為什么不建議使用Java自定義Object作為HashMap的key
前言
此前部門內(nèi)的一個線上系統(tǒng)上線后內(nèi)存一路飆高、一段時間后直接占滿。協(xié)助開發(fā)人員去分析定位,發(fā)現(xiàn)內(nèi)存中某個Object的量遠遠超出了預期的范圍,很明顯出現(xiàn)內(nèi)存泄漏了。
結(jié)合代碼分析發(fā)現(xiàn),泄漏的這個對象,主要存在一個全局HashMap中,是作為HashMap的Key值。第一反應就是這里key對應類沒有去覆寫equals()和hashCode()方法,但對照代碼仔細一看卻發(fā)現(xiàn)其實已經(jīng)按要求提供了自定義的equals和hashCode方法了。進一步走讀業(yè)務實現(xiàn)邏輯,才發(fā)現(xiàn)了其中的玄機。
踩坑歷程回顧
鑒于項目代碼相對保密,這里舉個簡單的DEMO來輔助說明下。
場景: 內(nèi)存中構(gòu)建一個HashMap<User, List<Post>>映射集,用于存儲每個用戶最近的發(fā)帖信息(只是個例子,實際工作中如果遇到這種用戶發(fā)帖緩存的場景,一般都是用的集中緩存,而不是單機緩存)。
用戶信息User類定義如下:
@Data
public class User {
// 用戶名稱
private String userName;
// 賬號ID
private String accountId;
// 用戶上次登錄時間,每次登錄的時候會自動更新DB對應時間
private long lastLoginTime;
// 其他字段,忽略
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
User user = (User) o;
return lastLoginTime == user.lastLoginTime &&
Objects.equals(userName, user.userName) &&
Objects.equals(accountId, user.accountId);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(userName, accountId, lastLoginTime);
}
}實際使用的時候,用戶發(fā)帖之后,會將這個帖子信息添加到用戶對應的緩存中。
/**
* 將發(fā)帖信息加入到用戶緩存中
*
* @param currentUser 當前用戶
* @param postContent 帖子信息
*/
public void addCache(User currentUser, Post postContent) {
cache.computeIfAbsent(currentUser, k -> new ArrayList<>()).add(postContent);
}當實際運行的時候,會發(fā)現(xiàn)問題就來了,Map中的記錄越來越多,遠超系統(tǒng)內(nèi)實際的用戶數(shù)量。為什么呢?仔細看下User類就可以知道了!
原來編碼的時候直接用IDE工具自動生成的equals和hashCode方法,里面將lastLoginTime也納入計算邏輯了。這樣每次用戶重新登錄之后,對應hashCode值也就變了,這樣發(fā)帖的時候判斷用戶是不存在Map中的,就會再往map中插入一條,隨著時間的推移,內(nèi)存中數(shù)據(jù)就會越來越多,導致內(nèi)存泄漏。
這么一看,其實問題很簡單。但是實際編碼的時候,很多人往往又會忽略這些細節(jié)、或者當時可能沒有這個場景,后面維護的人新增了點邏輯,就會出問題 —— 說白了,就是埋了個坑給后面的人踩上了。
hashCode覆寫的講究
hashCode,即一個Object的散列碼。HashCode的作用:
- 對于List、數(shù)組等集合而言,HashCode用途不大;
- 對于HashMap\HashTable\HashSet等集合而言,HashCode有很重要的價值。
HashCode在上述HashMap等容器中主要是用于尋域,即尋找某個對象在集合中的區(qū)域位置,用于提升查詢效率。
一個Object對象往往會存在多個屬性字段,而選擇什么屬性來計算hashCode值,具有一定的考驗:
- 如果選擇的字段太多,而HashCode()在程序執(zhí)行中調(diào)用的非常頻繁,勢必會影響計算性能;
- 如果選擇的太少,計算出來的HashCode勢必很容易就會出現(xiàn)重復了。
為什么hashCode和equals要同時覆寫
這就與HashMap的底層實現(xiàn)邏輯有關(guān)系了。
對于JDK1.8+版本中,HashMap底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形如下圖所示,使用數(shù)組+鏈表或者紅黑樹的結(jié)構(gòu)形式:

給定key進行查詢的時候,分為2步:
- 調(diào)用key對象的hashCode()方法,獲取hashCode值,然后換算為對應數(shù)組的下標,找到對應下標位置;
- 根據(jù)hashCode找到的數(shù)組下標可能會同時對應多個key(所謂的hash碰撞,不同元素產(chǎn)生了相同的hashCode值),這個時候使用key對象提供的equals()方法,進行逐個元素比對,直到找到相同的元素,返回其所對應的值。
根據(jù)上面的介紹,可以概括為:
- hashCode負責大概定位,先定位到對應片區(qū)
- equals負責在定位的片區(qū)內(nèi),精確找到預期的那一個
這里也就明白了為什么hashCode()和equals()需要同時覆寫。
數(shù)據(jù)退出機制的兜底
其實,說到這里,全局Map出現(xiàn)內(nèi)存泄漏,還有一點就是編碼實現(xiàn)的時候缺少對數(shù)據(jù)退出機制的考慮。 參考下redis之類的依賴內(nèi)存的緩存中間件,都有一個繞不開的兜底策略,即數(shù)據(jù)淘汰機制。
對于業(yè)務類編碼實現(xiàn)的時候,如果使用Map等容器類來實現(xiàn)全局緩存的時候,應該要結(jié)合實際部署情況,確定內(nèi)存中允許的最大數(shù)據(jù)條數(shù),并提供超出指定容量時的處理策略。比如我們可以基于LinkedHashMap來定制一個基于LRU策略的緩存Map,來保證內(nèi)存數(shù)據(jù)量不會無限制增長,這樣即使代碼出問題也只是這一個功能點出問題,不至于讓整個進程宕機。
public class FixedLengthLinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private static final long serialVersionUID = 1287190405215174569L;
private int maxEntries;
public FixedLengthLinkedHashMap(int maxEntries, boolean accessOrder) {
super(16, 0.75f, accessOrder);
this.maxEntries = maxEntries;
}
/**
* 自定義數(shù)據(jù)淘汰觸發(fā)條件,在每次put操作的時候會調(diào)用此方法來判斷下
*/
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > maxEntries;
}
}總結(jié)
梳理下幾個要點:
- 最好不要使用Object作為HashMap的Key
- 如果不得已必須要使用,除了要覆寫equals和hashCode方法
- 覆寫的equals和hashCode方法中一定不能有頻繁易變更的字段
- 內(nèi)存緩存使用的Map,最好對Map的數(shù)據(jù)記錄條數(shù)做一個強制約束,提供下數(shù)據(jù)淘汰策略。
到此這篇關(guān)于為什么不建議使用Java自定義Object作為HashMap的key的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java HashMap的key內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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