精进之路之HashMap

HashMap本质的核心就是“数组+链表”，数组对于访问速度很快，而链表的优势在于插入速度快，HashMap集二者于一身。

提到HashMap，我们不得不提各个版本对于HashMap的不同。本文中先从1.6版本谈起，分别从结构，hash，扩容等几方面展开来看。在具体讨论之前，我们先了解下HashMap的结构：

JDK1.6之结构：

从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构，当新建一个hashmap的时候，就会初始化一个数组。我们来看看java代码：

/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 * 表,根据需要调整大小。长度必须是2的幂
 */
transient Entry[] table;

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key; //当前的key
    V value;//当前的value
    Entry<K,V> next;//下一个元素
    final int hash;// hash值
 
    /**
     * Creates new entry.
     */
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
        value = v;
        next = n;
        key = k;
        hash = h;
    }
......

}
 
上面的Entry就是数组中的元素，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。       
当我们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。
如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。
从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
从这里我们可以想象得到，如果每个位置上的链表只有一个元素，那么hashmap的get效率将是最高的。
 
JDK1.6之hash算法：
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。
前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，
那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。 
所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。
但是，“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样做的，
/**
 * Returns index for hash code h.
 */
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}
 
首先算得key得hashcode值，然后跟数组的长度-1做一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。
比如数组的长度是2的4次方，那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。
很多人都有这个疑问，为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap的效率最高，
我以2的4次方举例，来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。        
看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的时候，
产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，
得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，
那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，
更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
         
说到这里，我们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码可以得知是16，为什么是16，而不是15，也不是20呢，看到上面annegu的解释之后我们就清楚了吧，显然是因为16是2的整数次幂的原因，在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞，而加快查询的效率。

所以，在存储大容量数据的时候，最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话，也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的，代码如下(HashMap的构造方法中)：

// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
    capacity <<= 1;
 
JDK1.6之resize（默认扩充为原来的两倍）：

/**
 * Rehashes the contents of this map into a new array with a
 * larger capacity.  This method is called automatically when the
 * number of keys in this map reaches its threshold.
 *
 * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
 * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
 * This has the effect of preventing future calls.
 *
 * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
 *        must be greater than current capacity unless current
 *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
 *        is irrelevant).
 */

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];
    transfer(newTable);//转换新表
    table = newTable;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}

/**
 * Transfers all entries from current table to newTable.
 */
void transfer(Entry[] newTable) {
    Entry[] src = table;//扩容前
    int newCapacity = newTable.length;
    for (int j = 0; j < src.length; j++) {//进行老entry遍历 
        Entry<K,V> e = src[j];
        if (e != null) {
            src[j] = null;
            do {
                Entry<K,V> next = e.next;
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            } while (e != null);
        }
    }
}      
当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），
所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，
所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，
而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
        
那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，
也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，
而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说，我们有1000个元素new
HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new
HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size >
1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。

1.7

• 加入了jdk.map.althashing.threshold这个jdk的参数用来控制是否在扩容时使用String类型的新hash算法。
• 把1.6的构造方法中对表的初始化挪到了put方法中。
• 1.6中的tranfer方法对旧表的节点进行置null操作（存在多线程问题），1.7中去掉了。

1.8

hashmap有了重大更新，其内部实现采用了红黑树，entry链表长度超过阈值8，就会转为树结构，性能有了较大提升。

ConcurrentHashMap同样进行了巨大更新，放弃使用之前的分区锁，而是使用CAS原子操作来提供修改树节点的原子操作，其锁的粒度实际是节点，

故性能比以前有了不少的提升。和hashmap一样采用树结构，但是树的根节点是不一样的，也就是数组节点不一样。

注意： resize 发生在大于等于临界值，而不单单是大于临界值，以下代码为例：当前size先进性了自增1操作,故size=threshold 时，便会发生resize()

注：本文摘自、整理如下文章，感谢原作者的倾心分享：http://www.iteye.com/topic/539465

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