深入浅出Java集合HashMap
摘要
Java集合中的HashMap是Java程序员使用频度最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。本文首先讲述HashMap在java.util.map中的地位，然后分析了HashMap是什么、可以干什么以及为什么这样设计，即对应其字段、方法、性能设计等，其中针对JDK1.8新增的的变化进行了详细的说明和探讨，最后分析了HashMap的安全性以及JDK1.7与JDK1.8的实战性能比较。
1.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。下面针对各个实现类的特点做一些说明。
(1) HashMap。Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度，在遍历时取得数据的顺序是完全随机的。 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不支持线程的同步，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。如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
(2) Hashtable。Hashtable与 HashMap类似,它继承自Dictionary类，不同的是:它不允许记录的键或者值为空;它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了 Hashtable在写入时会比较慢。Hashtable实现比较重，不建议使用，性能差于ConcurrentHashMap，因为Java对ConcurrentHashMap同步的实现引入了分段锁。
(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。也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。
(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。
通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java map家族中的一个普通成员，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。
2.存储结构-字段
搞清楚HashMap，首先就是知道HashMap是什么，即它的存储结构-字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能实现-方法。
从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（jdk1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。
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<K,V>[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[jdk 1.8]是何物。
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)。上图中的每个大黑点就是一个Node对象。
(2) HashMap顾名思义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。
map.put("美团","小美");
系统将调用"美团"这个key的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值（每个 Java 对象都有 hashCode() 方法，都可通过该方法获得它的 hashCode 值）。得到这个对象的 hashCode 值之后，系统会根据该 hashCode 值来，再通过hash算法来定位该 键值对 的存储位置。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。我们先看个例子帮助理解。
例子：我们有很多的小猪，每个的体重都不一样，假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别)，我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。 然后把每个小猪，按照体重赶进各自的猪圈里，记录档案。 好了，如果我们要找某个小猪怎么办呢？我们需要每个猪圈，每个小猪的比对吗？ 当然不需要了。 我们先看看要找的这个小猪的体重，然后就找到了对应的猪圈了。 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。 对应于hash算法，就是按照hashcode(对key.hashCode再hash算法的结果)分配不同的猪圈，将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。 查找的时候，先找到hashcode对应的猪圈，然后在逐个比较里面的小猪。 所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。 如果每个小猪的体重全部不同（考虑到毫克级别)，每个都建一个猪圈，那么我们可以最快速度的找到这头猪。缺点就是，建造那么多猪圈的费用有点太高了。 如果我们按照10公斤级别进行划分，那么建造的猪圈只有几个吧，那么每个圈里的小猪就很多了。我们虽然可以很快的找到猪圈，但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。 所以，好的hashcode，可以根据实际情况，根据具体的需求，在时间成本(更多的猪圈，更快的速度)和空间本(更少的猪圈，更低的空间需求)之间平衡。
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<K,V>[] table） 占用空间又少呢？从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面两个字段进行初始化。其中table的length大小必须为2的n次方。
int threshold; // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor; // 负载因子
int modCount;
int Size;
首先，Node<k,v>[] table的初始化长度length(默认值是16),loadFactor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以及上述小猪的例子可知，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。这个0.75默认值是数学家计算出来的一个结果，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loadFactor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。
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。本文不再对红黑树进行展开讨论，想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630。
3.功能实现-方法
3.1 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 元素位置尽量的分布均匀些，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，而不用再去遍历链表，这样就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):
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; 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); }
这里的hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值；高位运算、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Java 1.8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。
3.2 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的研究学习。即使不看源码也大概可以明白其中执行的过程。
a.判断键值对数组tab[]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
b.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f，如果table[i]不为空，转向c；
c.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d；这里的相同指的是hashCode以及equals。
d.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树种插入键值对，否则转向e；
e.遍历table[i] (链表)，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已经存在直接覆盖即可。
f. 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。
1 public V put(K key, V value) { 2 // 对key的hashCode()做hash 3 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 4 } 5 6 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 // tab为空则创建 10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 11 n = (tab = resize()).length; 12 // 计算index，并对null做处理 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 // 节点存在 18 if (p.hash == hash && 19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 20 e = p; 21 // 该链为树 22 else if (p instanceof TreeNode) 23 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 24 // 该链为链表 25 else { 26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 27 if ((e = p.next) == null) { 28 p.next = newNode(hash, key, value, null); 29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 30 treeifyBin(tab, hash); 31 break; 32 } 33 if (e.hash == hash && 34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 35 break; 36 p = e; 37 } 38 } 39 // 写入 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 // 超过load factor*current capacity，resize 50 if (++size > threshold) 51 resize(); 52 afterNodeInsertion(evict); 53 return null; 54 }
3.3 扩容机制
扩容(resize)就是重新计算容量；向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素；当然java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组；就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
我们分析下resize的源码，鉴于jdk1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用jdk1.7 的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。
1 void resize(int newCapacity) { //传入新的容量 2 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组 3 int oldCapacity = oldTable.length; 4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了 5 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了 6 return; 7 } 8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组 10 transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里 11 table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值 13 }
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 void transfer(Entry[] newTable) { 2 Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 3 int newCapacity = newTable.length; 4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 5 Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素 6 if (e != null) { 7 src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象） 8 do { 9 Entry<K,V> next = e.next; 10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置 11 e.next = newTable[i]; //标记[1] 12 newTable[i] = e; //将元素放在数组上 13 e = next; //访问下一个Entry链上的元素 14 } while (e != null); 15 } 16 } 17 }
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。
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。左边的hash1和hash2为3.1小节中代码块方法一计算的结果，右边为方法二计算的结果。
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：
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：
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。
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 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 9 threshold = Integer.MAX_VALUE; 10 return oldTab; 11 } 12 // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 13 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 // 计算新的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 // 把每个bucket都移动到新的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 { // preserve order 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 }
4.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：使用jdk1.7的环境。
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(); } }
通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(上文有代码飘红)的首行。注意此时两个线程已经成功添加添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry<K,V> 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。
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)。
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。
于是，当我们的线程一调用到，HashTable.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
5.JDK1.8与1.7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)。 JDK1.8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。
5.1 hash较均匀的情况
为了便于测试，我们先写一个类Key，如下。
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。
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,......1000000）。代码如下，屏蔽了扩容的情况。
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，根据HashMap的size。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：
| map 的size大小 | 10 | 100 | 1000 | 10000 | 10 0000 | 100 0000 | 1000 0000 |
|
JDK1.7 get方法平均时间(ns) |
900 | 540 | 570 | 285 | 55 | 6.9 | 8.1 |
| JDK1.8 get方法平均时间(ns) | 705 | 400 | 120 | 68 | 15 | 6.25 | 6.8 |
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70%。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。
5.2 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：
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：
| map 的size大小 | 10 | 100 | 1000 | 10000 | 10 0000 | 100 0000 | 1000 0000 |
|
JDK1.7 get方法平均时间(ns) |
2100 | 12960 | 3700 | 21000 | 17200 | 36000 | -- |
| JDK1.8 get方法平均时间(ns) | 1960 | 3340 | 1470 | 720 | 190 | 230 | 220 |
从表中结果中可知，随着size的变大，1.7的花费时间是增长的趋势，而1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个桶太大的时候，HashMap会动态的将它替换成一个tree map。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。
6.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进行不断的扩容。
(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。
参考：
1.JDK1.7&1.8 源码
2.http://blog.csdn.net/xuefeng0707/article/details/40797085
3.http://www.2cto.com/kf/201505/401433.html
4.http://blog.csdn.net/tjcyjd/article/details/11111401
5.http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630
6.http://www.javacodegeeks.com/2014/04/hashmap-performance-improvements-in-java-8.html
