HashMap實例分析

這篇“HashMap實例分析”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“HashMap實例分析”文章吧。

場景扮演

面試官: 你先自我介紹一下吧！

安琪拉: 我是安琪拉，草叢三婊之一，最強中單（鐘馗不服）！哦，不對，串場了，我是**，目前在--公司做--系統開發。

面試官: 看你簡歷上寫熟悉Java集合，HashMap用過的吧？

安琪拉: 用過的。(還是熟悉的味道)

面試官: 那你跟我講講HashMap的內部數據結構？

安琪拉: 目前我用的是JDK1.8版本的，內部使用數組 + 鏈表 / 紅黑樹；

安琪拉: 方便我給您畫個數據結構圖吧：

面試官: 那你清楚HashMap的數據插入原理嗎？

安琪拉: 呃[做沉思狀]。我覺得還是應該畫個圖比較清楚，如下：

1.判斷數組是否為空，為空進行初始化;

2.不為空，計算 k 的 hash 值，通過 (n - 1) & hash計算應當存放在數組中的下標 index ;

3.查看 table[index] 是否存在數據，沒有數據就構造一個Node節點存放在 table[index] 中；

4.存在數據，說明發生了hash沖突, 繼續判斷key是否相等，相等，用新的value替換原數據(onlyIfAbsent為false)；

5.如果不相等，判斷當前節點類型是不是樹型節點，如果是樹型節點，創建樹型節點插入紅黑樹中；

6.如果不是樹型節點，創建普通Node加入鏈表中；判斷鏈表長度是否大于 8， 大于的話鏈表轉換為紅黑樹；

7.插入完成之后判斷當前節點數是否大于閾值，如果大于開始擴容為原數組的二倍。

面試官: 剛才你提到HashMap的初始化，那HashMap怎么設定初始容量大小的嗎？

安琪拉: [這也算問題？?] 一般如果new HashMap() 不傳值，默認大小是16，負載因子是0.75， 如果自己傳入初始大小k，初始化大小為 大于k的 2的整數次方，例如如果傳10，大小為16。（補充說明:實現代碼如下）

static final int tableSizeFor(int cap) {  
  int n = cap - 1;  
  n |= n >>> 1;  
  n |= n >>> 2;  
  n |= n >>> 4;  
  n |= n >>> 8;  
  n |= n >>> 16;  
  return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;  
}

補充說明：下圖是詳細過程，算法就是讓初始二進制分別右移1，2，4，8，16位，與自己異或，把高位第一個為1的數通過不斷右移，把高位為1的后面全變為1，111111 + 1 = 1000000  = （符合大于50并且是2的整數次冪 ）

面試官:  你提到hash函數，你知道HashMap的哈希函數怎么設計的嗎？

安琪拉:  [問的還挺細] hash函數是先拿到通過key 的hashcode，是32位的int值，然后讓hashcode的高16位和低16位進行異或操作。

面試官:  那你知道為什么這么設計嗎？

安琪拉:  [這也要問]，這個也叫擾動函數，這么設計有二點原因：

一定要盡可能降低hash碰撞，越分散越好； 算法一定要盡可能高效，因為這是高頻操作, 因此采用位運算； 面試官:  為什么采用hashcode的高16位和低16位異或能降低hash碰撞？hash函數能不能直接用key的hashcode？

[這問題有點刁鉆], 安琪拉差點原地爆炸了，恨不得出biubiubiu 二一三連招。

安琪拉:  因為 key.hashCode() 函數調用的是key鍵值類型自帶的哈希函數，返回int型散列值。int值范圍為-2147483648~2147483647，前后加起來大概40億的映射空間。只要哈希函數映射得比較均勻松散，一般應用是很難出現碰撞的。但問題是一個40億長度的數組，內存是放不下的。你想，如果HashMap數組的初始大小才16，用之前需要對數組的長度取模運算，得到的余數才能用來訪問數組下標。

源碼中模運算就是把散列值和數組長度-1做一個"與"操作，位運算比%運算要快。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);  
static int indexFor(int h, int length) {  
return h & (length-1);  
}

順便說一下，這也正好解釋了為什么HashMap的數組長度要取2的整數冪。因為這樣（數組長度-1）正好相當于一個“低位掩碼”。“與”操作的結果就是散列值的高位全部歸零，只保留低位值，用來做數組下標訪問。以初始長度16為例，16-1=15。2進制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“與”操作如下，結果就是截取了最低的四位值。

10100101 11000100 00100101  
& 00000000 00000000 00001111  
----------------------------------  
  00000000 00000000 00000101    //高位全部歸零，只保留末四位

但這時候問題就來了，這樣就算我的散列值分布再松散，要是只取最后幾位的話，碰撞也會很嚴重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差數列的漏洞，如果正好讓最后幾個低位呈現規律性重復，就無比蛋疼。

這時候 hash 函數（“擾動函數”）的價值就體現出來了，說到這里大家應該猜出來了。看下面這個圖，

右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半區和低半區做異或，就是為了混合原始哈希碼的高位和低位，以此來加大低位的隨機性。而且混合后的低位摻雜了高位的部分特征，這樣高位的信息也被變相保留下來。

最后我們來看一下Peter Lawley的一篇專欄文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一個實驗：他隨機選取了352個字符串，在他們散列值完全沒有沖突的前提下，對它們做低位掩碼，取數組下標。

結果顯示，當HashMap數組長度為512的時候（），也就是用掩碼取低9位的時候，在沒有擾動函數的情況下，發生了103次碰撞，接近30%。而在使用了擾動函數之后只有92次碰撞。碰撞減少了將近10%。看來擾動函數確實還是有功效的。

另外Java1.8相比1.7做了調整，1.7做了四次移位和四次異或，但明顯Java 8覺得擾動做一次就夠了，做4次的話，多了可能邊際效用也不大，所謂為了效率考慮就改成一次了。

下面是1.7的hash代碼：

static int hash(int h) {  
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);  
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);  
}

面試官:  看來做過功課，有點料啊！是不是偷偷看了安琪拉的博客公眾號, 你剛剛說到1.8對hash函數做了優化，1.8還有別的優化嗎？

安琪拉: 1.8還有三點主要的優化：

1.數組+鏈表改成了數組+鏈表或紅黑樹；

2.鏈表的插入方式從頭插法改成了尾插法，簡單說就是插入時，如果數組位置上已經有元素，1.7將新元素放到數組中，原始節點作為新節點的后繼節點，1.8遍歷鏈表，將元素放置到鏈表的最后；

3.擴容的時候1.7需要對原數組中的元素進行重新hash定位在新數組的位置，1.8采用更簡單的判斷邏輯，位置不變或索引+舊容量大小；

4.在插入時，1.7先判斷是否需要擴容，再插入，1.8先進行插入，插入完成再判斷是否需要擴容； 面試官:  你分別跟我講講為什么要做這幾點優化；

安琪拉:  【咳咳，果然是連環炮】

1.防止發生hash沖突，鏈表長度過長，將時間復雜度由O(n)降為O(logn);

2.因為1.7頭插法擴容時，頭插法會使鏈表發生反轉，多線程環境下會產生環；

A線程在插入節點B，B線程也在插入，遇到容量不夠開始擴容，重新hash，放置元素，采用頭插法，后遍歷到的B節點放入了頭部，這樣形成了環

1.7的擴容調用transfer代碼，如下所示：

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {  
  int newCapacity = newTable.length;  
  for (Entry<K,V> e : table) {  
    while(null != e) {  
      Entry<K,V> next = e.next;  
      if (rehash) {  
        e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);  
      }  
      int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  
      e.next = newTable[i]; //A線程如果執行到這一行掛起，B線程開始進行擴容  
      newTable[i] = e;  
      e = next;  
    }  
  }  
}

3.擴容的時候為什么1.8 不用重新hash就可以直接定位原節點在新數據的位置呢?

這是由于擴容是擴大為原數組大小的2倍，用于計算數組位置的掩碼僅僅只是高位多了一個1，舉個例子：擴容前長度為16，用于計算 (n-1) & hash 的二進制n - 1為0000 1111，

擴容后為32后的二進制就高位多了1，============>為0001 1111。

4.因為是& 運算，1和任何數 & 都是它本身，那就分二種情況，如下圖：原數據hashcode高位第4位為0和高位為1的情況；

第四位高位為0，重新hash數值不變，第四位為1，重新hash數值比原來大16（舊數組的容量）

面試官:  那HashMap是線程安全的嗎？

安琪拉:  不是，在多線程環境下，1.7 會產生死循環、數據丟失、數據覆蓋的問題，1.8 中會有數據覆蓋的問題。

以1.8為例，當A線程執行到下面代碼第6行判斷index位置為空后正好掛起，B線程開始執行第7 行，往index位置的寫入節點數據，這時A線程恢復現場，執行賦值操作，就把A線程的數據給覆蓋了；

還有第38行++size這個地方也會造成多線程同時擴容等問題。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,  
               boolean evict) {  
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;  
  if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  
    n = (tab = resize()).length;  
  if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  //多線程執行到這里  
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);  
  else {  
    Node<K,V> e; K k;  
    if (p.hash == hash &&  
        ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
      e = p;  
    else if (p instanceof TreeNode)  
      e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  
    else {  
      for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  
        if ((e = p.next) == null) {  
          p.next = newNode(hash, key, value, null);  
          if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  
            treeifyBin(tab, hash);  
          break;  
        }  
        if (e.hash == hash &&  
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
          break; 
         p = e;  
      }  
    }  
    if (e != null) { // existing mapping for key  
      V oldValue = e.value;  
      if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  
        e.value = value;  
      afterNodeAccess(e);  
      return oldValue;  
    }  
  }  
  ++modCount;  
  if (++size > threshold) // 多個線程走到這，可能重復resize()  
    resize();  
  afterNodeInsertion(evict); 
   return null;  
}

面試官:  那你平常怎么解決這個線程不安全的問題？

安琪拉:  Java中有HashTable、Collections.synchronizedMap、以及ConcurrentHashMap可以實現線程安全的Map。

HashTable是直接在操作方法上加synchronized關鍵字，鎖住整個數組，粒度比較大； Collections.synchronizedMap是使用Collections集合工具的內部類，通過傳入Map封裝出一個SynchronizedMap對象，內部定義了一個對象鎖，方法內通過對象鎖實現； ConcurrentHashMap使用分段鎖，降低了鎖粒度，讓并發度大大提高。 面試官:  那你知道ConcurrentHashMap的分段鎖的實現原理嗎？

安琪拉:  【天啦擼! 俄羅斯套娃，一個套一個】ConcurrentHashMap成員變量使用volatile 修飾，免除了指令重排序，同時保證內存可見性，另外使用CAS操作和synchronized結合實現賦值操作，多線程操作只會鎖住當前操作索引的節點。

如下圖，線程A鎖住A節點所在鏈表，線程B鎖住B節點所在鏈表，操作互不干涉。

面試官:  你前面提到鏈表轉紅黑樹是鏈表長度達到閾值，這個閾值是多少？

安琪拉:  閾值是8，紅黑樹轉鏈表閾值為6

面試官:  為什么是8，不是16，32甚至是7 ？又為什么紅黑樹轉鏈表的閾值是6，不是8了呢？

安琪拉: 【你去問作者啊！天啦擼，biubiubiu 真想213連招】

因為作者就這么設計的，哦，不對，因為經過計算，在hash函數設計合理的情況下，發生hash碰撞8次的幾率為百萬分之6，概率說話。。因為8夠用了，至于為什么轉回來是6，因為如果hash碰撞次數在8附近徘徊，會一直發生鏈表和紅黑樹的轉化，為了預防這種情況的發生。

面試官:  HashMap內部節點是有序的嗎？

安琪拉:  是無序的，根據hash值隨機插入

面試官:  那有沒有有序的Map？

安琪拉:  LinkedHashMap 和 TreeMap

面試官:  跟我講講LinkedHashMap怎么實現有序的？

安琪拉:  LinkedHashMap內部維護了一個單鏈表，有頭尾節點，同時LinkedHashMap節點Entry內部除了繼承HashMap的Node屬性，還有before 和 after用于標識前置節點和后置節點。可以實現按插入的順序或訪問順序排序。

/**  
 * The head (eldest) of the doubly linked list.  
*/  
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;  
/**  
  * The tail (youngest) of the doubly linked list.  
*/  
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;  
//鏈接新加入的p節點到鏈表后端  
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {  
  LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;  
  tail = p;  
  if (last == null)  
    head = p;  
  else {  
    p.before = last;  
    last.after = p;  
  }  
}  
//LinkedHashMap的節點類  
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {  
  Entry<K,V> before, after;  
  Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {  
    super(hash, key, value, next);  
  }  
}

示例代碼：

public static void main(String[] args) {  
    Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>();  
    map.put("1", "安琪拉");  
    map.put("2", "的");  
    map.put("3", "博客");  
    for(Map.Entry<String,String> item: map.entrySet()){    System.out.println(item.getKey() + ":" + item.getValue());  
                                                      }
}
//console輸出1:安琪拉2:的3:博客

面試官:  跟我講講TreeMap怎么實現有序的？

安琪拉：TreeMap是按照Key的自然順序或者Comprator的順序進行排序，內部是通過紅黑樹來實現。所以要么key所屬的類實現Comparable接口，或者自定義一個實現了Comparator接口的比較器，傳給TreeMap用戶key的比較。

以上就是關于“HashMap實例分析”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。