• HashMap 的实现原理(1.7)


    参考 :http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html

       https://blog.csdn.net/w2298119289j/article/details/83421035

    HashMap 概述

    HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

    此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高或将加载因子设置得太低。也许大家开始对这段话有一点不太懂,不过不用担心,当你读完这篇文章后,就能深切理解这其中的含义了。

    需要注意的是:Hashmap 不是同步的,如果多个线程同时访问一个 HashMap,而其中至少一个线程从结构上(指添加或者删除一个或多个映射关系的任何操作)修改了,则必须保持外部同步,以防止对映射进行意外的非同步访问。

    HashMap 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,另外一个是指针(引用),HashMap 就是通过这两个数据结构进行实现。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。

    从上图中可以看出,HashMap 底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表。当新建一个 HashMap 的时候,就会初始化一个数组。

    我们通过 JDK 中的 HashMap 源码进行一些学习,首先看一下构造函数:

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            if (initialCapacity < 0)
                throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                                   initialCapacity);
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
            if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
                throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                                   loadFactor);
    
            // Find a power of 2 >= initialCapacity
            int capacity = 1;
            while (capacity < initialCapacity)
                capacity <<= 1;
    
            this.loadFactor = loadFactor;
            threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
            table = new Entry[capacity];
            useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                    (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
            init();
    }

    我们着重看一下第 18 行代码table = new Entry[capacity];。这不就是 Java 中数组的创建方式吗?也就是说在构造函数中,其创建了一个 Entry 的数组,其大小为 capacity(目前我们还不需要太了解该变量含义),那么 Entry 又是什么结构呢?看一下源码:

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

    我们目前还是只着重核心的部分,Entry 是一个 static class,其中包含了 key 和 value,也就是键值对,另外还包含了一个 next 的 Entry 指针。我们可以总结出:Entry 就是数组中的元素,每个 Entry 其实就是一个 key-value 对,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。

    HashMap 的核心方法解读

    存储

    /**
         * Associates the specified value with the specified key in this map.
         * If the map previously contained a mapping for the key, the old
         * value is replaced.
         *
         * @param key key with which the specified value is to be associated
         * @param value value to be associated with the specified key
         * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
         *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
         *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
         *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
         */
    public V put(K key, V value) {
            //其允许存放null的key和null的value,当其key为null时,调用putForNullKey方法,放入到table[0]的这个位置
            if (key == null)
                return putForNullKey(value);
            //通过调用hash方法对key进行哈希,得到哈希之后的数值。该方法实现可以通过看源码,其目的是为了尽可能的让键值对可以分不到不同的桶中
            int hash = hash(key);
            //根据上一步骤中求出的hash得到在数组中是索引i
            int i = indexFor(hash, table.length);
            //如果i处的Entry不为null,则通过其next指针不断遍历e元素的下一个元素。
            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;
    }

    我们看一下方法的标准注释:在注释中首先提到了,当我们 put 的时候,如果 key 存在了,那么新的 value 会代替旧的 value,并且如果 key 存在的情况下,该方法返回的是旧的 value,如果 key 不存在,那么返回 null。

    从上面的源代码中可以看出:当我们往 HashMap 中 put 元素的时候,先根据 key 的 hashCode 重新计算 hash 值,根据 hash 值得到这个元素在数组中的位置(即下标),如果数组该位置上已经存放有其他元素了,那么在这个位置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。如果数组该位置上没有元素,就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

    addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的 hash 值,将 key-value 对放在数组 table 的 i 索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法,代码如下:

    /**
         * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
         * the specified bucket.  It is the responsibility of this
         * method to resize the table if appropriate.
         *
         * Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
         */
    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);
    }
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
            Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entr
            table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
            size++;
    }

    当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时,完全没有考虑 Entry 中的 value,仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属,当系统决定了 key 的存储位置之后,value 随之保存在那里即可。

    hash(int h)方法根据 key 的 hashCode 重新计算一次散列。此算法加入了高位计算,防止低位不变,高位变化时,造成的 hash 冲突。

    final int hash(Object k) {
            int h = 0;
            if (useAltHashing) {
                if (k instanceof String) {
                    return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
                }
                h = hashSeed;
            }
            //得到k的hashcode值
            h ^= k.hashCode();
            //进行计算
            h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
            return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

    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,这样就大大优化了查询的效率。

    对于任意给定的对象,只要它的 hashCode() 返回值相同,那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把 hash 值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,在 HashMap 中是这样做的:调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下:

    /**
         * Returns index for hash code h.
         */
    static int indexFor(int h, int length) {  
        return h & (length-1);
    }

    这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位,而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方,这是 HashMap 在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码:

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

    这段代码保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方,即底层数组的长度总是为 2 的 n 次方。

    当 length 总是 2 的 n 次方时,h& (length-1)运算等价于对 length 取模,也就是 h%length,但是 & 比 % 具有更高的效率。这看上去很简单,其实比较有玄机的,我们举个例子来说明:

    假设数组长度分别为 15 和 16,优化后的 hash 码分别为 8 和 9,那么 & 运算后的结果如下:

    h & (table.length-1)hash table.length-1 
    8 & (15-1): 0100 & 1110 = 0100
    9 & (15-1): 0101 & 1110 = 0100
    8 & (16-1): 0100 & 1111 = 0100
    9 & (16-1): 0101 & 1111 = 0101

    从上面的例子中可以看出:当它们和 15-1(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 会被放到数组中的同一个位置上形成链表,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,hash 值会与 15-1(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!而当数组长度为16时,即为2的n次方时,2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1,这使得在低位上&时,得到的和原 hash 的低位相同,加之 hash(int h)方法对 key 的 hashCode 的进一步优化,加入了高位计算,就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

    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。

    根据上面 put 方法的源代码可以看出,当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时,程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置:如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true,新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false,新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链,而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

    读取

    /**
         * Returns the value to which the specified key is mapped,
         * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
         *
         * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
         * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
         * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
         * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
         *
         * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
         * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
         * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
         * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
         * distinguish these two cases.
         *
         * @see #put(Object, Object)
         */
        public V get(Object key) {
            if (key == null)
                return getForNullKey();
            Entry<K,V> entry = getEntry(key);
    
            return null == entry ? null : entry.getValue();
        }
        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
            int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
            for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
                 e != null;
                 e = e.next) {
                Object k;
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            }
            return null;
        }

    有了上面存储时的 hash 算法作为基础,理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出: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。

    归纳

    简单地说,HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理,这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对,当需要存储一个 Entry 对象时,会根据 hash 算法来决定其在数组中的存储位置,在根据 equals 方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置;当需要取出一个Entry 时,也会根据 hash 算法找到其在数组中的存储位置,再根据 equals 方法从该位置上的链表中取出该Entry。

    HashMap 的 resize(rehash)

    当 HashMap 中的元素越来越多的时候,hash 冲突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,这是一个常用的操作,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,这是一个折中的取值。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。

    HashMap 的性能参数

    HashMap 包含如下几个构造器:

    • HashMap():构建一个初始容量为 16,负载因子为 0.75 的 HashMap。
    • ashMap(int initialCapacity):构建一个初始容量为 initialCapacity,负载因子为 0.75 的 HashMap。
    • HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

    HashMap 的基础构造器 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 带有两个参数,它们是初始容量 initialCapacity 和负载因子 loadFactor。

    负载因子 loadFactor 衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是 O(1+a),因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。

    HashMap 的实现中,通过 threshold 字段来判断 HashMap 的最大容量:

            threshold = (int)(capacity * loadFactor);

    结合负载因子的定义公式可知,threshold 就是在此 loadFactor 和 capacity 对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新 resize,以降低实际的负载因子。默认的的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时, resize 后的 HashMap 容量是容量的两倍:

    Fail-Fast 机制
    原理
    
    我们知道 java.util.HashMap 不是线程安全的,因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了 map,那么将抛出 ConcurrentModificationException,这就是所谓 fail-fast 策略。
    
    ail-fast 机制是 java 集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生 fail-fast 事件。
    
    例如:当某一个线程 A 通过 iterator去遍历某集合的过程中,若该集合的内容被其他线程所改变了;那么线程 A 访问集合时,就会抛出 ConcurrentModificationException 异常,
    产生 fail
    -fast 事件。 这一策略在源码中的实现是通过 modCount 域,modCount 顾名思义就是修改次数,对 HashMap 内容(当然不仅仅是 HashMap 才会有,其他例如 ArrayList 也会)
    的修改都将增加这个值(大家可以再回头看一下其源码,在很多操作中都有 modCount
    ++ 这句),那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的 expectedModCount。
    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        if (size > 0) { // advance to first entry
        Entry[] t = table;
        while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)  
            ;
        }
    }

    在迭代过程中,判断 modCount 跟 expectedModCount 是否相等,如果不相等就表示已经有其他线程修改了 Map:

    注意到 modCount 声明为 volatile,保证线程之间修改的可见性。

    final Entry<K,V> nextEntry() {
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();

    在 HashMap 的 API 中指出:

    由所有 HashMap 类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器本身的 remove 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

    注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在非同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常的程序的做法是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

    解决方案

    在上文中也提到,fail-fast 机制,是一种错误检测机制。它只能被用来检测错误,因为 JDK 并不保证 fail-fast 机制一定会发生。若在多线程环境下使用 fail-fast 机制的集合,建议使用“java.util.concurrent 包下的类”去取代“java.util 包下的类”。

    HashMap 的两种遍历方式

    第一种

    Map map = new HashMap();
      Iterator iter = map.entrySet().iterator();
      while (iter.hasNext()) {
      Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
      Object key = entry.getKey();
      Object val = entry.getValue();
      }

    第二种

    Map map = new HashMap();
      Iterator iter = map.keySet().iterator();
      while (iter.hasNext()) {
      Object key = iter.next();
      Object val = map.get(key);
      }

    效率低,以后尽量少使用!

    JAVA 8 优化
    HashMap的内部实现在JAVA8中有很大的变化。实际上,在JAVA7里这个类只有1000多行代码,而在JAVA8里却有2000多行。除了Entry链表,我以上所讲的大部分在JAVA8里都是一样的。在JAVA8里我们仍然需要一个数组,但现在这个数组被用来存储Node对象,它含有与Entry相同的信息,因此,实际上也是一个链表。
    以下是Node类在JAVA8里的部分实现代码:
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final int hash;
            final K key;
            V value;
            Node<K,V> next;
            … 
    那么,JAVA8里的HashMap和7里的有什么大不一样的吗?实际上,Node类拥有一个子类:TreeNode。TreeNode是红黑树的数据结构实现,它存储了更多的信息,因此能够在O(log(n))的时间复杂度之内完成增加、删除或者获取元素的操作。下面是TreeNode里存储信息的详细列表:
    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        final int hash; // inherited from Node<K,V>
        final K key; // inherited from Node<K,V>
        V value; // inherited from Node<K,V>
        Node<K,V> next; // inherited from Node<K,V>
        Entry<K,V> before, after;// inherited from LinkedHashMap.Entry<K,V>
        TreeNode<K,V> parent;
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;
        boolean red;
        ...
    红黑树是自平衡的二叉搜索树。无论是向其增加还是删除元素,其内部结构都能保证它的深度总是log(n)。使用红黑树的主要好处在于但大量数据被放在了同一个bucket中的时候,对树的搜索总能在对数时间内完成而不是使用链表时的O(n)复杂度。
     
    就像见到的一样,红黑树会比链表消耗更多空间。(我们将在之后讨论这个问题)
     
    通过继承机制,HashMap的内部数组能够同时存放Node对象(作为链表)和TreeNode对象(作为红黑树)。Oracle决定按以下规则使用这两种数据结构:
      如果一个bucket里有多于8个元素(即键值对,译者注),就将这个bucket对应的链表转化为一棵红黑树
     如果一个bucket里的元素少于6个,就将这个bucket对应的红黑树转化为链表

    上面是JAVA8的HashMap如何同时使用红黑树(bucket 0)和链表(bucket 1,2,3)存储数据。Bucket 0是一棵红黑树,因为它的元素数目大于8。

    内存开销
    JAVA 7
    HashMap的使用代价取决于它的内存开销。在JAVA7里,HashMap将键值对“包装”在Entry对象中。一个Entry对象含有:
    • 一个指向下一个Entry对象的引用
    • 已计算出的哈希值(整数)
    • 指向键的引用
    • 指向值的引用
    除此之外,JAVA7还要使用一个内部数组来存储Entry。假设HashMap里有N个元素,它的数组大小为默认值CAPACITY,其内存消耗为:
    sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)
    其中:
    • 整数大小为4字节
    • 引用的大小取决于虚拟机/操作系统/处理器,大多数情况下为4字节
    则内存消耗为:16 * N + 4 * CAPACITY个字节。
    提醒:在HashMap的自动调整后,内部数组的大小等于大于N的最小的2的次方。
    注意:从JAVA7开始,HashMap使用了lazy init。所以即使实例化了一个HashMap,它的内部数组(占用4 * CAPACITY个字节)直到第一次调用了put()方法之前都不会被初始化。
     
    JAVA8
    在JAVA8的实现中,计算内存开销比较麻烦,因为一个Node对象可以拥有和Entry一样多想信息,或者比Entry多出6个引用和一个布尔值(当是红黑树节点时)。
    内存开销
    JAVA 7
    HashMap的使用代价取决于它的内存开销。在JAVA7里,HashMap将键值对“包装”在Entry对象中。一个Entry对象含有:
    • 一个指向下一个Entry对象的引用
    • 已计算出的哈希值(整数)
    • 指向键的引用
    • 指向值的引用
    除此之外,JAVA7还要使用一个内部数组来存储Entry。假设HashMap里有N个元素,它的数组大小为默认值CAPACITY,其内存消耗为:
    sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)
    其中:
    • 整数大小为4字节
    • 引用的大小取决于虚拟机/操作系统/处理器,大多数情况下为4字节
    则内存消耗为:16 * N + 4 * CAPACITY个字节。
    提醒:在HashMap的自动调整后,内部数组的大小等于大于N的最小的2的次方。
    注意:从JAVA7开始,HashMap使用了lazy init。所以即使实例化了一个HashMap,它的内部数组(占用4 * CAPACITY个字节)直到第一次调用了put()方法之前都不会被初始化。
     
    JAVA8
    在JAVA8的实现中,计算内存开销比较麻烦,因为一个Node对象可以拥有和Entry一样多想信息,或者比Entry多出6个引用和一个布尔值(当是红黑树节点时)。
    如果所有元素都是Node对象,内存开销就和JAVA7的一样。
    如果所有元素都是TreeNode对象,内存开销为:
    N * sizeOf(integer) + N * sizeOf(boolean) + sizeOf(reference)* (9*N+CAPACITY )
    在大多数虚拟机上,该值等于44 * N + 4 * CAPACITY个字节。
     
    性能问题
    “倾斜”的HashMap vs 平衡的HashMap
    在最好的情况下,get()、set()方法的时间复杂度是O(1)。但是,如果不考虑键的哈希方法,就有可能出现put()、get()的性能问题。put()、get()的高效率取决于数据如何分布到内部数组的不同下标(bucket)。如果键的哈希方法有问题的话,就会使得分布的过程十分不平均(无论内部数组有多大)。此时所有的put()、get()方法都会变得非常慢,因为它们都要对整个链表进行遍历。在最坏的情况下(大多数的数据都分布到了同一个bucket),时间复杂度就会变成O(n)。
    以下是一个例子。第一张图片是一个“倾斜”的HashMap,第二张图片是一个平衡的HashMap。

    在上面这个HashMap中,在bucket 0里的get、put操作会十分费时。获取Entry K需要查找6次。
     
     
    在平衡的HashMap中,获取Entry K只需要查找3次。这两个HashMap拥有一样多的元素、一样大小的内部数组。唯一的不同在于用来分配Entry到一个bucket的哈希方法。
     
    下面这个例子中,我实现了自己的hash方法,它会将所有数据都分配到同一个bucket,然后我向HashMap中加入2百万个数据。
    public class Test {
    
        public static void main(String[] args) {
    
            class MyKey {
                Integer i;
                public MyKey(Integer i){
                    this.i =i;
                }
    
                @Override
                public int hashCode() {
                    return 1;
                }
    
                @Override
                public boolean equals(Object obj) {
                …
                }
    
            }
            Date begin = new Date();
            Map <MyKey,String> myMap= new HashMap<>(2_500_000,1);
            for (int i=0;i<2_000_000;i++){
                myMap.put( new MyKey(i), "test "+i);
            }
    
            Date end = new Date();
            System.out.println("Duration (ms) "+ (end.getTime()-begin.getTime()));
        }
    }

    在配置为i5-2500k @ 3.6Ghz的主机上,这段代码在JDK8上的运行时间超过了45分钟。(我在45分钟后将进程关闭了)。

     
    现在,改为使用下面的hash方法:
    @Override
        public int hashCode() {
            int key = 2097152-1;
            return key+2097152*i;
    }

    它仅耗费了46秒!这个hash方法比之前的能更好的对元素进行分配所以put()的调用要快得多。

    如果我使用下面这个更好的hash方法:

     @Override
     public int hashCode() {
         return i;
     }

    现在仅仅需要2秒。

     
    我希望你能够明白hash方法的重要性。如果我们在JDK7上运行以上的测试,第一个和第二个的结果会更差(因为在JAVA7里put()方法的时间复杂度是O(n),而JAVA8里是O(log(n)))。
     
    在使用HashMap的时候,我们需要为键找到一个好的hash方法,使得它能够将键分配到大部分的bucket上去。因此,需要避免哈希冲突。String对象适合作为键因为它有很好的hash方法。整数也一样因为它们的hashcode就是它们的值。
     
    自动调整的代价
    如果需要存储大量的数据,我们应该在创建HashMap的时候指定一个接近预期的初始容量。
     
    如果不指定的话,Map就会使用默认的16作为初始大小和默认的装载因子0.75。前11次的put()调用会很快的执行完,但在第12(16*0.75)次的put()时,一个新的内部数组会被创建,其大小为32.第13到23次put()会很快执行完,但是第24(32*0.75)次(原文为23th,译者注)时又会进行一次自动调整。以此类推,自动调整将在第48、96、192....次调用put()的时候进行。如果数据量较小的话,重建整个数组会很快。但是在数据量很大的情况下,可能要耗费数秒到数分钟的时间。而通过设定一个初始的容量大小,就能否避免这些耗时的操作。
     
    但这个方法也有其缺点:如果将数组大小设定为一个很大的数如2^28,而你只会用到2^26个bucket,那就会有大量的内存被浪费掉。
     
    总结
    对于简单的使用,我们并不需要了解HashMap内部是如何工作的,毕竟我们不会察觉到O(1)O(n)O(log(n))复杂度的操作间的区别。但了解最常使用的数据结构之一的底层原理总是有好处的。另外,对于JAVA程序员,这也是在面试时经常被问到的问题。
     
    在数据量很大的时候,了解HashMap是如何工作的以及hash方法的重要性是非常重要的。
     
    希望读完这篇文章以后,你们能够对HashMap有更深的了解。

    原文链接:https://blog.csdn.net/chowforcsdn/article/details/51393375

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lukelook/p/10860635.html
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