HashMap是一个高效通用的数据结构，它在每一个Java程序中都随处可见。先来介绍些基础知识。你可能也知 道，HashMap使用key的hashCode()和equals()方法来将值划分到不同的桶里。桶的数量通常要比map中的记录的数量要稍大，这样 每个桶包括的值会比较少（最好是一个）。当通过key进行查找时，我们可以在常数时间内迅速定位到某个桶（使用hashCode()对桶的数量进行取模） 以及要找的对象。

这些东西你应该都已经知道了。你可能还知道哈希碰撞会对hashMap的性能带来灾难性的影响。如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的 时候，这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下，所有的key都映射到同一个桶中，这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到 O(n)。我们先来测试下正常情况下hashmap在Java 7和Java 8中的表现。为了能完成控制hashCode()方法的行为，我们定义了如下的一个Key类：

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. private final int value;
   
3. Key(int value) {
   
4. this.value = value;
   
5. }
   
6. @Override
   
7. public int compareTo(Key o) {
   
8. return Integer.compare(this.value, o.value);
   
9. }
   
10. @Override
    
11. public boolean equals(Object o) {
    
12. if (this == o) return true;
    
13. if (o == null || getClass() != o.getClass())
    
14. return false;
    
15. Key key = (Key) o;
    
16. return value == key.value;
    
17. }
    
18. @Override
    
19. public int hashCode() {
    
20. return value;
    
21. }
    
22. }

复制代码

Key类的实现中规中矩：它重写了equals()方法并且提供了一个还算过得去的hashCode()方法。为了避免过度的GC，我将不可变的Key对象缓存了起来，而不是每次都重新开始创建一遍：

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. public class Keys {
   
3. public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
   
4. private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];
   
5. static {
   
6. for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
   
7. KEYS_CACHE[i] = new Key(i);
   
8. }
   
9. }
   
10. public static Key of(int value) {
    
11. return KEYS_CACHE[value];
    
12. }
    
13. }

复制代码

现在我们可以开始进行测试了。我们的基准测试使用连续的Key值来创建了不同的大小的HashMap（10的乘方，从1到1百万）。在测试中我们还会使用key来进行查找，并测量不同大小的HashMap所花费的时间：

1. import com.google.caliper.Param;
   
2. import com.google.caliper.Runner;
   
3. import com.google.caliper.SimpleBenchmark;
   
4. public class MapBenchmark extends SimpleBenchmark {
   
5. private HashMap<Key, Integer> map;
   
6. @Param
   
7. private int mapSize;
   
8. @Override
   
9. protected void setUp() throws Exception {
   
10. map = new HashMap<>(mapSize);
    
11. for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
    
12. map.put(Keys.of(i), i);
    
13. }
    
14. }
    
15. public void timeMapGet(int reps) {
    
16. for (int i = 0; i < reps; i++) {
    
17. map.get(Keys.of(i % mapSize));
    
18. }
    
19. }
    
20. }

复制代码

有意思的是这个简单的HashMap.get()里面，Java 8比Java 7要快20%。整体的性能也相当不错：尽管HashMap里有一百万条记录，单个查询也只花了不到10纳秒，也就是大概我机器上的大概20个CPU周期。 相当令人震撼！不过这并不是我们想要测量的目标。

假设有一个很差劲的key，他总是返回同一个值。这是最糟糕的场景了，这种情况完全就不应该使用HashMap:

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. //...
   
3. @Override
   
4. public int hashCode() {
   
5. return 0;
   
6. }
   
7. }

复制代码

Java 7的结果是预料中的。随着HashMap的大小的增长，get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内，平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。因此从图上可以看到，它的时间复杂度是O(n)。

不过Java 8的表现要好许多！它是一个log的曲线，因此它的性能要好上好几个数量级。尽管有严重的哈希碰撞，已是最坏的情况了，但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn)。单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚，这是一个对数线性分布：

为什么会有这么大的性能提升，尽管这里用的是大O符号（大O描述的是渐近上界）？其实这个优化在JEP-180中已经提到了。如果某个桶中的记录过 大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作 的？前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面，这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升 级成一个二叉树，使用哈希值作为树的分支变量，如果两个哈希值不等，但指向同一个桶的话，较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等，HashMap希 望key值最好是实现了Comparable接口的，这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的，不过如果实现了当然最 好。如果没有实现这个接口，在出现严重的哈希碰撞的时候，你就并别指望能获得性能提升了。

这个性能提升有什么用处？比方说恶意的程序，如果它知道我们用的是哈希算法，它可能会发送大量的请求，导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些 key就能显著的影响服务器的性能，这样就形成了一次拒绝服务攻击（DoS）。JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃，可以有效地防止类似的攻击，同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。我希望这个提升能最终说服你的 老大同意升级到JDK 8来。

测试使用的环境是：Intel Core i7-3635QM @ 2.4 GHz，8GB内存，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的Windows 8.1系统 上。

HashMap是一个高效通用的数据结构，它在每一个Java程序中都随处可见。先来介绍些基础知识。你可能也知 道，HashMap使用key的hashCode()和equals()方法来将值划分到不同的桶里。桶的数量通常要比map中的记录的数量要稍大，这样 每个桶包括的值会比较少（最好是一个）。当通过key进行查找时，我们可以在常数时间内迅速定位到某个桶（使用hashCode()对桶的数量进行取模） 以及要找的对象。

这些东西你应该都已经知道了。你可能还知道哈希碰撞会对hashMap的性能带来灾难性的影响。如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的 时候，这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下，所有的key都映射到同一个桶中，这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到 O(n)。我们先来测试下正常情况下hashmap在Java 7和Java 8中的表现。为了能完成控制hashCode()方法的行为，我们定义了如下的一个Key类：

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. private final int value;
   
3. Key(int value) {
   
4. this.value = value;
   
5. }
   
6. @Override
   
7. public int compareTo(Key o) {
   
8. return Integer.compare(this.value, o.value);
   
9. }
   
10. @Override
    
11. public boolean equals(Object o) {
    
12. if (this == o) return true;
    
13. if (o == null || getClass() != o.getClass())
    
14. return false;
    
15. Key key = (Key) o;
    
16. return value == key.value;
    
17. }
    
18. @Override
    
19. public int hashCode() {
    
20. return value;
    
21. }
    
22. }

复制代码

Key类的实现中规中矩：它重写了equals()方法并且提供了一个还算过得去的hashCode()方法。为了避免过度的GC，我将不可变的Key对象缓存了起来，而不是每次都重新开始创建一遍：

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. public class Keys {
   
3. public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
   
4. private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];
   
5. static {
   
6. for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
   
7. KEYS_CACHE[i] = new Key(i);
   
8. }
   
9. }
   
10. public static Key of(int value) {
    
11. return KEYS_CACHE[value];
    
12. }
    
13. }

复制代码

现在我们可以开始进行测试了。我们的基准测试使用连续的Key值来创建了不同的大小的HashMap（10的乘方，从1到1百万）。在测试中我们还会使用key来进行查找，并测量不同大小的HashMap所花费的时间：

1. import com.google.caliper.Param;
   
2. import com.google.caliper.Runner;
   
3. import com.google.caliper.SimpleBenchmark;
   
4. public class MapBenchmark extends SimpleBenchmark {
   
5. private HashMap<Key, Integer> map;
   
6. @Param
   
7. private int mapSize;
   
8. @Override
   
9. protected void setUp() throws Exception {
   
10. map = new HashMap<>(mapSize);
    
11. for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
    
12. map.put(Keys.of(i), i);
    
13. }
    
14. }
    
15. public void timeMapGet(int reps) {
    
16. for (int i = 0; i < reps; i++) {
    
17. map.get(Keys.of(i % mapSize));
    
18. }
    
19. }
    
20. }

复制代码

有意思的是这个简单的HashMap.get()里面，Java 8比Java 7要快20%。整体的性能也相当不错：尽管HashMap里有一百万条记录，单个查询也只花了不到10纳秒，也就是大概我机器上的大概20个CPU周期。 相当令人震撼！不过这并不是我们想要测量的目标。

假设有一个很差劲的key，他总是返回同一个值。这是最糟糕的场景了，这种情况完全就不应该使用HashMap:

1. class Key implements Comparable<Key> {
   
2. //...
   
3. @Override
   
4. public int hashCode() {
   
5. return 0;
   
6. }
   
7. }

复制代码

Java 7的结果是预料中的。随着HashMap的大小的增长，get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内，平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。因此从图上可以看到，它的时间复杂度是O(n)。

不过Java 8的表现要好许多！它是一个log的曲线，因此它的性能要好上好几个数量级。尽管有严重的哈希碰撞，已是最坏的情况了，但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn)。单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚，这是一个对数线性分布：

为什么会有这么大的性能提升，尽管这里用的是大O符号（大O描述的是渐近上界）？其实这个优化在JEP-180中已经提到了。如果某个桶中的记录过 大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作 的？前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面，这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升 级成一个二叉树，使用哈希值作为树的分支变量，如果两个哈希值不等，但指向同一个桶的话，较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等，HashMap希 望key值最好是实现了Comparable接口的，这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的，不过如果实现了当然最 好。如果没有实现这个接口，在出现严重的哈希碰撞的时候，你就并别指望能获得性能提升了。

这个性能提升有什么用处？比方说恶意的程序，如果它知道我们用的是哈希算法，它可能会发送大量的请求，导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些 key就能显著的影响服务器的性能，这样就形成了一次拒绝服务攻击（DoS）。JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃，可以有效地防止类似的攻击，同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。我希望这个提升能最终说服你的 老大同意升级到JDK 8来。

测试使用的环境是：Intel Core i7-3635QM @ 2.4 GHz，8GB内存，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的Windows 8.1系统 上。