Java 8系列之重新認識HashMap(轉載自美團點評技術團隊)

摘要

HashMap是Java程序員使用頻率最高的用于映射(鍵值對)處理的數據類型。隨著JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8對HashMap底層的實現進行了優化，例如引入紅黑樹的數據結構和擴容的優化等。本文結合JDK1.7和JDK1.8的區別，深入探討HashMap的結構實現和功能原理。

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簡介

Java為數據結構中的映射定義了一個接口java.util.Map，此接口主要有四個常用的實現類，分別是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，類繼承關系如下圖所示：

下面針對各個實現類的特點做一些說明：

(1) HashMap：它根據鍵的hashCode值存儲數據，大多數情況下可以直接定位到它的值，因而具有很快的訪問速度，但遍歷順序卻是不確定的。 HashMap最多只允許一條記錄的鍵為null，允許多條記錄的值為null。HashMap非線程安全，即任一時刻可以有多個線程同時寫HashMap，可能會導致數據的不一致。如果需要滿足線程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有線程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable：Hashtable是遺留類，很多映射的常用功能與HashMap類似，不同的是它承自Dictionary類，并且是線程安全的，任一時間只有一個線程能寫Hashtable，并發性不如ConcurrentHashMap，因為ConcurrentHashMap引入了分段鎖。Hashtable不建議在新代碼中使用，不需要線程安全的場合可以用HashMap替換，需要線程安全的場合可以用ConcurrentHashMap替換。

(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一個子類，保存了記錄的插入順序，在用Iterator遍歷LinkedHashMap時，先得到的記錄肯定是先插入的，也可以在構造時帶參數，按照訪問次序排序。

(4) TreeMap：TreeMap實現SortedMap接口，能夠把它保存的記錄根據鍵排序，默認是按鍵值的升序排序，也可以指定排序的比較器，當用Iterator遍歷TreeMap時，得到的記錄是排過序的。如果使用排序的映射，建議使用TreeMap。在使用TreeMap時，key必須實現Comparable接口或者在構造TreeMap傳入自定義的Comparator，否則會在運行時拋出java.lang.ClassCastException類型的異常。

對于上述四種Map類型的類，要求映射中的key是不可變對象。不可變對象是該對象在創建后它的哈希值不會被改變。如果對象的哈希值發生變化，Map對象很可能就定位不到映射的位置了。

通過上面的比較，我們知道了HashMap是Java的Map家族中一個普通成員，鑒于它可以滿足大多數場景的使用條件，所以是使用頻度最高的一個。下文我們主要結合源碼，從存儲結構、常用方法分析、擴容以及安全性等方面深入講解HashMap的工作原理。

內部實現

搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存儲結構-字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能實現-方法。下面我們針對這兩個方面詳細展開講解。

存儲結構-字段

從結構實現來講，HashMap是數組+鏈表+紅黑樹（JDK1.8增加了紅黑樹部分）實現的，如下如所示。

這里需要講明白兩個問題：數據底層具體存儲的是什么？這樣的存儲方式有什么優點呢？

(1) 從源碼可知，HashMap類中有一個非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。我們來看Node[JDK1.8]是何物。

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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; //用來定位數組索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; //鏈表的下一個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的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。上圖中的每個黑色圓點就是一個Node對象。

(2) HashMap就是使用哈希表來存儲的。哈希表為解決沖突，可以采用開放地址法和鏈地址法等來解決問題，Java中HashMap采用了鏈地址法。鏈地址法，簡單來說，就是數組加鏈表的結合。在每個數組元素上都一個鏈表結構，當數據被Hash后，得到數組下標，把數據放在對應下標元素的鏈表上。例如程序執行下面代碼：

1	map.put("美團","小美");

系統將調用”美團”這個key的hashCode()方法得到其hashCode 值（該方法適用于每個Java對象），然后再通過Hash算法的后兩步運算（高位運算和取模運算，下文有介紹）來定位該鍵值對的存儲位置，有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。當然Hash算法計算結果越分散均勻，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就會越高。

如果哈希桶數組很大，即使較差的Hash算法也會比較分散，如果哈希桶數組數組很小，即使好的Hash算法也會出現較多碰撞，所以就需要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際情況確定哈希桶數組的大小，并在此基礎上設計好的hash算法減少Hash碰撞。那么通過什么方式來控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶數組（Node[] table）占用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴容機制。

在理解Hash和擴容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個字段。從HashMap的默認構造函數源碼可知，構造函數就是對下面幾個字段進行初始化，源碼如下：

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int threshold; // 所能容納的key-value對極限 final float loadFactor; // 負載因子 int modCount; int size;

首先，Node[] table的初始化長度length(默認值是16)，Load factor為負載因子(默認值是0.75)，threshold是HashMap所能容納的最大數據量的Node(鍵值對)個數。threshold = length * Load factor。也就是說，在數組定義好長度之后，負載因子越大，所能容納的鍵值對個數越多。

結合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此Load factor和length(數組長度)對應下允許的最大元素數目，超過這個數目就重新resize(擴容)，擴容后的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時間和空間比較特殊的情況下，如果內存空間很多而又對時間效率要求很高，可以降低負載因子Load factor的值；相反，如果內存空間緊張而對時間效率要求不高，可以增加負載因子loadFactor的值，這個值可以大于1。

size這個字段其實很好理解，就是HashMap中實際存在的鍵值對數量。注意和table的長度length、容納最大鍵值對數量threshold的區別。而modCount字段主要用來記錄HashMap內部結構發生變化的次數，主要用于迭代的快速失敗。強調一點，內部結構發生變化指的是結構發生變化，例如put新鍵值對，但是某個key對應的value值被覆蓋不屬于結構變化。

在HashMap中，哈希桶數組table的長度length大小必須為2的n次方(一定是合數)，這是一種非常規的設計，常規的設計是把桶的大小設計為素數。相對來說素數導致沖突的概率要小于合數，具體證明可以參考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設計為素數的應用（Hashtable擴容后不能保證還是素數）。HashMap采用這種非常規設計，主要是為了在取模和擴容時做優化，同時為了減少沖突，HashMap定位哈希桶索引位置時，也加入了高位參與運算的過程。

這里存在一個問題，即使負載因子和Hash算法設計的再合理，也免不了會出現拉鏈過長的情況，一旦出現拉鏈過長，則會嚴重影響HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，對數據結構做了進一步的優化，引入了紅黑樹。而當鏈表長度太長（默認超過8）時，鏈表就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法。本文不再對紅黑樹展開討論，想了解更多紅黑樹數據結構的工作原理可以參考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630。

功能實現-方法

HashMap的內部功能實現很多，本文主要從根據key獲取哈希桶數組索引位置、put方法的詳細執行、擴容過程三個具有代表性的點深入展開講解。

1. 確定哈希桶數組索引位置

不管增加、刪除、查找鍵值對，定位到哈希桶數組的位置都是很關鍵的第一步。前面說過HashMap的數據結構是數組和鏈表的結合，所以我們當然希望這個HashMap里面的元素位置盡量分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數量只有一個，那么當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，不用遍歷鏈表，大大優化了查詢的效率。HashMap定位數組索引位置，直接決定了hash方法的離散性能。先看看源碼的實現(方法一+方法二):

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方法一： static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 方法二： static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的 return h & (length-1); //第三步 取模運算 }

這里的Hash算法本質上就是三步：取key的hashCode值、高位運算、取模運算。

對于任意給定的對象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序調用方法一所計算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，模運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用方法二來計算該對象應該保存在table數組的哪個索引處。

這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優化。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價于對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

在JDK1.8的實現中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質量來考慮的，這么做可以在數組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。

下面舉例說明下，n為table的長度。

2. 分析HashMap的put方法

HashMap的put方法執行過程可以通過下圖來理解，自己有興趣可以去對比源碼更清楚地研究學習。

①.判斷鍵值對數組table[i]是否為空或為null，否則執行resize()進行擴容；

②.根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果table[i]==null，直接新建節點添加，轉向⑥，如果table[i]不為空，轉向③；

③.判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value，否則轉向④，這里的相同指的是hashCode以及equals；

④.判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對，否則轉向⑤；

⑤.遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大于8，大于8的話把鏈表轉換為紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可；

⑥.插入成功后，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容。

JDK1.8HashMap的put方法源碼如下:

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public V put(K key, V value) { // 對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; // 步驟①：tab為空則創建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 步驟②：計算index，并對null做處理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 步驟③：節點key存在，直接覆蓋value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 步驟④：判斷該鏈為紅黑樹 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 步驟⑤：該鏈為鏈表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key,value,null); //鏈表長度大于8轉換為紅黑樹進行處理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // key已經存在直接覆蓋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; // 步驟⑥：超過最大容量 就擴容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }

3. 擴容機制

擴容(resize)就是重新計算容量，向HashMap對象里不停的添加元素，而HashMap對象內部的數組無法裝載更多的元素時，對象就需要擴大數組的長度，以便能裝入更多的元素。當然Java里的數組是無法自動擴容的，方法是使用一個新的數組代替已有的容量小的數組，就像我們用一個小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。

我們分析下resize的源碼，鑒于JDK1.8融入了紅黑樹，較復雜，為了便于理解我們仍然使用JDK1.7的代碼，好理解一些，本質上區別不大，具體區別后文再說。

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1 void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量 2 Entry[] oldTable = table; //引用擴容前的Entry數組 3 int oldCapacity = oldTable.length; 4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴容前的數組大小如果已經達到最大(2^30)了 5 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以后就不會擴容了 6 return; 7 } 8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數組 10 transfer(newTable); //！！將數據轉移到新的Entry數組里 11 table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數組 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值 13 }

這里就是使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組，transfer()方法將原有Entry數組的元素拷貝到新的Entry數組里。

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void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數組 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數組 Entry<K,V> e = src[j]; //取得舊Entry數組的每個元素 if (e != null) { src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用（for循環后，舊的Entry數組不再引用任何對象） do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計算每個元素在數組中的位置 e.next = newTable[i]; //標記[1] newTable[i] = e; //將元素放在數組上 e = next; //訪問下一個Entry鏈上的元素 } while (e != null); } } }

newTable[i]的引用賦給了e.next，也就是使用了單鏈表的頭插入方式，同一位置上新元素總會被放在鏈表的頭部位置；這樣先放在一個索引上的元素終會被放到Entry鏈的尾部(如果發生了hash沖突的話），這一點和Jdk1.8有區別，下文詳解。在舊數組中同一條Entry鏈上的元素，通過重新計算索引位置后，有可能被放到了新數組的不同位置上。

下面舉個例子說明下擴容過程。假設了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數組的長度）。其中的哈希桶數組table的size=2， 所以key = 3、7、5，put順序依次為 5、7、3。在mod 2以后都沖突在table[1]這里了。這里假設負載因子 loadFactor=1，即當鍵值對的實際大小size 大于 table的實際大小時進行擴容。接下來的三個步驟是哈希桶數組 resize成4，然后所有的Node重新rehash的過程。

下面我們講解下JDK1.8做了哪些優化。經過觀測可以發現，我們使用的是2次冪的擴展(指長度擴為原來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動2次冪的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴容前的key1和key2兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴容后key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對應的哈希與高位運算結果。

元素在重新計算hash之后，因為n變為2倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會發生這樣的變化：

因此，我們在擴充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴充為32的resize示意圖：

這個設計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由于新增的1bit是0還是1可以認為是隨機的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優化點。有一點注意區別，JDK1.7中rehash的時候，舊鏈表遷移新鏈表的時候，如果在新表的數組索引位置相同，則鏈表元素會倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會倒置。有興趣的同學可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下:

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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) { // 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 沒超過最大值，就擴充為原來的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); } // 計算新的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) { // 把每個bucket都移動到新的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 { // 鏈表優化重hash的代碼塊 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; }

線程安全性

在多線程使用場景中，應該盡量避免使用線程不安全的HashMap，而使用線程安全的ConcurrentHashMap。那么為什么說HashMap是線程不安全的，下面舉例子說明在并發的多線程使用場景中使用HashMap可能造成死循環。代碼例子如下(便于理解，仍然使用JDK1.7的環境)：

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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初始化為一個長度為2的數組，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是說當put第二個key的時候，map就需要進行resize。

通過設置斷點讓線程1和線程2同時debug到transfer方法(3.3小節代碼塊)的首行。注意此時兩個線程已經成功添加數據。放開thread1的斷點至transfer方法的“Entry next = e.next;” 這一行；然后放開線程2的的斷點，讓線程2進行resize。結果如下圖。

注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在線程二rehash后，指向了線程二重組后的鏈表。

線程一被調度回來執行，先是執行 newTalbe[i] = e， 然后是e = next，導致了e指向了key(7)，而下一次循環的next = e.next導致了next指向了key(3)。

e.next = newTable[i] 導致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此時的key(7).next 已經指向了key(3)， 環形鏈表就這樣出現了。

于是，當我們用線程一調用map.get(11)時，悲劇就出現了——Infinite Loop。

JDK1.8與JDK1.7的性能對比

HashMap中，如果key經過hash算法得出的數組索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那樣的話，getKey方法的時間復雜度就是O(1)，如果Hash算法技術的結果碰撞非常多，假如Hash算極其差，所有的Hash算法結果得出的索引位置一樣，那樣所有的鍵值對都集中到一個桶中，或者在一個鏈表中，或者在一個紅黑樹中，時間復雜度分別為O(n)和O(lgn)。 鑒于JDK1.8做了多方面的優化，總體性能優于JDK1.7，下面我們從兩個方面用例子證明這一點。

Hash較均勻的情況

為了便于測試，我們先寫一個類Key，如下：

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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; } }

這個類復寫了equals方法，并且提供了相當好的hashCode函數，任何一個值的hashCode都不會相同，因為直接使用value當做hashcode。為了避免頻繁的GC，我將不變的Key實例緩存了起來，而不是一遍一遍的創建它們。代碼如下：

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]; } }

現在開始我們的試驗，測試需要做的僅僅是，創建不同size的HashMap（1、10、100、……10000000），屏蔽了擴容的情況，代碼如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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(); //獲取納秒 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); } }

在測試中會查找不同的值，然后度量花費的時間，為了計算getKey的平均時間，我們遍歷所有的get方法，計算總的時間，除以key的數量，計算一個平均值，主要用來比較，絕對值可能會受很多環境因素的影響。結果如下：

通過觀測測試結果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的區域上，甚至高于100%。由于Hash算法較均勻，JDK1.8引入的紅黑樹效果不明顯，下面我們看看Hash不均勻的的情況。

Hash極不均勻的情況

假設我們又一個非常差的Key，它們所有的實例都返回相同的hashCode值。這是使用HashMap最壞的情況。代碼修改如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9

class Key implements Comparable<Key> { //... @Override public int hashCode() { return 1; } }

仍然執行main方法，得出的結果如下表所示：

從表中結果中可知，隨著size的變大，JDK1.7的花費時間是增長的趨勢，而JDK1.8是明顯的降低趨勢，并且呈現對數增長穩定。當一個鏈表太長的時候，HashMap會動態的將它替換成一個紅黑樹，這話的話會將時間復雜度從O(n)降為O(logn)。hash算法均勻和不均勻所花費的時間明顯也不相同，這兩種情況的相對比較，可以說明一個好的hash算法的重要性。

測試環境：處理器為2.2 GHz Intel Core i7，內存為16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盤，使用默認的JVM參數，運行在64位的OS X 10.10.1上。

小結

(1) 擴容是一個特別耗性能的操作，所以當程序員在使用HashMap的時候，估算map的大小，初始化的時候給一個大致的數值，避免map進行頻繁的擴容。

(2) 負載因子是可以修改的，也可以大于1，但是建議不要輕易修改，除非情況非常特殊。

(3) HashMap是線程不安全的，不要在并發的環境中同時操作HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。

(4) JDK1.8引入紅黑樹大程度優化了HashMap的性能。

(5) 還沒升級JDK1.8的，現在開始升級吧。HashMap的性能提升僅僅是JDK1.8的冰山一角。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java 8系列之重新认识HashMap(转载自美团点评技术团队)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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