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大数据下HashMap 扩容优化方案及选择

news 来源：原创 2025/6/16 17:47:51

问题分析

HashMap 扩容机制当 HashMap 元素数量超过容量 × 负载因子（默认 0.75）时触发扩容，会创建新数组（容量翻倍）并重新哈希所有元素。

影响：
- 性能骤降：全量数据迁移导致卡顿（几秒到几十秒）。
- 内存压力：需额外内存（约 2 倍原容量），可能触发 GC 或 OOM。
- 线程安全：多线程下可能导致死循环（JDK 7 及以前）或数据丢失。
- 用户请求影响：扩容同步阻塞线程，导致请求响应超时。

核心痛点

- 单次扩容耗时久，阻塞主线程。
- 大内存占用引发稳定性风险。

解释说明

想象一下，你有一个巨大的仓库（1GB 的 HashMap），里面堆满了货物（数据）。现在你需要把这个仓库扩大一倍，并且把所有货物重新摆放一遍。这个过程需要：

申请更大的空间（新数组）
搬运所有货物（重新哈希和复制）
暂停仓库运营（阻塞线程

如果这个仓库是 24 小时营业的（高并发服务），那么扩容期间用户请求就会被卡住，体验很差。

类比场景：好比仓库（HashMap）货物太多，需要扩建新仓库（扩容），但搬运货物（数据迁移）需要暂停营业（阻塞线程），导致顾客（用户请求）等待。

优化方案

1. 预分配足够容量

// 创建时预估容量，避免频繁扩容
Map<String, Object> map = new HashMap<>(16777216); // 初始容量设为2^24，减少扩容次数

优点：简单直接，避免运行时扩容。
缺点：需提前预估数据量，可能浪费内存。

解释：
就像盖仓库时直接盖一个足够大的，避免后续扩建。但缺点是如果预估不准，会浪费空间。

2. 分段扩容（核心优化）

将单次扩容拆分为多次小任务，避免长时间阻塞。

public class SegmentedHashMap<K, V> extends HashMap<K, V> {private static final int SEGMENT_SIZE = 1024; // 每次迁移的元素数量private boolean isResizing = false;private int resizeIndex = 0;@Overridepublic V put(K key, V value) {// 检查是否需要扩容if (size() + 1 > threshold && !isResizing) {startSegmentedResize();}// 继续正常put操作return super.put(key, value);}private void startSegmentedResize() {isResizing = true;resizeIndex = 0;// 使用线程池异步处理分段扩容Executors.newSingleThreadExecutor().submit(this::segmentedResize);}private void segmentedResize() {Entry<K, V>[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;int newCapacity = oldCapacity << 1; // 容量翻倍（例如从16->32）// 创建新数组Entry<K, V>[] newTable = (Entry<K, V>[]) new Entry[newCapacity];threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);  // 计算新的阈值// threshold 是触发下一次扩容的元素数量阈值（默认是容量的 75%）// 创建一个新数组（容量为原数组的 2 倍）// 分段迁移元素while (resizeIndex < oldCapacity) {// 每次处理SEGMENT_SIZE个桶（例如1024个）int endIndex = Math.min(resizeIndex + SEGMENT_SIZE, oldCapacity);// 迁移当前批次的桶for (int i = resizeIndex; i < endIndex; i++) {Entry<K, V> e = oldTable[i];if (e != null) {oldTable[i] = null; // 清空原桶，帮助GC// 遍历链表，将每个元素迁移到新数组,重新哈希到新数组do {Entry<K, V> next = e.next;int j = indexFor(e.hash, newCapacity); // 重新计算哈希位置e.next = newTable[j]; // 头插法插入新数组newTable[j] = e;e = next;} while (e != null);}}resizeIndex = endIndex; // 更新迁移进度// 短暂休眠，减少对正常请求的影响try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException ignored) {}}// 完成扩容，替换数组table = newTable;isResizing = false;}
}

核心逻辑：
异步执行扩容，分批次迁移元素（每次处理 SEGMENT_SIZE 个桶）。
迁移间隙休眠，释放 CPU 资源给正常请求。
优点：分散扩容压力，减少单次阻塞时间。
缺点：实现复杂，需处理并发问题。

核心思路：
把 “一次性搬运所有货物” 改成 “分批次搬运”，每次搬一点，期间仓库还能正常营业。

3. 读写分离（双缓冲区）

使用双 Map 实现读写分离，扩容时不阻塞正常请求。

public class ConcurrentResizingMap<K, V> {private volatile Map<K, V> readMap;private Map<K, V> writeMap;private final ReentrantLock resizeLock = new ReentrantLock();public ConcurrentResizingMap() {readMap = new HashMap<>();writeMap = readMap;}public V get(K key) {return readMap.get(key); // 读操作无锁}public synchronized V put(K key, V value) {V result = writeMap.put(key, value);// 检查是否需要扩容if (writeMap.size() > writeMap.size() * 0.75) {resizeAsync();}return result;}private void resizeAsync() {if (resizeLock.tryLock()) {new Thread(() -> {try {// 创建新Map并迁移数据Map<K, V> newMap = new HashMap<>(writeMap.size() * 2);newMap.putAll(writeMap);// 切换读写MapreadMap = newMap;writeMap = newMap;} finally {resizeLock.unlock();}}).start();}}
}

核心逻辑：
readMap 处理读请求，writeMap 处理写请求。
扩容时新建 Map 复制数据，完成后原子切换读写引用。
优点：读写无阻塞，适合读多写少场景。
缺点：需双倍内存，可能读到旧数据（短暂不一致）。

解释：

一个仓库专门给顾客拿货（readMap 读），另一个仓库专门收新货（writeMap 写）。需要扩建时，新建一个大仓库，把旧仓库的货慢慢搬到新仓库，搬完后切换成新仓库。

4. 渐进式 Rehash（类似 ConcurrentHashMap）

在每次读写操作中迁移少量元素，分散扩容压力。

public class ProgressiveHashMap<K, V> extends HashMap<K, V> {private static final int REHASH_THRESHOLD = 16;private Entry<K, V>[] oldTable;private int oldCapacity;private int rehashIndex = 0;@Overridepublic V get(Object key) {// 渐进式迁移rehashSomeEntries();return super.get(key);}@Overridepublic V put(K key, V value) {// 渐进式迁移rehashSomeEntries();return super.put(key, value);}@Overridevoid resize(int newCapacity) {oldTable = table;oldCapacity = oldTable.length;super.resize(newCapacity);rehashIndex = 0;}private void rehashSomeEntries() {if (oldTable != null && rehashIndex < oldCapacity) {// 每次迁移少量桶for (int i = 0; i < REHASH_THRESHOLD && rehashIndex < oldCapacity; i++) {Entry<K, V> e = oldTable[rehashIndex++];if (e != null) {oldTable[rehashIndex - 1] = null;do {Entry<K, V> next = e.next;int j = indexFor(e.hash, table.length);e.next = table[j];table[j] = e;e = next;} while (e != null);}}// 全部迁移完成后释放引用if (rehashIndex >= oldCapacity) {oldTable = null;}}}
}