HashMap源码与相关面试题
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2022-06-22 08:19:33
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 ，当然这是指不发生 碰撞得情况。而哈希表最大得缺陷就是哈希值得碰撞( )。 碰撞：就是指 桶有多个元素了。常见解决哈希碰撞得方法就是在 桶后面加个链表 这里就引入第一个问题：为什么 的底层设计要采用哈希表的这种 ......
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：
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));
}
}
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