2019.6.27 《程序员小灰》HashMap总结

1.HashMap

HashMap用于存储键值对的集合，这些键值对分散存储在一个数组中。

1.put方法：需要一个哈希函数，来确定键值对插入的位置。可能会出现冲突！

怎么办？我们可以利用链表来解决，数组的每一个元素不止是一个键值对，也是一个链表的头结点。

2.Get方法：由于有冲突，同一位置可能匹配到多个Entry，这时候就需要顺着头结点，一个一个向下来查找。

3.默认的初始长度？为什么？

答：16。每次自动扩展或是手动初始化时，长度必须是2的幂

如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢？我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算：进行位运算，有如下的公式（Length是HashMap的长度）：

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

2.Rehash

hashMap的容量有限，经过多次元素插入，使得冲突逐渐提高，这是，我们进行扩展长度，即Resize

步骤：

1..高并发下，为什么HashMap可能会出现死锁？

假设一个hashMAp已经到了Resize的临界点，此时有两个线程AB,在同一时刻对HashMap进行put操作，链表可能会出现环形

此时在使用get,由于带有环形链表，所以程序会进入死循环！

为了杜绝这种情况的发生，我们通常使用另一个集合类ConcurentHashMap,这个集合兼顾了线程安全和性能。

3.如何判断链表有环？

方法一：深度遍历节点，记录下来，发现有重复的，即是有环

方法二：创建两个指针1和2（在java里就是两个对象引用），同时指向这个链表的头节点。然后开始一个大循环，在循环体中，让指针1每次向下移动一个节点，让指针2每次向下移动两个节点，然后比较两个指针指向的节点是否相同。如果相同，则判断出链表有环，如果不同，则继续下一次循环。

假设从链表头节点到入环点的距离是D，链表的环长是S。那么循环会进行S次（为什么是S次，有心的同学可以自己揣摩下），可以简单理解为O（N）。除了两个指针以外，没有使用任何额外存储空间，所以空间复杂度是O（1）。

4.引申问题：

Q1:判断两个单向链表是否相交，如果相交，求出交点。

 

Q2:在一个有环链表中，如何找出链表的入环点？

设置一个指针，走一圈，记录每个节点，出现重复的，即是入环点

5.什么是ConcurrentHashMap?

首先，HashMap不是线程安全的，在并发插入元素的时候，有可能出现带环链表，让下一次读操作出现死循环。

1.并发场景下，ConcurrentHaspMap是怎么保证线程安全的？怎么实现高性能读写？

想要避免HashMap的线程安全问题，可以改用HashTable或者Collections.synchronizedMap

但是两者性能都不高，无论是读还是写，它们都会给整个集合加锁，导致同一时间的其他操作为之阻塞。

这时候，兼顾安全和效率，concurrentHashMap应运而生

2.Segment

Segment本身就相当于一个HashMap对象。同HashMap一样，Segment包含一个HashEntry数组，数组中的每一个HashEntry既是一个键值对，也是一个链表的头节点。

可以说，ConcurrentHashMap是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。这样的二级结构，和数据库的水平拆分有些相似。

3.concurrentHashMap采用了锁分段技术，每一个segment就好比一个自治区，读写高度自治，segment之间互不影响。

Case1：不同Segment的并发写入：可以

Case2：同一Segment的一写一读：可以

Case3：同一Segment的并发写入：上锁，不能并发写入，会阻塞

4.concurrentHashMap的读写详细过程：

ConcurrentHashMap在对Key求Hash值的时候，为了实现Segment均匀分布，进行了两次Hash。

Get方法：

1.为输入的Key做Hash运算，得到hash值。

2.通过hash值，定位到对应的Segment对象

3.再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。

 

Put方法：

1.为输入的Key做Hash运算，得到hash值。

2.通过hash值，定位到对应的Segment对象

3.获取可重入锁

4.再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。

5.插入或覆盖HashEntry对象。

6.释放锁。

6.ConcurrentHashMap的Size方法

ConcurrentHashMap的Size方法是一个嵌套循环，大体逻辑如下：

1.遍历所有的Segment。

2.把Segment的元素数量累加起来。

3.把Segment的修改次数累加起来。

4.判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。如果大于，说明统计过程中有修改，重新统计，尝试次数+1；如果不是。说明没有修改，统计结束。

5.如果尝试次数超过阈值，则对每一个Segment加锁，再重新统计。

6.再次判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。由于已经加锁，次数一定和上次相等。

7.释放锁，统计结束。

 

为了尽量不锁住所有Segment，首先乐观地假设Size过程中不会有修改。当尝试一定次数，才无奈转为悲观锁，锁住所有Segment保证强一致性。