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厉害了！把 HashMap 剖析的只剩渣了！

Java核心技术  · 公众号  ·  · 2021-03-15 11:00

正文

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前言

HashMap是一个非常重要的集合，日常使用也非常的频繁，同时也是面试重点。本文并不打算讲解基础的使用api，而是深入HashMap的底层，讲解关于HashMap的重点知识。需要读者对散列表和HashMap有一定的认识。

HashMap本质上是一个散列表，那么就离不开散列表的三大问题：散列函数、哈希冲突、扩容方案；同时作为一个数据结构，必须考虑多线程并发访问的问题，也就是线程安全。这四大重点则为学习HashMap的重点，也是HashMap设计的重点。

HashMap属于Map集合体系的一部分，同时继承了Serializable接口可以被序列化，继承了Cloneable接口可以被复制。他的的继承结构如下：

img

HashMap并不是全能的，对于一些特殊的情景下的需求官方拓展了一些其他的类来满足，如线程安全的ConcurrentHashMap、记录插入顺序的LinkHashMap、给key排序的TreeMap等。

文章内容主要讲解四大重点：散列函数、哈希冲突、扩容方案、线程安全，再补充关键的源码分析和相关的问题。

本文所有内容如若未特殊说明，均为JDK1.8版本。

哈希函数

哈希函数的目标是计算key在数组中的下标。判断一个哈希函数的标准是：散列是否均匀、计算是否简单。

HashMap哈希函数的步骤：

  1. 对key对象的hashcode进行扰动
  2. 通过取模求得数组下标

扰动是为了让hashcode的随机性更高，第二步取模就不会让所以的key都聚集在一起，提高散列均匀度。扰动可以看到hash()方法： 

static final int hash(Object key) {
    int h;
    // 获取到key的hashcode，在高低位异或运算
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

也就是低16位是和高16位进行异或，高16位保持不变。一般的数组长度都会比较短，取模运算中只有低位参与散列；高位与低位进行异或，让高位也得以参与散列运算，使得散列更加均匀。具体运算如下图（图中为了方便采用8位进行演示，32位同理）：

img

对hashcode扰动之后需要对结果进行取模。HashMap在jdk1.8并不是简单使用%进行取模，而是采用了另外一种更加高性能的方法。HashMap控制数组长度为2的整数次幂，好处是对hashcode进行求余运算和让hashcode与数组长度-1进行位与运算是相同的效果。如下图：

img

但位与运算的效率却比求余高得多，从而提升了性能。在扩容运算中也利用到了此特性，后面会讲。取模运算的源码看到putVal()方法，该方法在put()方法中被调用： 

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    ...
    // 与数组长度-1进行位与运算，得到下标
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        ...
}

完整的hash计算过程可以参考下图：

img

上面我们提到HashMap的数组长度为2的整数次幂，那么HashMap是如何控制数组的长度为2的整数次幂的？修改数组长度有两种情况：

  1. 初始化时指定的长度
  2. 扩容时的长度增量

先看第一种情况。默认情况下，如未在HashMap构造器中指定长度，则初始长度为16。16是一个较为合适的经验值，他是2的整数次幂，同时太小会频繁触发扩容、太大会浪费空间。如果指定一个非2的整数次幂，会自动转化成大于该指定数的最小2的整数次幂。如指定6则转化为8，指定11则转化为16。结合源码来分析，当我们初始化指定一个非2的整数次幂长度时，HashMap会调用tableSizeFor()方法： 

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    ...
    this.loadFactor = loadFactor;
    // 这里调用了tableSizeFor方法
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

static final int tableSizeFor(int cap) {
    // 注意这里必须减一
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n = MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

tableSizeFor()方法的看起来很复杂，作用是使得最高位1后续的所有位都变为1，最后再+1则得到刚好大于initialCapacity的最小2的整数次幂数。如下图（这里使用了8位进行模拟，32位也是同理）：

img

那为什么必须要对cap进行-1之后再进行运算呢？如果指定的数刚好是2的整数次幂，如果没有-1结果会变成比他大两倍的数，如下： 

00100 --高位1之后全变1--> 00111 --加1---> 01000

第二种改变数组长度的情况是扩容。HashMap每次扩容的大小都是原来的两倍，控制了数组大小一定是2的整数次幂，相关源码如下： 

final Node[] resize() {
    ...
    if ((newCap = oldCap <                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 设置为原来的两倍
            newThr = oldThr <    ...
}

小结

  1. HashMap通过高16位与低16位进行异或运算来让高位参与散列，提高散列效果；
  2. HashMap控制数组的长度为2的整数次幂来简化取模运算，提高性能；
  3. HashMap通过控制初始化的数组长度为2的整数次幂、扩容为原来的2倍来控制数组长度一定为2的整数次幂。

哈希冲突解决方案

再优秀的hash算法永远无法避免出现hash冲突。hash冲突指的是两个不同的key经过hash计算之后得到的数组下标是相同的。解决hash冲突的方式很多，如开放定址法、再哈希法、公共溢出表法、链地址法。HashMap采用的是链地址法，jdk1.8之后还增加了红黑树的优化，如下图：

img

出现冲突后会在当前节点形成链表，而当链表过长之后，会自动转化成红黑树提高查找效率。红黑树是一个查找效率很高的数据结构，时间复杂度为O(logN)，但红黑树只有在数据量较大时才能发挥它的优势。关于红黑树的转化，HashMap做了以下限制。

  • 当链表的长度>=8且数组长度>=64时，会把链表转化成红黑树。
  • 当链表长度>=8，但数组长度<64时，会优先进行扩容，而不是转化成红黑树。
  • 当红黑树节点数<=6，自动转化成链表。

那就有了以下问题：

为什么需要数组长度到64才会转化红黑树？

当数组长度较短时，如16，链表长度达到8已经是占用了最大限度的50%，意味着负载已经快要达到上限，此时如果转化成红黑树，之后的扩容又会再一次把红黑树拆分平均到新的数组中，这样非但没有带来性能的好处，反而会降低性能。所以在数组长度低于64时，优先进行扩容。

为什么要大于等于8转化为红黑树，而不是7或9？

树节点的比普通节点更大，在链表较短时红黑树并未能明显体现性能优势，反而会浪费空间，在链表较短是采用链表而不是红黑树。在理论数学计算中（装载因子=0.75），链表的长度到达8的概率是百万分之一；把7作为分水岭，大于7转化为红黑树，小于7转化为链表。红黑树的出现是为了在某些极端的情况下，抗住大量的hash冲突，正常情况下使用链表是更加合适的。

注意，红黑树在jdk1.8之后出现的，jdk1.7采用的是数组+链表模式。

小结

  1. HashMap采用链地址法，当发生冲突时会转化为链表，当链表过长会转化为红黑树提高效率。
  2. HashMap对红黑树进行了限制，让红黑树只有在极少数极端情况下进行抗压。

扩容方案

当HashMap中的数据越来越多，那么发生hash冲突的概率也就会越来越高，通过数组扩容可以利用空间换时间，保持查找效率在常数时间复杂度。那什么时候进行扩容？由HashMap的一个关键参数控制：装载因子。

装载因子=HashMap中节点数/数组长度，他是一个比例值。当HashMap中节点数到达装载因子这个比例时，就会触发扩容；也就是说，装载因子控制了当前数组能够承载的节点数的阈值。如数组长度是16，装载因子是0.75，那么可容纳的节点数是16*0.75=12。装载因子的数值大小需要仔细权衡。装载因子越大，数组利用率越高，同时发生哈希冲突的概率也就越高；装载因子越小，数组利用率降低，但发生哈希冲突的概率也降低了。所以装载因子的大小需要权衡空间与时间之间的关系。在理论计算中，0.75是一个比较合适的数值，大于0.75哈希冲突的概率呈指数级别上升，而小于0.75冲突减少并不明显。HashMap中的装载因子的默认大小是0.75，没有特殊要求的情况下，不建议修改他的值。

那么在到达阈值之后，HashMap是如何进行扩容的呢？HashMap会把数组长度扩展为原来的两倍，再把旧数组的数据迁移到新的数组，而HashMap针对迁移做了优化：使用HashMap数组长度是2的整数次幂的特点，以一种更高效率的方式完成数据迁移。

JDK1.7之前的数据迁移比较简单，就是遍历所有的节点，把所有的节点依次通过hash函数计算新的下标，再插入到新数组的链表中。这样会有两个缺点：1、每个节点都需要进行一次求余计算；2、插入到新的数组时候采用的是头插入法，在多线程环境下会形成链表环。jdk1.8之后进行了优化，原因在于他控制数组的长度始终是2的整数次幂，每次扩展数组都是原来的2倍，带来的好处是key在新的数组的hash结果只有两种：在原来的位置，或者在原来位置+原数组长度。具体为什么我们可以看下图：

img

从图中我们可以看到，在新数组中的hash结果，仅仅取决于高一位的数值。如果高一位是0，那么计算结果就是在原位置，而如果是1，则加上原数组的长度即可。这样我们只需要判断一个节点的高一位是1 or 0就可以得到他在新数组的位置，而不需要重复hash计算。HashMap把每个链表拆分成两个链表，对应原位置或原位置+原数组长度，再分别插入到新的数组中，保留原来的节点顺序，如下：

img

小结

  1. 装载因子决定了HashMap扩容的阈值，需要权衡时间与空间，一般情况下保持0.75不作改动；
  2. HashMap扩容机制结合了数组长度为2的整数次幂的特点，以一种更高的效率完成数据迁移，同时避免头插法造成链表环。

线程安全

HashMap作为一个集合，主要功能则为CRUD，也就是增删查改数据，那么就肯定涉及到多线程并发访问数据的情况。并发产生的问题，需要我们特别关注。

HashMap并不是线程安全的，在多线程的情况下无法保证数据的一致性。举个例子：HashMap下标2的位置为null，线程A需要将节点X插入下标2的位置，在判断是否为null之后，线程被挂起；此时线程B把新的节点Y插入到下标2的位置；恢复线程A，节点X会直接插入到下标2，覆盖节点Y，导致数据丢失，如下图：

jdk1.7及以前扩容时采用的是头插法，这种方式插入速度快，但在多线程环境下会造成链表环，而链表环会在下一次插入时找不到链表尾而发生死循环。

那如果结果数据一致性问题呢？解决这个问题有三个方案：

  • 采用Hashtable
  • 调用Collections.synchronizeMap()方法来让HashMap具有多线程能力
  • 采用ConcurrentHashMap

前两个方案的思路是相似的，均是每个方法中，对整个对象进行上锁。Hashtable是老一代的集合框架，很多的设计均以及落后，他在每一个方法中均加上了synchronize关键字保证线程安全。 

// Hashtable
public synchronized V get(Object key) {...}
public synchronized V put(K key, V value) {...}
public synchronized V remove(Object key) {...}
public synchronized V replace(K key, V value) {...}
...

第二种方法是返回一个SynchronizedMap对象，这个对象默认每个方法会锁住整个对象。如下源码：

img

这里的mutex是什么呢？直接看到构造器： 

final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
SynchronizedMap(Map m) {
    this.m = Objects.requireNonNull(m);
    // 默认为本对象
    mutex = this;
}
SynchronizedMap(Map m, Object mutex) {
    this.m = m;
    this.mutex = mutex;
}

可以看到默认锁的就是本身，效果和Hashtable其实是一样的。这种简单粗暴锁整个对象的方式造成的后果是：

  • 锁是非常重量级的，会严重影响性能。
  • 同一时间只能有一个线程进行读写，限制了并发效率。

ConcurrentHashMap的设计就是为了解决此问题。他通过降低锁粒度+CAS的方式来提高效率。简单来说，ConcurrentHashMap锁的并不是整个对象，而是一个数组的一个节点，那么其他线程访问数组其他节点是不会互相影响，极大提高了并发效率；同时ConcurrentHashMap读操作并不需要获取锁，如下图：

img

关于ConcurrentHashMap和Hashtable的更多内容，限于篇幅，我会在另一篇文章讲解。

那么，使用了上述的三种解决方案是不是绝对线程安全？先观察下面的代码： 

ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("abc","123");

Thread1:
if (map.containsKey("abc")){
    String s = map.get("abc");
}

Thread2:
map.remove("abc");

当Thread1调用containsKey之后释放锁，Thread2获得锁并把“abc”移除再释放锁，这个时候Thread1读取到的s就是一个null了，也就出现了问题了。所以ConcurrentHashMap类或者Collections.synchronizeMap()方法或者Hashtable都只能在一定的限度上保证线程安全，而无法保证绝对线程安全。

关于线程安全，还有一个fast-fail问题，即快速失败。当使用HashMap的迭代器遍历HashMap时，如果此时HashMap发生了结构性改变，如插入新数据、移除数据、扩容等，那么Iteractor会抛出fast-fail异常，防止出现并发异常，在一定限度上保证了线程安全。如下源码： 

final Node nextNode() {
    ...
    if (modCount != expectedModCount)
        throw new ConcurrentModificationException();
   ...
}

创建Iteractor对象时会记录HashMap的modCount变量，每当HashMap发生结构性改变时，modCount会加1。在迭代时判断HashMap的modCount和自己保存的expectedModCount是否一致即可判断是否发生了结构性改变。

fast-fail异常只能当做遍历时的一种安全保证，而不能当做多线程并发访问HashMap的手段。若有并发需求，还是需要使用上述的三种方法。







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