19. 为什么HashMap的key和value不能太大？它会影响性能吗？

19.为什么 HashMap 的 key 和 value 不能太大？它会影响性能吗？

HashMap 的 key 和 value 不能太大，主要是因为 对象体积过大 会影响 哈希计算效率、内存占用 和 GC 性能，从而降低整体系统性能。具体而言：

HashMap 通过 hashCode() 计算哈希值，较大的 key 可能导致以下问题：

🔹 示例：
假设 key 是一个超长字符串（1000 个字符），hashCode() 计算需要遍历整个字符串：

String longKey = "a".repeat(1000); // 超长 key
int hash = longKey.hashCode(); // 计算代价高

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这种情况会导致 HashMap 操作明显变慢。

大对象会导致 CPU 缓存命中率下降：
- 现代 CPU 依赖缓存（L1/L2/L3 Cache）提高访问速度，大对象可能超出 CPU 缓存行（通常 64 字节），导致更多的主存访问，性能下降。
GC 压力增加：
- HashMap 作为长生命周期数据结构，大对象可能会进入 老年代（Old Gen），导致 Full GC，影响吞吐量。
- 如果 value 过大但生命周期短，可能频繁进入 年轻代（Young Gen），增加 Minor GC 频率。

🔹 示例：

Map<String, byte[]> map = new HashMap<>();
map.put("key1", new byte[10 * 1024 * 1024]); // value 10MB

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如果存入大量超大 value，可能导致 频繁的 Full GC 或 内存溢出（OOM）。

HashMap 采用 数组存储，当容量超过 threshold = capacity * loadFactor 时，会 扩容 2 倍。如果 key 或 value 过大，扩容时的 数据迁移成本 也会大幅上升：

尽量使用较小的 key，避免对象类型 key
- 推荐使用基本类型包装类（如 Integer、Long）或短字符串，减少 hashCode() 计算和 equals() 比较开销。
- 避免使用复杂对象作为 key，如果必须使用，则重写 hashCode()，减少计算量。
value 过大时，考虑使用引用存储
- 如果 value 是大对象，可以使用 WeakReference 或 SoftReference 避免内存泄漏。
- 对于大数据对象，可以考虑存入数据库或缓存（如 Redis），避免 HashMap 占用过多内存。
减少扩容开销
- 预估数据规模，合理设置 initialCapacity，避免频繁扩容导致迁移开销。
- 使用合适的 loadFactor（默认 0.75），避免容量过小导致扩容频繁。

如果一定要存大 key 或大 value，有什么优化方案？
- 可以 使用哈希压缩 key，如用 UUID 替代长字符串，减少 hashCode() 计算开销。
- 可以 使用磁盘存储 value（如 Redis、MapDB），避免 JVM 占用过多内存。
为什么 Redis 的 key 一般建议小于 1KB？
- Redis 是基于哈希表的，key 过大会影响哈希计算性能和查询速度。
如果 key 过大会影响 CPU 缓存，具体是如何影响的？
- key 过大会导致 CPU Cache Line 失效，从而导致 主存访问次数增加，降低吞吐量。