java中HashMap原理？

参考：https://www.cnblogs.com/yuanblog/p/4441017.html（推荐）

　　https://blog.csdn.net/a745233700/article/details/83108880（有hash的数据结构详解）

　　https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618550070727689060&wfr=spider&for=pc

　　全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章，别无二家

HashMap原理？

　　首先，HashMap 是 Map 的一个实现类，它代表的是一种键值对的数据存储形式。Key 不允许重复出现，Value 随意。

　　jdk 8 之前，其内部是由数组+链表来实现的，而 jdk 8 对于链表长度超过 8 的链表将转储为红黑树。

　　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。Entry就是数组中的元素，每个 Map.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。

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

　　对于存值和取值，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。

• 具体的put过程（JDK1.8版）：

1. 1. 对Key求Hash值，然后再计算下标（即决定该Entry的存储位置）；
   2. 如果没有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是计算得到的Hash值相同，需要放到同一个桶中）；
   3. 如果碰撞了，通过equals比较这两个 Entry 的 key ，如果返回 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；
   4. 如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把链表转成红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回链表；
   5. 如果桶满了(容量16*加载因子0.75)，就需要 resize（扩容2倍后重排）；

public V put(K key, V value) {
     // HashMap允许存放null键和null值。
     // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
     if (key == null)
         return putForNullKey(value);
     // 根据key的keyCode重新计算hash值。
     int hash = hash(key.hashCode());
     // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
     int i = indexFor(hash, table.length);
     // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 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))) {
             // 如果发现已有该键值，则存储新的值，并返回原始值
             V oldValue = e.value;
             e.value = value;
             e.recordAccess(this);
             return oldValue;
        }
     }
     // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
     modCount++;
     // 将key、value添加到i索引处。
     addEntry(hash, key, value, i);
     return null;
 }

•  具体get过程：
  • 当调用get()方法，首先计算key的hashcode来找到桶位置（数组中对应位置的某一元素），找到桶位置之后，调用key的equals()方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

　　　　　　

归纳起来简单地说：

　　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中hash函数怎么是是实现的?

 　　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。

　　JDK1.8的源码是怎么做的：

static final int hash(Object key) {
    if (key == null)
        { return 0; } 
    int h; 
    h=key.hashCode()；//根据key的hashCode重新计算一次散列// ^ ：按位异或 
    // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐 
    //其中n是数组的长度，即Map的数组部分初始化长度 
    return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));}    

　　　　

1. 高16bt不变，低16bit和高16bit做了一个异或；
2. (n·1)&hash=->得到下标。

　　HashMap的数据是存储在链表数组里面的。在对HashMap进行插入/删除等操作时，都需要根据K-V对的键值定位到他应该保存在数组的哪个下标中。而这个通过键值求取下标的操作就叫做哈希。

　　HashMap的数组是有长度的，Java中规定这个长度只能是2的倍数，初始值为16。

　　求哈希简单的做法是先求取出键值的hashcode，然后在将hashcode得到的int值对数组长度进行取模。为了考虑性能，Java总采用按位与操作实现取模操作。

取模：(n·1)&hash。位运算(&)效率要比代替取模运算(%)高很多，主要原因是位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快。那么，为什么可以使用位运算(&)来实现取模运算(%)呢？这实现的原理如下：

X % 2^k = X & (2^k - 1)，2^k表示2的k次方，也就是说，一个数对2^k取模 == 一个数和(2^k - 1)做按位与运算 。

所以，(n·1)&hash只要保证n的长度是2^k的话，就可以实现取模运算了。而HashMap中的length也确实是2的倍数，初始值是16，之后每次扩充为原来的2倍。

HashMap是如何解决key冲突的（碰撞处理）？

　　拉链法。

　　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（也就是key在Entry数组的索引）。

　　如果两个元素有相同的hashcode，它们会被放在同一个索引上，此时存储方式是以链表的形式来存储，将新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链。

 拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？

 　　之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。

 说说你对红黑树的见解？

 

1. 每个节点非红即黑
2. 根节点总是黑色的
3. 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）
4. 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
5. 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）

 有什么方法可以减少碰撞？

•  扰动函数可以减少碰撞，原理是如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这就意味着存链表结构减小，这样取值的话就不会频繁调用equal方法，这样就能提高HashMap的性能。（扰动即Hash方法内部的算法实现，目的是让不同对象返回不同hashcode。）
• 使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？因为String是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。

HashMap的扩容

       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。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。

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。

       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（会创建一个是数组2倍的新的空数组），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。

　　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。

 HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap

（1）线程不安全的HashMap

　　在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环（因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。），导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

（2）效率低下的HashTable

　　HashTable容器使用sychronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

（3）ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率

　　HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁。假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。首先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

　　在JDK8中彻底抛弃了JDK7的分段锁的机制，新的版本主要使用了Unsafe类的CAS自旋赋值+synchronized同步+LockSupport阻塞等手段实现的高效并发。

　　ConcurrentHashMap的JDK8与JDK7版本的并发实现相比，最大的区别在于JDK8的锁粒度更细，理想情况下talbe数组元素的大小就是其支持并发的最大个数，在JDK7里面最大并发个数就是Segment的个数，默认值是16，可以通过构造函数改变一经创建不可更改，这个值就是并发的粒度，每一个segment下面管理一个table数组，加锁的时候其实锁住的是整个segment，这样设计的好处在于数组的扩容是不会影响其他的segment的，简化了并发设计，不足之处在于并发的粒度稍粗。

　　所以在JDK8里面，去掉了分段锁，将锁的级别控制在了更细粒度的table元素级别，也就是说只需要锁住这个链表的head节点，并不会影响其他的table元素的读写，好处在于并发的粒度更细，影响更小，从而并发效率更好，但不足之处在于并发扩容的时候，由于操作的table都是同一个，不像JDK7中分段控制，所以这里需要等扩容完之后，所有的读写操作才能进行，所以扩容的效率就成为了整个并发的一个瓶颈点，好在Doug lea大神对扩容做了优化，本来在一个线程扩容的时候，如果影响了其他线程的数据，那么其他的线程的读写操作都应该阻塞，但Doug lea说你们闲着也是闲着，不如来一起参与扩容任务，这样人多力量大，办完事你们该干啥干啥，别浪费时间，于是在JDK8的源码里面就引入了一个ForwardingNode类。在一个线程发起扩容的时候，就会改变sizeCtl这个值。扩容时候会判断这个值，如果超过阈值就要扩容，首先根据运算得到需要遍历的次数i，然后利用tabAt方法获得i位置的元素f，初始化一个forwardNode实例fwd，如果f == null，则在table中的i位置放入fwd，否则采用头插法的方式把当前旧table数组的指定任务范围的数据给迁移到新的数组中，然后 给旧table原位置赋值fwd。直到遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，把table指向nextTable，并更新sizeCtl为新数组大小的0.75倍 ，扩容完成。在此期间如果其他线程的有读写操作都会判断head节点是否为forwardNode节点，如果是就帮助扩容。

在扩容时读写操作如何进行：
(1)对于get读操作，如果当前节点有数据，还没迁移完成，此时不影响读，能够正常进行。如果当前链表已经迁移完成，那么头节点会被设置成fwd节点，此时get线程会帮助扩容。

(2)对于put/remove写操作，如果当前链表已经迁移完成，那么头节点会被设置成fwd节点，此时写线程会帮助扩容，如果扩容没有完成，当前链表的头节点会被锁住，所以写线程会被阻塞，直到扩容完成。

（问题：如何在不影响读写的情况下进行扩容？ 看上面）

理解Java7和8里面HashMap+ConcurrentHashMap的扩容策略

ConcurrentHashMap的结构：

　　ConcurrentHashMap由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是可重入锁，扮演锁的角色；HashEntry存储键值对数据。 
　　一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构与HashMap类似，是一种数组和链表结构。一个Segment包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护一个HashEntry数组里的元素。当对HashEntry数组的数据进行修改的时候，必须首先获得与它对应的Segment锁。

ConcurrentHashMap的操作：

　　get操作：get过程不需要加锁，只有值为空值的时候才加锁重读。（如何做到不加锁的？get方法里将要使用的共享变量都定义为volatile类型。）

　　put操作：put过程必须加锁（由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁）。put方法首先定位到Segment，然后在segment里进行插入操作。

　　插入操作步骤：第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置，然后将其放到HashEntry数组里。

• 是否需要扩容？ 在插入元素前先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threadshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。
• 如何扩容？ 在扩容时，首先会创建一个容量为原来容量2倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

解决hash冲突的几种方法？

1.开放地址法

　　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。

　　一个通用的再散列函数形式：Hi=（H(key) + d_i ）% m ，i=1，2，…，n

　　其中H(key)为哈希函数，m 为表长，d_i称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：

• 线性探测再散列
  • d_ii=1，2，3，…，m-1， 这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
• 二次探测再散列
  • d_i=1²，-1²，2²，-2²，…，k²，-k²    ( k<=m/2 )   这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
• 伪随机探测再散列
  • d_i=伪随机数序列。

2.拉链法

　　将所有哈希地址相同的元素都链接在同一链表中。

　　链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

3.再哈希法

　　这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：H_i=RH₁(key）  i=1，2，…，k

　　当哈希地址H_i=RH₁(key）发生冲突时，再计算H_i=RH₂(key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。

4.建立公共溢出区

　　这种方法的基本思想是：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。

优缺点:

开放散列（open hashing）/ 拉链法（针对桶链结构）:

1）优点： ①对于记录总数频繁可变的情况，处理的比较好（也就是避免了动态调整的开销） ②由于记录存储在结点中，而结点是动态分配，不会造成内存的浪费，所以尤其适合那种记录本身尺寸（size）很大的情况，因为此时指针的开销可以忽略不计了 ③删除记录时，比较方便，直接通过指针操作即可

2）缺点： ①存储的记录是随机分布在内存中的，这样在查询记录时，相比结构紧凑的数据类型（比如数组），哈希表的跳转访问会带来额外的时间开销 ②如果所有的 key-value 对是可以提前预知，并之后不会发生变化时（即不允许插入和删除），可以人为创建一个不会产生冲突的完美哈希函数（perfect hash function），此时封闭散列的性能将远高于开放散列 ③由于使用指针，记录不容易进行序列化（serialize）操作

封闭散列（closed hashing）/ 开放定址法:

1）优点： ①记录更容易进行序列化（serialize）操作 ②如果记录总数可以预知，可以创建完美哈希函数，此时处理数据的效率是非常高的

2）缺点： ①存储记录的数目不能超过桶数组的长度，如果超过就需要扩容，而扩容会导致某次操作的时间成本飙升，这在实时或者交互式应用中可能会是一个严重的缺陷 ②使用探测序列，有可能其计算的时间成本过高，导致哈希表的处理性能降低 ③由于记录是存放在桶数组中的，而桶数组必然存在空槽，所以当记录本身尺寸（size）很大并且记录总数规模很大时，空槽占用的空间会导致明显的内存浪费 ④删除记录时，比较麻烦。比如需要删除记录a，记录b是在a之后插入桶数组的，但是和记录a有冲突，是通过探测序列再次跳转找到的地址，所以如果直接删除a，a的位置变为空槽，而空槽是查询记录失败的终止条件，这样会导致记录b在a的位置重新插入数据前不可见，所以不能直接删除a，而是设置删除标记。这就需要额外的空间和操作。

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