文章目录
- 1. 简介
- 2. Java 7中的HashMap
- 2.0 put方法
- 2.1 问题1：为什么初始容量是2的幂
- 2.2 问题2：为什么会出现死锁
- 2.3 问题3：存在安全问题，大量链表导致性能退化
- 3. Java 8中的HashMap的优化
- 3.1 问题1：为什么把链表转化为红黑树的阈值是8（并且数组长度超过64）
- 3.2 问题2：put方法、resize方法
- 3.3 问题3：get方法
- 4. 面试问题汇总
- 4.1 问题1：HashMap的实现原理
- 4.2 问题2：HashMap扩容、get、put
- 4.3 问题3：jdk1.7和jdk1.8中HashMap区别
- 4.4 问题4：并发问题
- 4.5 问题5：你一般用什么作为HashMap的key
1. 简介
- 核心是基于哈希值的桶和链表
- O(1)的平均查找、插入、删除时间（因为数组的读写复杂度是O(1)）
- 缺陷是会产生哈希碰撞
2. Java 7中的HashMap
- 实现方式：数组+链表（数组查询效率高，链表修改效率高）
- 源代码查询
/**
* Hash table based implementation of the <tt>Map</tt> interface.
*/2.0 put方法
- 初始的HashMap是空的
/**
* An empty table instance to share when the table is not inflated.
*/
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};- 看put方法，如果table为空，膨胀table
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold); //inflate：膨胀
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key); //通过key计算hash值
int i = indexFor(hash, table.length); //判断存放在哪个桶中
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}inflateTable方法，roundUpToPowerOf2：向上取整至2的幂，比如我们初始化容量为17，向上调整结果是32
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}- 计算hash值：
key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作，高16bit补0，一个数和0异或不变，所以 hash 函数的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或，目的是减少碰撞
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}- indexFor判断放在哪个桶中
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}具体如何分配到桶中？
按位与：比如hash值：（后8位）10111011，只有length是2的幂，length假设是2的4次方：10000，length-1是：1111，按位与得到hash值的后4位。而如果length不是2的幂，length-1的某几位会是0（比如length=15，1111，length-1，1110），0按位与一定是0，会导致某些序号的桶一直是空的，分布不均匀。
扩容前，有16个桶，n=16，第16个桶（低4位：1111）存放5个元素：A B C D E
扩容后，n=32，32-1=32，二进制11111，要对低5位按位与，第5位要么0、要么1。如果0，即01111，与原来保持不变。如果1，即11111，将元素添加到高位为1的桶中。
- 接着看put方法，每个桶中存放Entry节点，如果完全重复会先替换原来的Entry
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
//...
}
public V put(K key, V value) {
//...
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}-
addEntry()会添加一个新的Entry
addEntry方法会判断size是否超过threshold（threshold=当前capacity * load factor），超过就会resize扩容，resize(2 * table.length)，（注释部分）resize方法会重新计算桶中元素哈希（rehashe），创建新的更大的桶数组（new Entry[newCapacity]），然后将原有元素添加进去（transfer方法：遍历原来的每一个元素，计算hash，添加）
load factor=0.75保证了时间和空间复杂度的平衡，增大会减小空间复杂度但增加时间复杂度，减小则相反。并且计算阈值：table.length * 3/4可以被优化为(table.length >> 2) << 2) - (table.length >> 2) == table.length - (table.lenght >> 2)，位运算效率高
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* @serial
*/
// If table == EMPTY_TABLE then this is the initial capacity at which the
// table will be created when inflated.
int threshold;
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
/**
* Rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. This method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*/
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
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;
}
}
}2.1 问题1：为什么初始容量是2的幂
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16如何把int值x分配到0到n-1的范围内？使用取余的方式：x%n，存在2个缺点：
- 需要先把负数变正数
- 速度比位运算要慢
所以看HashMap如何实现的，put方法，计算出hash值，indexFor判断放在哪个桶中
public V put(K key, V value) {
//...
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//...
}
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}2.2 问题2：为什么会出现死锁
是用户自己的问题，文档已经说明
/**
* <p><strong>Note that this implementation is not synchronized.</strong>
* If multiple threads access a hash map concurrently, and at least one of
* the threads modifies the map structurally, it <i>must</i> be
* synchronized externally.
*/扩容前：3到7，扩容后，由于采用头插法，变成7到3。最终形成环形链表。7-3-7-3…。此时还在调用get方法，get方法一直有下一个next，陷入死循环。
2.3 问题3：存在安全问题，大量链表导致性能退化
问题说明：tomcat邮件，Tomcat使用哈希表来存储请求参数，而如果参数的哈希值都相同时，会引发性能问题
可以通过精心构造的恶意请求引发 DoS（Denial of service：拒绝服务）
//输出结果：2112、2112、2112
public static void main(String[] args) {
HashMap<String,String> map=new HashMap<>();
List<String> list=Arrays.asList("Aa","BB","C#");
for(String s:list) {
System.out.println(s.hashCode());
map.put(s,s);
}
map.size();
}优化措施，put方法的inflateTable方法，有初始化hash种子initHashSeedAsNeeded的方法。而在获取hash值时，int h = hashSeed，如果k instanceof String，会使用另外一种String类型的hash算法（不使用String里默认的）计算hash
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}3. Java 8中的HashMap的优化
3.1 问题1：为什么把链表转化为红黑树的阈值是8（并且数组长度超过64）
Java中的解释：
因为树节点的带下是普通节点的两倍，所以我们只有在单个桶已经包含了足够多的节点时才会转换成树，而在树变得太小时，将其转换为链表。在hashcode分布良好的情况下，我们是用不到树型桶的。
理想情况下，随机的hashcode遵循泊松分布原则，在给定参数值的情况下，8的对应的分布值已经相当低，在取值方便于后面的位运算的情况下，取值为2的幂次方是很有必要的，两个要求之下，只有8是最适合的。且用户自定的值不应当小于8，避免分布集中。
* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
* removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
* rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
* nodes in bins follows a Poisson distribution
* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
* threshold of 0.75, although with a large variance because of
* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
* factorial(k)). The first values are:
*
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;3.2 问题2：put方法、resize方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}计算hash：将高16位和低16位异或（不进位加法）
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}putVal
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//判断当前桶的第一个节点是否为空
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果完全相同，覆盖节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果是树节点，执行树节点的插入操作
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//如果是链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//超过变树的阈值，将桶中链表变为树
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)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}resize：扩容
newThr = oldThr << 1; // double threshold 扩容翻倍
else { // preserve order 保持元素顺序
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//首节点为空, 本次循环结束
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//无后续节点, 重新计算hash位, 本次循环结束
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//当前是红黑树, 走红黑树的重定位
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//当前是链表
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//低位
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//高位
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//不需要移位
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;//保证原有顺序
loTail = e;
}
else {//移位
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}jdk1.7扩容后需要重新计算hash值（与length-1按位与），但jdk1.8做了优化，先判断(e.hash & oldCap) == 0，如果不为0，移动至新的槽位
resize效率很低，可以初始化时定义一个容量，用空间换时间
3.3 问题3：get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//检查第一个节点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//检查next
if ((e = first.next) != null) {
//桶中是否是红黑数
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//桶中是链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}4. 面试问题汇总
4.1 问题1：HashMap的实现原理
- 什么是HashMap：散列表，多个散列值相同的散列桶，存放在数组中
- 为什么用数组+链表：数组查询快，链表增删快
- hash冲突你还知道哪些解决办法
- 开放定址法 / 再散列法：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：线性探测、二次探测、随机探测
- 链地址法：将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表
- 再哈希法：冲突时在此计算hash值，增加计算时间
- 建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表
- 用LinkedList代替数组结构可以么：可以，效率低
- 了解TreeMap吗：红黑树实现
- 了解CurrentHashMapp吗：增加synchronized+CAS来保证线程安全性
4.2 问题2：HashMap扩容、get、put
- HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标：hashCode()方法返回的是int整数类型，其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1)，没有那么大存储空间
- HashMap在什么条件下扩容：超过阈值（load factor*current capacity）
- 为什么扩容是2的次幂（保证length-1是1111，按位与能保证桶分布均匀性）
- 为什么要先高16位异或低16位再取模运算：降低hash冲突
- 知道hashmap中put元素的过程是什么样吗
- 知道hashmap中get元素的过程是什么样吗
- hash算法是干嘛的？还知道哪些hash算法：把一个大范围映射到一个小范围
- 说说String中hashcode的实现
String类中的hashCode计算方法还是比较简单的，就是以31为权，每一位为字符的ASCII值进行运算，用自然溢出来等效取模。
哈希计算公式可以计为s[0]*31^(n-1) + s[1]*31^(n-2) + … + s[n-1]
那为什么以31为质数呢?主要是因为31是一个奇质数，所以31i=32i-i=(i<<5)-i，这种位移与减法结合的计算相比一般的运算快很多。
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}4.3 问题3：jdk1.7和jdk1.8中HashMap区别
- jdk1.8中HashMap与之前有哪些不同
- 结构
- 头插尾插
- jdk1.7 先扩容后插入，jdk1.8先插入后扩容再移位：和扩容机制有关
- 为什么在解决hash冲突的时候，不直接用红黑树?而选择先用链表，再转红黑树：红黑树保证自平衡需要大量操作，数据少使用链表足以保证查询性能
- 不用红黑树，用二叉查找树可以么：极端条件会退化为单链表
- 当链表转为红黑树后，什么时候退化为链表
为6的时候退转为链表。中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低
4.4 问题4：并发问题
- HashMap在并发编程环境下有什么问题（jdk1.8以后）：没有加锁
- 如何解决这些问题：使用线程安全集合
4.5 问题5：你一般用什么作为HashMap的key
- 健可以为Null值么：可以，key为null的时候，hash算法最后的值以0来计算，也就是放在数组的第一个位置
- 一般用什么作为HashMap的key：Integer、String
- String最常用。因为字符串是不可变的，所以在它创建的时候hashcode就被缓存了，不需要重新计算
- 这些类已经很规范的覆写了hashCode()以及equals()方法
- 用可变类当HashMap的key有什么问题：hashCode可能会改变
- 实现一个自定义的class作为HashMap的key该如何实现
- 如何设计一个不变类：final、字段私有、没有set方法
- 重写hashcode和equals
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