java 集合框架之二：HashMap

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框架

java.util.HashMap 是一个很常用的集合类，它用数组来存储数据。

transient Entry[] table;

它会对KEY进行HASH运算，如果哈希值冲突，HashMap采用链表来解决

Entry就是HashMap存储数据所用的类

final K key;
V value;
final int hash;
Entry<K,V> next;

next就是为了哈希冲突而存在的，比如一个新对象通过哈希运算应该在第10位置，可10位置已存放Entry对象，那么把新对象也放到第10位置，将第10个位置的原有Entry赋值给当前新加的 Entry的next属性，数组存储的是链表，链表是为了解决哈希冲突的。

几个关键的属性
transient Entry[] table;

默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 1073741824
默认加载因子，加载因子是一个比例，当HashMap的数据大小>=容量*加载因子时，HashMap会将容量扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
当实际数据大小超过threshold时，HashMap会将容量扩容，threshold＝容量*加载因子
int threshold;
加载因子
final float loadFactor;

哈希算法

HashMap并不是直接将对象的hashcode作为哈希值的，而是要把key的hashcode作一些运算以得到最终的哈希值，并且得到的哈希值也不是在数组中的位置

无论是get还是put还是别的方法，计算哈希值都是这一句：

int hash = hash(key.hashCode());

hash函数如下：

static int hash(int h) {
     return useNewHash ? newHash(h) : oldHash(h);
     }

哈希函数

 private static int oldHash(int h) {
         h += ~(h << 9);
         h ^=   (h >>> 14);
         h +=   (h << 4);
         h ^=   (h >>> 10);
         return h;
}

确定数据的位置

int hash = hash(k.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);

第一行，上面讲过了，是得到哈希值，第二行，则是根据哈希指计算元素在数组中的位置了，位置的计算是将哈希值和数组长度按位与运算。

static int indexFor(int h, int length) {
         return h & (length-1);
     }

首先我们要确定一下，HashMap的数组长度永远都是偶数，即使你在初始化的时候是这样的new HashMap(15,0.75);因为在构造函数内部，上面也讲过，有这样的一段代码：

while (capacity < initialCapacity)
             capacity <<= 1;

所以length-1一定是个奇数，假设现在长度为16，减去1后就是15，对应的二进制是：1111。

假设有两个元素，一个哈希值是8，二进制是1000，一个哈希值是9，二进制是1001。和1111与运算后，分别还是1000和1001，它们被分配在了数组的不同位置，这样，哈希的分布非常均匀。

那么，如果数组长度是奇数，减去1后就是偶数了，偶数对应的二进制最低位一定是0了，例如14二进制1110。对上面两个数子分别与运算，得到1000和1000。看到了吗？都是一样的值，哈希值8和9的元素多被存储在数组同一个位置的链表中。在操作的时候，链表中的元素越多，效率越低，因为要不停的对链表循环比较。所以，一定要哈希均匀分布，尽量减少哈希冲突，减少了哈希冲突，就减少了链表循环，就提高了效率。
put方法到底作了什么？

public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

如果key为NULL，则是单独处理的，看看putForNullKey方法：

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

NULL_KEY的声明：static final Object NULL_KEY = new Object();
这一段代码是处理哈希冲突的，就是说，在数组某个位置的对象可能并不是唯一的，它是一个链表结构，根据哈希值找到链表后，还要对链表遍历，找出key相等的对象，替换它，并且返回旧的值。

for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

如果遍历完了该位置的链表都没有找到有key相等的，那么将当前对象增加到链表里面去

modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;

且看看addEntry方法

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
     Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
         table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
         if (size++ >= threshold)
             resize(2 * table.length);
     }

table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);新建一个Entry对象，并放在当前位置的Entry链表的头部，看看下面的 Entry构造函数就知道了，注意红色部分

Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
             value = v;
             next = n;
             key = k;
             hash = h;
         }

何扩容？
当put一个元素时，如果达到了容量限制，HashMap就会扩容，新的容量永远是原来的2倍。
上面的put方法里有这样的一段：
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
这是扩容判断，要注意，并不是数据尺寸达到HashMap的最大容量时才扩容，而是达到 threshold指定的值时就开始扩容， threshold＝最大容量＊加载因子。看看resize方法

void resize(int newCapacity) {
         Entry[] oldTable = table;
         int oldCapacity = oldTable.length;
         if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
             threshold = Integer.MAX_VALUE;
             return;
         }

         Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
         transfer(newTable);
         table = newTable;
         threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
     }

void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }

tranfer方法将所有的元素重新哈希，因为新的容量变大，所以每个元素的哈希值和位置都是不一样的。

如何寻找元素

通过上面代码的分析，应该可以很清楚的看到，HashMap的元素查找大致分为三步：

根据key的hasocde()得到哈希值

根据哈希值确定元素在数组中的位置

找到指定位置的链表，循环比较，先“＝＝”比较，如果不等，再“equals”比较，如果有一个比较相等，就说明找到元素了。

所以说到这里，我想大家也明白了，为什么要把一个对象放进HashMap的时候，最好是重写hashcode()方法和equals 方法呢？根据前面的分析，hashcode()可以确定元素在数组中的位置，而equals方法在链表的比较时要用到。

正确的使用HashMap
1：不要在并发场景中使用HashMap
HashMap是线程不安全的，如果被多个线程共享的操作，将会引发不可预知的问题，据sun的说法，在扩容时，会引起链表的闭环，在get元素时，就会无限循环，后果是cpu100%。

public V get(Object key) {
     if (key == null)
         return getForNullKey();
         int hash = hash(key.hashCode());
         for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
              e != null;
              e = e.next) {
             Object k;
             if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                 return e.value;
         }
         return null;
     }

2：如果数据大小是固定的，那么最好给HashMap设定一个合理的容量值
根据上面的分析，HashMap的初始默认容量是16，默认加载因子是0.75，也就是说，如果采用HashMap的默认构造函数，当增加数据时，数据实际容量超过10*0.75=12时，HashMap就扩容，扩容带来一系列的运算，新建一个是原来容量2倍的数组，对原有元素全部重新哈希，如果你的数据有几千几万个，而用默认的HashMap构造函数，那结果是非常悲剧的，因为HashMap不断扩容，不断哈希，在使用HashMap的场景里，不会是多个线程共享一个HashMap,除非对HashMap包装并同步，由此产生的内存开销和cpu开销在某些情况下可能是致命的。

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