HashMap的工作原理

有很多 Java 开发者都在使用HashMap，HashMap是一种简单易用，且功能强大的数据结构。但是有多少开发者知道HashMap的底层原理呢？这些天，为了深入理解HashMap这一基础数据结构的底层原理，我阅读了大量的源码(包括 Java 7 和 Java 8)。在这篇文章中，我将解释HashMap的具体实现，展示它在 Java 8 中新的改变，讨论HashMap的性能、内存以及已知的问题。

内部存储方式

Java 的HashMap类实现了Map<K,V>接口，该接口的只要方法有：

• V put(K key, V value)

• V get(K key, V value)

• V remove(K key, V value)

• Boolean containsKey(Object key)

HashMap使用内部类Entry<K, V>存储数据，该类存储了简单的键值对，以及另外的两个数据：

• 另一个Entry类的引用。这样HashMap可以用单向链表的形式存储Entry实例。
• key的哈希值。存储这个哈希值可以避免每次HashMap需要这个值的时候都重新计算一次

这里给出 Java 7 中Entry的实现：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;
…
}

HashMap在以Entry对象为基本元素的单链表中保存数据（也被称作桶(buckets)，或者箱(bins)），这些链表被连接到一个Entry数组中，这个内部数组的默认容量是16。

上图展示了一个HashMap对象的内部存储结构，可以看到，数组的元素是可以为空的。每一个Entry对象可以由链表和其他的Entry对象相连。

key的哈希值相同的Entry对象会被放到同一个桶中，然而，key的哈希值不同的Entry对象，也可能出现在一个桶中。

当用户调用put(K key, V value)或者get(Object key)方法时，这些方法首先会计算Entry对象所在桶的索引，然后，遍历桶中的链表，以key为依据来查找需要的Entry对象（使用key的equal()方法比较）。

使用get()时，如果Entry对象存在，返回的是Entry对象的value属性。

使用put()时，如果Entry对象存在，则更新原有的值；若不存在，则创建新的Entry对象，并将该对象加在对应链表的开头。

桶的索引由以下三步产生：

• 首先，生成key的哈希码
• 然后，rehashes上一步获得的哈希码，避免key的哈希函数产生的哈希值分布不均匀，而导致许多对象被放到同一个桶中
• 将rehashes得到的值，与桶数组的长度（减一）做位掩码运算，这样就可以确保得到的索引不会比桶数组的长度大，可以把这一步看作是经过位运算优化的模运算。

这里给出 Java 7和 Java 8中，关于索引处理的源码：

// the "rehash" function in JAVA 7 that takes the hashcode of the key
static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// the "rehash" function in JAVA 8 that directly takes the key
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
// the function that returns the index from the rehashed hash
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length - 1);
}

为了保证高效，桶数组的长度会被设置为 2 的幂次，让我们看看这是为什么。

假设数组的长度是 17，那么用来做掩码的值也就是 16，16 的二进制表示为b0...010000，这样的话，由 16 做掩码产生的索引只可能是 0 或者 16。这也就意味着，长度为 17 的数组，只有索引为 0 和 16 的两个桶会被用到，显然这样并不高效。

如果数组的长度是 2 的幂次，比如 16，那么计算索引的表达式就是h & 15，15的二进制表示为b0...001111，这样前面的表达式的结构就可以是[0, 15]中的任何一个值，每一个桶都可能会被用到。例如

• h = 925，它的二进制表示为b0...011 1011 1000，计算得到的索引也就是b1000 = 8
• h = 1576，二进制表示为b0...110 0010 1000，索引为b1000 = 8
• h = 12356146，二进制表示为b0...1011 1100 1000 1010 0011 0010，索引为0010 = 2
• h = 59843，二进制表示为b0...1110 1001 1100 0011，索引为0011 = 3

这就是数组长度为 2 的幂次的原因，这种机制对开发者是透明的，如果开发者创建大小为 37 的HashMap，哈希表中桶数组的大小会自动设置为大于 37 的 2 的幂次，也就是 64。

自动扩容

在得到了索引之后，相应的函数(get、put、remove)会遍历索引对应的链表，查找对于传入的key，是否存在一条对应的数据。然而，如果不改进，这样的机制可能会导致性能问题，因为为了查找一条数据是否存在，需要遍历整个链表。假设桶数组的长度是默认的 16，你需要存储 2 百万个值，最好的情况下，每个链表需要存储 125000 条数据，所以，每次调用get()、put()和remove()函数，都需要遍历 125000 个值。为了避免这种情况，HashMap会对桶数组自动扩容，以保证链表比较短。

当你使用以下构造方法创建HashMap时，你需要指定初始容量和负载因子：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

如果你不指定参数，默认的初始容量是 16，负载因子是 0.75，初始容量指的是桶数组的大小。

每当你使用put()方法将一条数据放入哈希表中时，该方法会检查此时是否需要增加桶数组的长度，所以，哈希表需要存储以下两个数据：

• 哈希表的大小(size)：也就是当前哈希表中存储的总的数据的个数，每当一条数据被添加或者删除的时候，这个值都会更新。
• 门限(threshold)：该值等于桶数组的长度和负载因子的乘积，桶数组每次扩容之后，该值都会刷新。

在添加一个新的键值对之前，put(...)方法会检查size是否大于threshold，若是，将重新生成一个两倍于之前大小的桶数组。因为桶数组的大小改变了，计算索引值的函数(hash(key) & (sizeOfArray - 1))也就变了。所以扩容数组将桶的数量增加了一倍，之后，所有数据会被重新分配到这些桶中(包括旧的和新生成的)。

扩容操作的目的是减小链表的长度，这样可以使put()、remove()和get()方法时间效率保持较高的水准。扩容之后，key的哈希码相同的数据将会被放到同一个桶中，但是，哈希码不同数据，扩容之前可能在同一个桶中，扩容之后可能就不在同一个桶里面了。

上图展示了桶数组扩容前后的变化。在扩容之前，要得到Entry E，需要遍历一个长度为 5 的链表；扩容之后，只需要遍历长度为 2 的链表就可以了，get()方法的速度快了两倍。

==注意：==哈希表只会增加桶数组的大小，并没有提供减小它的方法。

线程安全

如果你之前了解过HashMap，你一定知道它不是线程安全的，这是为什么呢？假设你有一个写线程，该线程只负责往哈希表中放入数据，还有一个读线程，它只负责从哈希表中读数据，这种方式会有什么问题呢？

在扩容期间，如果一个线程尝试读或者写数据，哈希表可能会使用旧的索引值，扩容完成之后，就找不到该数据对应的新桶是哪个了。

更坏的情况是，当两个线程同时写入数据，而put()方法同一时间被调用了 2 次，而这两次调用都触发了扩容操作。或者，每个线程会同时修改链表，某一个链表可能会最终变成一个循环链表，如果你尝试从循环链表里面获取数据，get()方法将进入死循环。

HashTable是一种线程安全的实现，可以避免以上情况，但是在HashTable中，增删改查的方法都被设置成了同步方法，大大减低了执行效率。例如，线程 1 调用get(key1)；线程 2 调用get(key2)；线程 3 调用get(key3)，同一时间只有一个线程可以执行，然而它们并不冲突，是可以同时获取数据的。

一个更好的线程安全的哈希表实现在 Java 5中出现：ConcurrentHashMap。在该数据结构中，只有桶被设置为同步结构，所以只要数据不在同一个桶中，且没有执行扩容操作，不同的线程就可以同时使用get()、remove()或者put()方法操作数据。在多线程的应用中，使用ConcurrentHashMap是更好的选择。

Key的不变性

为什么说字符串和整型很适合做哈希表的key呢？因为它们是不变的！如果你选择了自己实现的类作为哈希表的key，并且没有将该类设置成不变的，你可能会丢失哈希表中的数据。

请看以下用例：

• 你有一个key，它拥有一个成员变量 “1”
• 你将由该key组成的数据放入了哈希表
• 哈希表由这个key(“1”)的哈希码生成了一个哈希值
• 哈希表存储了新创建的数据
• 之后，你将key的该成员变量的值改为了 “2”
• 这个key的哈希值也将随之改变，但是哈希表并不知道这一变化（哈希表还是存储的之前的值）
• 你尝试通过修之后的key获取数据
• 哈希表通过你给的key(“2”)计算了新的哈希值，然后去寻找该数据
  • 第一种情况：因为你修改了key，哈希表在错误的桶中查找该数据，然后没有找到
  • 第二种情况：很幸运，修改之后的key和之前的key生成了一样的索引，找到了之前的桶。但是，在查找key的时候，首先需要比较哈希值，然后调用equals()方法做比较。由于被你修改的key的哈希值和之前（存储在表中的）的哈希值不一样，同样也找不到数据

这里有一个具体的例子，我在哈希表中放了两个键值对，我修改了第一个key，然后去取这两个值，结构只取到了第二个，第一个在哈希表中丢失了：

public class MutableKeyTest {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        class MyKey {
            Integer i;
 
            public void setI(Integer i) {
                this.i = i;
            }
 
            public MyKey(Integer i) {
                this.i = i;
            }
 
            @Override
            public int hashCode() {
                return i;
            }
 
            @Override
            public boolean equals(Object obj) {
                if (obj instanceof MyKey) {
                    return i.equals(((MyKey) obj).i);
                } else
                    return false;
            }
 
        }
 
        Map<MyKey, String> myMap = new HashMap<>();
        MyKey key1 = new MyKey(1);
        MyKey key2 = new MyKey(2);
 
        myMap.put(key1, "test " + 1);
        myMap.put(key2, "test " + 2);
 
        // modifying key1
        key1.setI(3);
 
        String test1 = myMap.get(key1);
        String test2 = myMap.get(key2);
 
        System.out.println("test1= " + test1 + " test2=" + test2);
 
    }
 
}

上面代码的输出为：“test1 = null test2 = test 2”，不出意料，哈希表使用修改之后的key1找不到之前的字符串了。

Java 8 中的改进

在Java 8 中，HashMap的内部表示改变了很多，事实上，Java 7 中的实现用了一千行代码，而 Java 8 中的实现用了两千行。除了链表，我上面讲的大部分都没有问题。在 Java 8 中，桶数组依然存在，但是被用来存储Node对象，Node中存储的信息和Entry中一样，所以他们依然是链表：

这里给出 Java 8 中Node的部分实现：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
     final int hash;
     final K key;
     V value;
     Node<K,V> next;

所以，和 Java 7 中不同的到底是什么呢？那就是，Node可以被拓展成TreeNode。TreeNode是红黑树的结点，其中存储了很多的信息，以确保红黑树可以在O(log(n))的时间复杂度内增加、删除或者查询一个元素。

这里给出TreeNode中存储的全部数据，以供参考

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    final int hash; // inherited from Node<K,V>
    final K key; // inherited from Node<K,V>
    V value; // inherited from Node<K,V>
    Node<K,V> next; // inherited from Node<K,V>
    Entry<K,V> before, after;// inherited from LinkedHashMap.Entry<K,V>
    TreeNode<K,V> parent;
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;
    boolean red;
    ...
}

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它的内部机制保证在添加或删除结点的过程中，它的高度始终是log(n)。使用红黑树的主要好处就是，当很多数据在同一个桶中的时候，查找一个结点的时间为O(log(n))，倘若使用链表的话，会花费O(n)的时间。

如你所见，红黑树需要更多的空间（我们会在下一个部分讨论这个）。

为了兼容，内部桶数组会同时包含链表结点Node和红黑树结点TreeNode，Oracle 决定根据以下规则同时使用两个数据结构：

• 如果同一个桶中的结点数大于 8，链表就会转化为红黑树。
• 如果桶中的结点数小于 6，红黑树就会退化为链表。
  
  上图中表示了 Java 8 中，桶数组中同时包含红黑树(0)和链表(1, 2, 3)的情况，因为 0 号桶中的结点数已经大于 8 了，所以它转变成了红黑树。

内存开销

Java 7

使用HashMap是需要耗费内存的，Java 7 中，键值对存储在Entry中，每个Entry对象含有以下数据：

• 下一个结点的引用(reference)
• 预先计算的哈希（整型）
• key的引用
• value的引用

而且，Java 7 中使用内部数组存储Entry对象，假设 Java 7 中的HashMap包含 N 个元素，它的内部数组的长度为CAPACITY，那么额外的内存消耗大概是：
$$sizeOf(int)\ast N+sizeOf(reference)\ast (3\ast N+C)$$
其中：

• 整形的长度为 4 字节
• 引用(reference)的长度可能和 JVM/OS/Processor 有关，通常是 4 字节

也就是说，内存开销通常是$16 * N + 4 * CAPACITY $

值得注意的是：在自动扩容之后，内部数组的长度是刚好大于 N 的 2 的幂次。

值得一提：在 Java 7 之后，HashMap采用懒加载机制，也就是说，即便你初始化了一个HashMap，其内部数组也要等到第一次调用put()方法的时候才会分配内存。

Java 8

在 Java 8 的实现中，内存分配变得有些复杂了，因为一个Node对象可能存有和Entry对象一样的数据，而当它是TreeNode对象时，就会多出 6 个引用和一个布尔类型。

如果哈希表所有的结点都是链表结点(Node)，那么在 Java 8 中的内存消耗和 Java 7 中是一样的。

如果所有的结点都是红黑树结点(TreeNode)，那么 Java 8 中的内存消耗变为：
$$N\ast sizeOf(int)+N\ast sizeOf(boolean)+sizeOf(reference)\ast (9\ast N+CAPACITY)$$
对于大多数标准的 JVM，以上表达式等于 $44\ast N+4\ast CAPACITY$ 个字节。

性能问题

倾斜的HashMap和平衡的HashMap

在最好的情况下，get()方法和put()方法的时间复杂度是O(1)，但是如果不注意key的哈希函数，你调用put()方法和get()方法可能会很慢。好的性能依赖于数据的均匀分布，如果所使用的key使用一个糟糕的哈希函数，你构造的哈希表中的数据就会倾斜分布（无论你的桶数组有多大），所有需要遍历长链表的put()和get()方法都会很慢。最坏的情况下（大多数数据都分布到了同一个桶中），时间复杂度可能是O(n)。

下面给出可视化的例子，下图一为倾斜的哈希表，图二为平衡的哈希表。

这种情况下，对于倾斜的哈希表，get()/put()方法在操作 0 号桶的时候耗时较多，取得Entry K需要遍历 6 条数据。

这样平衡度较好的哈希表中，取得Entry K只需要遍历 3 条数据，所有的桶保存的数据量都大致相等。区别就在于key的哈希码生成函数，它决定了数据在各个桶中的分布。

这里有一个极端的例子，我写了一个哈希函数，把所有的数据都放到同一个桶中，然后在哈希表中放入两百万条数据：

public class Test {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        class MyKey {
            Integer i;
            public MyKey(Integer i){
                this.i =i;
            }
 
            @Override
            public int hashCode() {
                return 1;
            }
 
            @Override
            public boolean equals(Object obj) {
            …
            }
 
        }
        Date begin = new Date();
        Map <MyKey,String> myMap= new HashMap<>(2_500_000,1);
        for (int i=0;i<2_000_000;i++){
            myMap.put( new MyKey(i), "test "+i);
        }
 
        Date end = new Date();
        System.out.println("Duration (ms) "+ (end.getTime()-begin.getTime()));
    }
}

在我的机器上(i5-2500k @ 3.6Ghz)，跑了 45 分钟都没有结束（45 分钟之后我把程序停掉了）。

现在，我将上面的哈希函数改为下面这个，其他代码不变

@Override
public int hashCode() {
    int key = 2097152 - 1;
    return key + 2097152 * i;
}

之需要 46 秒就完成了，性能提升显而易见，下面的哈希函数将数据更均匀的分配到不同的桶中，所以put()方法更快了。

当我只用以下哈希函数时，它可以产生分布更均匀的哈希码

@Override
public int hashCode() {
	return i;
}

现在只需要 2 秒。

我希望你能够意思到哈希函数的重要性，倘若在 Java 7 中做以上测试，前两个例子的表现会更差（因为 Java 7 中put()方法的时间复杂度时O(n)，而 Java 8 中是O(log(n))。

当使用哈希表时，你需要为你的key寻找一个能将数据尽可能均匀分布到各个桶中的哈希函数，应该尽量避免哈希碰撞。字符串类型就很适合做key，因为它的哈希函数很好，整型也是一个不错的选择，因为它的哈希码就是它自己的值。

扩容开销

如果你需要存储大量数据，你应该在创建哈希表的时候指定其容量为你期望的大小。

如果你不指明初始容量，哈希表就会使用默认的容量 16，默认的负载因子 0.75。前 11 次 put() 会很快，但是第 12(16 * 0.75) 次调用的时候，就需要重建一个大小为 32 的内部数组(包含与数组项相关的链表或红黑树)，接下来的 13 到 23 次调用会很快，但是到了第 24(32 * 0.75) 次时，又得重新分配一个两倍大小的数组，内部的扩容操作将在第48次、96次、192次调用put()方法时发生。桶数量较小时，重新分配可能很快，但是当桶数量多起来的时候，重新分配数组可能会需要几秒到几分钟不等。如果一开始就指定好了初始容量，就可以避免这些耗时的扩容操作。

但是这也有一个弊病：如果你将初始化容量设置为一个很大的值，例如 2 的 18 次方，但是你只使用其中的 2 的 16 次个桶，就会浪费大量的内存（这个例子中浪费了 2 的 30 次方个字节）。

总结

对于简单的使用，你可能不需要了解HashMap的工作原理，因为你察觉不到O(1)、O(n)和O(log(n))之间的区别，但是理解所用的数据结构的底层原理总归是有好处的。另外，对于 Java 开发者，这些都是经典的面试问题。

当数据很多的时候，知道工作原理以及哈希函数的重要性就很有必要了。

希望本文可以帮你更深入地理解HashMap的实现。

原文链接：How does a HashMap work in JAVA | Coding Geek (coding-geek.com)