Java8系列之重新认识HashMap

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发布时间：2019-06-21

本文共 15457 字，大约阅读时间需要 51 分钟。

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：

java.util.map类图

下面针对各个实现类的特点做一些说明：

(1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 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非线程安全，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。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(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，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

(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。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，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。

内部实现

搞清楚HashMap，首先需要知道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。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构-字段

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。

hashMap内存结构图

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[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]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是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

(2) HashMap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（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。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。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。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[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

                                  
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[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor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 * Load factor。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可知，threshold就是在此Load factor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，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Load factor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。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

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。

功能实现-方法

HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

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，不用遍历链表，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;
     
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
     
// h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
     
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
);  
//第三步 取模运算
}
           
         

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JDK1.8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。

hashMap哈希算法例图

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地研究学习。

hashMap put方法执行流程图

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

②.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⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③.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④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤.遍历table[i]，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value即可；

⑥.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。

JDK1.8HashMap的put方法源码如下:

                      
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
// 步骤①：tab为空则创建
10
if
((tab = table) == 
null
|| (n = tab.length) == 
0
)
11
n = (tab = resize()).length;
12
// 步骤②：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
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
18
if
(p.hash == hash &&
19
((k = p.key) == key || (key != 
null
&& key.equals(k))))
20
e = p;
21
// 步骤④：判断该链为红黑树
22
else
if
(p 
instanceof
TreeNode)
23
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(
this
, tab, hash, key, value);
24
// 步骤⑤：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
);
                        
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29
if
(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 
1
) 
// -1 for 1st  
30
treeifyBin(tab, hash);
31
break
;
32
}
                    
// key已经存在直接覆盖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
// 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
50
if
(++size > threshold)
51
resize();
52
afterNodeInsertion(evict);
53
return
null
;
54
}
           
         

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。

jdk1.7扩容例图

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，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

hashMap 1.8 哈希算法例图1

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：

hashMap 1.8 哈希算法例图2

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：

jdk1.8 hashMap扩容例图

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，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
{ 
// 链表优化重hash的代码块
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
}
           
         

线程安全性

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(便于理解，仍然使用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();        
    
}  
}
           
         

其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。

通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry 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。

jdk1.7 hashMap死循环例图1

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)。

jdk1.7 hashMap死循环例图2

jdk1.7 hashMap死循环例图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。

jdk1.7 hashMap死循环例图4

于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。

JDK1.8与JDK1.7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)。鉴于JDK1.8做了多方面的优化，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。

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、……10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：

                                  
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，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：

性能比较表1.png

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100%。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。

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：

性能比较表2.png

从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，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。