JDK1.7中

使用一个Entry数组来存储数据,用key的hashcode取模来决定key会被放到数组里的位置,如果hashcode相同,或者hashcode取模后的结果相同(hash collision),那么这些key会被定位到Entry数组的同一个格子里,这些key会形成一个链表。

在hashcode特别差的情况下,比方说所有key的hashcode都相同,这个链表可能会很长,那么put/get操作都可能需要遍历这个链表

也就是说时间复杂度在最差情况下会退化到O(n)

JDK1.8中

使用一个Node数组来存储数据,但这个Node可能是链表结构,也可能是红黑树结构

如果插入的key的hashcode相同,那么这些key也会被定位到Node数组的同一个格子里。

如果同一个格子里的key不超过8个,使用链表结构存储。

如果超过了8个,那么会调用treeifyBin函数,将链表转换为红黑树。

那么即使hashcode完全相同,由于红黑树的特点,查找某个特定元素,也只需要O(log n)的开销

也就是说put/get的操作的时间复杂度最差只有O(log n)

听起来挺不错,但是真正想要利用JDK1.8的好处,有一个限制:

key的对象,必须正确的实现了Compare接口

如果没有实现Compare接口,或者实现得不正确(比方说所有Compare方法都返回0)

那JDK1.8的HashMap其实还是慢于JDK1.7的

简单的测试数据如下:

向HashMap中put/get 1w条hashcode相同的对象

JDK1.7:                                  put 0.26s,get 0.55s

JDK1.8(未实现Compare接口):put 0.92s,get 2.1s

但是如果正确的实现了Compare接口,那么JDK1.8中的HashMap的性能有巨大提升,这次put/get 100W条hashcode相同的对象

JDK1.8(正确实现Compare接口,):put/get大概开销都在320ms左右

为什么要这么操作呢?

我认为应该是为了避免Hash Collision DoS攻击

Java中String的hashcode函数的强度很弱,有心人可以很容易的构造出大量hashcode相同的String对象。

如果向服务器一次提交数万个hashcode相同的字符串参数,那么可以很容易的卡死JDK1.7版本的服务器。

但是String正确的实现了Compare接口,因此在JDK1.8版本的服务器上,Hash Collision DoS不会造成不可承受的开销。

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