java8hashmap

HashMap<K, V>是每个Java程序中快速，通用且无处不在的数据结构。 首先是一些基础知识。 您可能知道，它使用键的hashCode()和equals()方法在存储桶之间拆分值。 存储桶（箱）的数量应略高于映射中的条目数，以使每个存储桶仅保留很少（最好是一个）值。 当按键查找时，我们很快确定了存储桶（使用hashCode()模数number_of_buckets模），并且我们的商品在固定时间可用。

这应该已经为您所了解。 您可能还知道，哈希冲突对HashMap性能具有灾难性的影响。 当多个hashCode()值最终出现在同一存储桶中时，这些值将放置在临时链接列表中。 在最坏的情况下，当所有键都映射到同一存储桶时，会将哈希映射退化为链表–从O（1）到O（n）查找时间。 让我们首先对HashMap在Java 7（1.7.0_40）和Java 8（1.8.0-b132）中的正常情况下的行为进行基准测试。 为了完全控制hashCode()行为，我们定义了自定义Key类：

class Key implements Comparable<Key> {private final int value;Key(int value) {this.value = value;}@Overridepublic int compareTo(Key o) {return Integer.compare(this.value, o.value);}@Overridepublic 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;}@Overridepublic int hashCode() {return value;}
}

Key类行为良好：它覆盖equals()并提供了体面的hashCode() 。 为了避免过多的GC，我缓存了不可变的Key实例，而不是一遍又一遍地创建它们：

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];}}

现在我们准备进行一些实验。 我们的基准测试将使用连续键空间简单地创建不同大小（10的幂，从1到1百万）的HashMap 。 在基准测试本身中，我们将根据键查找值并测量所需的时间，具体取决于HashMap大小：

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;@Paramprivate int mapSize;@Overrideprotected 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));}}}

结果确认HashMap.get()确实是O（1）：

有趣的是，在简单的HashMap.get() Java 8平均比Java 7快20％。 整体性能同样令人感兴趣：即使在HashMap有100万个条目，一次查找所用的时间也不到10纳秒，这意味着我的机器上大约有20个CPU周期^* 。 令人印象深刻！ 但这不是我们要进行基准测试的结果。

假设我们有一个非常差的映射键，它总是返回相同的值。 这是最糟糕的情况，完全HashMap使用HashMap ：

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

我使用了完全相同的基准来查看它在各种地图尺寸下的行为（注意这是对数对数比例）：

预计Java 7的结果。 HashMap.get()的成本与HashMap本身的大小成比例地增长。 由于所有条目都在一个巨大的链接列表中的同一存储桶中，因此查找一个条目平均需要遍历该列表的一半（大小为n）。 因此，O（n）复杂度如图所示。

但是Java 8的性能要好得多！ 这是一个对数刻度，因此我们实际上在谈论几个数量级的更好。 在灾难性哈希冲突的情况下，在JDK 8上执行的相同基准会产生O（logn）最坏情况的性能，如将JDK 8单独以对数线性比例显示时，会更好地显示：

即使使用big-O表示法，如此巨大的性能改进背后的原因是什么？ 好，在JEP-180中描述了此优化。 基本上，当存储桶变得太大时（当前： TREEIFY_THRESHOLD = 8 ）， HashMap用树形图的临时实现动态替换它。 这样，我们不必感到悲观的O（n），而会得到更好的O（logn）。 它是如何工作的？ 好吧，以前具有冲突键的条目只是简单地附加到链表中，而后又需要遍历。 现在， HashMap使用哈希码作为分支变量，将列表提升为二叉树。 如果两个散列不同，但最终在同一个存储桶中，则认为一个更大，并向右移动。 如果哈希值相等（如本例所示），则HashMap希望键是Comparable ，以便它可以建立一些顺序。 这不是HashMap密钥的要求，但显然是一种好习惯。 如果密钥不具有可比性，那么在发生大量哈希冲突的情况下，不要指望任何性能提高。

为什么所有这些都那么重要？ 知道我们使用的哈希算法的恶意软件可能会处理数千个请求，这些请求将导致大量的哈希冲突。 重复访问此类密钥将严重影响服务器性能，从而有效地导致拒绝服务攻击。 在JDK 8中，从O（n）到O（logn）的惊人跳变将阻止这种攻击向量，也使性能更具预测性。 我希望这将最终说服您的老板升级。

^*在Intel Core i7-3635QM @ 2.4 GHz，8 GiB RAM和SSD驱动器上执行的基准，在64位Windows 8.1和默认JVM设置上运行。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2014/04/hashmap-performance-improvements-in-java-8.html

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