HashMap是一個高效通用的數據結構，它在每一個Java程序中都隨處可見。先來介紹些基礎知識。你可能也知 道，HashMap使用key的hashCode()和equals()方法來將值劃分到不同的桶裡。桶的數量通常要比map中的記錄的數量要稍大，這樣 每個桶包括的值會比較少（最好是一個）。當通過key進行查找時，我們可以在常數時間內迅速定位到某個桶（使用hashCode()對桶的數量進行取模） 以及要找的對象。
這些東西你應該都已經知道了。你可能還知道哈希碰撞會對hashMap的性能帶來災難性的影響。如果多個hashCode()的值落到同一個桶內的 時候，這些值是存儲到一個鏈表中的。最壞的情況下，所有的key都映射到同一個桶中，這樣hashmap就退化成了一個鏈表——查找時間從O(1)到 O(n)。我們先來測試下正常情況下hashmap在Java 7和Java 8中的表現。為了能完成控制hashCode()方法的行為，我們定義了如下的一個Key類：
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類的實現中規中矩：它重寫了equals()方法並且提供了一個還算過得去的hashCode()方法。為了避免過度的GC，我將不可變的Key對象緩存了起來，而不是每次都重新開始創建一遍：
class Key implements Comparable<Key> {
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];
}
}
現在我們可以開始進行測試了。我們的基准測試使用連續的Key值來創建了不同的大小的HashMap（10的乘方，從1到1百萬）。在測試中我們還會使用key來進行查找，並測量不同大小的HashMap所花費的時間：
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));
}
}
}
有意思的是這個簡單的HashMap.get()裡面，Java 8比Java 7要快20%。整體的性能也相當不錯：盡管HashMap裡有一百萬條記錄，單個查詢也只花了不到10納秒，也就是大概我機器上的大概20個CPU周期。 相當令人震撼！不過這並不是我們想要測量的目標。
假設有一個很差勁的key，他總是返回同一個值。這是最糟糕的場景了，這種情況完全就不應該使用HashMap:
class Key implements Comparable<Key> {
//...
@Override
public int hashCode() {
return 0;
}
}
Java 7的結果是預料中的。隨著HashMap的大小的增長，get()方法的開銷也越來越大。由於所有的記錄都在同一個桶裡的超長鏈表內，平均查詢一條記錄就需要遍歷一半的列表。因此從圖上可以看到，它的時間復雜度是O(n)。
不過Java 8的表現要好許多！它是一個log的曲線，因此它的性能要好上好幾個數量級。盡管有嚴重的哈希碰撞，已是最壞的情況了，但這個同樣的基准測試在JDK8中的時間復雜度是O(logn)。單獨來看JDK 8的曲線的話會更清楚，這是一個對數線性分布：
為什麼會有這麼大的性能提升，盡管這裡用的是大O符號（大O描述的是漸近上界）？其實這個優化在JEP-180中已經提到了。如果某個桶中的記錄過 大的話（當前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap會動態的使用一個專門的treemap實現來替換掉它。這樣做的結果會更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作 的？前面產生沖突的那些KEY對應的記錄只是簡單的追加到一個鏈表後面，這些記錄只能通過遍歷來進行查找。但是超過這個阈值後HashMap開始將列表升 級成一個二叉樹，使用哈希值作為樹的分支變量，如果兩個哈希值不等，但指向同一個桶的話，較大的那個會插入到右子樹裡。如果哈希值相等，HashMap希 望key值最好是實現了Comparable接口的，這樣它可以按照順序來進行插入。這對HashMap的key來說並不是必須的，不過如果實現了當然最 好。如果沒有實現這個接口，在出現嚴重的哈希碰撞的時候，你就並別指望能獲得性能提升了。
這個性能提升有什麼用處？比方說惡意的程序，如果它知道我們用的是哈希算法，它可能會發送大量的請求，導致產生嚴重的哈希碰撞。然後不停的訪問這些 key就能顯著的影響服務器的性能，這樣就形成了一次拒絕服務攻擊（DoS）。JDK 8中從O(n)到O(logn)的飛躍，可以有效地防止類似的攻擊，同時也讓HashMap性能的可預測性稍微增強了一些。
