JDK成長記7：3張圖搞懂HashMap底層原理！

HashMap基本原理和優缺點

HashMap基本原理和優缺點

一句話講， HashMap底層數據結構，JDK1.7數組+單向鏈表、JDK1.8數組+單向鏈表+紅黑樹。

HashMap的3個底層原理

HashMap的3個底層原理

在看過了ArrayList、LinkedList的底層源碼后，相信你對閱讀JDK源碼已經輕車熟路了。除了List很多時候你使用最多的還有Map和Set。接下來我將用三張圖和你一起來探索下HashMap的底層核心原理到底有哪些？

這一節我們就不一步一步帶着大家看源碼，直接通過3張源碼原理圖，給大家講解HashMap原理圖。有了之前的經驗，相信你應該有能力自己看懂原理和自己畫圖了。

首先你應該知道HashMap的核心方法之一就是put。我們帶着如下幾個問題來看下圖：

• • hash值計算的算法是什么？就是key.hashCode()嗎？
  • 默認情況下，put第一個元素時候容量大小是多少？擴容閾值又是多少？
  • hash尋址如何進行的？

如上圖所示，put方法調用了putVal方法，之后主要脈絡是：

1. 第一步調用了hash方法計算hash值。
2. 第二步計算容量和擴容
3. 第三步創建元素

如何計算hash值？

計算hash值的算法就在第一步，如圖所示，對key值進行hashCode()后，對hashCode的值進行無符號右移16位和hashCode值進行了異或操作。為什么這么做呢？其實涉及了很多數學知識，簡單的說就是盡可能讓高16和低16位參與運算，可以減少hash值的沖突（數據結構算法課中可能叫散列碰撞）。

默認容量和擴容閾值是多少？

如上圖所示，很明顯第二步回調用resize方法，獲取到默認容量為16，這個16在源碼里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由於默認擴容因子是0.75，所以兩者相乘就是擴容大小閾值16*0.75=12。之后就分配了一個大小為16的Node[]數組，作為Key-Value對存放的數據結構。

最后一問題是，如何進行hash尋址的？

hash尋址其實就在數組中找一個位置的意思。用的算法其實也很簡單，就是用數組大小和hash值進行n-1&hash運算，這個操作和對hash取模很類似，只不過這樣效率更高而已。hash尋址后，就得到了一個位置，可以把key-value的Node元素放入到之前創建好的Node[]數組中了。

HashMap另外3個底層原理

HashMap另外3個底層原理

當你了解了上面的三個原理后，你還需要掌握如下幾個問題:

• hash值如果計算的相同該怎么解決沖突？
• HashMap擴容后怎么進行rehash的？
• 指定大小的HashMap，擴容閾值算法是什么？

還是老規矩，看如下圖：

• hash值如果計算的相同該怎么解決沖突？

當hash值計算一致，比如當hash值都是1100時，Key-Value對的Node節點還有一個next指針，會以單鏈表的形式，將沖突的節點掛在數組同樣位置。這就是數據結構中所提到解決hash 的沖突方法之一：單鏈法。當然還有探測法+rehash法有興趣的人可以回顧《數據結構和算法》相關書籍。

但是當hash沖突嚴重的時候，單鏈法會造成原理鏈接過長，導致HashMap性能下降，因為鏈表需要逐個遍歷性能很差。所以JDK1.8對hash沖突的算法進行了優化。當鏈表節點數達到8個的時候，會自動轉換為紅黑樹，自平衡的一種二叉樹，有很多特點，比如區分紅和黑節點等，具體大家可以看小灰算法圖解。紅黑樹的遍歷效率是O(logn)肯定比單鏈表的O(n)要好很多。

總結一句話就是，hash沖突使用單鏈表法+紅黑樹來解決的。

• HashMap擴容后怎么進行rehash的？

上面的圖，核心脈絡是四步，源碼具體的就不粘出來了。當put一個之后，map的size達到擴容閾值12，就會觸發rehash。你可以看到如下具體思路：

1. 新的數組容量為原來的2倍，比如16-32

2. 新的擴容閾值也是原來的2倍，比如12->24

3. 為新數組分配了空間newTab,原數組oldTab不為空，需要進行rehash操作

4. rehash有3種情況，數組位置如果有值，進行rehash。（這一步是rehash核心中的核心）有如下三種情況：

情況1:如果數組位置只有一個值：使用新的容量進行rehash，即e.hash & (newCap - 1)

情況2:如果數組位置有鏈表，根據 e.hash & oldCap == 0進行判斷，結果為0的使用原位置，否則使用index + oldCap位置,放入元素形成新鏈表，這里不會和情況1新的容量進行rehash與運算了，index + oldCap這樣更省性能。

情況3：如果數組位置有紅黑樹，根據split方法，同樣根據 e.hash & oldCap == 0進行樹節點個數統計，如果個數小於6，將樹的結果恢復為普通Node，否則使用index + oldCap，調整紅黑樹位置，這里不會和新的容量進行rehash與運算了，index + oldCap這樣更省性能。

你有興趣的話，可以分別畫一下這三種情況的圖。這里給大家一個圖，假設都出發了以上三種情況結果如下所示：

上面的圖，核心脈絡是四步，源碼具體的就不粘出來了。當put一個之后，map的size達到擴容閾值12，就會觸發rehash。你可以看到如下具體思路：

1. 新的數組容量為原來的2倍，比如16-32

2. 新的擴容閾值也是原來的2倍，比如12->24

3. 為新數組分配了空間newTab,原數組oldTab不為空，需要進行rehash操作

4. rehash有3種情況，數組位置如果有值，進行rehash。（這一步是rehash核心中的核心）有如下三種情況：

情況1:如果數組位置只有一個值：使用新的容量進行rehash，即e.hash & (newCap - 1)

情況2:如果數組位置有鏈表，根據 e.hash & oldCap == 0進行判斷，結果為0的使用原位置，否則使用index + oldCap位置,放入元素形成新鏈表，這里不會和情況1新的容量進行rehash與運算了，index + oldCap這樣更省性能。

情況3：如果數組位置有紅黑樹，根據split方法，同樣根據 e.hash & oldCap == 0進行樹節點個數統計，如果個數小於6，將樹的結果恢復為普通Node，否則使用index + oldCap，調整紅黑樹位置，這里不會和新的容量進行rehash與運算了，index + oldCap這樣更省性能。

你有興趣的話，可以分別畫一下這三種情況的圖。這里給大家一個圖，假設都出發了以上三種情況結果如下所示：

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

上面源碼核心脈絡，3個if主要是校驗了一堆，沒做什么事情，之后賦值了擴容因子，不傳遞使用默認值0.75，擴容閾值threshold通過tableSizeFor(initialCapacity);進行計算。注意這里只是計算了擴容閾值，沒有初始化數組。代碼如下：

static final int tableSizeFor(int cap) {
   int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

竟然不是大小*擴容因子？

n |= n >>> 1這句話，是在干什么？n |= n >>> 1等價於n = n | n >>>1; 而|表示位運算中的或，n>>>1表示無符號右移1位。遇到這種情況，之前你應該學到了，如果碰見復雜邏輯和算法方法就是畫圖或者舉例子。這里你就可以舉個例子：假設現在指定的容量大小是100,n=cap-1=99，那么計算過程應該如下：

n是int類型，java中一般是4個字節，32位。所以99的二進制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 0011。

最后n+1=128，方法返回，賦值給threshold=128。再次注意這里只是計算了擴容閾值，沒有初始化數組。

為什么這么做呢？一句話，為了提高hash尋址和擴容計算的的效率。

因為無論擴容計算還是尋址計算，都是二進制的位運算，效率很快。另外之前你還記得取余(%)操作中如果除數是2的冪次方則等同於與其除數減一的與(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。這個前提條件是除數是2的冪次方。

你可以再回顧下resize代碼，看看指定了map容量，第一次put會發生什么。會將擴容閾值threshold，這樣在第一次put的時候就會調用newCap = oldThr;使得創建一個容量為threshold的數組，之后從而會計算新的擴容閾值newThr為newCap*0.75=128*0.75=96。也就是說map到了96個元素就會進行擴容。

JDK1.7 HashMap死循環問題？

JDK1.7 HashMap死循環問題？

1. 在JDK1.8引入紅黑樹之前,JDK1.7由於只有單向鏈表解決hash沖突，除了遍歷性能可能會慢，還有幾率在多線程同時擴容，rehash的時候發生死循環問題，造成cpu100%。雖然把hashMap用到多線程很不合理，但是有時候面試總會考這么刁鑽的問題。面試圈有時候還是比較復雜的。。。

   造成死循環的這個問題，過程比較復雜，這一節可能講不完了。這里給大家拋磚引玉下。

   造成死循環的核心脈絡有如下幾步：

   1、首先原位置得有hash沖突，比如鏈表元素有4個。

   2、之后需要有2個線程，同時添加元素，均滿足擴容條件，進行擴容

   3、一個線程剛剛進行了rehash操作，之后另一個線程開始rehash操作，會形成環向鏈表。

   4、get操作時候發生無限死循環，cpu可能達到100%

   如下圖：

金句甜點

金句甜點

除了今天知識，技能的成長，給大家帶來一個金句甜點，結束我今天的分享：堅持的三個秘訣之一目標化。

堅持的秘訣除了上一節提到的視覺化，第二個秘訣就是目標化。顧名思義，就是需要給自己定立一個目標。這里要提到的是你的目標不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，給自己定了一個目標，每天5組，每次10個俯卧撐，你看到自己胖的身形或者海報，很有刺激，結果開始前兩天非常厲害，干勁十足，特別奧利給。但是第三天，你想到要50個俯卧撐，你就不想起床，就算起來，可能也會把自己撅死過去......其實你的目標不要一下子定的太大，要從微習慣開始，比如我媳婦從來沒有做過俯卧撐，就讓她每天從1個開始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一開始其實從習慣開始，先變成習慣，再開始慢慢加量。量太大養不成習慣，量小才能養成習慣。很容易做到才能養成，你想想是不是這個道理？

所以，堅持的第二個秘訣就是定一個目標，可以通過小量目標，養成微習慣。比如每天你可以讀五分鍾書或者5分鍾成長記，不要多，我想超過你也會睡着了的.....

最后，大家可以在閱讀完源碼后，在茶余飯后的時候問問同事或同學，你也可以分享下，講給他聽聽。

歡迎大家在評論區留言和我交流。

（聲明：JDK源碼成長記基於JDK 1.8版本，部分章節會提到舊版本特點）

本文由博客群發一文多發等運營工具平台 OpenWrite 發布