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Java HashMap详解:源码分析、hash 原理、扩容机制、加载因子、线程不安全

沉默王二Java核心集合框架(容器)约 13886 字大约 46 分钟

6.5 HashMap详解(附源码)

这篇文章将会详细透彻地讲清楚 Java 的 HashMap,包括 hash 方法的原理、HashMap 的扩容机制、HashMap的加载因子为什么是 0.75 而不是 0.6、0.8,以及 HashMap 为什么是线程不安全的,基本上 HashMap 的常见面试题open in new window,都会在这一篇文章里讲明白。

HashMap 是 Java 中常用的数据结构之一,用于存储键值对。在 HashMap 中,每个键都映射到一个唯一的值,可以通过键来快速访问对应的值,算法时间复杂度可以达到 O(1)。

HashMap 不仅在日常开发中经常用到,在面试中也是重点考察的对象。

以下是 HashMap 增删改查的简单例子:

1)增加元素

将一个键值对(元素)添加到 HashMap 中,可以使用 put() 方法。例如,将名字和年龄作为键值对添加到 HashMap 中:

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("沉默", 20);
map.put("王二", 25);

2)删除元素

从 HashMap 中删除一个键值对,可以使用 remove() 方法。例如,删除名字为 "沉默" 的键值对:

map.remove("沉默");

3)修改元素

修改 HashMap 中的一个键值对,可以使用 put() 方法。例如,将名字为 "沉默" 的年龄修改为 30:

map.put("沉默", 30);

为什么和添加元素的方法一样呢?这个我们后面会讲,先简单说一下,是因为 HashMap 的键是唯一的,所以再次 put 的时候会覆盖掉之前的键值对。

4)查找元素

从 HashMap 中查找一个键对应的值,可以使用 get() 方法。例如,查找名字为 "沉默" 的年龄:

int age = map.get("沉默");

在实际应用中,HashMap 可以用于缓存、索引等场景。例如,可以将用户 ID 作为键,用户信息作为值,将用户信息缓存到 HashMap 中,以便快速查找。又如,可以将关键字作为键,文档 ID 列表作为值,将文档索引缓存到 HashMap 中,以便快速搜索文档。

HashMap 的实现原理是基于哈希表的,它的底层是一个数组,数组的每个位置可能是一个链表或红黑树,也可能只是一个键值对(后面会讲)。当添加一个键值对时,HashMap 会根据键的哈希值计算出该键对应的数组下标(索引),然后将键值对插入到对应的位置。

当通过键查找值时,HashMap 也会根据键的哈希值计算出数组下标,并查找对应的值。

01、hash方法的原理

简单了解 HashMap 后,我们来讨论第一个问题:hash 方法的原理,对吃透 HashMap 会大有帮助。

来看一下 hash 方法的源码(JDK 8 中的 HashMap):

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

这段代码究竟是用来干嘛的呢?

将 key 的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值

怎么理解这句话呢?不要着急。

我们来 new 一个 HashMap,并通过 put 方法添加一个元素。

HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chenmo", "沉默");

来看一下 put 方法的源码。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

看到 hash 方法的身影了吧?

hash 方法的作用

前面也说了,HashMap 的底层是通过数组的形式实现的,初始大小是 16(这个后面会讲),先记住。

也就是说,HashMap 在添加第一个元素的时候,需要通过键的哈希码在大小为 16 的数组中确定一个位置(索引),怎么确定呢?

为了方便大家直观的感受,我这里画了一副图,16 个方格子(可以把它想象成一个一个桶),每个格子都有一个编号,对应大小为 16 的数组下标(索引)。

现在,我们要把 key 为 “chenmo”,value 为“沉默”的键值对放到这 16 个格子中的一个。

怎么确定位置(索引)呢?

我先告诉大家结论,通过这个与运算 (n - 1) & hash,其中变量 n 为数组的长度,变量 hash 就是通过 hash() 方法计算后的结果。

那“chenmo”这个 key 计算后的位置(索引)是多少呢?

答案是 8,也就是说 map.put("chenmo", "沉默") 会把key 为 “chenmo”,value 为“沉默”的键值对放到下标为 8 的位置上(也就是索引为 8 的桶上)。

这样大家就会对 HashMap 存放键值对(元素)的时候有一个大致的印象。其中的一点是,hash 方法对计算键值对的位置起到了至关重要的作用。

回到 hash 方法:

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

下面是对该方法的一些解释:

  • 参数 key:需要计算哈希码的键值。
  • key == null ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16):这是一个三目运算符,如果键值为null,则哈希码为0(依旧是说如果键为 null,则存放在第一个位置);否则,通过调用hashCode()方法获取键的哈希码,并将其与右移16位的哈希码进行异或运算。
  • ^ 运算符:异或运算符是Java中的一种位运算符,它用于将两个数的二进制位进行比较,如果相同则为0,不同则为1。
  • h >>> 16:将哈希码向右移动16位,相当于将原来的哈希码分成了两个16位的部分。
  • 最终返回的是经过异或运算后得到的哈希码值。

这短短的一行代码,汇聚不少计算机巨佬们的聪明才智。

理论上,哈希值(哈希码)是一个 int 类型,范围从-2147483648 到 2147483648。前后加起来大概 40 亿的映射空间,只要哈希值映射得比较均匀松散,一般是不会出现哈希碰撞(哈希冲突会降低 HashMap 的效率)。

但问题是一个 40 亿长度的数组,内存是放不下的。HashMap 扩容之前的数组初始大小只有 16,所以这个哈希值是不能直接拿来用的,用之前要和数组的长度做取模运算(前文提到的 (n - 1) & hash),用得到的余数来访问数组下标才行。

取模运算

取模运算((“Modulo Operation”))和取余运算((“Remainder Operation ”))是两种不同的运算方式,它们在计算机中的实现也不同。

在数学或算术中,这两者都被用来描述当一个数除以另一个数后所得的剩余部分。

在 Java 中,通常使用 % 运算符来表示取余(尽管实际操作可能是取模),用 Math.floorMod() 来表示取模。

不同之处:

  • 取余操作结果的符号与被除数的符号相同。比如 -7 % 3 = -1
  • 取模操作结果的符号与除数的符号相同。比如 Math.floorMod(-7, 3) = 2

我们通过一个实际的例子来看一下。

int a = -7;
int b = 3;

int remainder = a % b;
int modulus = Math.floorMod(a, b);

System.out.println("数字: a = " + a + ", b = " + b);
System.out.println("取余 (%): " + remainder);
System.out.println("取模 (Math.floorMod): " + modulus);

a = 7;
b = -3;

remainder = a % b;
modulus = Math.floorMod(a, b);

System.out.println("\n数字: a = " + a + ", b = " + b);
System.out.println("取余 (%): " + remainder);
System.out.println("取模 (Math.floorMod): " + modulus);

输出结果如下所示:

数字: a = -7, b = 3
取余 (%): -1
取模 (Math.floorMod): 2

数字: a = 7, b = -3
取余 (%): 1
取模 (Math.floorMod): -2

为什么会有这样的结果呢?

首先,我们来考虑一下常规除法。当我们将一个数除以另一个数时,我们得到一个商和一个余数。例如,当我们把7除以3时,我们得到商2和余数1,因为 (7 = 3 × 2 + 1)。

现在,如果我们考虑负数,事情就变得复杂了。但是,让我们试着弄清楚为什么取模和取余的行为会有所不同。

01、取余

在Java中,当我们使用 % 运算符时,得到的是余数。余数的定义是基于常规除法的,所以它的符号总是与被除数相同。

例如,对于 -7 % 3,余数是 -1。为什么?

因为用3去除-7,可以得到商-2和余数-1,因为 (-7 = 3 × (-2) - 1)。

02、取模

取模的行为与取余类似,但关键的区别在于它是如何处理负数的。Math.floorMod 的工作原理是:在执行除法时,它会向下取整到最接近的整数。

例如,对于 Math.floorMod(-7, 3),结果是 2。为什么?

这里的关键是“向下取整”。当我们将-7除以3时,商是-2.33。向下取整意味着向负无穷方向取整,所以商是-3。余数是2,因为 (-7 = 3 × (-3) + 2)。

这种区别主要是如何处理商的小数部分。在取余操作中,我们只是简单地丢弃小数部分,所以-7除以3的商是-2。而在取模操作中,我们向下取整,所以-7除以3的商是-3。

需要注意的是,在数学中,取模运算和取余运算都有定义域的限制,即除数不能为 0。在计算机中,除数为 0 会抛出异常或返回 NaN(Not a Number)。

HashMap 的取模运算有两处。

一处是往 HashMap 中 put 的时候(会调用私有的 putVal 方法):

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    // 数组
    HashMap.Node<K,V>[] tab; 
    // 元素
    HashMap.Node<K,V> p; 

    // n 为数组的长度 i 为下标
    int n, i;
    // 数组为空的时候
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        // 第一次扩容后的数组长度
        n = (tab = resize()).length;
    // 计算节点的插入位置,如果该位置为空,则新建一个节点插入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
}

其中 (n - 1) & hash 为取模运算,为什么没用 %,我们随后解释。

一处是从 HashMap 中 get 的时候(会调用 getNode 方法):

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    // 获取当前的数组和长度,以及当前节点链表的第一个节点(根据索引直接从数组中找)
    Node<K,V>[] tab; 
    Node<K,V> first, e; 
    int n; 
    K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 如果第一个节点就是要查找的节点,则直接返回
        if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 如果第一个节点不是要查找的节点,则遍历节点链表查找
        if ((e = first.next) != null) {
            do {
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    // 如果节点链表中没有找到对应的节点,则返回 null
    return null;
}

看到没,取模运算 (n - 1) & hash 再次出现,说简单点,就是把键的哈希码经过 hash() 方法计算后,再和(数组长度-1)做了一个“与”运算。

取模运算%和位运算&

可能大家在疑惑:取模运算难道不该用 % 吗?为什么要用位运算 &

这是因为 & 运算比 % 更加高效,并且当 b 为 2 的 n 次方时,存在下面这样一个公式。

a % b = a & (b-1)

2n 替换下 b 就是:

a % 2n = a & (2n-1)

我们来验证一下,假如 a = 14,b = 8,也就是 23,n=3。

14%8(余数为 6)。

14 的二进制为 1110,8 的二进制 1000,8-1 = 7,7 的二进制为 0111,1110&0111=0110,也就是 0*20+1*21+1*22+0*23=0+2+4+0=6,14%8 刚好也等于 6。

害,计算机就是这么讲道理,没办法,😝

这也正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要取 2 的整次方。

为什么会这样巧呢?

因为(数组长度-1)正好相当于一个“低位掩码”——这个掩码的低位最好全是 1,这样 & 操作才有意义,否则结果就肯定是 0,那么 & 操作就没有意义了。

a&b 操作的结果是:a、b 中对应位同时为 1,则对应结果位为 1,否则为 0

2 的整次幂刚好是偶数,偶数-1 是奇数,奇数的二进制最后一位是 1,保证了 hash &(length-1) 的最后一位可能为 0,也可能为 1(这取决于 h 的值),即 & 运算后的结果可能为偶数,也可能为奇数,这样便可以保证哈希值的均匀性。

& 操作的结果就是将哈希值的高位全部归零,只保留低位值,用来做数组下标访问。

假设某哈希值为 10100101 11000100 00100101,用它来做取模运算,我们来看一下结果。HashMap 的初始长度为 16(内部是数组),16-1=15,二进制是 00000000 00000000 00001111(高位用 0 来补齐):

	 10100101 11000100 00100101
&	00000000 00000000 00001111
----------------------------------
	 00000000 00000000 00000101

因为 15 的高位全部是 0,所以 & 运算后的高位结果肯定是 0,只剩下 4 个低位 0101,也就是十进制的 5,也就是将哈希值为 10100101 11000100 00100101 的键放在数组的第 5 位。

当然了,如果你是新手,上面这些 01 串没看懂,也没关系,记住取模运算就行了,记不住取模运算也没关系,记住取模运算是为了计算数组的下标就可以了

  • put 的时候计算下标,把键值对放到对应的桶上。
  • get 的时候通过下标,把键值对从对应的桶上取出来。

为什么取模运算之前要调用 hash 方法呢?

看下面这个图。

某哈希值为 11111111 11111111 11110000 1110 1010,将它右移 16 位(h >>> 16),刚好是 00000000 00000000 11111111 11111111,再进行异或操作(h ^ (h >>> 16)),结果是 11111111 11111111 00001111 00010101

异或(^)运算是基于二进制的位运算,采用符号 XOR 或者^来表示,运算规则是:如果是同值取 0、异值取 1

由于混合了原来哈希值的高位和低位,所以低位的随机性加大了(掺杂了部分高位的特征,高位的信息也得到了保留)。

结果再与数组长度-1(00000000 00000000 00000000 00001111)做取模运算,得到的下标就是 00000000 00000000 00000000 00000101,也就是 5。

还记得之前我们假设的某哈希值 10100101 11000100 00100101 吗?在没有调用 hash 方法之前,与 15 做取模运算后的结果也是 5,我们不妨来看看调用 hash 之后的取模运算结果是多少。

某哈希值 00000000 10100101 11000100 00100101(补齐 32 位),将它右移 16 位(h >>> 16),刚好是 00000000 00000000 00000000 10100101,再进行异或操作(h ^ (h >>> 16)),结果是 00000000 10100101 00111011 10000000

结果再与数组长度-1(00000000 00000000 00000000 00001111)做取模运算,得到的下标就是 00000000 00000000 00000000 00000000,也就是 0。

综上所述,hash 方法是用来做哈希值优化的,把哈希值右移 16 位,也就正好是自己长度的一半,之后与原哈希值做异或运算,这样就混合了原哈希值中的高位和低位,增大了随机性。

说白了,hash 方法就是为了增加随机性,让数据元素更加均衡的分布,减少碰撞

我这里写了一段测试代码,假如 HashMap 的容量就是第一次扩容时候的 16,我在里面放了五个键值对,来看一下键的 hash 值(经过 hash() 方法计算后的哈希码)和索引(取模运算后)

HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chenmo", "沉默");
map.put("wanger", "王二");
map.put("chenqingyang", "陈清扬");
map.put("xiaozhuanling", "小转铃");
map.put("fangxiaowan", "方小婉");

// 遍历 HashMap
for (String key : map.keySet()) {
    int h, n = 16;
    int hash = (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    int i = (n - 1) & hash;
    // 打印 key 的 hash 值 和 索引 i
    System.out.println(key + "的hash值 : " + hash +" 的索引 : " + i);
}

输出结果如下所示:

xiaozhuanling的hash值 : 14597045 的索引 : 5
fangxiaowan的hash值 : -392727066 的索引 : 6
chenmo的hash值 : -1361556696 的索引 : 8
chenqingyang的hash值 : -613818743 的索引 : 9
wanger的hash值 : -795084437 的索引 : 11

也就是说,此时还没有发生哈希冲突,索引值都是比较均匀分布的,5、6、8、9、11,这其中的很大一部分功劳,就来自于 hash 方法。

小结

hash 方法的主要作用是将 key 的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值。由于 key 的 hashCode 值是不确定的,可能会出现哈希冲突,因此需要将哈希值通过一定的算法映射到 HashMap 的实际存储位置上。

hash 方法的原理是,先获取 key 对象的 hashCode 值,然后将其高位与低位进行异或操作,得到一个新的哈希值。为什么要进行异或操作呢?因为对于 hashCode 的高位和低位,它们的分布是比较均匀的,如果只是简单地将它们加起来或者进行位运算,容易出现哈希冲突,而异或操作可以避免这个问题。

然后将新的哈希值取模(mod),得到一个实际的存储位置。这个取模操作的目的是将哈希值映射到桶(Bucket)的索引上,桶是 HashMap 中的一个数组,每个桶中会存储着一个链表(或者红黑树),装载哈希值相同的键值对(没有相同哈希值的话就只存储一个键值对)。

总的来说,HashMap 的 hash 方法就是将 key 对象的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值,并通过一定的算法映射到实际的存储位置上。这个过程决定了 HashMap 内部键值对的查找效率。

02、HashMap的扩容机制

好,理解了 hash 方法后我们来看第二个问题,HashMap 的扩容机制。

大家都知道,数组一旦初始化后大小就无法改变了,所以就有了 ArrayListopen in new window这种“动态数组”,可以自动扩容。

HashMap 的底层用的也是数组。向 HashMap 里不停地添加元素,当数组无法装载更多元素时,就需要对数组进行扩容,以便装入更多的元素;除此之外,容量的提升也会相应地提高查询效率,因为“桶(坑)”更多了嘛,原来需要通过链表存储的(查询的时候需要遍历),扩容后可能就有自己专属的“坑位”了(直接就能查出来)。

来看这个例子,容量我们定位 16:

HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chenmo", "沉默");
map.put("wanger", "王二");
map.put("chenqingyang", "陈清扬");
map.put("xiaozhuanling", "小转铃");
map.put("fangxiaowan", "方小婉");
map.put("yexin", "叶辛");
map.put("liuting","刘婷");
map.put("yaoxiaojuan","姚小娟");

// 遍历 HashMap
for (String key : map.keySet()) {
    int h, n = 16;
    int hash = (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    int i = (n - 1) & hash;
    // 打印 key 的 hash 值 和 索引 i
    System.out.println(key + "的hash值 : " + hash +" 的索引 : " + i);
}

来看输出结果:

liuting的hash值 : 183821170 的索引 : 2
xiaozhuanling的hash值 : 14597045 的索引 : 5
fangxiaowan的hash值 : -392727066 的索引 : 6
yaoxiaojuan的hash值 : 1231568918 的索引 : 6
chenmo的hash值 : -1361556696 的索引 : 8
chenqingyang的hash值 : -613818743 的索引 : 9
yexin的hash值 : 114873289 的索引 : 9
wanger的hash值 : -795084437 的索引 : 11

看到没?

  • fangxiaowan(方小婉)和 yaoxiaojuan(姚小娟)的索引都是 6;
  • chenqingyang(陈清扬)和yexin(叶辛)的索引都是 9

这就意味着,要采用拉链法(后面会讲)将他们放在同一个索引的链表上。查询的时候,就不能直接通过索引的方式直接拿到(时间复杂度open in new window为 O(1)),而要通过遍历的方式(时间复杂度为 O(n))。

那假如把数组的长度由 16 扩容为 32 呢?

将之前示例中的 n 由 16 改为 32 即可得到如下的答案:

liuting的hash值 : 183821170 的索引 : 18
xiaozhuanling的hash值 : 14597045 的索引 : 21
fangxiaowan的hash值 : -392727066 的索引 : 6
yaoxiaojuan的hash值 : 1231568918 的索引 : 22
chenmo的hash值 : -1361556696 的索引 : 8
chenqingyang的hash值 : -613818743 的索引 : 9
yexin的hash值 : 114873289 的索引 : 9
wanger的hash值 : -795084437 的索引 : 11

可以看到:

  • 虽然chenqingyang(陈清扬)和yexin(叶辛)的索引仍然是 9。
  • 但 fangxiaowan(方小婉)的索引为 6,yaoxiaojuan(姚小娟)的索引由 6 变为 22,各自都有坑了。

当然了,数组是无法自动扩容的,所以如果要扩容的话,就需要新建一个大的数组,然后把之前小的数组的元素复制过去,并且要重新计算哈希值和重新分配桶(重新散列),这个过程也是挺耗时的。

resize方法

HashMap 的扩容是通过 resize 方法来实现的,JDK 8 中融入了红黑树(链表长度超过 8 的时候,会将链表转化为红黑树来提高查询效率),对于新手来说,可能比较难理解。

为了减轻大家的学习压力,就还使用 JDK 7 的源码,搞清楚了 JDK 7 的,再看 JDK 8 的就会轻松很多。

来看 Java7 的 resize 方法源码,我加了注释:

// newCapacity为新的容量
void resize(int newCapacity) {
    // 小数组,临时过度下
    Entry[] oldTable = table;
    // 扩容前的容量
    int oldCapacity = oldTable.length;
    // MAXIMUM_CAPACITY 为最大容量,2 的 30 次方 = 1<<30
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        // 容量调整为 Integer 的最大值 0x7fffffff(十六进制)=2 的 31 次方-1
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }

    // 初始化一个新的数组(大容量)
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 把小数组的元素转移到大数组中
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    // 引用新的大数组
    table = newTable;
    // 重新计算阈值
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

该方法接收一个新的容量 newCapacity,然后将 HashMap 的容量扩大到 newCapacity。

首先,方法获取当前 HashMap 的旧数组 oldTable 和旧容量 oldCapacity。如果旧容量已经达到 HashMap 支持的最大容量 MAXIMUM_CAPACITY( 2 的 30 次方),就将新的阈值 threshold 调整为 Integer.MAX_VALUE(2 的 31 次方 - 1),这是因为 HashMap 的容量不能超过 MAXIMUM_CAPACITY。

因为 2,147,483,647(Integer.MAX_VALUE) - 1,073,741,824(MAXIMUM_CAPACITY) = 1,073,741,823,刚好相差一倍(HashMap 每次扩容都是之前的一倍)。

接着,方法创建一个新的数组 newTable,并将旧数组 oldTable 中的元素转移到新数组 newTable 中。转移过程是通过调用 transfer 方法来实现的。该方法遍历旧数组中的每个桶,并将每个桶中的键值对重新计算哈希值后,将其插入到新数组对应的桶中。

转移完成后,方法将 HashMap 内部的数组引用 table 指向新数组 newTable,并重新计算阈值 threshold。新的阈值是新容量 newCapacity 乘以负载因子 loadFactor 的结果,但如果计算结果超过了 HashMap 支持的最大容量 MAXIMUM_CAPACITY,则将阈值设置为 MAXIMUM_CAPACITY + 1,这是因为 HashMap 的元素数量不能超过 MAXIMUM_CAPACITY。

新容量newCapacity

那 newCapacity 是如何计算的呢?

int newCapacity = oldCapacity * 2;
if (newCapacity < 0 || newCapacity >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    newCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
} else if (newCapacity < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
    newCapacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}

新容量 newCapacity 被初始化为原容量 oldCapacity 的两倍。然后,如果 newCapacity 超过了 HashMap 的容量限制 MAXIMUM_CAPACITY(2^30),就将 newCapacity 设置为 MAXIMUM_CAPACITY。如果 newCapacity 小于默认初始容量 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16),就将 newCapacity 设置为 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY。这样可以避免新容量太小或太大导致哈希冲突过多或者浪费空间。

Java 8 的时候,newCapacity 的计算方式发生了一些细微的变化。

int newCapacity = oldCapacity << 1;
if (newCapacity >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY && oldCapacity >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
    if (newCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        newCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
} else {
    if (newCapacity < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
        newCapacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}

注意,oldCapacity * 2 变成了 oldCapacity << 1,出现了左移(<<),这里简单介绍一下:

a=39
b = a << 2

十进制 39 用 8 位的二进制来表示,就是 00100111,左移两位后是 10011100(低位用 0 补上),再转成十进制数就是 156。

移位运算通常可以用来代替乘法运算和除法运算。例如,将 0010011(39)左移两位就是 10011100(156),刚好变成了原来的 4 倍。

实际上呢,二进制数左移后会变成原来的 2 倍、4 倍、8 倍,记住这个就好。

transfer方法

接下来,来说 transfer 方法,该方法用来转移,将旧的小数组元素拷贝到新的大数组中。

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    // 新的容量
    int newCapacity = newTable.length;
    // 遍历小数组
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            // 拉链法,相同 key 上的不同值
            Entry<K,V> next = e.next;
            // 是否需要重新计算 hash
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            // 根据大数组的容量,和键的 hash 计算元素在数组中的下标
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

            // 同一位置上的新元素被放在链表的头部
            e.next = newTable[i];

            // 放在新的数组上
            newTable[i] = e;

            // 链表上的下一个元素
            e = next;
        }
    }
}

该方法接受一个新的 Entry 数组 newTable 和一个布尔值 rehash 作为参数,其中 newTable 表示新的哈希表,rehash 表示是否需要重新计算键的哈希值。

在方法中,首先获取新哈希表(数组)的长度 newCapacity,然后遍历旧哈希表中的每个 Entry。对于每个 Entry,使用拉链法将相同 key 值的不同 value 值存储在同一个链表中。如果 rehash 为 true,则需要重新计算键的哈希值,并将新的哈希值存储在 Entry 的 hash 属性中。

接着,根据新哈希表的长度和键的哈希值,计算 Entry 在新数组中的位置 i,然后将该 Entry 添加到新数组的 i 位置上。由于新元素需要被放在链表的头部,因此将新元素的下一个元素设置为当前数组位置上的元素。

最后,遍历完旧哈希表中的所有元素后,转移工作完成,新的哈希表 newTable 已经包含了旧哈希表中的所有元素。

拉链法

注意,e.next = newTable[i],也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素最终会被放到链表的尾部,这就会导致在旧数组中同一个链表上的元素,通过重新计算索引位置后,有可能被放到了新数组的不同位置上

就这点上,Java 8 做了很大的优化(下面会讲)。

现在假设 hash 算法就是简单的用键的哈希值(一个 int 值)和数组大小取模(也就是 hashCode % table.length)。

继续假设:

  • 数组 table 的长度为 2
  • 键的哈希值为 3、7、5

取模运算后,哈希冲突都到 table[1] 上了,因为余数为 1。那么扩容前的样子如下图所示。

数组的容量为 2, key 3、7、5 都在 table[1] 的链表上。

假设负载因子(后面会细讲) loadFactor 为 1,也就是当元素的个数大于 table 的长度时进行扩容。

扩容后的数组容量为 4。

  • key 3 取模(3%4)后是 3,放在 table[3] 上。
  • key 7 取模(7%4)后是 3,放在 table[3] 上的链表头部。
  • key 5 取模(5%4)后是 1,放在 table[1] 上。

按照我们的预期,扩容后的 7 仍然应该在 3 这条链表的后面,但实际上呢? 7 跑到 3 这条链表的头部了。

针对 JDK 7 中的这个情况,JDK 8 做了哪些优化呢?

看下面这张图。

n 为 table 的长度,默认值为 16。

  • n-1 也就是二进制的 0000 1111(1X20+1X21+1X22+1X23=1+2+4+8=15);
  • key1 哈希值的最后 8 位为 0000 0101
  • key2 哈希值的最后 8 位为 0001 0101(和 key1 不同)
  • 做与运算后发生了哈希冲突,索引都在(0000 0101)上。

扩容后为 32。

  • n-1 也就是二进制的 0001 1111(1X20+1X21+1X22+1X23+1X24=1+2+4+8+16=31),扩容前是 0000 1111。
  • key1 哈希值的低位为 0000 0101
  • key2 哈希值的低位为 0001 0101(和 key1 不同)
  • key1 做与运算后,索引为 0000 0101。
  • key2 做与运算后,索引为 0001 0101。

新的索引就会发生这样的变化:

  • 原来的索引是 5(0 0101)
  • 原来的容量是 16
  • 扩容后的容量是 32
  • 扩容后的索引是 21(1 0101),也就是 5+16,也就是原来的索引+原来的容量

也就是说,JDK 8 不需要像 JDK 7 那样重新计算 hash,只需要看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话就表示索引没变,是1的话,索引就变成了“原索引+原来的容量”。

JDK 8 的这个设计非常巧妙,既省去了重新计算hash的时间,同时,由于新增的1 bit是0还是1是随机的,因此扩容的过程,可以均匀地把之前的节点分散到新的位置上。

woc,只能说 HashMap 的作者 Doug Lea、Josh Bloch、Arthur van Hoff、Neal Gafter 真的强——的一笔。

Java 8 扩容

JDK 8 的扩容源代码:

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table; // 获取原来的数组 table
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 获取数组长度 oldCap
    int oldThr = threshold; // 获取阈值 oldThr
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) { // 如果原来的数组 table 不为空
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else { // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的 resize 上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr; // 将新阈值赋值给成员变量 threshold
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 创建新数组 newTab
    table = newTab; // 将新数组 newTab 赋值给成员变量 table
    if (oldTab != null) { // 如果旧数组 oldTab 不为空
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 遍历旧数组的每个元素
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) { // 如果该元素不为空
                oldTab[j] = null; // 将旧数组中该位置的元素置为 null,以便垃圾回收
                if (e.next == null) // 如果该元素没有冲突
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 直接将该元素放入新数组
                else if (e instanceof TreeNode) // 如果该元素是树节点
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); // 将该树节点分裂成两个链表
                else { // 如果该元素是链表
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // 低位链表的头结点和尾结点
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 高位链表的头结点和尾结点
                    Node<K,V> next;
                    do { // 遍历该链表
                        next = e.next;
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 如果该元素在低位链表中
                            if (loTail == null) // 如果低位链表还没有结点
                                loHead = e; // 将该元素作为低位链表的头结点
                            else
                                loTail.next = e; // 如果低位链表已经有结点,将该元素加入低位链表的尾部
                            loTail = e; // 更新低位链表的尾结点
                        }
                        else { // 如果该元素在高位链表中
                            if (hiTail == null) // 如果高位链表还没有结点
                                hiHead = e; // 将该元素作为高位链表的头结点
                            else
                                hiTail.next = e; // 如果高位链表已经有结点,将该元素加入高位链表的尾部
                            hiTail = e; // 更新高位链表的尾结点
                        }
                    } while ((e = next) != null); //
                    if (loTail != null) { // 如果低位链表不为空
                        loTail.next = null; // 将低位链表的尾结点指向 null,以便垃圾回收
                        newTab[j] = loHead; // 将低位链表作为新数组对应位置的元素
                    }
                    if (hiTail != null) { // 如果高位链表不为空
                        hiTail.next = null; // 将高位链表的尾结点指向 null,以便垃圾回收
                        newTab[j + oldCap] = hiHead; // 将高位链表作为新数组对应位置的元素
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab; // 返回新数组
}

1、获取原来的数组 table、数组长度 oldCap 和阈值 oldThr。

2、如果原来的数组 table 不为空,则根据扩容规则计算新数组长度 newCap 和新阈值 newThr,然后将原数组中的元素复制到新数组中。

3、如果原来的数组 table 为空但阈值 oldThr 不为零,则说明是通过带参数构造函数创建的 HashMap,此时将阈值作为新数组长度 newCap。

4、如果原来的数组 table 和阈值 oldThr 都为零,则说明是通过无参数构造函数创建的 HashMap,此时将默认初始容量 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16)和默认负载因子 DEFAULT_LOAD_FACTOR(0.75)计算出新数组长度 newCap 和新阈值 newThr。

5、计算新阈值 threshold,并将其赋值给成员变量 threshold。

6、创建新数组 newTab,并将其赋值给成员变量 table。

7、如果旧数组 oldTab 不为空,则遍历旧数组的每个元素,将其复制到新数组中。

8、返回新数组 newTab。

小结

HashMap 的内部实现是通过一个数组和链表或红黑树的组合来实现的。当我们往 HashMap 中不断添加元素时,HashMap 会自动进行扩容操作(条件是元素数量达到负载因子(load factor)乘以数组长度时),以保证其存储的元素数量不会超出其容量限制。下面是 HashMap 的扩容机制:

1、在进行扩容操作时,HashMap 会先将数组的长度扩大一倍,然后将原来的元素重新散列(这个词还是挺贴切的)到新的数组中。由于元素的散列位置是通过 key 的 hashcode 和数组长度取模得到的,因此在数组长度扩大后,元素的散列位置也会发生一些改变。

2、在重新散列元素时,如果一个元素的散列位置发生了改变,那么它需要被移动到新的位置。如果新的位置上已经有元素了,那么这个元素就会被添加到链表的末尾,如果链表的长度超过了阈值(8个),那么它将会被转换成红黑树。

总之,HashMap 的扩容机制是通过增加数组长度和重新散列元素来实现的,它可以保证 HashMap 的存储容量足够大,同时也可以保证 HashMap 的存储效率和检索效率。但是,由于扩容操作需要耗费一定的时间和空间,因此我们需要在使用 HashMap 时,合理地设置初始容量和负载因子,以避免过多的扩容操作。

03、加载因子为什么是0.75

上一个问题提到了加载因子(或者叫负载因子),那么这个问题我们来讨论为什么加载因子是 0.75 而不是 0.6、0.8。

我们知道,HashMap 是用数组+链表/红黑树实现的,我们要想往 HashMap 中添加数据(元素/键值对)或者取数据,就需要确定数据在数组中的下标(索引)。

先把数据的键进行一次 hash:

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

再做一次取模运算确定下标:

i = (n - 1) & hash

那这样的过程容易产生两个问题:

  • 数组的容量过小,经过哈希计算后的下标,容易出现冲突;
  • 数组的容量过大,导致空间利用率不高。

加载因子是用来表示 HashMap 中数据的填满程度:

加载因子 = 填入哈希表中的数据个数 / 哈希表的长度

这就意味着:

  • 加载因子越小,填满的数据就越少,哈希冲突的几率就减少了,但浪费了空间,而且还会提高扩容的触发几率;
  • 加载因子越大,填满的数据就越多,空间利用率就高,但哈希冲突的几率就变大了。

好难!!!!

这就必须在“哈希冲突”与“空间利用率”两者之间有所取舍,尽量保持平衡,谁也不碍着谁。

我们知道,HashMap 是通过拉链法来解决哈希冲突的。

为了减少哈希冲突发生的概率,当 HashMap 的数组长度达到一个临界值的时候,就会触发扩容,扩容后会将之前小数组中的元素转移到大数组中,这是一个相当耗时的操作。

这个临界值由什么来确定呢?

临界值 = 初始容量 * 加载因子

一开始,HashMap 的容量是 16:

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

加载因子是 0.75:

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

也就是说,当 16*0.75=12 时,会触发扩容机制。

为什么加载因子会选择 0.75 呢?为什么不是0.8、0.6呢

这跟统计学里的一个很重要的原理——泊松分布有关。

是时候上维基百科了:

泊松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时提出。它会对随机事件的发生次数进行建模,适用于涉及计算在给定的时间段、距离、面积等范围内发生随机事件的次数的应用情形。

阮一峰老师曾在一篇博文中详细的介绍了泊松分布和指数分布,大家可以去看一下。

链接:https://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.htmlopen in new window

具体是用这么一个公式来表示的。

等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系,t 表示时间,n 表示数量。

在 HashMap 的 doc 文档里,曾有这么一段描述:

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)). The first values are:
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

为了便于大家的理解,这里来重温一下 HashMap 的拉链法和红黑树结构。

Java 8 之前,HashMap 使用链表来解决冲突,即当两个或者多个键映射到同一个桶时,它们被放在同一个桶的链表上。当链表上的节点(Node)过多时,链表会变得很长,查找的效率(LinkedListopen in new window 的查找效率为 O(n))就会受到影响。

Java 8 中,当链表的节点数超过一个阈值(8)时,链表将转为红黑树(节点为TreeNode),红黑树(在讲TreeMapopen in new window时会细说)是一种高效的平衡树结构,能够在 O(log n) 的时间内完成插入、删除和查找等操作。这种结构在节点数很多时,可以提高 HashMap 的性能和可伸缩性。

好,有了这个背景,我们来把上面的 doc 文档翻译为中文:

因为TreeNode(红黑树的节点)的大小大约是常规节点(链表的节点 Node)的两倍,所以只有当桶内包含足够多的节点时才使用红黑树(参见TREEIFY_THRESHOLD「阈值,值为8」,节点数量较多时,红黑树可以提高查询效率)。

由于删除元素或者调整数组大小(扩容)时(再次散列),红黑树可能会被转换为链表(节点数量小于 8 时),节点数量较少时,链表的效率比红黑树更高,因为红黑树需要更多的内存空间来存储节点。

在具有良好分布的hashCode使用中,很少使用红黑树。

理想情况下,在随机hashCode下,节点在桶中的频率遵循泊松分布(https://zh.wikipedia.org/wiki/卜瓦松分布),平均缩放阈值为0.75,忽略方差,列表大小k的预期出现次数为(exp(-0.5)* pow(0.5,k)/ factorial(k))。

前几个值是:
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

更多:小于一千万分之一

虽然这段话的本意更多的是表示 jdk 8中为什么拉链长度超过8的时候进行了红黑树转换,但提到了 0.75 这个加载因子,但没提到底为什么。

为了搞清楚到底为什么,我看到了这篇文章:

参考链接:https://segmentfault.com/a/1190000023308658open in new window

里面提到了一个概念:二项分布(Binomial Distribution)

在做一件事情的时候,其结果的概率只有2种情况,和抛硬币一样,不是正面就是反面。

假如,我们做了 N 次实验,那么在每次试验中只有两种可能的结果,并且每次实验是独立的,不同实验之间互不影响,每次实验成功的概率都是一样的。

以此理论为基础:我们往哈希表中扔数据,如果发生哈希冲突就为失败,否则为成功。

我们可以设想,实验的hash值是随机的,并且经过hash运算的键都会映射到hash表的地址空间上,那么这个结果也是随机的。所以,每次put的时候就相当于我们在扔一个16面(HashMap 第一次扩容后的数组默认长度为16)的骰子,扔骰子实验那肯定是相互独立的。碰撞发生即扔了n次有出现重复数字。

然后,我们的目的是啥呢?

就是掷了k次骰子,没有一次是相同的概率,需要尽可能的大些,一般意义上我们肯定要大于0.5(这个数是个理想数)。

于是,n次事件里面,碰撞为0的概率,由上面公式得:

这个概率值需要大于0.5,我们认为这样的hashmap可以提供很低的碰撞率。所以:

这时候,我们对于该公式其实最想求的时候长度s的时候,n为多少次就应该进行扩容了?而负载因子则是n/s的值。所以推导如下:

所以可以得到

其中

这就是一个求 ∞⋅0函数极限问题,这里我们先令s=m+1m则转化为

我们再令 x=1mx0 则有,

所以

考虑到 HashMap的容量有一个要求:它必须是2的n 次幂。当加载因子选择了0.75就可以保证它与容量的乘积为整数。

16*0.75=12
32*0.75=24

除了 0.75,0.5~1 之间还有 0.625(5/8)、0.875(7/8)可选,从中位数的角度,挑 0.75 比较完美。另外,维基百科上说,拉链法(解决哈希冲突的一种)的加载因子最好限制在 0.7-0.8以下,超过0.8,查表时的CPU缓存不命中(cache missing)会按照指数曲线上升。

综上,0.75 是个比较完美的选择。

小结

HashMap 的加载因子(load factor,直译为加载因子,意译为负载因子)是指哈希表中填充元素的个数与桶的数量的比值,当元素个数达到负载因子与桶的数量的乘积时,就需要进行扩容。这个值一般选择 0.75,是因为这个值可以在时间和空间成本之间做到一个折中,使得哈希表的性能达到较好的表现。

如果负载因子过大,填充因子较多,那么哈希表中的元素就会越来越多地聚集在少数的桶中,这就导致了冲突的增加,这些冲突会导致查找、插入和删除操作的效率下降。同时,这也会导致需要更频繁地进行扩容,进一步降低了性能。

如果负载因子过小,那么桶的数量会很多,虽然可以减少冲突,但是在空间利用上面也会有浪费,因此选择 0.75 是为了取得一个平衡点,即在时间和空间成本之间取得一个比较好的平衡点。

总之,选择 0.75 这个值是为了在时间和空间成本之间达到一个较好的平衡点,既可以保证哈希表的性能表现,又能够充分利用空间。

04、线程不安全

其实这个问题也不用说太多,但考虑到面试的时候有些面试官会问open in new window,那就简单说一下。

三方面原因:

  • 多线程下扩容会死循环
  • 多线程下 put 会导致元素丢失
  • put 和 get 并发时会导致 get 到 null

1)多线程下扩容会死循环

众所周知,HashMap 是通过拉链法来解决哈希冲突的,也就是当哈希冲突时,会将相同哈希值的键值对通过链表的形式存放起来。

JDK 7 时,采用的是头部插入的方式来存放链表的,也就是下一个冲突的键值对会放在上一个键值对的前面(讲扩容的时候讲过了)。扩容的时候就有可能导致出现环形链表,造成死循环。

resize 方法的源码:

// newCapacity为新的容量
void resize(int newCapacity) {
    // 小数组,临时过度下
    Entry[] oldTable = table;
    // 扩容前的容量
    int oldCapacity = oldTable.length;
    // MAXIMUM_CAPACITY 为最大容量,2 的 30 次方 = 1<<30
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        // 容量调整为 Integer 的最大值 0x7fffffff(十六进制)=2 的 31 次方-1
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }

    // 初始化一个新的数组(大容量)
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 把小数组的元素转移到大数组中
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    // 引用新的大数组
    table = newTable;
    // 重新计算阈值
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

transfer 方法用来转移,将小数组的元素拷贝到新的数组中。

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    // 新的容量
    int newCapacity = newTable.length;
    // 遍历小数组
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            // 拉链法,相同 key 上的不同值
            Entry<K,V> next = e.next;
            // 是否需要重新计算 hash
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            // 根据大数组的容量,和键的 hash 计算元素在数组中的下标
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

            // 同一位置上的新元素被放在链表的头部
            e.next = newTable[i];

            // 放在新的数组上
            newTable[i] = e;

            // 链表上的下一个元素
            e = next;
        }
    }
}

注意 e.next = newTable[i]newTable[i] = e 这两行代码,就会将同一位置上的新元素被放在链表的头部。

扩容前的样子假如是下面这样子。

那么正常扩容后就是下面这样子。

假设现在有两个线程同时进行扩容,线程 A 在执行到 newTable[i] = e; 被挂起,此时线程 A 中:e=3、next=7、e.next=null

线程 B 开始执行,并且完成了数据转移。

此时,7 的 next 为 3,3 的 next 为 null。

随后线程A获得CPU时间片继续执行 newTable[i] = e,将3放入新数组对应的位置,执行完此轮循环后线程A的情况如下:

执行下一轮循环,此时 e=7,原本线程 A 中 7 的 next 为 5,但由于 table 是线程 A 和线程 B 共享的,而线程 B 顺利执行完后,7 的 next 变成了 3,那么此时线程 A 中,7 的 next 也为 3 了。

采用头部插入的方式,变成了下面这样子:

好像也没什么问题,此时 next = 3,e = 3。

进行下一轮循环,但此时,由于线程 B 将 3 的 next 变为了 null,所以此轮循环应该是最后一轮了。

接下来当执行完 e.next=newTable[i] 即 3.next=7 后,3 和 7 之间就相互链接了,执行完 newTable[i]=e 后,3 被头插法重新插入到链表中,执行结果如下图所示:

套娃开始,元素 5 也就成了弃婴,惨~~~

不过,JDK 8 时已经修复了这个问题,扩容时会保持链表原来的顺序(嗯,等于说了半天白说了,哈哈,这个面试题确实是这样,很水,但有些面试官又确实比较装逼)。

2)多线程下 put 会导致元素丢失

正常情况下,当发生哈希冲突时,HashMap 是这样的:

但多线程同时执行 put 操作时,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。

put 的源码:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

    // 步骤①:tab为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;

    // 步骤②:计算index,并对null做处理 
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;

        // 步骤③:节点key存在,直接覆盖value
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;

        // 步骤④:判断该链为红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

        // 步骤⑤:该链为链表
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);

                    //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }

                // key已经存在直接覆盖value
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }

        // 步骤⑥、直接覆盖
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;

    // 步骤⑦:超过最大容量 就扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

问题发生在步骤 ② 这里:

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

两个线程都执行了 if 语句,假设线程 A 先执行了 tab[i] = newNode(hash, key, value, null),那 table 是这样的:

接着,线程 B 执行了 tab[i] = newNode(hash, key, value, null),那 table 是这样的:

3 被干掉了。

3)put 和 get 并发时会导致 get 到 null

线程 A 执行put时,因为元素个数超出阈值而出现扩容,线程B 此时执行get,有可能导致这个问题。

注意来看 resize 源码:

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
}

线程 A 执行完 table = newTab 之后,线程 B 中的 table 此时也发生了变化,此时去 get 的时候当然会 get 到 null 了,因为元素还没有转移。

参考链接:

4)小结

HashMap 是线程不安全的主要是因为它在进行插入、删除和扩容等操作时可能会导致链表的结构发生变化,从而破坏了 HashMap 的不变性。具体来说,如果在一个线程正在遍历 HashMap 的链表时,另外一个线程对该链表进行了修改(比如添加了一个节点),那么就会导致链表的结构发生变化,从而破坏了当前线程正在进行的遍历操作,可能导致遍历失败或者出现死循环等问题。

为了解决这个问题,Java 提供了线程安全的 HashMap 实现类 ConcurrentHashMapopen in new window。ConcurrentHashMap 内部采用了分段锁(Segment),将整个 Map 拆分为多个小的 HashMap,每个小的 HashMap 都有自己的锁,不同的线程可以同时访问不同的小 Map,从而实现了线程安全。在进行插入、删除和扩容等操作时,只需要锁住当前小 Map,不会对整个 Map 进行锁定,提高了并发访问的效率。

05、小结

HashMap是Java中最常用的集合之一,它是一种键值对存储的数据结构,可以根据键来快速访问对应的值。以下是对HashMap的总结:

  • HashMap采用数组+链表/红黑树的存储结构,能够在O(1)的时间复杂度内实现元素的添加、删除、查找等操作。
  • HashMap是线程不安全的,因此在多线程环境下需要使用ConcurrentHashMapopen in new window来保证线程安全。
  • HashMap的扩容机制是通过扩大数组容量和重新计算hash值来实现的,扩容时需要重新计算所有元素的hash值,因此在元素较多时扩容会影响性能。
  • 在Java 8中,HashMap的实现引入了拉链法、树化等机制来优化大量元素存储的情况,进一步提升了性能。
  • HashMap中的key是唯一的,如果要存储重复的key,则后面的值会覆盖前面的值。
  • HashMap的初始容量和加载因子都可以设置,初始容量表示数组的初始大小,加载因子表示数组的填充因子。一般情况下,初始容量为16,加载因子为0.75。
  • HashMap在遍历时是无序的,因此如果需要有序遍历,可以使用TreeMapopen in new window

综上所述,HashMap是一种高效的数据结构,具有快速查找和插入元素的能力,但需要注意线程安全和性能问题。

那如果大家已经掌握了 HashMap,那可以刷一下 LeetCode 的第 001 题、013 题,会用到 HashMap、数组和 for 循环,我把题解链接放在了技术派上:


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