HashMap

在get和put的过程中,计算下标时,先对hashCode进行hash操作,然后再通过hash值进一步计算下标,如下图所示:

HashMap - 图1

在对hashCode()计算hash时具体实现是这样的:

  1. static final int hash(Object key) {
  2. int h;
  3. return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  4. }

可以看到这个函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或。

在设计hash函数时,因为目前的table长度n为2的幂,而计算下标的时候,是这样实现的(使用&位操作,而非%求余)。设计者认为这方法很容易发生碰撞。为什么这么说呢?不妨思考一下,在n - 115(0x1111)时,其实散列真正生效的只是低4bit的有效位,当然容易碰撞了。

因此,设计者想了一个顾全大局的方法(综合考虑了速度、作用、质量),就是把高16bit和低16bit异或了一下。设计者还解释到因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了,就算是发生了碰撞也用O(logn)的tree去做了。仅仅异或一下,既减少了系统的开销,也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时),从而引起的碰撞。

如果还是产生了频繁的碰撞,会发生什么问题呢?作者注释说,他们使用树来处理频繁的碰撞(we use trees to handle large sets of collisions in bins),在JEP-180中,描述了这个问题:

Improve the performance of java.util.HashMap under high hash-collision conditions by using balanced trees rather than linked lists to store map entries. Implement the same improvement in the LinkedHashMap class.

之前已经提过,在获取HashMap的元素时,基本分两步:

  • 首先根据 hashCode() 做 hash ,然后确定 bucket 的 index ;
  • 如果 bucket 的节点的 key 不是我们需要的,则通过 keys.equals() 在链中找。

在Java 8之前的实现中是用链表解决冲突的,在产生碰撞的情况下,进行 get 时,两步的时间复杂度是 O(1)+O(n)。因此,当碰撞很厉害的时候n很大, O(n) 的速度显然是影响速度的。因此在Java 8中,如果一个 bucket 中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,这样复杂度就变成了 O(1)+O(logn) 了,这样在 n 很大的时候,能够比较理想的解决这个问题,在Java 8:HashMap的性能提升一文中有性能测试的结果。

Resize

put时,如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例,那么就会发生resize。在resize的过程,简单的说就是把bucket扩充为2倍,之后重新计算index,把节点再放到新的bucket中。resize的注释是这样描述的:

Initializes or doubles table size. If null, allocates in accord with initial capacity target held in field threshold. Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the elements from each bin must either stay at same index, or move with a power of two offset in the new table.

大致意思就是说,当超过限制的时候会resize,然而又因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。例如我们从16扩展为32时,具体的变化如下所示:

HashMap - 图2

因此元素在重新计算 hash 之后,因为n变为2倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

HashMap - 图3

因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:

HashMap - 图4

这个设计确实非常的巧妙,既省去了重新计算hash值的时间,而且同时,由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的,因此resize的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。

并发问题

疫苗:JAVA HASHMAP的死循环

HashMap 并发进行 Resize 的过程中会出现环形链表,导致 get() 操作死循环。