一、哈希表
哈希表是一种可以快速定位得数据结构。哈希表可以做到平均查找、插入、删除时间是O(1)，当然这是指不发生Hash碰撞得情况。而哈希表最大得缺陷就是哈希值得碰撞(collision)。
Hash碰撞：就是指hash桶有多个元素了。常见解决哈希碰撞得方法就是在hash桶后面加个链表
这里就引入第一个问题：为什么Map的底层设计要采用哈希表的这种数据结构？
HashMap设计时，要求其key不能重复。所以每次往HashMap设置值时，需要对HashMap现在容器所有key进行筛选，以保证不会对HashMap设置同样得key。
如果以普通if、else来判断得话，这样查找效率会非常得低。如果里面元素个数达到几百得话，程序得运行效率就会非常低。而这种情况，很符合哈希表得解决场景。
哈希表得一种实现方式就是数组+链表。这也是java7HashMap底层哈希表的实现方式。
二、JDK1.7的HashMap
1、相关概念
（1）初始容量
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
（2）负载因素
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
（3）阙值
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* @serial
*/
// If table == EMPTY_TABLE then this is the initial capacity at which the
// table will be created when inflated.
int threshold;
（4）hash种子
/**
* A randomizing value associated with this instance that is applied to
* hash code of keys to make hash collisions harder to find. If 0 then
* alternative hashing is disabled.
*/
// 标志位，是jdk为了解决hashMap安全隐患做的补丁
transient int hashSeed = 0;
2、源码分析
（1）put
public V put(K key, V value) {
/* hashMap默认是延迟初始化，只有在用的时候，才会开辟空间 */
// 如果hash表为空，则开始扩容hash表
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 对key为null的相关操作
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算key的hash值
int hash = hash(key);
// 计算key的hash值对应哈希桶的下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 对哈希桶内的链表进行更新操作：可以看到如果是第一次插入，返回的就是null
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;
}
}
}
（2）inflateTable：扩充哈希表
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
/* 这里会发现即使你输入hashMap容量不是2的n次方，这里也会强制变成2的n次方 */
// 计算哈希表桶的个数
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
// 按需初始化hash种子，也是解决hashMap安全隐患做的补丁
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
（3）indexFor：计算key在哈希桶的下标
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
这个方法就是为什么
hashMap的初始值要设置2的n次方的原因。它可以快速得到key要放在hash桶的下标。
（4）扩容方法
当hashMap的size大于threshold时，就会扩容。而threshold = 容量 * 阈值
- 低效
- 线程不安全
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];
// 将旧哈希表的元素转移到新的哈希表；这里是死锁的原因
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
3、jdk1.7的HashMap中的缺点
（1）死锁问题
死锁问题是因为用户将HashMap应用到多线程的环境下。详情参考：https://coolshell.cn/articles/9606.html
死锁问题是由于HashMap在扩容时，里面元素的顺序可能没有按照之前顺序排列，从而导致环形链表，造成死锁情况。
（2）潜在的安全隐患
tomcat底层接收参数是使用hashTable接收，假设黑客使用特意组合的参数，使用所有的参数都挂载在同一个哈希桶中。这就会使得哈希表退化成链表。这其实就是由于哈希碰撞的导致。
如果黑客使用精心设计的参数（这些参数可以根据jdk公开的哈希算法测试出来），通过HTTP请求，使用tomcat内部产生大量链表，消耗服务器的CPU，就会产生DoS（Denial of Service）。
因此：
Tomcat也对这种情况进行讨论。tomcat邮件-
jdk1.7也对这种情况做了处理。例如：在initHashSeedAsNeeded方法中，不使用jdk中String公开的哈希算法，而是使用其他的哈希算法来避免上述出现的问题。final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
// 判断是否需要使用hash算法
boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
if (switching) {
// 初始化hash种子
hashSeed = useAltHashing
? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
: 0;
}
return switching;
}
三、JDK1.8的HashMap源码
JDK1.8中对HashMap进行了很大优化：
- 使用数组+链表/红黑树的数据结构，解决了底层哈希表的安全隐患；
- 在扩容时，通过对插入顺序的改进优化了死锁问题；
1、新增概念
（1）树化的阙值
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
（2）退树化的阈值
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
2、源码阅读
（1）putVal()
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断哈希表是否为空，为空就创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果是第一个节点，就往这个哈希桶添加一个元素
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果不是第一个节点
Node<K,V> e; K k;
//
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断节点是不是树节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 该节点就是链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果达到可以红黑树化的量，就将链表转换为树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
（2）resize：扩容方法
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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);
}
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;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// preserve order：保持顺序，这里仅仅是降低死锁的概率，并没有完全解决死锁问题
// 低位链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 高位链表
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
四、相关面试题分析
-
HashMap默认容量 -
HashMap如何扩容 -
HashMap为什么是线程不安全的？
为什么HashMap的容量必须是2的n次方？
1、即使你在构造函数时，不传2的n次方，在后来的初始化方法中，也会强制变成2的n次方
1.7:put => inflateTable
1.8:HashMap => tableSizeFor
2、让元素能够快速定位哈希桶；让Hash表元素分布均匀，减少哈希碰撞的几率
（1）快速定位哈希桶
在哈希表实现中，有一个很重要的问题：如何将hash值映射到几个哈希桶里呢？对应java来说，就是int范围的数如何映射到哈希桶里呢？
很常见的解决方案是：取模，即int % n。但是这种方案有俩个缺点：
- 负数取模仍然是负数，这里要确保
hash值一定是正数； - 相比较
HashMap的实现，这种方案性能稍微差一点；
1.7:indexFor(int h, int length){
return h & (length - 1);// 记住这行代码，java8是直接用这段代码的
}
（2）为什么能让Hash表元素分布均匀，减少哈希碰撞的几率？
leng - 1 等价于2n - 1，其值格式是：11111...，这样它与hash计算时，得到哈希桶下标，完全取决于hash，只要确保hash算法比较均衡，那么哈希表元素就会比较均衡了。
3、方便扩容
在扩容之后，所有的元素需要重新计算其所在哈希桶的位置。只要保证哈希桶容量是2的幂，其原先的元素要么保持不变，要么被移动到旧index+旧桶大小的位置上。
indexFor方法除了HashMap的实现方式，还有其他方式吗？跟HashMap的实现方式相比，有哪些不足？
我们知道java中对哈希值的实现是根据每个对象的hashCode方法，而这个方法会可能返回42亿个可能性。而我们可以通过indexFor方法将这些42亿个可能性引入到16个哈希桶中。
除了HashMap内部的实现方式，还可以使用取模方法来达到效果。但要注意取模中负号的可能性！！！
static int indexFor(int hash) {
if (hash < 0) {
hash = -hash;
}
return hash % 16;
}
这种方式想比较HashMap原生的实现方式比较，就是低效。不仅仅是在这里计算时低效，而且还有可能会造成严重的哈希碰撞。
jdk1.8后，为什么要以8作为转化树的阙值？为什么要选择0.75作为负载因子？
算法，在空间和时间的折中问题
五、相关应用
我在项目遇到要依次匹配method然后引入对应的处理类。相关代码如下：
public class AppRestFactory {
private static final String METHOD_WO_ = "";//方法名
/**
* 工作中心人员的查询
*/
private static final String METHOD_WORKCENTER_CONTACT = "getWorkCenterInfoByContact";
/**
* 工作中心人员的查询
*/
private static final String METHOD_TODOINFOLIST = "getTodoInfoList";
/**
* 获取逻辑处理实例
*
* @param method
* @return
*/
public static AppRestService createService(String method) {
if (METHOD_POSITION.equalsIgnoreCase(method)){
return SpringUtils.getBean(LocationServiceImpl.class);
}
if (METHOD_GETWOINFOLIST.equalsIgnoreCase(method)){
return SpringUtils.getBean(WorkOrderServiceImpl.class);
}
return null;
}
}
这里就可能存在if、else查找效率问题。假设最后一个if才是要找method的话，那么程序的运行效率就会非常低。这还是未完成的情况，假设后期这个method被补充到上百个，那效率就会及其低下。这里其实就可以使用HashMap底层的哈希表的数据结构来优化。代码如下：
public class AppRestFactory {
/**
* 存储APP端方法method得映射关系
* todo:API数量确定后，固定HashMap得长度，防止hashMao扩容时，发生错误
*/
private static final Map<String, Class> mapper = new HashMap<>(100);
// 初始化method与其工作类得映射关系
static {
// 添加退回物料的信息
mapper.put("addMaterialsReturnInfo", WoMaterialServiceImpl.class);
//
mapper.put("getBomAosProductsList", BomServiceImpl.class);
}
/**
* 获取逻辑处理实例
*
* @param method
* @return
*/
public static AppRestService createService(String method) {
return (AppRestService) SpringUtils.getBean(mapper.get(method));
}
}