笔记--HashMap相关

最新推荐文章于 2024-04-15 09:00:47 发布

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分类专栏： Java知识总结文章标签： hashmap java

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1.HashMap底层实现原理是什么？
   HashMap由数组+链表组成，JDK8中新增了红黑树，当链表长度达到8(默认阈值)时，链表转化成红黑树，链表过长对性能有很大的影响。
   //HashMap初始化长度
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1<<4;//位运算，1左移四位是16
   //HashMap最大长度
   static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30;//1073741824
   //默认加载因子（扩容因子）
   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
   //链表转化成红黑树的阈值
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
   //红黑树转化成链表的阈值
   static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
   //最小树容量
   static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

PS:HashMap构造时可以指定默认初始大小和负载因子，

   经典面试题：
   1.JDK8中HashMap扩容时做了哪些优化？
       JDK8在hashmap扩容时不再重新计算每个元素的哈希值，而是通过高位运算（e.hash & oldCap）来判定元素是否需要移动。
       例如：
           key1.hash = 10 0000 1010;
           key2.hash = 10 0001 0001;
           oldCap = 16 0001 0000;(oldCap就是扩容前table.length)
           key1.hash & oldCap的高一位为0，扩容时元素下标不变；
           key1.hash & oldCap的高一位为1，扩容时元素下标=原下标+原数组长度。
           PS:与运算，有0则0，全1则1。
       且JDK8新增元素采用的是尾插法（尾部正序插入），而JDK7是头部插入（头部倒序插入），JDK8有效的避免了JDK7在扩容时的死循环和数据丢失的问题，但是仍然存在数据覆盖的问题，这也就是HashMap线程不安全的一部分原因。

   2.加载因子为什么是0.75？
       加载因子是来判断什么时候进行扩容。
       当加载因子设置比较大时，扩容发生的频率比较低且占用的空间会比较小，但这样的话发生hash冲突的几率就会增大，因此需要更复杂的数据结构去存储数据，这样对元素的操作时间增加，运行效率会降低；
       当加载因子设置较小的时候，会发生频繁的扩容且占用空间增大，此时hash冲突的可能性就比较小，操作性能会提高

3.当有哈希冲突时，HashMap是如何查找并确认元素的？
当哈希冲突时需要通过判断 key 值是否相等，才能确认此元素是不是我们想要的元素。

   4.HashMap源码中有哪些重要的方法？
       查询、新增和数据扩容
       查询：查询时先比较key的hashcode然后去比较key值，将对应的value值返回；

       public V get(Object key) {
   Node<K,V> e;
   return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
   }

       final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
   (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
   //判断第一个节点是否是需要的值
   if (first.hash == hash && // always check first node
   ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
   return first;
   //如果下一个节点不为空
   if ((e = first.next) != null) {
       //判断是否是红黑树结构-是的话走树的查找方法
   if (first instanceof TreeNode)
   return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
   //循环，hash相等且key相等
   do {
   if (e.hash == hash &&
   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
   return e;
   } while ((e = e.next) != null);
   }
   }
   return null;
   }

       新增：
       public V put(K key, V value) {
   return putVal(hash(key), key, value, false, true);
   }

   final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
   //如果链表为空则创建链表
   if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
   n = (tab = resize()).length;
   //根据key的hash值计算要插入的数组索引i，如果tab[i] == null，则直接插入
   if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
   tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
   else {
   Node<K,V> e; K k;
   //如果key已存在，覆盖原值
   if (p.hash == hash &&
   ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
   e = p;
   else if (p instanceof TreeNode)
       //红黑树插入树节点
   e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
   else {
       //链表结构训话插入，放在链表的尾部（JDK7是插入链表头部）
   for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
   if ((e = p.next) == null) {
   p.next = newNode(hash, key, value, null);
   if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
       //判断转化成红黑树还是扩容
   treeifyBin(tab, hash);
   break;
   }
   if (e.hash == hash &&
   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
   break;
   p = e;
   }
   }
   if (e != null) { // existing mapping for key
   V oldValue = e.value;
   if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
   e.value = value;
   afterNodeAccess(e);
   return oldValue;
   }
   }
   ++modCount;
   //判断是否需要扩容
   if (++size > threshold)
   resize();
   afterNodeInsertion(evict);
   return null;
   }

       final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { 
           int n, index; Node<K,V> e;
           //当整个map中元素个数小于64时，只是进行扩容
   if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) 
   resize(); 
   else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { 
   TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; 
   do { 
   TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); 
   if (tl == null) 
   hd = p;
   else { 
   p.prev = tl; 
   tl.next = p; 
   } 
   tl = p; 
   } while ((e = e.next) != null); 
   if ((tab[index] = hd) != null) 
   hd.treeify(tab); 
   } 
   }

   数据扩容：
   final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;//扩容前的阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
   //如果已经达到最大容量，只将阈值设置成Integer.MAX_VALUES，返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果扩容后newCap未达到最大容量且oldCap大于初始大小16
//将阈值变为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1;
}
//如果oldCap大于代表初始化时用的是HashMap的有参构造
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {//HashMap的默认构造
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
   Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//判断原数据不为空，开始将数据转移到新table里面
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//如果只有一个链表
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
   //红黑树操作
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
   //链表复制，JDK8扩容优化
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//&运算，如果高一位为0，保持原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//否则，新索引=原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//将索引放到哈希桶里面
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}

   5.Hashmap是如何导致死循环的？
   JDK7为例
   线程1->put(key(3))
   线程2->put(key(7))

   void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
       int newCapacity = newTable.length;
       for (Entry<K,V> e : table) {
           while(null != e) {
               Entry<K,V> next = e.next; //假设线程1执行到这里，丢失了CPU使用权
               if (rehash) {
                   e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
               }
               int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
               e.next = newTable[i];
               newTable[i] = e;
               e = next;
           }
       }
   }

当线程1执行到”Entry<K,V> next = e.next;“时，此时e = key(3),e.next = key(7)，然后此时CPU使用权被线程2夺取，然后线程2重新rehash，链表顺序被反转，由key(3)->key(7)变成了key(7)->key(3)，此时线程1再次获取CPU使用权，接着执行代码，newTalbe[i]=e把key(3)的next设置为key(7)，而下次循环时查询到key(7)的next元素为key(3)，于是就形成了key(3)和key(7)的循环引用，因此导致了死循环发生。

6.为什么HashMap线程不安全？
https://blog.youkuaiyun.com/swpu_ocean/article/details/88917958
小结：
HashMap并发的情况下本身就不是线程安全的，建议使用ConcurrentHashMap