答应我，千万别使用自定义Object作为HashMap的key了

科技 07-01 来源： IT互联网新资讯

此前部门内的一个线上系统上线后内存一路飙高、一段时间后直接占满。协助开发人员去分析定位，发现内存中某个Object的量远远超出了预期的范围，很明显出现内存泄漏了。

结合代码分析发现，泄漏的这个对象，主要存在一个全局HashMap中，是作为HashMap的Key值。第一反应就是这里key对应类没有去覆写equals()和hashCode()方法，但对照代码仔细一看却发现其实已经按要求提供了自定义的equals和hashCode方法了。进一步走读业务实现逻辑，才发现了其中的玄机。

踩坑历程回顾

鉴于项目代码相对保密，这里举个简单的DEMO来辅助说明下。

场景：
内存中构建一个HashMap>映射集，用于存储每个用户最近的发帖信息(只是个例子，实际工作中如果遇到这种用户发帖缓存的场景，一般都是用的集中缓存，而不是单机缓存)。

用户信息User类定义如下：


@Data
public class User {
    // 用户名称
    private String userName;
    // 账号ID
    private String accountId;
    // 用户上次登录时间，每次登录的时候会自动更新DB对应时间
    private long lastLoginTime;
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        User user = (User) o;
        return likedCount == user.likedCount &&
                Objects.equals(userName, user.userName) &&
                Objects.equals(accountId, user.accountId);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(userName, accountId, likedCount);
    }
}

实际使用的时候,用户发帖之后，会将这个帖子信息添加到用户对应的缓存中。


/**
 *  将发帖信息加入到用户缓存中
 *
 * @param currentUser 当前用户
 * @param postContent 帖子信息
 */
public void addCache(User currentUser, Post postContent) {
    cache.computeIfAbsent(currentUser, k -> new ArrayList<>()).add(postContent);
}

当实际运行的时候，会发现问题就来了，Map中的记录越来越多，远超系统内实际的用户数量。为什么呢？仔细看下User类就可以知道了！

原来编码的时候直接用IDE工具自动生成的equals和hashCode方法，里面将lastLoginTime也纳入计算逻辑了。这样每次用户重新登录之后，对应hashCode值也就变了，这样发帖的时候判断用户是不存在Map中的，就会再往map中插入一条，随着时间的推移，内存中数据就会越来越多，导致内存泄漏。

这么一看，其实问题很简单。但是实际编码的时候，很多人往往又会忽略这些细节、或者当时可能没有这个场景，后面维护的人新增了点逻辑，就会出问题 —— 说白了，就是埋了个坑给后面的人踩上了。

hashCode覆写的讲究

hashCode，即一个Object的散列码。HashCode的作用：

对于List、数组等集合而言，HashCode用途不大；
对于HashMap\HashTable\HashSet等集合而言，HashCode有很重要的价值。

HashCode在上述HashMap等容器中主要是用于寻域，即寻找某个对象在集合中的区域位置，用于提升查询效率。

一个Object对象往往会存在多个属性字段，而选择什么属性来计算hashCode值，具有一定的考验：

如果选择的字段太多，而HashCode()在程序执行中调用的非常频繁，势必会影响计算性能；如果选择的太少，计算出来的HashCode势必很容易就会出现重复了。

为什么hashCode和equals要同时覆写

这就与HashMap的底层实现逻辑有关系了。

对于JDK1.8+版本中，HashMap底层的数据结构形如下图所示，使用数组+链表或者红黑树的结构形式：

给定key进行查询的时候，分为2步：

调用key对象的hashCode()方法，获取hashCode值，然后换算为对应数组的下标，找到对应下标位置；
根据hashCode找到的数组下标可能会同时对应多个key（所谓的hash碰撞，不同元素产生了相同的hashCode值），这个时候使用key对象提供的equals()方法，进行逐个元素比对，直到找到相同的元素，返回其所对应的值。

根据上面的介绍，可以概括为：

hashCode负责大概定位，先定位到对应片区
equals负责在定位的片区内，精确找到预期的那一个

这里也就明白了为什么hashCode()和equals()需要同时覆写。

数据退出机制的兜底

其实，说到这里，全局Map出现内存泄漏，还有一点就是编码实现的时候缺少对数据退出机制的考虑。
参考下redis之类的依赖内存的缓存中间件，都有一个绕不开的兜底策略，即数据淘汰机制。

对于业务类编码实现的时候，如果使用Map等容器类来实现全局缓存的时候，应该要结合实际部署情况，确定内存中允许的最大数据条数，并提供超出指定容量时的处理策略。比如我们可以基于LinkedHashMap来定制一个基于LRU策略的缓存Map，来保证内存数据量不会无限制增长，这样即使代码出问题也只是这一个功能点出问题，不至于让整个进程宕机。


public class FixedLengthLinkedHashMap extends LinkedHashMap {
    private static final long serialVersionUID = 1287190405215174569L;
    private int maxEntries;

    public FixedLengthLinkedHashMap(int maxEntries, boolean accessOrder) {
        super(16, 0.75f, accessOrder);
        this.maxEntries = maxEntries;
    }
    
    /**
     *  自定义数据淘汰触发条件，在每次put操作的时候会调用此方法来判断下
     */
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > maxEntries;
    }
}