HashMap 的实现原理

Posted 2020-08-02 请叫我大表哥

　　hashMap用了一个名字为table的数组；还有若干个名字为entry的链表。看hashMap是如何应用这些数据结构的。用插 入<key,value>举例：hashMap首先会通过key得到其hashCode，具体的hash函数就不说了（因为没多大意义）；然 后把key的hashCode%table.length，就是拿hashCode模table数组大小，得到的余数就是key所在table数组中的下 标（实际不是key的下标，是entry类）；但这样做有个问题，可能不同key却有一样的hasdCode，所以求余后其必然会得到相同的下标，那如何 存储了？有两个办法，一种是利用开放地址法，就是说后来相同的hashCode去找先来hashCode所在下标的相邻下标。说的有点绕口，举个例子，比 如<1,2>已经存在table数组的31的位置上了，再来一个<101,102>，其通过哈希后说：我也应该在31的位置上， 但是table说，你后来，你再在31附近找个空位安置下吧。当然，具体怎么找，有规则的。另外一种方式就是链地址法，还是拿以上的例子 说，<101,102>来到时，发现31的位置已经被占了，这时table说：<1,2>，你带 下<101,102>；其实就是要<1,2>把<101,102>的引用存储了。但是<1,2>说：我 怎么存储<101,102>的引用了，我没位置呀。所以table说：我给你们每个壳(entry类)吧，把你们都封装了；于是就有了entry类。    

　　那hashMap是使用那种方式了。先分析下开放地址和链地址法的优缺点。开放地址法一般需要2倍实际数据大小的空间，因为要留下一定的空闲地址去存储相 同hashCode的<key,value>；并且查找相邻空闲地址也是一项比较费时间的任务；链地址法，就不需要2倍的空间（table数 组），但是需要存储额外的信息，比如next信息；总体来看，链地址法好点（关键是节省了查找相邻地址的时间），所以，hashMap用的是链地址法。    

　　还有问题，hashMap为什么用数组存储index（hashCode%table.length）了，而不用链表了？因为数组有固定大小限制，而链表 没有，而且map是没有限制大小的？这主要考虑了查找效率的问题。从前面的分析可以看到，因为key的hashCode%table.length直接做 为entry的下标，所以其查询key的速度很快，只要O(1)的时间；如果是链表，要一个一个的排查对比，需要O(N)的时间；这之间的效率，相差太远 了。所以，hashMap用了数组。    

　　最后一个问题，那数组的固定大小如何解决了？hashMap在每次插入数据前，会检查table数组的实际容量，如果实际容量>=初始容量，则把 table的初始容量扩为原来的2倍，这时，就需要一个一个复制原来的数据项了，这是比较费时的！所以，初始容量很重要。

1、hashmap的数据结构 
　　要知道hashmap是什么，首先要搞清楚它的数据结构，在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的 数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，hashmap也不例外。Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体（在数据结构中，一般称之为“链表散列 “），请看下图（横排表示数组，纵排表示数组元素【实际上是一个链表】）。 

 

从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构，当新建一个hashmap的时候，就会初始化一个数组。我们来看看java代码： 

/** 
  * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. 
  *  FIXME 这里需要注意这句话，至于原因后面会讲到 
  */  
transient Entry[] table;

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
        final K key;  
        V value;  
        final int hash;  
        Entry<K,V> next;  
..........  
}

　　上面的Entry就是数组中的元素，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。 

　　当我们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。 如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。从hashmap 中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。从这里我们可以想象得到，如果每个位置上的链表只有一个元素，那么hashmap的get效率将是最高的，但是理想总是美好的，现实总是有困难需要我们去克服，哈哈~ 

2、hash算法 　　

　　我们可以看到在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。 　　

　　所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样做的， 

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

　　当length=2^n时，hashcode & (length-1) == hashcode % length

　　首先算得key得hashcode值，然后跟数组的长度-1做一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方， 那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑问，为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap 的效率最高，我以2的4次方举例，来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。 

　　看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），减一之后就是二进制的1111，右边两组是数组长度为15，减一之后就是二进制的1110。两组的hashcode均为9(1001)和8(1000)，但是很明显，当它们和1110“与”的 时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！

 

　　所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得的index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。 

　　说到这里，我们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码可以得知是16，为什么是16，而不是15，也不是20呢，看到上面 annegu的解释之后我们就清楚了吧，显然是因为16是2的整数次幂的原因，在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞，而加快查询 的效率。

 　　所以，在存储大容量数据的时候，最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话，也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的，代码如下(HashMap的构造方法中)： 

// Find a power of 2 >= initialCapacity  
int capacity = 1;  
while (capacity < initialCapacity)   
   capacity <<= 1;

3、hashmap的resize 

　　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，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了， 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。 

　　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，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，所以如果我们已经预知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。 

4、key的hashcode与equals方法改写 

　　在第一部分hashmap的数据结构中，annegu就写了get方法的过程：首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通 过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。所以，hashcode与equals方法对于找到对应元素是两个关键方法。 

　　Hashmap的key可以是任何类型的对象，例如User这种对象，为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同，我们就需要改写 hashcode方法，比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来，那么只要user对象拥有相同id，那么他们的hashcode也能保持一致了，这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素，还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素，所以只改写了hashcode方法是不够的，equals方法也是需要改写滴~当然啦，按正常思维逻辑，equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义，例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。 

在改写equals方法的时候，需要满足以下三点： 
(1) 自反性：就是说a.equals(a)必须为true。 
(2) 对称性：就是说a.equals(b)=true的话，b.equals(a)也必须为true。 
(3) 传递性：就是说a.equals(b)=true，并且b.equals(c)=true的话，a.equals(c)也必须为true。 
通过改写key对象的equals和hashcode方法，我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。 

总结： 

　　本文主要描述了HashMap的结构，和hashmap中hash函数的实现，以及该实现的特性，同时描述了hashmap中resize带来性能消耗的根本原因，以及将普通的域模型对象作为key的基本要求。尤其是hash函数的实现，可以说是整个HashMap的精髓所在，只有真正理解了这个hash 函数，才可以说对HashMap有了一定的理解。