转自微信公众号  安琪拉的博客

1. HashMap的内部数据结构?

  JDK1.8版本的,内部使用数组 + 链表 / 红黑树;数据结构如下图:

2. HashMap的数据插入原理吗?

  1.判断数组是否为空,为空进行初始化;

  2. 不为空,计算 k 的 hash 值,通过 (n - 1) & hash计算应当存放在数组中的下标 index ;

  3. 查看table[index] 是否存在数据,没有数据就构造一个Node节点存放在 table[index] 中;

  4. 存在数据,说明发生了hash冲突, 继续判断key是否相等,相等,用新的value替换原数据(onlyIfAbsent为false);

  5. 如果不相等,判断当前节点类型是不是树型节点,如果是树型节点,创建树型节点插入红黑树中;

  6. 如果不是树型节点,创建普通Node加入链表中;判断链表长度是否大于 8, 大于的话链表转换为红黑树;

  7. 插入完成之后判断当前节点数是否大于阈值,如果大于开始扩容为原数组的二倍。

3.  HashMap的初始化,那HashMap怎么设定初始容量大小的吗?

  一般如果new HashMap() 不传值,默认大小是16,负载因子是0.75, 如果自己传入初始大小k,初始化大小为 大于k的 2的整数次方,例如如果传10,大小为16。(补充说明:实现代码如下)

static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

  补充说明:下图是详细过程,算法就是让初始二进制分别右移1,2,4,8,16位,与自己异或,把高位第一个为1的数通过不断右移,把高位为1的后面全变为1,111111 + 1 = 1000000  =  (符合大于50并且是2的整数次幂 )

4. HashMap的哈希函数怎么设计的吗?

  hash函数是先拿到通过key 的hashcode,是32位的int值,然后让hashcode的高16位和低16位进行异或操作。

  这个也叫扰动函数,这么设计有二点原因:一定要尽可能降低hash碰撞,越分散越好;算法一定要尽可能高效,因为这是高频操作, 因此采用位运算;

5. 为什么采用hashcode的高16位和低16位异或能降低hash碰撞?hash函数能不能直接用key的hashcode?

  因为 key.hashCode() 函数调用的是key键值类型自带的哈希函数,返回int型散列值。int值范围为**-2147483648~2147483647**,前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组,内存是放不下的。你想,如果HashMap数组的初始大小才16,用之前需要对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来访问数组下标。

  源码中模运算就是把散列值和数组长度-1做一个"与"操作,位运算比%运算要快。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

  顺便说一下,这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整数幂。因为这样(数组长度-1)正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零,只保留低位值,用来做数组下标访问。以初始长度16为例,16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“与”操作如下,结果就是截取了最低的四位值。

  10100101 11000100 00100101
& 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
00000000 00000000 00000101 //高位全部归零,只保留末四位

  但这时候问题就来了,这样就算我的散列值分布再松散,要是只取最后几位的话,碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好,分布上成等差数列的漏洞,如果正好让最后几个低位呈现规律性重复,就无比蛋疼。

  这时候 hash 函数(“扰动函数”)的价值就体现出来了,说到这里大家应该猜出来了。看下面这个图,

  右位移16位,正好是32bit的一半,自己的高半区和低半区做异或,就是为了混合原始哈希码的高位和低位,以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征,这样高位的信息也被变相保留下来。

  最后我们来看一下Peter Lawley的一篇专栏文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一个实验:他随机选取了352个字符串,在他们散列值完全没有冲突的前提下,对它们做低位掩码,取数组下标。

  结果显示,当HashMap数组长度为512的时候(),也就是用掩码取低9位的时候,在没有扰动函数的情况下,发生了103次碰撞,接近30%。而在使用了扰动函数之后只有92次碰撞。碰撞减少了将近10%。看来扰动函数确实还是有功效的。

  另外Java1.8相比1.7做了调整,1.7做了四次移位和四次异或,但明显Java 8觉得扰动做一次就够了,做4次的话,多了可能边际效用也不大,所谓为了效率考虑就改成一次了。

  下面是1.7的hash代码:

static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

6. 1.8对hash函数做了优化,1.8还有别的优化吗?

  1.8还有三点主要的优化:

    1. 数组+链表改成了数组+链表或红黑树;

  2.链表的插入方式从头插法改成了尾插法,简单说就是插入时,如果数组位置上已经有元素,1.7将新元素放到数组中,原始节点作为新节点的后继节点,1.8遍历链表,将元素放置到链表的最后;

  3. 扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置,1.8采用更简单的判断逻辑,位置不变或索引+旧容量大小;

  4. 在插入时,1.7先判断是否需要扩容,再插入,1.8先进行插入,插入完成再判断是否需要扩容;

  这么优化的好处:

  1. 防止发生hash冲突,链表长度过长,将时间复杂度由O(n)降为O(logn);

  2. 因为1.7头插法扩容时,头插法会使链表发生反转,多线程环境下会产生环;

  A线程在插入节点B,B线程也在插入,遇到容量不够开始扩容,重新hash,放置元素,采用头插法,后遍历到的B节点放入了头部,这样形成了环,如下图所示:

  1.7的扩容调用transfer代码,如下所示:

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]; //A线程如果执行到这一行挂起,B线程开始进行扩容
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}

  3. 扩容的时候为什么1.8 不用重新hash就可以直接定位原节点在新数据的位置呢?

  这是由于扩容是扩大为原数组大小的2倍,用于计算数组位置的掩码仅仅只是高位多了一个1,举个例子:

 扩容前长度为16,用于计算 (n-1) & hash 的二进制n - 1为0000 1111, 扩容后为32后的二进制就高位多了1,============>为0001 1111。因为是& 运算,1和任何数 & 都是它本身,那就分二种情况,如下图:原数据hashcode高位第4位为0和高位为1的情况;

  4. 第四位高位为0,重新hash数值不变,第四位为1,重新hash数值比原来大16(旧数组的容量)

7. HashMap是线程安全的吗?

  不是线程安全的,在多线程环境下,1.7 会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题,1.8 中会有数据覆盖的问题。

  以1.8为例,当A线程执行到下面代码第6行判断index位置为空后正好挂起,B线程开始执行第7 行,往index位置的写入节点数据,这时A线程恢复现场,执行赋值操作,就把A线程的数据给覆盖了;

  还有第38行++size这个地方也会造成多线程同时扩容等问题。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //多线程执行到这里
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
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) // 多个线程走到这,可能重复resize()
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

8. 平常怎么解决这个线程不安全的问题?

  Java中有HashTable、Collections.synchronizedMap、以及ConcurrentHashMap可以实现线程安全的Map。

  HashTable是直接在操作方法上加synchronized关键字,锁住整个数组,粒度比较大;

  Collections.synchronizedMap是使用Collections集合工具的内部类,通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象,内部定义了一个对象锁,方法内通过对象锁实现;

  ConcurrentHashMap使用分段锁,降低了锁粒度,让并发度大大提高。

9. ConcurrentHashMap的分段锁的实现原理吗?

  ConcurrentHashMap成员变量使用volatile 修饰,免除了指令重排序,同时保证内存可见性,另外使用CAS操作和synchronized结合实现赋值操作,多线程操作只会锁住当前操作索引的节点。如下图,线程A锁住A节点所在链表,线程B锁住B节点所在链表,操作互不干涉。

10 . 链表转红黑树是链表长度达到阈值,这个阈值是多少?

  链表转红黑树的阈值是8,红黑树转链表阈值为6。

  为什么是8,不是16,32甚至是7 ?又为什么红黑树转链表的阈值是6,不是8了呢?

  因为经过计算,在hash函数设计合理的情况下,发生hash碰撞8次的几率为百万分之6,概率说话。。因为8够用了,至于为什么转回来是6,因为如果hash碰撞次数在8附近徘徊,会一直发生链表和红黑树的转化,为了预防这种情况的发生。

11. HashMap内部节点是有序的吗?

  是无序的,根据hash值随机插入。有序Map有LinkedHashMap 和 TreeMap。

   LinkedHashMap内部维护了一个单链表,有头尾节点,同时LinkedHashMap节点Entry内部除了继承HashMap的Node属性,还有before 和 after用于标识前置节点和后置节点。可以实现按插入的顺序或访问顺序排序。

/**
* The head (eldest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head; /**
* The tail (youngest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
//链接新加入的p节点到链表后端
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
tail = p;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
}
//LinkedHashMap的节点类
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}

  TreeMap是按照Key的自然顺序或者Comprator的顺序进行排序,内部是通过红黑树来实现。所以要么key所属的类实现Comparable接口,或者自定义一个实现了Comparator接口的比较器,传给TreeMap用户key的比较。

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