Hashmap原理分析

开局先转载一篇博文《深入理解HashMap》。在跟踪了HashMap的源码后，本想自己做些总结，后来再网上看到这篇博文，个人觉得总结的很好，于是就顺手牵来，做个知识备份☺

Hashmap是一种非常常用的、应用广泛的数据类型，最近研究到相关的内容，就正好复习一下。网上关于hashmap的文章很多，但到底是自己学习的总结，就发出来跟大家一起分享，一起讨论。 

1、HashMap的数据结构

　　要知道hashmap是什么，首先要搞清楚它的数据结构，在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，hashmap也不例外。Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体（在数据结构中，一般称之为“链表散列“），请看下图（横排表示数组，纵排表示数组元素【实际上是一个链表】）。 

 

从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构，当新建一个hashmap的时候，就会初始化一个数组。我们来看看java代码： 

/**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     *  FIXME 这里需要注意这句话，至于原因后面会讲到
     */
    transient Entry[] table;

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        final int hash;
        Entry<K,V> next;
..........
}

        上面的Entry就是数组中的元素，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。 
         当我们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。从这里我们可以想象得到，如果每个位置上的链表只有一个元素，那么hashmap的get效率将是最高的，但是理想总是美好的，现实总是有困难需要我们去克服，哈哈~ 

2、hash算法

我们可以看到在hashmap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。 

所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样做的， 

static int indexFor(int h, int length) {
       return h & (length-1);
   }

　　首先算得key得hashcode值，然后跟数组的长度-1做一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方，那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑问，为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap的效率最高，我以2的4次方举例，来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。 
         看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！ 

 
          所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。 
          说到这里，我们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码可以得知是16，为什么是16，而不是15，也不是20呢，看到上面annegu的解释之后我们就清楚了吧，显然是因为16是2的整数次幂的原因，在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞，而加快查询的效率。 

所以，在存储大容量数据的时候，最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话，也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的，代码如下(HashMap的构造方法中)： 

// Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

3、HashMap的resize方法

       当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。 
         那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。 

4、key的hashcode与equals方法重写

　　在第一部分hashmap的数据结构中，annegu就写了get方法的过程：首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。所以，hashcode与equals方法对于找到对应元素是两个关键方法。 
　　Hashmap的key可以是任何类型的对象，例如User这种对象，为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同，我们就需要改写hashcode方法，比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来，那么只要user对象拥有相同id，那么他们的hashcode也能保持一致了，这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素，还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素，所以只改写了hashcode方法是不够的，equals方法也是需要改写滴~当然啦，按正常思维逻辑，equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义，例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。 
　　在改写equals方法的时候，需要满足以下三点： 
　　(1) 自反性：就是说a.equals(a)必须为true。 
　　(2) 对称性：就是说a.equals(b)=true的话，b.equals(a)也必须为true。 
　　(3) 传递性：就是说a.equals(b)=true，并且b.equals(c)=true的话，a.equals(c)也必须为true。 
　　通过改写key对象的equals和hashcode方法，我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。 

接下来补充点自己的分析结果☺

5、tableSizeFor方法

　　在上面提到了HashMap的容器长度Capacity，还有避免容器过满导致因碰撞几率提高影响数组的处理性能而设置的负载因子loadFactor。其中关于Capacity这个容量值建议使用2的n次方数作为初始值，jdk默认的值为1<<4。通过源码调试，我发现实际上java本身已经做了容器长度的自适应，假如我们设置了一个非2的n次方数时，容器的长度却是经过运算后得到的大于设置值的一个最小的2的n次方值。这里用到的关键方法就是tableSizeFor。下面给出源码截图：

 

• 当我们设置了初始容器长度后，HashMap先计算出一个自适应的值暂存到threshold 阀值变量中；
• 在我们添加第一个元素的时候，HashMap先调用resize方法，按照tableSizeFor方法计算的阀值实例化容量大小，并根据loadFactor计算容器的存储上限；

接下来展示对tableSizeFor的测试，结果符合预期

        int val = 1<<10;
        int val2 = val-1;
        int val3 = val-5;
        int val4 = val-500;
        int val5 = val-555;
        System.out.println("设置容量:"+ val +",HashMap计算值:"+tableSizeFor(val));
        System.out.println("设置容量:"+ val2 +",HashMap计算值:"+tableSizeFor(val2));
        System.out.println("设置容量:"+ val3 +",HashMap计算值:"+tableSizeFor(val3));
        System.out.println("设置容量:"+ val4 +",HashMap计算值:"+tableSizeFor(val4));
        System.out.println("设置容量:"+ val5 +",HashMap计算值:"+tableSizeFor(val5));

设置容量:1024,HashMap计算值:1024
设置容量:1023,HashMap计算值:1024
设置容量:1019,HashMap计算值:1024
设置容量:524,HashMap计算值:1024
设置容量:469,HashMap计算值:512

6、附赠：java的移位运算符>> 与 >>>的说明

　　说明两点内容：一、>>是带符号位的移动，>>>是忽略符号位的移动；二、负数的机器语言表示方式是取的数据的补码。示例：-5，5的原码为00000000 00000000 00000000 00000101，反码为11111111 11111111 11111111 11111010。补码为反码+1（即为-5），11111111 11111111 11111111 11111011。三、补码的作用是为了解决数值范围的负值部分比正值部分大1的问题的，排除掉-0的机器码含义。

测试代码

        System.out.println(Integer.toBinaryString(5)+",5");
        System.out.println(Integer.toBinaryString(-5)+","+(-5));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(-5>>1)+","+(-5>>1));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(-5>>>1)+","+(-5>>>1));

二进制结果展示

101,5  //高位为0未显示，5的源码为101
11111111111111111111111111111011, -5    //-5的补码显示
11111111111111111111111111111101, -3    //-5向低位移动1位后，高位补1，求其原码为11。因此-5>>1的结果是-3
01111111111111111111111111111101, 2147483645  //-5>>>1，无符号向低位移动1位，其高位补0，结果就成了2147483645