HashMap以及hash冲突知识

HashMap主要是用数组来存储数据的，咱们都知道它会对key进行哈希运算，哈系运算会有重复的哈希值，对于哈希值的冲突，HashMap采用链表来解决的。
HashMap是线程不安全的，若是被多个线程共享的操做，将会引起不可预知的问题，据sun的说法，在扩容时，会引发链表的闭环，在get元素时，就会无限循环，后果是cpu100%。

Open addressing和Chaining（也称外部拉链法）是两种不一样的解决hash冲突的策略。当多个不一样的key被映射到相同的slot时，chaining方式采用链表保存全部的value。而Open addressing则尝试在该slot的邻近位置查找，直到找到对应的value或者空闲的slot， 这个过程被称做probing。常见的probing策略有Linear probing（线性探测），Quadratic probing（二次探测）和Double hashing（双重hash）。

Chaining

      在分析open addressing策略以前，首先简单介绍一下大多数的Java 核心集合类采用的chaining策略，以便比较。 java.util.HashMap有一个Entry[]类型的成员变量table，其每一个非null元素都是一个单向链表的表头。

• put()：若是存在hash冲突，那么对应的table元素的链表长度会大于1。
• get()：须要对链表进行遍历，在遍历的过程当中不只要判断key的hash值是否相等，还要判断key是否相等或者equals。
• 对于put()和get()操做，若是其参数key为null，那么HashMap会有些特别的优化。

      Chaining策略的主要缺点是须要经过Entry保存key，value以及指向链表下个节点的引用（Map.Entry就有四个成员变量），这意味着更多的内存使用（尤为是当key，value自己使用的内存很小时，额外使用的内存所占的比例就显得比较大）。此外链表对CPU的高速缓存不太友好。

Open Addressing

Linear probing （线性探测、线性再哈希）

      两次查找位置的间隔为一固定值，即每次查找时在原slot位置的基础上增长一个固定值（一般为1），例如：P = (P + 1) mod SLOT_LENGTH。其最大的优势在于计算速度快，另外对CPU高速缓存更友好。其缺点也很是明显：

      假设key1，key2，key3的hash code都相同而且key1被映射到slot(p)，那么在计算key2的映射位置时须要查找slot(p), slot(p+1)，计算key3的映射位置时须要查找slot(p), slot(p+1)，slot(p+2)。也就是说对于致使hash冲突的全部key，在probing过程当中会重复查找之前已经查找过的位置，这种现象被称为clustering（汇集）。

Quadratic probing （二次探测、非线性再哈希）

      两次查找位置的间隔线性增加，例如P(i) = (P + c1*i + c2*i*i) mod SLOT_LENGTH，其中c1和c2为常量且c2不为0（若是为0，那么降级为Linear probing）。 Quadratic probing的各方面性能介于Linear probing和Double hashing之间。

Double hashing （双重哈希）
       两次查找位置的间隔为一固定值，可是该值经过另一个hash算法生成，例如P = (P + INCREMENT(key)) mod SLOT_LENGTH，其中INCREMENT即另一个hash算法。如下是个简单的例子：

      H(key) = key mod 10
      INCREMENT(key) = 1 + (key mod 7)
      P(15): H(15) = 5;
      P(35): H(35) = 5, 与P(15)冲突，所以须要进行probe，位置是 (5 + INCREMENT(35)) mod 10 = 6
      P(25): H(25) = 5, 与P(15)冲突，所以须要进行probe，位置是 (5 + INCREMENT(25)) mod 10 = 0

      P(75): H(75) = 5, 与P(15)冲突，所以须要进行probe，位置是 (5 + INCREMENT(75)) mod 10 = 1

      从以上例子能够看出，跟Linear probing相比，减小了重复查找的次数。

Load Factor

      基于open addressing的哈希表的性能对其load factor属性值很是敏感。若是该值超过0.7 (Trove maps/sets的默认load factor是0.5)，那么性能会降低的很是明显。因为hash冲突致使的probing次数跟(loadFactor) / (1 - loadFactor)成正比。当loadFactor为1时，若是哈希表中的空闲slot很是少，那么可能会致使probing的次数很是大。

Open addressing in gnu.trove.THashMap

      GNU Trove (http://trove4j.sourceforge.net/) 是一个Java 集合类库。在某些场景下，Trove集合类库提供了更好的性能，并且内存使用更少。如下是Trove中跟open addressing相关的几个特性：

• Trove maps/sets没有使用chaining解决hash冲突，而是使用了open addressing。
• 跟chaining相比，open addressing对hash算法的要求更高。经过TObjectHashingStrategy 接口， Trove支持定制hash算法（例如不但愿使用String或者数组的默认hash算法）。
• Trove提供的maps/sets的capaicity属性必定是质数，这有助于减小hash冲突。
• 跟java.util.HashSet不一样，Trove sets没有使用maps，所以不须要额外分配value的引用。

      跟java.util.HashMap相比，gnu.trove.THashMap没有Entry[] table之类的成员变量，而是分别经过Object[] _set，V[] _values直接保存key和value。在逻辑上，Object[] _set中的每一个元素都有三种状态：

• FREE：该slot目前空闲；
• REMOVED：该slot以前被使用过，可是目前数据已被移除；
• OCCUPIED：该slot目前被使用中；