HashMap原理分析

简介

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端.

数组：数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
链表：链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表: 哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。.哈希表有多种不同的实现方法,其中hashmap使用的是链地址法，简单的说就是“链表的数组”,把hashcode相同的key用链表串联起来。
下面用一个例子直观感受下

简单的例子

HashMap<String,Integer> map=new HashMap<>();
map.put("水晶室女",1);
map.put("莉娜",2);
map.put("圣堂刺客",3);
map.put("幻影刺客",4);
map.put("幽鬼",5);
map.put("月之女祭司",6);
map.put("育母蜘蛛",7);
map.put("魅惑魔女",8);
map.put("复仇之魂",9);
map.put("卓尔游侠",10);
for(Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}

输入结果如下

月之女祭司: 6
莉娜: 2
幽鬼: 5
圣堂刺客: 3
魅惑魔女: 8
水晶室女: 1
育母蜘蛛: 7
幻影刺客: 4
复仇之魂: 9
卓尔游侠: 10

发现输入和我们输入的顺序并不一致,如果希望输入输出有序,我们接下来讨论.
debug代码,我们通过IDE来看下HashMap的大致结构。

可以看出来hashmap是一个数组结构,而且对于我们这个例子，数组长度是16.但是我们发现一个问题，我们输入的是10个英雄,这边居然只有8个,漏掉了幽鬼和复仇之魂。

仔细查看数据结构,都是这些键值对都是由HashMap中的Node构成的,而且这些Node有个属性叫Next,Next实际上也是Node对象，这不就是传说中的链表吗，原来幽鬼这条数据被放在了丽娜的next中,复仇之魂被放在了幻影刺客这条数据中。

存储结构

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。

有了刚才例子的直观认识,结合源代码（JDK1.8）,可知HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用来定位数组索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //链表的下一个node
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。之前Dota英雄例子里面,截图中“0，3，7，8，10，11，13，14”就是数组的下标,对于“幽鬼”和“复仇之魂”这两个key，就说明与之前key的hash值有碰撞.HashMap在每个数组元素上都一个链表结构，执行map.put(),当key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。
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;

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。刚刚例子中总共键值对数量是10<160.75，所以还不需要扩容。一般情况下,不用修改默认值。如果键值对数目超过了threshold，HashMap需要resize（扩容）,扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。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,红黑树的时间复杂度是O(logn),优于链表的O(n)，比JDK1.7更加高效。

确定哈希桶数组索引位置

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
}

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。

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值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，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

这个方法非常巧妙，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& (length-1)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。

下面举例说明下，n为table的长度。

HashMap的put方法

判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

扩容方法

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
     int oldCapacity = oldTable.length;         
     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
       threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
         return;
     }
  
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
 }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

void transfer(Entry[] newTable) {
     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
     int newCapacity = newTable.length;
     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
         if (e != null) {
             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
             do {
                 Entry<K,V> next = e.next;
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
                e.next = newTable[i]; //标记[1]
                newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
            } while (e != null);
        }
    }
}

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2，所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

下面我们看下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置

HashMap和其它一些常用Map

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：

下面针对各个实现类的特点做一些说明：

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。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了（因为HashCode（）方法得到的值可能不同,具体可以参考这篇文章）

线程安全

众所周知,HashMap是线程不安全的集合类。并发的多线程使用场景中使用HashMap可能造成死循环。现在在多线程环境中，推荐使用ConcrrentHashMap,它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。相比于 HashTable 和用同步包装器包装的 HashMap（Collections.synchronizedMap(new HashMap())），ConcurrentHashMap 拥有更高的并发性.ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面：

用分离锁实现多个线程间的更深层次的共享访问。(锁的粒度只到segement)
用 HashEntery 对象的不变性来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求。
通过对同一个 Volatile 变量的写 / 读访问，协调不同线程间读 / 写操作的内存可见性。
关于ConcurrentHashMap,这里吧详细讨论,以后有空做个总结，可以参考这篇文章