否超多了最大容量 threshold,如果超过,进行扩容。

JDK1.8HashMap 的 put 方法源码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
public V put(K key, V value) {
// 对 key 的 hashCode () 做 hash
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;
// 步骤①:tab 为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize ()).length;
// 步骤②:计算 index,并对 null 做处理
if ((p = tab [i = (n - 1) & hash]) == null)
tab [i] = newNode (hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③:节点 key 存在,直接覆盖 value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals (k))))
e = p;
// 步骤④:判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>) p).putTreeVal (this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤:该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode (hash, key,value,null);
// 链表长度大于 8 转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //-1 for 1st
treeifyBin (tab, hash);
break;
}
//key 已经存在直接覆盖 value
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals (k)))) break;
p = e;
}
}

if (e != null) { //existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess (e);
return oldValue;
}
}

++modCount;
// 步骤⑥:超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize ();
afterNodeInsertion (evict);
return null;
}

3. resize () 扩容机制

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
void resize(int newCapacity) { // 传入新的容量 
Entry [] oldTable = table; // 引用扩容前的 Entry 数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { // 扩容前的数组大小如果已经达到最大 (2^30) 了
threshold = Integer.MAX_VALUE; // 修改阈值为 int 最大值 (2^31-1),这样以后就不会扩容了
return;
}

Entry [] newTable = new Entry[newCapacity]; // 初始化一个新的 Entry 数组
transfer (newTable); // 将数据转移到新的 Entry 数组里
table = newTable; //HashMap 的 table 属性引用新的 Entry 数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 修改阈值
}

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer () 方法将原有 Entry 数组的元素拷贝到新的 Entry 数组里。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
void transfer(Entry [] newTable) {
Entry [] src = table; //src 引用了旧的 Entry 数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 遍历旧的 Entry 数组
Entry<K,V> e = src [j]; // 取得旧 Entry 数组的每个元素
if (e != null) {
src [j] = null;// 释放旧 Entry 数组对象引用 (for 循环后,旧的 Entry 数组不再引用任何对象)
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor (e.hash, newCapacity); //! 重新计算每个元素在数组中的位置
e.next = newTable [i]; // 标记 [1]
newTable [i] = e; // 将元素放在数组上
e = next; // 访问下一个 Entry 链上的元素
} while (e != null);
}
}
}

newTable [i] 的引用赋给了 e.next,也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部 (如果发生了 hash 冲突的话),这一点和 Jdk1.8 有区别,下文详解。在旧数组中同一条 Entry 链上的元素,通过重新计算索引位置后,有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的 hash 算法就是简单的用 key mod 一下表的大小(也就是数组的长度)。其中的哈希桶数组 table 的 size=2, 所以 key = 3、7、5,put 顺序依次为 5、7、3。在 mod 2 以后都冲突在 table [1] 这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1,即当键值对的实际大小 size 大于 table 的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize 成 4,然后所有的 Node 重新 rehash 的过程。

mark

下面我们讲解下 JDK1.8 做了哪些优化。经过观测可以发现,我们使用的是 2 次幂的扩展 (指长度扩为原来 2 倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。

mark

元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2 倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit (红色),因此新的 index 就会发生这样的变化:

mark

因此,我们在扩充 HashMap 的时候,不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成 “原索引 + oldCap”,可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图:

mark

这个设计确实非常的巧妙,既省去了重新计算 hash 值的时间,而且同时,由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的,因此 resize 的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK1.8 新增的优化点。有一点注意区别,JDK1.7 中 rehash 的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置,但是从上图可以看出,JDK1.8 不会倒置。有兴趣的同学可以研究下 JDK1.8 的 resize 源码,写的很赞,如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
final Node<K,V>[] resize () {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值,就扩充为原来的 2 倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; //double threshold
}
else if (oldThr > 0) //initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { //zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的 resize 上限
if (newThr == 0) {

float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings ({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每个 bucket 都移动到新的 buckets 中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab [j]) != null) {
oldTab [j] = null;
if (e.next == null)
newTab [e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>) e).split (this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表优化重 hash 的代码块
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引 + oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到 bucket 里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab [j] = loHead;
}
// 原索引 + oldCap 放到 bucket 里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab [j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}

线程安全性

在多线程使用场景中,应该尽量避免使用线程不安全的 HashMap,而使用线程安全的 ConcurrentHashMap。那么为什么说 HashMap 是线程不安全的,下面举例子说明在并发的多线程使用场景中使用 HashMap 可能造成死循环。代码例子如下 (便于理解,仍然使用 JDK1.7 的环境):

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
public class HashMapInfiniteLoop {
private static HashMap<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(2, 0.75f);
public static void main(String [] args) {
map.put (5, "C");

new Thread("Thread1") {
public void run() {
map.put (7, "B");
System.out.println (map);
};
}.start ();
new Thread("Thread2") {
public void run() {
map.put (3, "A");
System.out.println (map);
};
}.start ();
}
}

其中,map 初始化为一个长度为 2 的数组,loadFactor=0.75,threshold=2*0.75=1,也就是说当 put 第二个 key 的时候,map 就需要进行 resize。

通过设置断点让线程 1 和线程 2 同时 debug 到 transfer 方法 (3.3 小节代码块) 的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开 thread1 的断点至 transfer 方法的 “Entry next = e.next;” 这一行;然后放开线程 2 的的断点,让线程 2 进行 resize。结果如下图:

mark

注意,Thread1 的 e 指向了 key (3),而 next 指向了 key (7),其在线程二 rehash 后,指向了线程二重组后的链表。

线程一被调度回来执行,先是执行 newTalbe [i] = e, 然后是 e = next,导致了 e 指向了 key (7),而下一次循环的 next = e.next 导致了 next 指向了 key (3)。

mark

e.next = newTable [i] 导致 key (3).next 指向了 key (7)。注意:此时的 key (7).next 已经指向了 key (3), 环形链表就这样出现了。

mark

于是,当我们用线程一调用 map.get (11) 时,悲剧就出现了 ——Infinite Loop。

JDK1.8 与 JDK1.7 的性能对比

HashMap 中,如果 key 经过 hash 算法得出的数组索引位置全部不相同,即 Hash 算法非常好,那样的话,getKey 方法的时间复杂度就是 O (1),如果 Hash 算法技术的结果碰撞非常多,假如 Hash 算极其差,所有的 Hash 算法结果得出的索引位置一样,那样所有的键值对都集中到一个桶中,或者在一个链表中,或者在一个红黑树中,时间复杂度分别为 O (n) 和 O (lgn)。 鉴于 JDK1.8 做了多方面的优化,总体性能优于 JDK1.7,下面我们从两个方面用例子证明这一点。

Hash 较均匀的情况

为了便于测试,我们先写一个类 Key,如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
class Key implements Comparable<Key> {

private final int value;

Key (int value) {
this.value = value;
}

@Override
public int compareTo(Key o) {
return Integer.compare (this.value, o.value);
}

@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass () != o.getClass ())
return false;
Key key = (Key) o;
return value == key.value;
}

@Override
public int hashCode() {
return value;
}
}

这个类复写了 equals 方法,并且提供了相当好的 hashCode 函数,任何一个值的 hashCode 都不会相同,因为直接使用 value 当做 hashcode。为了避免频繁的 GC,我将不变的 Key 实例缓存了起来,而不是一遍一遍的创建它们。代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
public class Keys {

public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
private static final Key [] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];

static {
for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
KEYS_CACHE [i] = new Key(i);
}
}

public static Key of(int value) {
return KEYS_CACHE [value];
}
}

现在开始我们的试验,测试需要做的仅仅是,创建不同 size 的 HashMap(1、10、100、……10000000),屏蔽了扩容的情况,代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
static void test(int mapSize) {
HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize);
for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
map.put (Keys.of (i), i);
}

long beginTime = System.nanoTime (); // 获取纳秒
for (int i = 0; i < mapSize; i++) {
map.get (Keys.of (i));
}
long endTime = System.nanoTime ();
System.out.println (endTime - beginTime);
}

public static void main(String [] args) {
for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){
test (i);
}
}

在测试中会查找不同的值,然后度量花费的时间,为了计算 getKey 的平均时间,我们遍历所有的 get 方法,计算总的时间,除以 key 的数量,计算一个平均值,主要用来比较,绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下:

mark

通过观测测试结果可知,JDK1.8 的性能要高于 JDK1.7 15% 以上,在某些 size 的区域上,甚至高于 100%。由于 Hash 算法较均匀,JDK1.8 引入的红黑树效果不明显,下面我们看看 Hash 不均匀的的情况。

Hash 极不均匀的情况

假设我们又一个非常差的 Key,它们所有的实例都返回相同的 hashCode 值。这是使用 HashMap 最坏的情况。代码修改如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
class Key implements Comparable<Key> {

//...

@Override
public int hashCode() {
return 1;
}
}

仍然执行 main 方法,得出的结果如下表所示:

mark

从表中结果中可知,随着 size 的变大,JDK1.7 的花费时间是增长的趋势,而 JDK1.8 是明显的降低趋势,并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候,HashMap 会动态的将它替换成一个红黑树,这话的话会将时间复杂度从 O (n) 降为 O (logn)。hash 算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同,这两种情况的相对比较,可以说明一个好的 hash 算法的重要性。

测试环境:处理器为 2.2 GHz Intel Core i7,内存为 16 GB 1600 MHz DDR3,SSD 硬盘,使用默认的 JVM 参数,运行在 64 位的 OS X 10.10.1 上。

小结

(1) 扩容是一个特别耗性能的操作,所以当程序员在使用 HashMap 的时候,估算 map 的大小,初始化的时候给一个大致的数值,避免 map 进行频繁的扩容。

(2) 负载因子是可以修改的,也可以大于 1,但是建议不要轻易修改,除非情况非常特殊。

(3) HashMap 是线程不安全的,不要在并发的环境中同时操作 HashMap,建议使用 ConcurrentHashMap。

(4) JDK1.8 引入红黑树大程度优化了 HashMap 的性能。

(5) 还没升级 JDK1.8 的,现在开始升级吧。HashMap 的性能提升仅仅是 JDK1.8 的冰山一角。

转载自美团技术团队

作者:美团技术团队
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。