HashMap
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，並且是線程安全的，任一時間只有一個線程能寫Hashtable，並發性不如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。
對於上述四種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，鑒於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：
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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（該方法適用於每個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，並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，這個值可以大於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，主要用於迭代的快速失敗。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值被覆蓋不屬於結構變化。
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於合數，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。於是，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。
對於任意給定的對象，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)運算等價於對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於8，大於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:
1
public
V put(K key, V value) {
2
// 對key的hashCode()做hash
3
return
putVal(hash(key), key, value,
false
,
true
);
4
}
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final
V putVal(
int
hash, K key, V value,
boolean
onlyIfAbsent,
7
boolean
evict) {
8
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p;
int
n, i;
9
// 步驟①：tab為空則創建
10
if
((tab = table) ==
null
|| (n = tab.length) ==
0
)
11
n = (tab = resize()).length;
12
// 步驟②：計算index，並對null做處理
13
if
((p = tab[i = (n -
1
) & hash]) ==
null
)
14
tab[i] = newNode(hash, key, value,
null
);
15
else
{
16
Node<K,V> e; K k;
17
// 步驟③：節點key存在，直接覆蓋value
18
if
(p.hash == hash &&
19
((k = p.key) == key || (key !=
null
&& key.equals(k))))
20
e = p;
21
// 步驟④：判斷該鏈為紅黑樹
22
else
if
(p
instanceof
TreeNode)
23
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(
this
, tab, hash, key, value);
24
// 步驟⑤：該鏈為鏈表
25
else
{
26
for
(
int
binCount =
0
; ; ++binCount) {
27
if
((e = p.next) ==
null
) {
28
p.next = newNode(hash, key,value,
null
);
//鏈表長度大於8轉換為紅黑樹進行處理
29
if
(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD -
1
)
// -1 for 1st
30
treeifyBin(tab, hash);
31
break
;
32
}
// key已經存在直接覆蓋value
33
if
(e.hash == hash &&
34
((k = e.key) == key || (key !=
null
&& key.equals(k))))
break
;
36
p = e;
37
}
38
}
39
40
if
(e !=
null
) {
// existing mapping for key
41
V oldValue = e.value;
42
if
(!onlyIfAbsent || oldValue ==
null
)
43
e.value = value;
44
afterNodeAccess(e);
45
return
oldValue;
46
}
47
}
48
++modCount;
49
// 步驟⑥：超過最大容量 就擴容
50
if
(++size > threshold)
51
resize();
52
afterNodeInsertion(evict);
53
return
null
;
54
}
|
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，鑒於JDK1.8融入了紅黑樹，較復雜，為了便於理解我們仍然使用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。
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。
1
void
transfer(Entry[] newTable) {
2
Entry[] src = table;
//src引用了舊的Entry數組
3
int
newCapacity = newTable.length;
4
for
(
int
j =
0
; j < src.length; j++) {
//遍歷舊的Entry數組
5
Entry<K,V> e = src[j];
//取得舊Entry數組的每個元素
6
if
(e !=
null
) {
7
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）
8
do
{
9
Entry<K,V> next = e.next;
10
int
i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//！！重新計算每個元素在數組中的位置
11
e.next = newTable[i];
//標記[1]
12
newTable[i] = e;
//將元素放在數組上
13
e = next;
//訪問下一個Entry鏈上的元素
14
}
while
(e !=
null
);
15
}
16
}
17
}
|
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 大於 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，由於新增的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:
1
final
Node<K,V>[] resize() {
2
Node<K,V>[] oldTab = table;
3
int
oldCap = (oldTab ==
null
) ?
0
: oldTab.length;
4
int
oldThr = threshold;
5
int
newCap, newThr =
0
;
6
if
(oldCap >
0
) {
7
// 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
8
if
(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9
threshold = Integer.MAX_VALUE;
10
return
oldTab;
11
}
12
// 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍
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else
if
((newCap = oldCap <<
1
) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15
newThr = oldThr <<
1
;
// double threshold
16
}
17
else
if
(oldThr >
0
)
// initial capacity was placed in threshold
18
newCap = oldThr;
19
else
{
// zero initial threshold signifies using defaults
20
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21
newThr = (
int
)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22
}
23
// 計算新的resize上限
24
if
(newThr ==
0
) {
25
26
float
ft = (
float
)newCap * loadFactor;
27
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (
float
)MAXIMUM_CAPACITY ?
28
(
int
)ft : Integer.MAX_VALUE);
29
}
30
threshold = newThr;
31
@SuppressWarnings
({
"rawtypes"
，
"unchecked"
})
32
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])
new
Node[newCap];
33
table = newTab;
34
if
(oldTab !=
null
) {
35
// 把每個bucket都移動到新的buckets中
36
for
(
int
j =
0
; j < oldCap; ++j) {
37
Node<K,V> e;
38
if
((e = oldTab[j]) !=
null
) {
39
oldTab[j] =
null
;
40
if
(e.next ==
null
)
41
newTab[e.hash & (newCap -
1
)] = e;
42
else
if
(e
instanceof
TreeNode)
43
((TreeNode<K,V>)e).split(
this
, newTab, j, oldCap);
44
else
{
// 鏈表優化重hash的代碼塊
45
Node<K,V> loHead =
null
, loTail =
null
;
46
Node<K,V> hiHead =
null
, hiTail =
null
;
47
Node<K,V> next;
48
do
{
49
next = e.next;
50
// 原索引
51
if
((e.hash & oldCap) ==
0
) {
52
if
(loTail ==
null
)
53
loHead = e;
54
else
55
loTail.next = e;
56
loTail = e;
57
}
58
// 原索引+oldCap
59
else
{
60
if
(hiTail ==
null
)
61
hiHead = e;
62
else
63
hiTail.next = e;
64
hiTail = e;
65
}
66
}
while
((e = next) !=
null
);
67
// 原索引放到bucket里
68
if
(loTail !=
null
) {
69
loTail.next =
null
;
70
newTab[j] = loHead;
71
}
72
// 原索引+oldCap放到bucket里
73
if
(hiTail !=
null
) {
74
hiTail.next =
null
;
75
newTab[j + oldCap] = hiHead;
76
}
77
}
78
}
79
}
80
}
81
return
newTab;
82
}
|
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，下面舉例子說明在並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(便於理解，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。
於是，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)。 鑒於JDK1.8做了多方面的優化，總體性能優於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
為了便於測試，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;
}
}
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這個類復寫了equals方法，並且提供了相當好的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：
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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];
}
}
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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：
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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);
}
}
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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的性能要高於JDK1.7 15%以上，在某些size的區域上，甚至高於100%。由於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：
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class
Key
implements
Comparable<Key> {
//...
@Override
public
int
hashCode() {
return
1
;
}
}
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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，隨着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，並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，也可以大於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，不要在並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。
參考
- JDK1.7&JDK1.8 源碼。
- CSDN博客頻道，HashMap多線程死循環問題，2014。
- 紅黑聯盟，Java類集框架之HashMap(JDK1.8)源碼剖析，2015。
- CSDN博客頻道， 教你初步了解紅黑樹，2010。
- Java Code Geeks，HashMap performance improvements in Java 8，2014。
- Importnew，危險！在HashMap中將可變對象用作Key，2014。
- CSDN博客頻道，為什么一般hashtable的桶數會取一個素數，2013。