Java 8:HashMap的性能提升
来源:互联网 发布:中学生知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/14 05:02
HashMap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类的实现中规中矩:它重写了equals()方法并且提供了一个还算过得去的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 = 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。
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