HashMap设计思想学习
HashMap设计思想学习
引言
hashmap在jdk 1.7之前是数组+链表结构，而jdk1.8之后变为是数组+(链表|红黑树)
树化与退化
树化意义：
- 红黑树用来避免 DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略
- hash 表的查找，更新的时间复杂度是 O(1)，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是 O(log_2n )，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表
- hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小
树化规则
- 当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化
退化规则
- 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表
- 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left (根节点的左右孩子和左孙子)有一个为 null ，也会退化为链表
总结:
通常情况下,除非是恶意伪造大量hash相同的元素,否则一般情况下链表长度最长也就是6左右，但是为了应对恶意伪造数据进行攻击的情况，引入了红黑树在链表长度达到指定阈值8时，进行替换；当然，如果此时数组长度没有大于等于64,那么会先尝试通过扩容数组大小来减少链表长度。扩容时，如果某个树的元素个数小于了6，那么红黑树会退化为链表，或者红黑树根节点的左右孩子或者左孙子中有一个为null，也会退化为链表。
红黑树的优势
传统的BST二叉搜索树需要满足根节点大于左子树小于右子树的条件,并且查询和插入复杂度为0(logn),但是极端情况下二叉搜索树会退化为线性结构,此时查询和插入复杂度变为o(n)。
AVL自平衡二叉树在二叉搜索树的基础上进行了优化,需要满足左右子树的高度差小于等于1,AVL树的最差查询和插入复杂度也为O(logn)。
AVL自平衡二叉树对"平衡"的定义非常严格,在插入和删除非常频繁的场景下,会产生大量的旋转操作,性能会受到很大影响。
红黑树:
1.每个节点非红即黑
2.root节点必须是黑节点
3.null节点会被视为叶子节点,叶子节点必须是黑节点
4.红节点的子节点必须是黑节点
5.新插入的节点是红节点
6.从任意一个节点出发到叶子节点的任意路径上,黑色节点的个数都是相等的
红黑树和AVL树所要求的严格的"平衡"条件不同,红黑树最大允许左右节点数相差一倍(左子树全部都是黑色节点，右子树一红一黑), 红黑树对"平衡"的条件要求不是那么苛刻,因此红黑树在插入和删除节点时，产生的旋转变换操作会更少，性能更高,并且红黑树整体复杂度依然为0(logn);
索引计算
索引计算方法
- 首先，计算对象的 hashCode()
- 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希
- 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
- 最后 & (capacity – 1) 得到索引
hashmap的二次哈希方法中会对key的hashcode进行扰动计算,防止不同的hashcode的高位不同但低位相同导致hash冲突。简单来说，就是为了把高位的特征和低位的特征组合起来，降低哈希冲突的概率，也就是说，尽量做到任何一位的变化都能对最终得到的结果产生影响。
数组容量为何是 2 的 n 次幂
- 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模
- 扩容时重新计算索引效率更高： hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap
注意
- 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash
- 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable
偶数对偶数进行取模得到的结果还是偶数，因此容量为2的n次幂最大的缺点就是hash分布不均匀，因此，如果追求的是更好的hash分散性，应该采用质数作为数组容量； 但是2的n次幂可以提供很多优化特性，追求性能，还是可以考虑的。
put流程
1.hashMap是懒惰创建数组的,首次使用时才会创建 2.计算索引(桶下标)–>hashcode–>二次哈希–>与运算 3.如果桶下标没人占用，创建Node占位返回 4.如果桶下标已经被占用了 4.1 已经是TreeNode走红黑树添加或者更新逻辑 4.2 是普通的Node,走连接的添加或更新逻辑 4.2.1 如果链表长度超过树化阈值8，并且当前数组容量是小于64，那么会首先通过扩容，减少链表长度 4.2.2 如果链表长度超过树化阈值8，并且当前数组容器是大于等于64,那么会将链表转换为红黑树，走树化逻辑 5.返回前检查容量是否超过扩容阈值,一旦超过进行扩容
jdk 1.7和jdk1.8的不同:
1.插入节点时,jdk1.7采用头插法,1.8采用尾插法 2…1.7是大于等于阈值并且计算出的索引不是空位的情况下才进行扩容，而1.8是大于阈值就扩容 3. 1.7和1.8在在扩容计算Node索引时进行优化,会通过 hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap
扩容（加载）因子为何默认是 0.75f
- 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
- 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
- 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多
hashMap并发丢失数据问题
hashMap本身并不是线程安全的,所以无论是jdk 1.7 还是 jdk 1.8，都存在并发丢失数据的风险:
如果存在两个并发线程1和2都同时向hashmap中put一对键值对，并且key计算出来的hash值都是相同的,那么线程1和线程2同时来到判断索引位是否为空的逻辑，发现为空，填充数据，此时就存在线程2覆盖线程1的数据导致丢失数据的风险。
jdk 1.7并发死链问题
1.7 源码如下：
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}- e 和 next 都是局部变量，用来指向当前节点和下一个节点
- 线程1（绿色）的临时变量 e 和 next 刚引用了这俩节点，还未来得及移动节点，发生了线程切换，由线程2（蓝色）完成扩容和迁移
- 线程2 扩容完成，由于头插法，链表顺序颠倒。但线程1 的临时变量 e 和 next 还引用了这俩节点，还要再来一遍迁移
第一次循环
- 循环接着线程切换前运行，注意此时 e 指向的是节点 a，next 指向的是节点 b
- e 头插 a 节点，注意图中画了两份 a 节点，但事实上只有一个（为了不让箭头特别乱画了两份）
- 当循环结束是 e 会指向 next 也就是 b 节点
第二次循环
- next 指向了节点 a
- e 头插节点 b
- 当循环结束时，e 指向 next 也就是节点 a
第三次循环
- next 指向了 null
- e 头插节点 a，a 的 next 指向了 b（之前 a.next 一直是 null），b 的 next 指向 a，死链已成
- 当循环结束时，e 指向 next 也就是 null，因此第四次循环时会正常退出
总结: 由于jdk 1.7的hashmap采用的是头插法,所以当存在两个并发线程同时尝试对hash数组进行扩容时，会出现线程1先扩容完毕，将原本的元素A指向B顺序，颠倒为B指向A。而由于线程2无法感知该变化，因此依然按照A指向B的顺序迁移元素到新数组，最终会产生a指向b，b指向a的死链。
key 的设计
key 的设计要求
- HashMap 的 key 可以为 null，但 Map 的其他实现则不然
- 作为 key 的对象，必须实现 hashCode 和 equals，并且 key 的内容不能修改（不可变）
- key 的 hashCode 应该有良好的散列性
如果 key 可变，例如修改了 age 会导致再次查询时查询不到
public class HashMapMutableKey {
public static void main(String[] args) {
HashMap<Student, Object> map = new HashMap<>();
Student stu = new Student("张三", 18);
map.put(stu, new Object());
System.out.println(map.get(stu));
stu.age = 19;
System.out.println(map.get(stu));
}
static class Student {
String name;
int age;
public Student(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Student student = (Student) o;
return age == student.age && Objects.equals(name, student.name);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
}String 对象的 hashCode() 设计
- 目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的 hashCode 足够独特
- 字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为 Si，其中 i 的范围是 0 ~ n - 1
- 散列公式为：
- 31 代入公式有较好的散列特性，并且 31 * h 可以被优化为
- 即 $32 ∗h -h $
- 即 2^5 ∗h -h
- 即 h ≪ 5 − h