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背景

今天数据采集项目碰到一个性能问题，3000多个采集点，每一个采集点每秒送一个数据，接收到数据之后首先需要内存中做缓存，之后有一系列的业务分析处理，所以，对系统性能要求比较高。

最近几天发现服务器cpu大多时间都在100%以上，所以就重点分析了缓存方案，确实是缓存方案有问题，修改之后初步验证，cpu降低到50%左右，更换了第二个缓存方案之后，cpu降低到了大概30%左右。

所以，不同的缓存方案，对于高并发场景下应用性能的影响还是蛮大的。

java中的缓存，大部分都是通过HashMap实现的，突然想到之前就记录过HashMap学习笔记，找了半天才找到，差点丢了，重新找回来做个记录。

搞一个Map学习系列，从HashMap开始。

认识HashMap

HashMap是java中应用最广的集合类之一，以key/value(键值对）的方式保存数据。

你可以把HashMap叫做集合类，也可以把它叫做容器，java中许多容器框架比如Spring，其实好多都是用HashMap来存储数据的。

当然，java秉承“一切都是对象”，HashMap中存储的当然也是对象，只不过是以“键值”对组成的对象。

HashMap继承自AbstractMap，并实现了Map接口。所以，想要彻底搞懂HashMap，还是需要先从Map接口、以及AbstractMap入手。

Map接口

其实Map接口没啥东西，接口而已。定义了size()、isEmpty()、get()、put()、containsKey()、containsValue()…等通用的Map类方法。

相对重要一点的是，Map接口定义了一个Entry<K,V>内部接口，这个Entry其实就是Map包含的对象，不同的Map的实现类会有不同的实现。

Map接口也实现了几个方法，具体暂时就不详细分析了，这其实是一个很好的针对“接口是否可以实现方法？”这个问题的很好的答案。

AbstractMap抽象类

AbstractMap抽象类实现了Map接口，具体化了部分Map接口定义的方法。

实现了一个叫SimpleEntry的Entry（就是Map接口中定义的内部接口），还有一个叫SimpleImmutableEntry的Entry。

暂且不表，不影响主题：识别HashMap真面目。

HashMap的数据结构

回过头来再继续研究HashMap，首先识别HashMap的数据结构，我们先从简单的入手，一步一步抽丝剥茧、先易后难，逐步研究。

首先来认识一下Node。
Node是Entry的实现，数据结构非常简单：

 final int hash;final K key;V value;Node<K,V> next;

哈希值、key、vaue以及指向下一节点的简单的链表结构。

HashMap桶内Node链表容量增大之后会自动修改简单链表结构为红黑树，本篇暂不研究红黑树。

table数组
table数组是HashMap真正存储数据的地方，所以说白了HashMap底层实际上还是数组。

不过HashMap的table是比较特殊的数组，数组内的每一个对象其实就是我们常说的桶，桶内装的是Node<K,V>对象，也就是我们放置到HashMap中的键值对。

HashMap的初始化

HashMap提供了几个不同的初始化方法，区别无非就是有没有初始化容量大小、有没有初始化对象、有没有初始化的loadFactor和threshold。

这几个概念需要我们一个个慢慢去了解。

1. 容量
   就是HashMap中table数组的大小，HashMap的容量是2的n次方，初始化不设置容量的话，默认16，初始化如果设置了
   initialCapacity 的话，则HashMap的容量是最接近initialCapacity并且大于initialCapacity的2的整数次幂，比如initialCapacity设置为3,4,5则HaspMap最终容量为8，设置为9,10,11…则HashMap的最终容量为16，以此类推。

   这个容量计算是通过tableSizeFor方法实现的，我们暂时按下好奇心（这个方法为什么能实现大于输入参数cap的最近的2的整数次幂？）。

static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

2. loadFactor
   直译为装载因子，意译为扩容因子，初始值设置为0.75。
3. threshold
   threshold是扩容阈值，HashMap的容量loadFactor=threshold。当HashMap存放对象的数量增长到threshold的时候进行扩容。
   比如HashMap初始化容量为16，默认loadFactor为0.75，则threshold=160.75=12。则当HashMap存储对象的数量（size）大于12的时候，HaspMap调用resize()方法自动扩容。
   4.size
   可以通过调用size()方法获取到，HashMap内实际存放的对象数。我们如果要想搞清楚HashMap的真面目，最好能对size和容量Capacity有清楚的认识。size是对应用很有价值的数据，我们开发过程中所说的一个HashMap的大小其实指的就是size。而Capacity对应用来说没有什么意义，只是HashMap内部使用的概念，只对那些对HashMap内部结构有兴趣、想要研究清楚其工作机制的同学有意义。

###HashMap赋值
HashMap的赋值逻辑如下（假设待存放的数据为e<key1,value1>）：

1. 检查table数组为空的话，初始化指定容量或者默认容量的table数组
2. 根据key1的哈希值计算得出（算法为（容量 - 1） & hash(key1）)对应的桶。这一步很重要，一般来讲优秀的hash算法能够尽可能确保不同的key值得到不同的hash值，也就可以确保放入不同的桶内。但是不可避免的，可能会存在不同key值得到相同hash值的情况（hash冲突：key1<>key2,hash(key1)=hash(key2)），这种情况下就会放置在相同的桶（比如table[5]）内。
3. 得到桶之后，判断桶内是否已经有数据。
4. 没有数据则直接new一个Node：newNode(hash, key1, value1, null)，放在桶中，结束。
5. 否则，桶内有数据，有两种情况：一是为键值key1重复赋值、二是hash冲突。
6. 如果是hash冲突，则new一个Node：newNode(hash, key1, value1, null)并将其设置为桶内的最后一个Node。
7. 如果是重复赋值（桶内数据的key值=key1），则为key1重新赋值value1，并返回key1的旧值

所以我们可以看到，针对key而言，HashMap不重复，意思是说，相同的key只在HashMap中只保留一份数据。

并且，一般情况下，HashMap的一个桶内只保留一个对象，只有在hash冲突发生了之后，桶内才有可能放置多于一个对象，以链表结构保存。

HashMap中的null对象

此处null对象指的是HashMap中的key值为null的Node对象。

大家都知道HashMap允许且仅能存储key=null的一个对象，比如代码：

    HashMap hm<String,String> = new HashMap();hm.put(null,"it's null");hm.put(null,"i am null");hm.put(null,"null loves null");

最终hm容器中只有一个null对象，并且hm.get(null)得到的应该是 “null loaves null”。

这背后的原因可以从上述HashMap赋值逻辑中找到答案，你只要知道null的hash值是0就可轻易得出以上结论。

从HashMap获取数据

通过get（key）方法获取数据的逻辑如下（假设要获取的数据key=key1）：

1. table数组不为空并且数组长度大于0，则采用与put数据相同的算法得到key1值对应的桶。
2. 桶内不空则从第一个节点开始检查，如果节点key值等于key1，则返回该节点的value。如果第一个节点不满足条件，则依次检查桶内所有其他节点。
3. 桶内空，或者桶内不空但是没有找到满足条件的对象（应该不可能）则返回null，表明当前HashMap中不存在key值为key1的对象

需要注意的一点是，检查节点key值等于key1的逻辑是：
两个对象相等，或者两个对象不为null且key1.equals(key)。

好了，以上！相信已经能够揭开HashMap神秘面纱之一角了。