Java集合框架————Map集合（1）

Collection集合的特点是每次进行单个对象的保存，如果现在要进行一对对象(偶对象)的保存就只能使用Map集合来完成，即Map集合中会一次性保存两个对象，且这两个对象的关系:key=value结构。这种结构最大的特点是可以通过key找到对应的value内容。

1.Map接口简述

首先来观察Map接口定义：public interface Map<K,V>

在Map接口中有如下常用方法:

Map本身是一个接口，要使用Map需要通过子类进行对象实例化。Map接口的常用子类有如下四个： HashMap、Hashtable、TreeMap、ConcurrentHashMap。

2.HashMap子类

HashMap是使用Map集合中最为常用的子类。
范例：Map基本操作

import java.util.HashMap;

public class MapDemo {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer,String> map = new HashMap<>();
        map.put(1,"hello");
        map.put(2,"bad");
        map.put(3,"man");
        map.put(4,"Hello");
        System.out.println(map);
        System.out.println(map.get(2));
        System.out.println(map.get(6));//查不到key 返回null
    }
}

切记key值不能重复
根据key取得value。

范例：取得Map中所有key信息

import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;

public class MapDemo {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer,String> map = new HashMap<>();
        map.put(1,"hello");
        map.put(2,"bad");
        map.put(3,"man");
        map.put(4,"Hello");
//        System.out.println(map);
//        System.out.println(map.get(2));
//        System.out.println(map.get(6));
        Set<Integer> set = map.keySet();
        Iterator<Integer> iterator = set.iterator();
        while (iterator.hasNext()){
            System.out.println(iterator.next());
        }
    }
}

2.1HashMap内部实现基本点分析

首先，我们来一起看看 HashMap 内部的结构，它可以看作是数组（Node[] table）和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），通过哈希值决定了键值对在这个数组的寻址；哈希值相同的键值对，则以链表形
式存储，你可以参考下面的示意图。这里需要注意的是，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），图中的链表就会被改造为树形结构。

从构造函数的实现来看，这个表格（数组）似乎并没有在最初就初始化好，仅仅设置了一些初始值而已。

所以，我们深刻怀疑，HashMap 也许是按照 lazy-load 原则，在首次使用时被初始化既然如此，我们去看看 put方法实现，似乎只有一个 putVal 的调用：

看来主要的密码似乎藏在 putVal 里面，到底有什么秘密呢？

从 putVal 方法最初的几行，我们就可以发现几个有意思的地方：
~如果表格是 null，resize 方法会负责初始化它，这从 tab = resize() 可以看出。
~resize 方法兼顾两个职责，创建初始存储表格，或者在容量不满足需求的时候，进行扩容（resize）。具体键值对在哈希表中的位置（数组 index）取决于下面的位运算：

i = (n-1) & hash

我们会发现，它并不是 key 本身的 hashCode，而是来自于 HashMap内部的另外一个 hash 方法。注意，为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这除是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

下面进一步分析一下身兼多职的 resize 方法，面试官经常追问它的源码设计。

依据 resize 源码，不考虑极端情况（容量理论最大极限MAXIMUM_CAPACITY 指定，数值为 1<<30，也就是 2的 30 次方），我们可以归纳为：
门限值等于（负载因子）*（容量），如果构建 HashMap 的时候没有指定它们，那么就是依据相应的默认常量值。

门限通常是以倍数进行调整 （newThr = oldThr << 1），我前面提到，根据 putVal 中的逻辑，当元素。

个数超过门限大小时，则调整 Map 大小。

扩容后，需要将老的数组中的元素重新放置到新的数组，这是扩容的一个主要开销来源。

2.2 容量、负载因子和树化

前面我们快速梳理了一下 HashMap 从创建到放入键值对的相关逻辑，现在思考一下，为什么我们需要在乎容量和负载因子呢？

这是因为容量和负载系数决定了可用的桶的数量，空桶太多会浪费空间，如果使用的太满则会严重影响操作的性能。极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。 既然容量和负载因子这么重要，我们在实践中应该如何选择呢？

如果能够知道 HashMap 要存取的键值对数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：

负载因子 * 容量 > 元素数量

所以，预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数，结论已经非常清晰了。

而对于负载因子，我建议：

• 如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
• 如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap的性能。
• 如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影

树化：

树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中。

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
    resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 树化改造逻辑
  }

上面是精简过的 treeifyBin 示意，综合这两个方法，树化改造的逻辑就非常清晰了，可以理解为，当 bin 的数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 时：

• 如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的扩容。
• 如果容量大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化改造。

那么，为什么 HashMap 要树化呢？

本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。
而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端 CPU 大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。