HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap的原理与区别

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扩展阅读HashMap在jdk1.7和1.8中的实现

希望各位小伙伴能带着如下几个问题来进行阅读,这样收获会更大。

  1. HashTable、HashMap、ConcurrentHashMap的区别?
  2. HashMap线程不安全的出现场景?
  3. HashMap put方法存放数据时是怎么判断是否重复的? 
  4. JDK7和JDK8 中HashMap的实现有什么区别?
  5. HashMap的长度为什么是2的幂次方?

下面先说这三个Map的区别:

HashTable

  • 底层数组+链表实现,无论key还是value都不能为null,线程安全,实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable,效率低,ConcurrentHashMap做了相关优化
  • 初始size为11,扩容:newsize = oldsize*2+1
  • 计算index的方法:index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length

HashMap

  • 底层数组+链表实现,可以存储null键和null值,线程不安全
  • 初始size为16,扩容:newsize = oldsize*2,size一定为2的n次幂
  • 扩容针对整个Map,每次扩容时,原来数组中的元素依次重新计算存放位置,并重新插入
  • 插入元素后才判断该不该扩容,有可能无效扩容(插入后如果扩容,如果没有再次插入,就会产生无效扩容)
  • 当Map中元素总数超过Entry数组的75%,触发扩容操作,为了减少链表长度,元素分配更均匀
  • 计算index方法:index = hash & (tab.length - 1)
HashMap的初始值还要考虑加载因子:
哈希冲突:若干Key的哈希值按数组大小取模后,如果落在同一个数组下标上,将组成一条Entry链,对Key的查找需要遍历Entry链上的每个元素执行equals()比较。
加载因子:为了降低哈希冲突的概率,默认当HashMap中的键值对达到数组大小的75%时,即会触发扩容。因此,如果预估容量是100,即需要设定100/0.75=134的数组大小。
空间换时间:如果希望加快Key查找的时间,还可以进一步降低加载因子,加大初始大小,以降低哈希冲突的概率。

HashMap的内部结构可以看作是数组(Node<K,V>[] table)和链表的复合结构,数组被分为一个个桶(bucket),通过哈希值决定了键值对在这个数组中的寻址(哈希值相同的键值对,则以链表形式存储),如下图所示。有一点需要注意,如果链表大小超过阈值(TREEIFY_THRESHOLD,8),图中的链表就会被改造为树形结构

HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储,因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性:

  • 容量(capacity):hash表中桶的数量
  • 初始化容量(initial capacity):创建hash表时桶的数量,HashMap允许在构造器中指定初始化容量
  • 尺寸(size):当前hash表中记录的数量
  • 负载因子(load factor):负载因子等于“size/capacity”。负载因子为0,表示空的hash表,0.5表示半满的散列表,依此类推。轻负载的散列表具有冲突少、适宜插入与查询的特点(但是使用Iterator迭代元素时比较慢)

除此之外,hash表里还有一个“负载极限”,“负载极限”是一个0~1的数值,“负载极限”决定了hash表的最大填满程度。当hash表中的负载因子达到指定的“负载极限”时,hash表会自动成倍地增加容量(桶的数量),并将原有的对象重新分配,放入新的桶内,这称为rehashing。

HashMap和Hashtable的构造器允许指定一个负载极限,HashMap和Hashtable默认的“负载极限”为0.75,这表明当该hash表的3/4已经被填满时,hash表会发生rehashing。

“负载极限”的默认值(0.75)是时间和空间成本上的一种折中:

  • 较高的“负载极限”可以降低hash表所占用的内存空间,但会增加查询数据的时间开销,而查询是最频繁的操作(HashMap的get()与put()方法都要用到查询)
  • 较低的“负载极限”会提高查询数据的性能,但会增加hash表所占用的内存开销

程序猿可以根据实际情况来调整“负载极限”值,但一般不建议轻易修改,因为JDK自身的默认负载因子是非常符合通用场景需求的。如果确实需要修改,建议不要设置超过0.75,因为会显著增加冲突,降低HashMap的性能。

根据容量和负载因子的关系,我们可以预先设置合适的容量大小,具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估,计算公式如下:

 负载因子 * 容量 > 元素数量

所以预先设置的容量需要大于“预估元素数量/负载因子”,同时它是2的幂数。

上面提到HashMap会树化,为什么会这样呢?

本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中,如果一个对象哈希冲突,都被放置到同一个桶里,则会形成一个链表,我们知道链表查询是线性的,会严重影响存取的性能。而在现实世界,构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情,恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互,导致服务器端CPU大量占用,这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击,国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。

ConcurrentHashMap

  • 底层采用分段的数组+链表实现,线程安全。
  • key和value都不能为null。由于HashMap的干扰,很多人认为ConcurrentHashMap是可以置入null值。同理,Set中的value实际是Map中的key。
  • 通过把整个Map分为N个Segment,可以提供相同的线程安全,但是效率提升N倍,默认提升16倍。(读操作不加锁,由于HashEntry的value变量是 volatile的,也能保证读取到最新的值。)
  • Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的,即每次锁住整张表让线程独占,ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行,其关键在于使用了锁分离技术
  • 有些方法需要跨段,比如size()和containsValue(),它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段,这需要按顺序锁定所有段,操作完毕后,又按顺序释放所有段的锁
  • 扩容:段内扩容(段内元素超过该段对应Entry数组长度的75%触发扩容,不会对整个Map进行扩容),插入前检测需不需要扩容,有效避免无效扩容

Hashtable和HashMap都实现了Map接口,但是Hashtable的实现是基于Dictionary抽象类的。Java5提供了ConcurrentHashMap,它是HashTable的替代,比HashTable的扩展性更好。

HashMap基于哈希思想,实现对数据的读写。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,然后找到bucket位置来存储值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题,当发生碰撞时,对象将会储存在链表的下一个节点中。HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。当两个不同的键对象的hashcode相同时,它们会储存在同一个bucket位置的链表中,可通过键对象的equals()方法来找到键值对。如果链表大小超过阈值(TREEIFY_THRESHOLD,8),链表就会被改造为树形结构。

在HashMap中,null可以作为键,这样的键只有一个,但可以有一个或多个键所对应的值为null。当get()方法返回null值时,即可以表示HashMap中没有该key,也可以表示该key所对应的value为null。因此,在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个key,应该用containsKey()方法来判断。而在Hashtable中,无论是key还是value都不能为null。

Hashtable是线程安全的,它的方法是同步的,可以直接用在多线程环境中。而HashMap则不是线程安全的,在多线程环境中,需要手动实现同步机制。

Hashtable与HashMap另一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器,而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构(增加或者移除元素),将会抛出ConcurrentModificationException,但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为,要看JVM。

先看一下简单的类图:

从类图中可以看出来在存储结构中ConcurrentHashMap比HashMap多出了一个类Segment。ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一个可重入锁(ReentrantLock),在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色;HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素,每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素。当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得与它对应的segment锁。

ConcurrentHashMap是使用了锁分段技术来保证线程安全的。

锁分段技术:首先将数据分成一段一段的存储,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个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap提供了与Hashtable和SynchronizedMap不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表,从而在同一时刻只能由一个线程对其进行操作;而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。

简单理解就是,ConcurrentHashMap是一个Segment数组,Segment通过继承ReentrantLock来进行加锁,所以每次需要加锁的操作锁住的是一个Segment,止痒只要保证每个Segment是线程安全的,也就实现了全局的线程安全。重申一下,Segment数组不能扩容,扩容是Segment数组某个位置内部的数组HashEntry<K,V>[]进行扩容,扩容后,容量为原来的2倍。可以回顾下出发扩容的地方,put的时候,如果判断该值的插入会导致该Segment的元素个数超过阈值,那么先进行扩容,再插值。

Hashtable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是因为所有访问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个段数据的时候,其它段的数据也能被其它线程访问。

ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶,诸如get、put、remove等常用操作只锁住当前需要用到的桶。这样,原来只能一个线程进入,现在却能同时有16个写线程执行,并发性能的提升是显而易见的。

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