HashMap底层数据结构详细解析

一、HashMap的底层数据结构

HashMap作为开发中常用的数据结构，也是面试中经常被问的知识点，因此作为开发者应该尽可能多的理解其底层的数据结构。

创建一个HashMap很简单，假设创建一个人员毕业院校的HashMap

Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put(”张三”: “南京大学”);
map.put(“李四”, “西北工业大学”);

你可能以为数据是这样存储的：

{
        “张三”:  “南京大学”,
        “李四”: ”西北工业大学”
}

但其实它的底层是数组，是这样存储的：

[<”张三”, “南京大学”>, <”李四”,”西北工业大学”>]

但元素并不是顺序放入数组的，它的计算方式是：对key值计算出一个hash值，然后用这个hash值对数组长度取模，根据取模计算结果定位到数组的位置。

假设数组长度是16，对”张三”的hash取模计算结果是4，那么它就放在数组的第5个位置上。实际的存储大约是这样：

[<>, <>, <>, <>, <”张三”, “南京大学”>, <>, <>, <”李四”,”西北工业大学”>, <>, <>, <>, <>, <>, <>, <>, <>]

取出元素的计算过程类似，比如map.get(“张三”)，先对”张三”计算出一个hash值，然后用这个hash值对数组长度取模，根据模计算结果定位到数组中的位置，将该位置的元素取出。

二、JDK1.8对HashMap算法的优化

1、对寻址算法的优化

由hash值对数组长度n取模运算，改为hash值与数组长度n减1进行与运算，即hash&(n-1)。这两者在数学上，计算结果是等价的，但从计算机角度来说，后者的运算性能要比前者高很多。

2、对hash算法的优化

不是直接用hashcode值进行运算，而是使用了新的算法，以下是jdk1.8的一段源码：

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

hashCode()的返回值是一个32位整数，这个算法的意思就是用hashCode()值右移16位后的值与hashCode()原值进行异或运算。由于右移16位后左侧补0，而与0异或的结果是原值，所以hashCode()的高16位不变，因此此运算相当于hashCode()将的高16位与低16位进行异或运算。

例如：假设有如下一个key值

假设数组长度是16，它的计算过程如下：

那么为什么要进行这样的计算呢？

这是因为，数组长度一般比较小，因此，它的高16位一般都是0。0与任何数进行与运算，结果都是0，因此key值的高16位相当于没起作用，因为结果都一样，实际上就只看低16位的计算结果，这样就增加了计算结果重复的概率。从而增加了hash冲突。改与以上优化算法，让高16位也参与了进来，就能一定程度上减少这种冲突。

三、HashMap如何解决hash碰撞问题

无论hash算法如何优化，对不同的key算出来的hash值是有可能相同的，这种情况叫hash碰撞或者hash冲突。

两个不同的元素不可能放到数组的同一个位置。HashMap的解决方法是，在这个位置放一个链表，链表里可以存多个元素，将相同hash值的元素都存放到这个链表中。当通过get方法读取数据时，当定位到这个位置发现是个链表，就对这个链表进行遍历查询，找到需要的元素。

链表遍历查询的时间复杂度是O(N)，当链表比较长时，也就是hash冲突比较多时，性能比较差。因此HashMap对此做了优化，当达到一定条件时，就会将链表转为红黑树。红黑树遍历查询的时间复杂度是O(logN)，性能有很大提升。

在JDK1.8之后，HashMap中的链表在同时满足以下两个条件时，将会转化为红黑树(即自平衡的排序二叉树)：

1. 条件一：数组 arr[i] 处存放的链表长度大于8；

2. 条件二：数组长度大于64。

满足以上两个条件，数组 arr[i] 处的链表将自动转化为红黑树，其他位置如 arr[i+1] 处的数组元素仍为链表，不受影响。

四、HashMap如何进行扩容

HashMap底层是数组，当数组满了之后，它就会自动进行扩容，变成一个更大的数组，扩容方式就是2倍扩容，数量直接翻倍。由于数组长度变了，而数组长度是参与hash运算的，因此扩容后需要重新进行hash运算，这就可能会产生内容的变化。比如原来有hash冲突需要产生链表，但re-hash运算后没有冲突了，不需要链表了。或者某个位置的链表里有三个元素，进行re-hash运算后，可能变成了两个。

五、ConcurrentHashMap实现线程安全的底层原理

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap，两者都继承自AbstractMap。在需要线程安全的场合操作HashMap需要使用synchronized关键字加锁，性能很低。而ConcurrentHashMap本身就是线程安全，无需再加synchronized关键字，且已经做了优化，可以直接使用。

ConcurrentHashMap的数据结构与HashMap基本相同，底层都是数组。JDK1.7以前采用的是分段加锁，底层不是一个数组，而是分成多个数组。写数据时内部还是加锁的，但是只对所在段的数组加锁，不同段的操作互不影响，所以·可以并行操作，提高了性能。

JDK1.8以后进一步优化和改进，和HashMap一样使用一个大数组的形式。但对某个元素进行put操作时，使用的是CAS操作，这样如果有多个线程操作这个位置的元素，同一时刻只有一个会成功。因此大多数情况下都是无锁操作，性能很高。只有对于有hash冲突而采用链表+红黑树进行处理的位置进行操作时，ConcurrentHashMap内部才需要对这个位置进行synchronized加锁处理。

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