Java 8：HashMap的性能提升

        HashMap<K, V>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：

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;
	}
}

        Key类实现得相当不错：它重写了equals()并且提供了一个不错的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：  

class Key implements Comparable<Key> {
	public class Keys {
		public static final int MAX_KEY = 10000000;
		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：  

import com.google.caliper.Param;
import com.google.caliper.Runner;
import com.google.caliper.SimpleBenchmark;

public class MapBenchmark extends SimpleBenchmark {
	
	private HashMap<Key, Integer> map;
	
	@Param
	private int mapSize;

	@Override
	protected void setUp() throws Exception {
		map = new HashMap<>(mapSize);
		for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
			map.put(Keys.of(i), i);
		}
	}

	public void timeMapGet(int reps) {
		for (int i = 0; i < reps; i++) {
			map.get(Keys.of(i % mapSize));
		}
	}
}

        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：

class Key implements Comparable<Key> {
	//...
	@Override
	public int hashCode() {
		return 0;
	}
}

        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。 

 

文章来源：http://it.deepinmind.com

英文原文链接：http://java.dzone.com/articles/hashmap-performance