精进之路之HashMap

HashMap本质的核心就是“数组+链表”，数组对于访问速度很快，而链表的优点在于插入速度快，HashMap集两者于一身。

提到HashMap，咱们不得不提各个版本对于HashMap的不一样。本文中先从1.6版本谈起，分别从结构，hash，扩容等几方面展开来看。在具体讨论以前，咱们先了解下HashMap的结构：

JDK1.6之结构：

 从图中咱们能够看到一个hashmap就是一个数组结构，当新建一个hashmap的时候，就会初始化一个数组。咱们来看看java代码：

 

/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 * 表,根据须要调整大小。长度必须是2的幂
 */
transient Entry[] table;

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
 final K key; //当前的key
 V value;//当前的value
 Entry<K,V> next;//下一个元素
 final int hash;// hash值

 /**
 * Creates new entry.
 */
 Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
 value = v;
 next = n;
 key = k;
 hash = h;
 }
......

}

上面的Entry就是数组中的元素，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。        当咱们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值获得这个元素在数组中的位置（即下标），而后就能够把这个元素放到对应的位置中了。
若是这个元素所在的位子上已经存放有其余元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最早加入的放在链尾。
从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，而后经过key的equals方法在对应位置的链表中找到须要的元素。
从这里咱们能够想象获得，若是每一个位置上的链表只有一个元素，那么hashmap的get效率将是最高的。

JDK1.6之hash算法：
咱们能够看到在hashmap中要找到某个元素，须要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。
前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，因此咱们固然但愿这个hashmap里面的元素位置尽可能的分布均匀些，尽可能使得每一个位置上的元素数量只有一个，
那么当咱们用hash算法求得这个位置的时候，立刻就能够知道对应位置的元素就是咱们要的，而不用再去遍历链表。 
因此咱们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来讲是比较均匀的。
可是，“模”运算的消耗仍是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样作的，
/**
 * Returns index for hash code h.
 */
static int indexFor(int h, int length) {
 return h & (length-1);
}

首先算得key得hashcode值，而后跟数组的长度-1作一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。
好比数组的长度是2的4次方，那么hashcode就会和2的4次方-1作“与”运算。
不少人都有这个疑问，为何hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap的效率最高，
我以2的4次方举例，来解释一下为何数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。         看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，可是很明显，当它们和1110“与”的时候，
产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就须要遍历这个链表，
获得8或者9，这样就下降了查询的效率。同时，咱们也能够发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，
那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费至关大，
更糟的是这种状况中，数组可使用的位置比数组长度小了不少，这意味着进一步增长了碰撞的概率，减慢了查询的效率！
 

 因此说，当数组长度为2的n次幂的时候，不一样的key算得得index相同的概率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的概率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
          说到这里，咱们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码能够得知是16，为何是16，而不是15，也不是20呢，看到上面annegu的解释以后咱们就清楚了吧，显然是由于16是2的整数次幂的缘由，在小数据量的状况下16比15和20更能减小key之间的碰撞，而加快查询的效率。

因此，在存储大容量数据的时候，最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话，也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的，代码以下(HashMap的构造方法中)：

// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
 capacity <<= 1;

JDK1.6之resize（默认扩充为原来的两倍）：

/**
 * Rehashes the contents of this map into a new array with a
 * larger capacity. This method is called automatically when the
 * number of keys in this map reaches its threshold.
 *
 * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
 * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
 * This has the effect of preventing future calls.
 *
 * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
 * must be greater than current capacity unless current
 * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
 * is irrelevant).
 */

void resize(int newCapacity) {
 Entry[] oldTable = table;
 int oldCapacity = oldTable.length;
 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 return;
 }

 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
 transfer(newTable);//转换新表
 table = newTable;
 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}

/**
 * Transfers all entries from current table to newTable.
 */
void transfer(Entry[] newTable) {
 Entry[] src = table;//扩容前
 int newCapacity = newTable.length;
 for (int j = 0; j < src.length; j++) {//进行老entry遍历 
 Entry<K,V> e = src[j];
 if (e != null) {
 src[j] = null;
 do {
 Entry<K,V> next = e.next;
 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
 e.next = newTable[i];
 newTable[i] = e;
 e = next;
 } while (e != null);
 }
 }
}       
当hashmap中的元素愈来愈多的时候，碰撞的概率也就愈来愈高（由于数组的长度是固定的），
因此为了提升查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操做也会出如今ArrayList中，
因此这是一个通用的操做，不少人对它的性能表示过怀疑，不过想一想咱们的“均摊”原理，就释然了，
而在hashmap数组扩容以后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须从新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
         
那么hashmap何时进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，
也就是说，默认状况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，而后从新计算每一个元素在数组中的位置，
而这是一个很是消耗性能的操做，因此若是咱们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数可以有效的提升hashmap的性能。好比说，咱们有1000个元素new
HashMap(1000), 可是理论上来说new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即便是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 可是new 
HashMap(1024)还不是更合适的，由于0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 
1000, 咱们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。

1.7

• 加入了jdk.map.althashing.threshold这个jdk的参数用来控制是否在扩容时使用String类型的新hash算法。
• 把1.6的构造方法中对表的初始化挪到了put方法中。
• 1.6中的tranfer方法对旧表的节点进行置null操做（存在多线程问题），1.7中去掉了。

1.8

hashmap有了重大更新，其内部实现采用了红黑树，entry链表长度超过阈值8，就会转为树结构，性能有了较大提高。

ConcurrentHashMap一样进行了巨大更新，放弃使用以前的分区锁，而是使用CAS原子操做来提供修改树节点的原子操做，其锁的粒度实际是节点，

故性能比之前有了很多的提高。和hashmap同样采用树结构，可是树的根节点是不同的，也就是数组节点不同。

 

注意： resize 发生在大于等于临界值，而不仅仅是大于临界值，如下代码为例：当前size先进性了自增1操做,故size=threshold 时，便会发生resize()

 

 注：本文摘自、整理以下文章，感谢原做者的倾心分享：http://www.iteye.com/topic/539465

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