HashMap底层原理

常见大厂面试题准备

HashMap底层原理？

面试题分析: HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

介绍

Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：

HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。
HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序

TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。

HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

map.put("name", "qixi");
1

系统将调用"name"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方 法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运 算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个 key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结 果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶 数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空 间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈
希桶数组 的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table） 占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。 从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进 行初始化，源码如下：

int threshold;
// 所能容纳的key-value对极限
final float loadFactor;
// 负载因子
int modCount;
int size;
1
2
3
4
5
6

首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold =length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况
下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。

1. 确定哈希桶数组索引位置
   不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。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，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现(方法一+方法二):

方法一：
static final int hash(Object key)
{ //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一
步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高
位参与运算
return (key == null) ? 0 :
(h = key.hashCode()) ^ (h >>>
16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int
length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没
有这个方法，但是实现原理一样的
return h & (length-1); //第
三步 取模运算
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

方法二非常巧妙，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。当length总是2的n次方时，h& (length1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

Hash冲突有什么解决方式

分析：先说出hash表的概念，再说出不同的解决方法，再之处各种方法的优缺点

哈希表：
哈希表的特点：关键字在表中位置和它自检存在一种确定的关系。
哈希函数：一般情况下，需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系，以（key）作为关键字为key的记录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。
hash：翻译为”散列表“，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度输出，该输出结果是散列值。这种转换是一种压缩映射，散列表的空间通常小鱼输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不能从散列表来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到固定长度的消息摘要函数。
hash冲突：就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了。就是说这个地方要挤一挤
啦。这就是所谓的hash冲突啦。

一：开放定址法
这种方法也称再散列法，其基本思想是：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：

Hi=（H（key）+di）% m i=1，2，…，n
1

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
• 二次探测再散列
• 伪随机探测再散列

二：再哈希法
这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：
Hi=RH1（key） i=1，2，…，k
当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=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。

三：链地址法
这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

四：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

开放散列表（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（perfecthash 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。