Hashmap的实现原理

Posted 2021-04-24 一起写程序

 

问题1）hashmap的实现原理？（Hashmap的数据结构）

HashMap的实现原理是hash函数（hashing/散列），通过put(key,value)和get(key,value)插入值和取出值。

取出值和放入值的过程就叫做散列法（哈希函数）

index == HashCode(key) / (length-1)，数组中存储entry对象，entry对象存储key和value（hash/next）

get方法同理。

 

HashMap的存储结构：初始化时候是长度为16的数组。数组存放了entry类对象，entry类的

HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干。

 

Entry对象的属性：

staticclass Entryimplements Map.Entry

{

        final Kkey;     //  key key不能变。

        Vvalue;       // 值

        Entrynext;       // next 指针

        finalint hash;    // 计算出来的hash 值 （hashCode值）

        ...//More code goes here

}  

 

问题2）当put或get的hashCode相同时候？

Put方法中hashCode值相同

HashMap使用数组和链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。

这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。

Get方法中hashCode值相同

根据hashCode找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象

 

问题3）如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？存储空间不足时候？

默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

 

问题4）重新调整HashMap大小存在什么问题？

HashMap非线程安全。

当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。

问题5）为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？ 

String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。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。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。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，这样就能提高HashMap的性能。

1.  我们可以使用自定义的对象作为键吗？ 这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。

问题6）我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？

这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。

 

问题7）hashmap的初始化长度是多少？为什么这样规定？为什么每次扩展的空间必须是2的幂次？

1，初始化的长度是16

2，为了减少冲突，

问题8）如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢（减少冲突）？

我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算。如何进行位运算呢？

有如下的公式（Length是HashMap的长度）：

index=  HashCode（Key） &  （Length - 1） 

下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程：

1.计算book的hashcode，结果为十进制的3029737，二进制的101110001110101110 1001。

2.假定HashMap长度是默认的16，计算Length-1的结果为十进制的15，二进制的1111。

3.把以上两个结果做与运算，101110001110101110 1001 & 1111 =1001，十进制是9，所以 index=9。

可以说，Hash算法最终得到的index结果，完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。

例子：

假设HashMap的长度是10，重复刚才的运算步骤：

                           

单独看这个结果，表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode  101110001110101110 1011 ：

让我们再换一个HashCode 101110001110101110 1111 试试  ：

是的，虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1，但是运算的结果都是1001。也就是说，当HashMap长度为10的时候，有些index结果的出现几率会更大，而有些index结果永远不会出现（比如0111）！

这样，显然不符合Hash算法均匀分布的原则。

反观长度16或者其他2的幂，Length-1的值是所有二进制位全为1，这种情况下，index的结果等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。

问题8）为什么hashmap在高并发情况下会死锁？

问题9）在Java8中对hashmap做了那些优化？