HashMap夺命14问，你能坚持到第几问？

柔情只为你懂 2023-09-26 15:57 136阅读 0赞

#### 1、HashMap的底层数据结构是什么？ ####

在JDK1.7中和JDK1.8中有所区别：

在JDK1.7中，由”数组+链表“组成，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。

在JDK1.8中，有“数组+链表+红黑树”组成。当链表过长，则会严重影响HashMap的性能，红黑树搜索时间复杂度是O(logn)，而链表是O(n)。因此，JDK1.8对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树，链表和红黑树在达到一定条件会进行转换：

*  当链表超过8且数组长度(数据总量)超过64才会转为红黑树
 *  将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间。

![dc0ad4c54fe7c5e1842c8538f635e2ae.png][]

#### 2、说一下HashMap的特点 ####

*  hashmap存取是无序的
 *  键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
 *  键位置是唯一的，底层的数据结构是控制键的
 *  jdk1.8前数据结构是：链表+数组jdk1.8之后是：数组+链表+红黑树
 *  阈值（边界值）>8并且数组长度大于64，才将链表转换成红黑树，变成红黑树的目的是提高搜索速度，高效查询

#### 3、解决hash冲突的办法有哪些?HashMap用的哪种？ ####

解决Hash冲突方法有：开放定址法、再哈希法、链地址法（HashMap中常见的拉链法）、简历公共溢出区。HashMap中采用的是链地址法。

*  开放定址法也称为再散列法，基本思想就是，如果p=H(key)出现冲突时，则以p为基础，再次hash，p1=H(p)，如果p1再次出现冲突，则以p1为基础，以此类推，直到找到一个不冲突的哈希地址pi。因此开放定址法所需要的hash表的长度要大于等于所需要存放的元素，而且因为存在再次hash，所以只能在删除的节点上做标记，而不能真正删除节点
 *  再哈希法（双重散列，多重散列），提供多个不同的hash函数，R1=H1(key1)发生冲突时，再计算R2=H2（key1），直到没有冲突为止。这样做虽然不易产生堆集，但增加了计算的时间。
 *  链地址法（拉链法），将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行，链表法适用于经常进行插入和删除的情况。
 *  建立公共溢出区，将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区

注意开放定址法和再哈希法的区别是

*  开放定址法只能使用同一种hash函数进行再次hash，再哈希法可以调用多种不同的hash函数进行再次hash

#### 4、为什么要在数组长度大于64之后，链表才会进化为红黑树 ####

在数组比较小时如果出现红黑树结构，反而会降低效率，而红黑树需要进行左旋右旋，变色，这些操作来保持平衡，同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些，总之是为了加快搜索速度，提高性能

JDK1.8以前HashMap的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大量的元素都存放在同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，此时HashMap就相当于单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就从O（1）退化成O（n），完全失去了它的优势，为了解决此种情况，JDK1.8中引入了红黑树（查找的时间复杂度为O（logn））来优化这种问题

#### 5、为什么加载因子设置为0.75，初始化临界值是12？ ####

HashMap中的threshold是HashMap所能容纳键值对的最大值。计算公式为length\*LoadFactory。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数也越大

loadFactory越趋近于1，那么数组中存放的数据（entry也就越来越多），数据也就越密集，也就会有更多的链表长度处于更长的数值，我们的查询效率就会越低，当我们添加数据，产生hash冲突的概率也会更高

默认的loadFactory是0.75，loadFactory越小，越趋近于0，数组中个存放的数据(entry)也就越少，表现得更加稀疏

![4b1dfe95480dd2a9faa2dc75d4343279.png][]

0.75是对空间和时间效率的一种平衡选择

如果负载因子小一些比如是0.4，那么初始长度16\*0.4=6，数组占满6个空间就进行扩容，很多空间可能元素很少甚至没有元素，会造成大量的空间被浪费

如果负载因子大一些比如是0.9，这样会导致扩容之前查找元素的效率非常低

loadfactory设置为0.75是经过多重计算检验得到的可靠值，可以最大程度的减少rehash的次数，避免过多的性能消耗

#### 6、哈希表底层采用何种算法计算hash值？还有哪些算法可以计算出hash值？ ####

hashCode方法是Object中的方法，所有的类都可以对其进行使用，首先底层通过调用hashCode方法生成初始hash值h1，然后将h1无符号右移16位得到h2，之后将h1与h2进行按位异或（^）运算得到最终hash值h3，之后将h3与(length-1)进行按位与（&）运算得到hash表索引

其他可以计算出hash值的算法有

*  平方取中法
 *  取余数
 *  伪随机数法

#### 7、当两个对象的hashCode相等时会怎样 ####

hashCode相等产生hash碰撞，hashCode相等会调用equals方法比较内容是否相等，内容如果相等则会进行覆盖，内容如果不等则会连接到链表后方，链表长度超过8且数组长度超过64，会转变成红黑树节点

#### 8、何时发生哈希碰撞和什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？ ####

只要两个元素的key计算的hash码值相同就会发生hash碰撞，jdk8之前使用链表解决哈希碰撞，jdk8之后使用链表+红黑树解决哈希碰撞

#### 9、HashMap的put方法流程 ####

以jdk8为例，简要流程如下：

1.  首先根据key的值计算hash值，找到该元素在数组中存储的下标
2.  如果数组是空的，则调用resize进行初始化；
3.  如果没有哈希冲突直接放在对应的数组下标里
4.  如果冲突了，且key已经存在，就覆盖掉value
5.  如果冲突后是链表结构，就判断该链表是否大于8，如果大于8并且数组容量小于64，就进行扩容；如果链表节点数量大于8并且数组的容量大于64，则将这个结构转换成红黑树；否则，链表插入键值对，若key存在，就覆盖掉value
6.  如果冲突后，发现该节点是红黑树，就将这个节点挂在树上

![54e550417608332f27cffb5fe899ff45.png][]

#### 10、HashMap的扩容方式 ####

HashMap在容量超过负载因子所定义的容量之后，就会扩容。java里的数组是无法自己扩容的，将HashMap的大小扩大为原来数组的两倍

我们来看jdk1.8扩容的源码

final Node<K,V>[] resize() {
            //oldTab：引用扩容前的哈希表
            Node<K,V>[] oldTab = table;
            //oldCap：表示扩容前的table数组的长度
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            //获得旧哈希表的扩容阈值
            int oldThr = threshold;
            //newCap:扩容之后table数组大小
            //newThr:扩容之后下次触发扩容的条件
            int newCap, newThr = 0;
            //条件成立说明hashMap中的散列表已经初始化过了，是一次正常扩容
            if (oldCap > 0) {
                //判断旧的容量是否大于等于最大容量，如果是，则无法扩容，并且设置扩容条件为int最大值，
                //这种情况属于非常少数的情况
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }//设置newCap新容量为oldCap旧容量的二倍（<<1）,并且<最大容量，而且>=16，则新阈值等于旧阈值的两倍
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            //如果oldCap=0并且边界值大于0，说明散列表是null，但此时oldThr>0
            //说明此时hashMap的创建是通过指定的构造方法创建的,新容量直接等于阈值
            //1.new HashMap(intitCap,loadFactor)
            //2.new HashMap(initCap)
            //3.new HashMap(map)
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            //这种情况下oldThr=0;oldCap=0，说明没经过初始化，创建hashMap
            //的时候是通过new HashMap()的方式创建的
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            //newThr为0时，通过newCap和loadFactor计算出一个newThr
            if (newThr == 0) {
                //容量*0.75
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
            threshold = newThr;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
                    //根据上面计算出的结果创建一个更长更大的数组
                Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            //将table指向新创建的数组
            table = newTab;
            //本次扩容之前table不为null
            if (oldTab != null) {
                //对数组中的元素进行遍历
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    //设置e为当前node节点
                    Node<K,V> e;
                    //当前桶位数据不为空，但不能知道里面是单个元素，还是链表或红黑树，
                    //e = oldTab[j]，先用e记录下当前元素
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        //将老数组j桶位置为空，方便回收
                        oldTab[j] = null;
                        //如果e节点不存在下一个节点，说明e是单个元素，则直接放置在新数组的桶位
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //如果e是树节点，证明该节点处于红黑树中
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        //e为链表节点，则对链表进行遍历
                        else { // preserve order
                            //低位链表：存放在扩容之后的数组的下标位置，与当前数组下标位置一致
                            //loHead：低位链表头节点
                            //loTail低位链表尾节点
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            //高位链表，存放扩容之后的数组的下标位置，=原索引+扩容之前数组容量
                            //hiHead:高位链表头节点
                            //hiTail:高位链表尾节点
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                next = e.next;
                                //oldCap为16:10000，与e.hsah做&运算可以得到高位为1还是0
                                //高位为0，放在低位链表
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        //loHead指向e
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                //高位为1，放在高位链表
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);
                            //低位链表已成，将头节点loHead指向在原位
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            //高位链表已成，将头节点指向新索引
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }

扩容之后原位置的节点只有两种调整

*  保持原位置不动（新bit位为0时）
 *  散列原索引+扩容大小的位置去（新bit位为1时）

扩容之后元素的散列设置的非常巧妙，节省了计算hash值的时间，我们来看一 下具体的实现

![a8500a766b3f7440874410f29835341d.png][]

当数组长度从16到32，其实只是多了一个bit位的运算，我们只需要在意那个多出来的bit为是0还是1，是0的话索引不变，是1的话索引变为当前索引值+扩容的长度，比如5变成5+16=21。

![8536c241412c189461ff5167c2c59e9a.png][]

这样的扩容方式不仅节省了重新计算hash的时间，而且保证了当前桶中的元素总数一定小于等于原来桶中的元素数量，避免了更严重的hash冲突，均匀的把之前冲突的节点分散到新的桶中去

#### 11、一般用什么作为HashMap的key？ ####

一般用Integer、String这种不可变类当HashMap当key

*  因为String是不可变的，当创建字符串时，它的hashcode被缓存下来，不需要再次计算，相对于其他对象更快
 *  因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的，这些类很规范的重写了hashCode()以及equals()方法

#### 12、为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？ ####

8作为阈值作为HashMap的成员变量，在源码的注释中并没有说明阈值为什么是8

在HashMap中有这样一段注释说明，我们继续看

* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
     * use them only when bins contain enough nodes to warrant use
     * (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
     * removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In
     * usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
     * rarely used.  Ideally, under random hashCodes, the frequency of
     * nodes in bins follows a Poisson distribution
     * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
     * parameter of about 0.5 on average for the default resizing
     * threshold of 0.75, although with a large variance because of
     * resizing granularity. Ignoring variance, the expected
     * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
     * factorial(k)).

翻译

因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用树节点（参见TREEIFY_THRESHOLD）。
    当他们边的太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶，在使用分布良好的hashcode时，很少使用树箱。
    理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
    第一个值是：
    
     * 0:    0.60653066
     * 1:    0.30326533
     * 2:    0.07581633
     * 3:    0.01263606
     * 4:    0.00157952
     * 5:    0.00015795
     * 6:    0.00001316
     * 7:    0.00000094
     * 8:    0.00000006
     * more: less than 1 in ten million

树节点占用空间是普通Node的两倍，如果链表节点不够多却转换成红黑树，无疑会耗费大量的空间资源，并且在随机hash算法下的所有bin节点分布频率遵从泊松分布，链表长度达到8的概率只有0.00000006，几乎是不可能事件，所以8的计算是经过重重科学考量的

*  从平均查找长度来看，红黑树的平均查找长度是logn，如果长度为8，则logn=3，而链表的平均查找长度为n/4，长度为8时，n/2=4，所以阈值8能大大提高搜索速度
 *  当长度为6时红黑树退化为链表是因为logn=log6约等于2.6，而n/2=6/2=3，两者相差不大，而红黑树节点占用更多的内存空间，所以此时转换最为友好

#### 13、HashMap为什么线程不安全？ ####

*  多线程下扩容死循环。JDK1.7中的HashMap使用头插法插入元素，在多线程的环境下，扩容的时候有可能导致环形链表的出现，形成死循环。因此JDK1.8使用尾插法插入元素，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，不会出现环形链表的问题
 *  多线程的put可能导致元素的丢失。多线程同时执行put操作，如果计算出来的索引位置是相同的，那会造成前一个key被后一个key覆盖，从而导致元素的丢失。此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在
 *  put和get并发时，可能导致get为null。线程1执行put时，因为元素个数超出threshold而导致rehash，线程2此时执行get，有可能导致这个问题，此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在

#### 14、计算hash值时为什么要让低16bit和高16bit进行异或处理 ####

*  我们计算索引需要将hashCode值与length-1进行按位与运算，如果数组长度很小，比如16，这样的值和hashCode做异或实际上只有hashCode值的后4位在进行运算，hash值是一个随机值，而如果产生的hashCode值高位变化很大，而低位变化很小，那么有很大概率造成哈希冲突，所以我们为了使元素更好的散列，将hash值的高位也利用起来\\

举个例子

如果我们不对hashCode进行按位异或，直接将hash和length-1进行按位与运算就有可能出现以下的情况

![beadca22be7de860bebe175a39569b0f.png][]

如果下一次生成的hashCode值高位起伏很大，而低位几乎没有变化时，高位无法参与运算

![f69f1896a05a09928c11eca8aa470ff1.png][]

可以看到，两次计算出的hash相等，产生了hash冲突

所以无符号右移16位的目的是使高混乱度地区与地混乱度地区做一个中和，提高低位的随机性，减少哈希冲突

[dc0ad4c54fe7c5e1842c8538f635e2ae.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/dc0ad4c54fe7c5e1842c8538f635e2ae.png
[4b1dfe95480dd2a9faa2dc75d4343279.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4b1dfe95480dd2a9faa2dc75d4343279.png
[54e550417608332f27cffb5fe899ff45.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/54e550417608332f27cffb5fe899ff45.png
[a8500a766b3f7440874410f29835341d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a8500a766b3f7440874410f29835341d.png
[8536c241412c189461ff5167c2c59e9a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8536c241412c189461ff5167c2c59e9a.png
[beadca22be7de860bebe175a39569b0f.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/beadca22be7de860bebe175a39569b0f.png
[f69f1896a05a09928c11eca8aa470ff1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f69f1896a05a09928c11eca8aa470ff1.png