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  • HashMap图文源码解析

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      HashMap是一个看似简单实而复杂的类,也是在面试中很容易问道的问题,哈哈哈,不怕。。。

      众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干

      HashMap数组每一个元素的初始值都是Null

      

      对于HashMap,我们最常使用的是两个方法:Get  Put

    Put方法的原理

      调用Put方法的时候发生了什么呢?

      比如调用 hashMap.put("apple", 0) ,插入一个Key为“apple"的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置(index):

      index =  Hash(“apple”)

      假定最后计算出的index是2,那么结果如下:

       

      但是,因为HashMap的长度是有限的,当插入的Entry越来越多时,再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样:

      

                

      这时候该怎么办呢?我们可以利用链表来解决。

      HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象,也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时,只需要插入到对应的链表即可:

      

      需要注意的是,新来的Entry节点插入链表时,使用的是“头插法”。至于为什么不插入链表尾部,后面会有解释。

    Get方法的原理

      使用Get方法根据Key来查找Value的时候,发生了什么呢?

      首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:

        index =  Hash(“apple”)

      由于刚才所说的Hash冲突,同一个位置有可能匹配到多个Entry,这时候就需要顺着对应链表的头节点,一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:

      待查找Key:

      

      第一步:我们查看的是头节点Entry6,Entry6的Key是banana,显然不是我们要找的结果。

      第二步:我们查看的是Next节点Entry1,Entry1的Key是apple,正是我们要找的结果。

      之所以把Entry6放在头节点,是因为HashMap的发明者认为,后插入的Entry被查找的可能性更大

    高并发下的HashMap(jdk8以下版本)

      在分析高并发场景之前,需要搞清楚【ReHash

      ReHash是HashMap在扩容时候的一个步骤

      HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高

      这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize

      

      影响发生Resize的因素有两个:

      1.Capacity

      HashMap的当前长度。上一期曾经说过,HashMap的长度是2的幂。

      2.LoadFactor

      HashMap负载因子,默认值为0.75f。

      衡量HashMap是否进行Resize的条件如下:

        HashMap.Size   >=  Capacity * LoadFactor

      HashMap的Resize不是简单地把长度扩大,而是经过下面两步:

    1.扩容

    创建一个新的Entry空数组,长度是原数组的2倍。

    2.ReHash

    遍历原Entry数组,把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢?因为长度扩大以后,Hash的规则也随之改变。

    让我们回顾一下Hash公式:

    index =  HashCode(Key) &  (Length - 1)

    当原数组长度为8时,Hash运算是和111B做与运算;新数组长度为16,Hash运算是和1111B做与运算。Hash结果显然不同。

    Resize前的HashMap:

      Resize后的HashMap:

     

     

      ReHash的Java代码如下:

    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    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];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }
    View Code

      上述流程在单线程下执行并没有问题,可惜HashMap并非线程安全

       在多线环境中:(比较烧脑)

      假设一个HashMap已经到了Resize的临界点。此时有两个线程A和B,在同一时刻对HashMap进行Put操作:

      

      

      此时达到Resize条件,两个线程各自进行Rezie的第一步,也就是扩容:

      线程A:

      

      线程B:

      

      原数组:

      

      这时候,两个线程都走到了ReHash的步骤。让我们回顾一下ReHash的代码

       

      假如此时线程B遍历到Entry3对象,刚执行完红框里的这行代码,线程就被挂起。对于线程B来说:

        e = Entry3

        next = Entry2

      这时候线程A畅通无阻地进行着Rehash,当ReHash完成后,结果如下(图中的e和next,代表线程B的两个引用):

      线程A:

      

      线程B:

      

      原数组:

      

      直到这一步,看起来没什么毛病。接下来线程B恢复,继续执行属于它自己的ReHash。线程B刚才的状态是:

      e = Entry3

      next = Entry2

      

      当执行到上面这一行时,显然 i = 3,因为刚才线程A对于Entry3的hash结果也是3。

       

    我们继续执行到这两行,Entry3放入了线程B的数组下标为3的位置,并且e指向了Entry2。此时e和next的指向如下:

      e = Entry2

      next = Entry2

    整体情况如图所示:

    线程A:

    线程B:

      原数组:

      

      接着是新一轮循环,又执行到红框内的代码行:

      

      e = Entry2

      next = Entry3

       整体情况如图所示:

      线程A:

      

      线程B:

      

      原数组:

      

      接下来执行下面的三行,用头插法把Entry2插入到了线程B的数组的头结点:

       

      整体情况如图所示:

      线程A:

      

      线程B:

      

      原数组:

       

      第三次循环开始,又执行到红框的代码:

       

      e = Entry3

      next = Entry3.next = null

      最后一步,当我们执行下面这一行的时候,见证奇迹的时刻来临了

       

      newTable[i] = Entry2

      e = Entry3

      Entry2.next = Entry3

      Entry3.next = Entry2

    链表出现了环形!

    整体情况如图所示:

       线程A:

      

      线程B:

      

      原数组:

       

    此时,问题还没有直接产生。当调用Get查找一个不存在的Key,而这个Key的Hash结果恰好等于3的时候,由于位置3带有环形链表,所以程序将会进入死循环

    这种情况,不禁让人联想到一道经典的面试题:

      漫画算法:如何判断链表有环?

       在高并发场景下,我们通常采用另一个集合类ConcurrentHashMap,这个集合类兼顾了线程安全和性能

    总结

      1.Hashmap在插入元素过多的时候需要进行Resize,Resize的条件:
        HashMap.Size   >=  Capacity * LoadFactor。
      2.Hashmap的Resize包含扩容和ReHash两个步骤,ReHash在并发的情况下可能会形成链表环

    问题

    HashMap的初始长度?

      HashMap的默认初始长度是16,并且每次自动扩展或是手动初始化时长度必须是2的幂

      为什么是16?——>>是为了服务从key映射到index的Hash算法

      之前说过,从Key映射到HashMap数组的对应位置,会用到一个Hash函数:index =  Hash(“apple”)

      如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢?我们通过利用Key的HashCode值来做位运算

      如下公式(Length是HashMap的长度):index =  HashCode(Key) &  (Length - 1)

    下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程:

    1. 计算book的hashcode,结果为十进制的3029737,二进制的101110001110101110 1001。
    2. 假定HashMap长度是默认的16,计算Length-1的结果为十进制的15,二进制的1111。
    3. 把以上两个结果做与运算,101110001110101110 1001 & 1111 = 1001,十进制是9,所以 index=9。

    可以说,Hash算法最终得到的index结果,完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。

    为什么长度必须是16或是2的幂?比如HashMap的长度是10会是怎么样的?

      这样做不但效果上等同于取模,而且还大大提高了性能

      假设HashMap的长度为10,重复刚才的运算步骤:

        

      单独看这个结果,表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode  101110001110101110 1011 

         

      让我们再换一个HashCode 101110001110101110 1111 试试  :

         

      是的,虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1,但是运算的结果都是1001。也就是说,当HashMap长度为10的时候,有些index结果的出现几率会更大,而有些index结果永远不会出现(比如0111)

      这样,显然不符合Hash算法均匀分布的原则。

      反观长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的

    总结:

    1. 提高运算速度
    2. 增加散列度,降低冲突
    3. 减少内存碎片

      Jdk1.8改进了HashMap,如果链表长度超过8,单链表自动转换红黑树以提高搜索效率和查询速度

    Hashmap为什么线程不安全?(hash碰撞和扩容导致)

      在并发插入元素时,HashMap扩容的时候可能会形成环形链表,让下一次读操作出现死循环。

      非线程安全:

        任一时刻可以由多个线程同时写HashMap,可能导致数据不一致

      线程安全:

    1. 用Collections的SynchronizedMap()说的HashMap线程安全
    2. 使用ConcurrentHashMap  

    Hashmap中的key可以为任意对象或数据类型吗?

      可以为null,但是不能为可变对象,如果是可变对象,对象中的属性改变,那么Hash也要进行相应的改变,导致下次五大找到已存在的Map中的数据

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