0.前言
本文主要讨论哈希冲突下的一些性能测试。
为什么要写这篇文章，不是为了KPI不是为了水字数。
hashmap是广大JAVA程序员最为耳熟能详，使用最广泛的集合框架。它是大厂面试必问，著名八股经必备。在小公司呢？这些年也面过不少人，对于3，5年以上的程序员，问到hashmap也仅限于要求知道底层是数组+链表，知道怎么放进去，知道有哈希冲突这么一回事即可，可依然免不了装备的嫌疑。
可hashmap背后的思想，在缓存，在数据倾斜，在负载均衡等分布式大数据领域都能广泛看到其身影。了解其背后的思想不仅仅只是为了一个hashmap.
更重要的是，hashmap不像jvm底层原理那么遥远，不像并发编程那么宏大，它只需要通勤路上十分钟就可搞定基本原理，有什么理由不呢？
所以本文试着从相对少见的一个微小角度来重新审视一下hashmap.
1.准备工作。
1.1模拟哈希冲突
新建两个class,一个正常重写equals和hashcode方法，一个故意在hashcode方法里返回一定范围内的随机数，模拟哈希冲突，以及控制哈希冲突的程序。
不冲突的类
@Setter
public class KeyTest2 {
private String name;
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
KeyTest2 keyTest = (KeyTest2) o;
return name != null ? name.equals(keyTest.name) : keyTest.name == null;
}
@Override
public int hashCode() {
return name != null ? name.hashCode() : 0;
}
}
冲突的类
@Setter
@NoArgsConstructor
public class KeyTest {
private String name;
private Random random;
public KeyTest(Random random){
this.random = random;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
KeyTest keyTest = (KeyTest) o;
return name != null ? name.equals(keyTest.name) : keyTest.name == null;
}
@Override
public int hashCode() {
// return name != null ? name.hashCode() : 0;
return random.nextInt(1000);
}
}
众所周知，hashmap在做put的时候，先根据key求hashcode，找到数组下标位置，如果该位置有元素，再比较equals，如果返回true,则替换该元素并返回被替换的元素;否则就是哈希冲突了，即hashcode相同但equals返回false。
哈希冲突的时候在冲突的数组处形成数组，长度达到8以后变成红黑树。
1.2 java的基准测试。
这里使用JMH进行基准测试.
JMH是Java Microbenchmark Harness的简称，一般用于代码的性能调优，精度甚至可以达到纳秒级别，适用于 java 以及其他基于 JVM 的语言。和 Apache JMeter 不同，JMH 测试的对象可以是任一方法，颗粒度更小，而不仅限于rest api.
jdk9以上的版本自带了JMH，如果是jdk8可以使用maven引入依赖。
点击查看JMH依赖
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>${jmh.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
<version>${jmh.version}</version>
</dependency>
2.测试初始化长度
点击查看初始化长度基本测试代码
/使用模式 默认是Mode.Throughput
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
// 配置预热次数，默认是每次运行1秒，运行10次，这里设置为3次
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
// 本例是一次运行4秒，总共运行3次，在性能对比时候，采用默认1秒即可
@Measurement(iterations = 3, time = 4)
// 配置同时起多少个线程执行
@Threads(1)
//代表启动多个单独的进程分别测试每个方法，这里指定为每个方法启动一个进程
@Fork(1)
// 定义类实例的生命周期，Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，用于测试有状态实例在多线程共享下的性能
@State(value = Scope.Benchmark)
// 统计结果的时间单元
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class HashMapPutResizeBenchmark {
@Param(value = {"1000000"})
int value;
/**
* 初始化长度
*/
@Benchmark
public void testInitLen(){
HashMap map = new HashMap(1000000);
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < value; i++) {
KeyTestConflict test = new KeyTestConflict(random, 10000);
test.setName(i+"");
map.put(test, test);
}
}
/**
* 不初始化长度
*/
@Benchmark
public void testNoInitLen(){
HashMap map = new HashMap();
for (int i = 0; i < value; i++) {
Random random = new Random();
KeyTestConflict test = new KeyTestConflict(random, 10000);
test.setName(i+"");
map.put(test, test);
}
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(HashMapPutResizeBenchmark.class.getSimpleName())
.mode(Mode.All)
// 指定结果以json结尾，生成后复制可去：http://deepoove.com/jmh-visual-chart/ 或https://jmh.morethan.io/ 得到可视化界面
.result("hashmap_result_put_resize.json")
.resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
new Runner(opt).run();
}
}
测试结果图
对测试结果图例做一个简单的说明：
以上基准测试，会得到一个json格式的结果。然后将该结果上传到官方网站，会得到一个上述图片的结果。
横坐标，红色驻图代表有冲突，浅蓝色驻图无冲突。
众坐标，ops/ns代表平均每次操作花费的时间，单位为纳秒,1秒=1000000000纳秒，这样更精准。
下同。
简单说，驻图越高代表性能越低。
我测了两次，分别是无哈希冲突和有哈希冲突的，这里只贴一种结果。
测试结果表明，hashmap定义时有初始化对比无初始化，有大约4%到12%的性能损耗。
足够的初始化长度下，有哈希冲突的测试结果：
足够的初始化长度下，没有哈希冲突的测试结果：
3.模拟一百万个元素put，get的差异。
众所周知，hashmap在频繁做resize时，性能损耗非常严重。以上是没初始化长度，无冲突和有冲突的情况下，前者性能是后者性能的53倍。
那么在初始化长度的情况下呢？
HashMap map = new HashMap(1000000);
同样的代码下，得到的测试结果
以上是有初始化长度，无冲突和有冲突的情况下，前者性能是后者性能的58倍。
大差不差，不管有无初始化长度，无冲突的效率都是有冲突效率的50倍以上。说明，这是哈希冲突带来的性能损耗。
4.模拟无红黑树情况下get效率
4.1 将random扩大，哈希冲突严重性大大减小，模拟大多数哈希冲突导致的哈希链长度均小于8，无法扩展为红黑树，只能遍历数组。
将KeyTest的hashcode方法改为：
@Override
public int hashCode() {
// return name != null ? name.hashCode() : 0;
return random.nextInt(130000);
}
这样1000000/130000 < 8,这样大多数的哈希链将不会扩展为红黑树。
测试结果为：
测试结果说明，**有冲突的效率反而比无冲突的效率要高**，差不多高出80%左右。
这其实有点违反常识，我们通常讲，hashmap要尽量避免哈希冲突，哈希冲突的情况下写入和读取性能都会受到很大的影响。
但是上面的测试结果表明，大数据量相对比较大的时候，适当的哈希冲突(<8)反而读取效率更高。
个人猜测是，适当的哈希冲突，数组长度大为减少。
为了证明以上猜想，直接对ArrayList进行基准测试。
4.1.1 ArrayList不同长度下get效率的基准测试
模拟一个哈希冲突非常严重下，底层数组长度较小的list，和哈希冲突不严重情况下，底层数组较大的list，再随机测试Get的效率如何。
点击查看测试代码
//使用模式 默认是Mode.Throughput
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
// 配置预热次数，默认是每次运行1秒，运行10次，这里设置为3次
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
// 本例是一次运行4秒，总共运行3次，在性能对比时候，采用默认1秒即可
@Measurement(iterations = 3, time = 4)
// 配置同时起多少个线程执行
@Threads(1)
//代表启动多个单独的进程分别测试每个方法，这里指定为每个方法启动一个进程
@Fork(1)
// 定义类实例的生命周期，Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，用于测试有状态实例在多线程共享下的性能
@State(value = Scope.Benchmark)
// 统计结果的时间单元
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class ArrayListGetBenchmark {
// @Param(value = {"1000","100000","1000000"})
@Param(value = {"1000000"})
int value;
@Benchmark
public void testConflict(){
int len = 10000;
Random random = new Random(len);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
int index = random.nextInt(len);
System.out.println("有冲突，index = " + index);
ConflictHashMapOfList.list.get(index);
}
}
@Benchmark
public void testNoConflict(){
int len = 1000000;
Random random = new Random(len);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
int index = random.nextInt(len);
System.out.println("无冲突，index = " + index);
NoConflictHashMapOfList.list.get(index);
}
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(HashMapGetBenchmark.class.getSimpleName())
.mode(Mode.All)
// 指定结果以json结尾，生成后复制可去：http://deepoove.com/jmh-visual-chart/ 或https://jmh.morethan.io/ 得到可视化界面
.result("arraylist_result_get_all.json")
.resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
new Runner(opt).run();
}
@State(Scope.Thread)
public static class ConflictHashMapOfList {
volatile static ArrayList list = new ArrayList();
static int randomMax = 10000;
static {
// 模拟哈希冲突严重，数组长度较小
for (int i = 0; i < randomMax; i++) {
list.add(i);
}
}
}
@State(Scope.Thread)
public static class NoConflictHashMapOfList {
volatile static ArrayList list = new ArrayList();
static int randomMax = 1000000;
static {
// 模拟没有哈希冲突，数组长度较大
for (int i = 0; i < randomMax; i++) {
list.add(i);
}
}
}
}
测试结果如下：
可以看到，间接证实了以上的猜想。
当然这里的代码可能并不严谨，也欢迎大家一起讨论。
4.2 jdk1.8版本，哈希冲突严重下的get效率测试
测试结果说明：在jdk8,无冲突效率是有有冲突的3倍左右。
4.3 将jdk版本降为1.7，在哈希冲突依然严重的情况下，get效率如何？
测试结果说明：在jdk7,无冲突效率是有有冲突的12倍左右。
结合4.1和4.2的测试对比，说明jdk1.8红黑树的优化效率确实提升很大。
5.总结
1.初始化的时候指定长度，长度要考虑到负载因子0.75.初始化的影响受到哈希冲突的影响，没有那么大(相对于倍数而言)，但也不小。
2.哈希冲突严重时，put性能急剧下降。（几十倍级）
3.相同元素个数的前提下，在哈希冲突时，get效率反而更高。
4.相比之前的版本，哈希冲突严重时，jdk8红黑树对get效率有非常大的提升。
测试代码和测试结果在 这里