[转]HashMap详解
转自微信公众号 安琪拉的博客
1. HashMap的内部数据结构？
JDK1.8版本的，内部使用数组 + 链表 / 红黑树；数据结构如下图：
2. HashMap的数据插入原理吗？
1.判断数组是否为空，为空进行初始化;
2. 不为空，计算 k 的 hash 值，通过 (n - 1) & hash计算应当存放在数组中的下标 index ;
3. 查看table[index] 是否存在数据，没有数据就构造一个Node节点存放在 table[index] 中；
4. 存在数据，说明发生了hash冲突, 继续判断key是否相等，相等，用新的value替换原数据(onlyIfAbsent为false)；
5. 如果不相等，判断当前节点类型是不是树型节点，如果是树型节点，创建树型节点插入红黑树中；
6. 如果不是树型节点，创建普通Node加入链表中；判断链表长度是否大于 8， 大于的话链表转换为红黑树；
7. 插入完成之后判断当前节点数是否大于阈值，如果大于开始扩容为原数组的二倍。
3. HashMap的初始化，那HashMap怎么设定初始容量大小的吗？
一般如果new HashMap() 不传值，默认大小是16，负载因子是0.75， 如果自己传入初始大小k，初始化大小为 大于k的 2的整数次方，例如如果传10，大小为16。（补充说明:实现代码如下）
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; }
补充说明：下图是详细过程，算法就是让初始二进制分别右移1，2，4，8，16位，与自己异或，把高位第一个为1的数通过不断右移，把高位为1的后面全变为1，111111 + 1 = 1000000 = （符合大于50并且是2的整数次幂 ）
4. HashMap的哈希函数怎么设计的吗？
hash函数是先拿到通过key 的hashcode，是32位的int值，然后让hashcode的高16位和低16位进行异或操作。
这个也叫扰动函数，这么设计有二点原因：一定要尽可能降低hash碰撞，越分散越好；算法一定要尽可能高效，因为这是高频操作, 因此采用位运算；
5. 为什么采用hashcode的高16位和低16位异或能降低hash碰撞？hash函数能不能直接用key的hashcode？
因为 key.hashCode() 函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。int值范围为**-2147483648~2147483647**，前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，如果HashMap数组的初始大小才16，用之前需要对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。
源码中模运算就是把散列值和数组长度-1做一个"与"操作，位运算比%运算要快。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length); static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整数幂。因为这样（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。
10100101 11000100 00100101 & 00000000 00000000 00001111 ---------------------------------- 00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，如果正好让最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。
这时候 hash 函数（“扰动函数”）的价值就体现出来了，说到这里大家应该猜出来了。看下面这个图，
右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
最后我们来看一下Peter Lawley的一篇专栏文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一个实验：他随机选取了352个字符串，在他们散列值完全没有冲突的前提下，对它们做低位掩码，取数组下标。
结果显示，当HashMap数组长度为512的时候（），也就是用掩码取低9位的时候，在没有扰动函数的情况下，发生了103次碰撞，接近30%。而在使用了扰动函数之后只有92次碰撞。碰撞减少了将近10%。看来扰动函数确实还是有功效的。
另外Java1.8相比1.7做了调整，1.7做了四次移位和四次异或，但明显Java 8觉得扰动做一次就够了，做4次的话，多了可能边际效用也不大，所谓为了效率考虑就改成一次了。
下面是1.7的hash代码：
static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }
6. 1.8对hash函数做了优化，1.8还有别的优化吗？
1.8还有三点主要的优化：
1. 数组+链表改成了数组+链表或红黑树；
2.链表的插入方式从头插法改成了尾插法，简单说就是插入时，如果数组位置上已经有元素，1.7将新元素放到数组中，原始节点作为新节点的后继节点，1.8遍历链表，将元素放置到链表的最后；
3. 扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置，1.8采用更简单的判断逻辑，位置不变或索引+旧容量大小；
4. 在插入时，1.7先判断是否需要扩容，再插入，1.8先进行插入，插入完成再判断是否需要扩容；
这么优化的好处：
1. 防止发生hash冲突，链表长度过长，将时间复杂度由O(n)降为O(logn);
2. 因为1.7头插法扩容时，头插法会使链表发生反转，多线程环境下会产生环；
A线程在插入节点B，B线程也在插入，遇到容量不够开始扩容，重新hash，放置元素，采用头插法，后遍历到的B节点放入了头部，这样形成了环，如下图所示：
1.7的扩容调用transfer代码，如下所示：
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; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; //A线程如果执行到这一行挂起，B线程开始进行扩容 newTable[i] = e; e = next; } } }
3. 扩容的时候为什么1.8 不用重新hash就可以直接定位原节点在新数据的位置呢?
这是由于扩容是扩大为原数组大小的2倍，用于计算数组位置的掩码仅仅只是高位多了一个1，举个例子：
扩容前长度为16，用于计算 (n-1) & hash 的二进制n - 1为0000 1111， 扩容后为32后的二进制就高位多了1，============>为0001 1111。因为是& 运算，1和任何数 & 都是它本身，那就分二种情况，如下图：原数据hashcode高位第4位为0和高位为1的情况；
4. 第四位高位为0，重新hash数值不变，第四位为1，重新hash数值比原来大16（旧数组的容量）
7. HashMap是线程安全的吗？
不是线程安全的，在多线程环境下，1.7 会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题，1.8 中会有数据覆盖的问题。
以1.8为例，当A线程执行到下面代码第6行判断index位置为空后正好挂起，B线程开始执行第7 行，往index位置的写入节点数据，这时A线程恢复现场，执行赋值操作，就把A线程的数据给覆盖了；
还有第38行++size这个地方也会造成多线程同时扩容等问题。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //多线程执行到这里 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 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; if (++size > threshold) // 多个线程走到这，可能重复resize() resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
8. 平常怎么解决这个线程不安全的问题？
Java中有HashTable、Collections.synchronizedMap、以及ConcurrentHashMap可以实现线程安全的Map。
HashTable是直接在操作方法上加synchronized关键字，锁住整个数组，粒度比较大；
Collections.synchronizedMap是使用Collections集合工具的内部类，通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象，内部定义了一个对象锁，方法内通过对象锁实现；
ConcurrentHashMap使用分段锁，降低了锁粒度，让并发度大大提高。
9. ConcurrentHashMap的分段锁的实现原理吗？
ConcurrentHashMap成员变量使用volatile 修饰，免除了指令重排序，同时保证内存可见性，另外使用CAS操作和synchronized结合实现赋值操作，多线程操作只会锁住当前操作索引的节点。如下图，线程A锁住A节点所在链表，线程B锁住B节点所在链表，操作互不干涉。
10 . 链表转红黑树是链表长度达到阈值，这个阈值是多少？
链表转红黑树的阈值是8，红黑树转链表阈值为6。
为什么是8，不是16，32甚至是7 ？又为什么红黑树转链表的阈值是6，不是8了呢？
因为经过计算，在hash函数设计合理的情况下，发生hash碰撞8次的几率为百万分之6，概率说话。。因为8够用了，至于为什么转回来是6，因为如果hash碰撞次数在8附近徘徊，会一直发生链表和红黑树的转化，为了预防这种情况的发生。
11. HashMap内部节点是有序的吗？
是无序的，根据hash值随机插入。有序Map有LinkedHashMap 和 TreeMap。
LinkedHashMap内部维护了一个单链表，有头尾节点，同时LinkedHashMap节点Entry内部除了继承HashMap的Node属性，还有before 和 after用于标识前置节点和后置节点。可以实现按插入的顺序或访问顺序排序。
/** * The head (eldest) of the doubly linked list. */ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head; /** * The tail (youngest) of the doubly linked list. */ transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail; //链接新加入的p节点到链表后端 private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) { LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail; tail = p; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } } //LinkedHashMap的节点类 static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { super(hash, key, value, next); }
TreeMap是按照Key的自然顺序或者Comprator的顺序进行排序，内部是通过红黑树来实现。所以要么key所属的类实现Comparable接口，或者自定义一个实现了Comparator接口的比较器，传给TreeMap用户key的比较。
