HashMap 的实现原理（1.7）

参考：http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html

　　 https://blog.csdn.net/w2298119289j/article/details/83421035

HashMap 概述

HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高或将加载因子设置得太低。也许大家开始对这段话有一点不太懂，不过不用担心，当你读完这篇文章后，就能深切理解这其中的含义了。

需要注意的是：Hashmap 不是同步的，如果多个线程同时访问一个 HashMap，而其中至少一个线程从结构上（指添加或者删除一个或多个映射关系的任何操作）修改了，则必须保持外部同步，以防止对映射进行意外的非同步访问。

HashMap 的数据结构

在 Java 编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是指针（引用），HashMap 就是通过这两个数据结构进行实现。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

从上图中可以看出，HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个 HashMap 的时候，就会初始化一个数组。

我们通过 JDK 中的 HashMap 源码进行一些学习，首先看一下构造函数：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

        if (initialCapacity < 0)

            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +

                                               initialCapacity);

        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +

                                               loadFactor);

        // Find a power of 2 >= initialCapacity

        int capacity = 1;

        while (capacity < initialCapacity)

            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;

        threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);

        table = new Entry[capacity];

        useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&

                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);

        init();

}

我们着重看一下第 18 行代码table = new Entry[capacity];。这不就是 Java 中数组的创建方式吗？也就是说在构造函数中，其创建了一个 Entry 的数组，其大小为 capacity（目前我们还不需要太了解该变量含义），那么 Entry 又是什么结构呢？看一下源码：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

    final K key;

    V value;

    Entry<K,V> next;

    final int hash;

    ……

}

我们目前还是只着重核心的部分，Entry 是一个 static class，其中包含了 key 和 value，也就是键值对，另外还包含了一个 next 的 Entry 指针。我们可以总结出：Entry 就是数组中的元素，每个 Entry 其实就是一个 key-value 对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

HashMap 的核心方法解读

存储

/**

     * Associates the specified value with the specified key in this map.

     * If the map previously contained a mapping for the key, the old

     * value is replaced.

     *

     * @param key key with which the specified value is to be associated

     * @param value value to be associated with the specified key

     * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or

     *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.

     *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map

     *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)

     */

public V put(K key, V value) {

        //其允许存放null的key和null的value，当其key为null时，调用putForNullKey方法，放入到table[0]的这个位置

        if (key == null)

            return putForNullKey(value);

        //通过调用hash方法对key进行哈希，得到哈希之后的数值。该方法实现可以通过看源码，其目的是为了尽可能的让键值对可以分不到不同的桶中

        int hash = hash(key);

        //根据上一步骤中求出的hash得到在数组中是索引i

        int i = indexFor(hash, table.length);

        //如果i处的Entry不为null，则通过其next指针不断遍历e元素的下一个元素。

        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;

            }

        }

        modCount++;

        addEntry(hash, key, value, i);

        return null;

}

我们看一下方法的标准注释：在注释中首先提到了，当我们 put 的时候，如果 key 存在了，那么新的 value 会代替旧的 value，并且如果 key 存在的情况下，该方法返回的是旧的 value，如果 key 不存在，那么返回 null。

从上面的源代码中可以看出：当我们往 HashMap 中 put 元素的时候，先根据 key 的 hashCode 重新计算 hash 值，根据 hash 值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置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。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的 hash 值，将 key-value 对放在数组 table 的 i 索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：

/**

     * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to

     * the specified bucket.  It is the responsibility of this

     * method to resize the table if appropriate.

     *

     * Subclass overrides this to alter the behavior of put method.

     */

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {

            resize(2 * table.length);

            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;

            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

}

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

        // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry

        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

        // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entr

        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);

        size++;

}

当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

hash(int h)方法根据 key 的 hashCode 重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的 hash 冲突。

final int hash(Object k) {

        int h = 0;

        if (useAltHashing) {

            if (k instanceof String) {

                return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);

            }

            h = hashSeed;

        }

        //得到k的hashcode值

        h ^= k.hashCode();

        //进行计算

        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

}

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，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把 hash 值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，在 HashMap 中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

/**

     * Returns index for hash code h.

     */

static int indexFor(int h, int length) {

    return h & (length-1);

}

这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是 HashMap 在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

// Find a power of 2 >= initialCapacity

int capacity = 1;

    while (capacity < initialCapacity)

        capacity <<= 1;

这段代码保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方，即底层数组的长度总是为 2 的 n 次方。

当 length 总是 2 的 n 次方时，h& (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 h%length，但是 & 比 % 具有更高的效率。这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

假设数组长度分别为 15 和 16，优化后的 hash 码分别为 8 和 9，那么 & 运算后的结果如下：

h & (table.length-1)	hash		table.length-1
8 & (15-1)：	0100	&	1110	= 0100
9 & (15-1)：	0101	&	1110	= 0100
8 & (16-1)：	0100	&	1111	= 0100
9 & (16-1)：	0101	&	1111	= 0101

从上面的例子中可以看出：当它们和 15-1（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 会被放到数组中的同一个位置上形成链表，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，hash 值会与 15-1（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！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1，这使得在低位上&时，得到的和原 hash 的低位相同，加之 hash(int h)方法对 key 的 hashCode 的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

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。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

读取

/**

     * Returns the value to which the specified key is mapped,

     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.

     *

     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key

     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :

     * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise

     * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)

     *

     * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>

     * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also

     * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.

     * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to

     * distinguish these two cases.

     *

     * @see #put(Object, Object)

     */

    public V get(Object key) {

        if (key == null)

            return getForNullKey();

        Entry<K,V> entry = getEntry(key);

        return null == entry ? null : entry.getValue();

    }

    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {

        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);

        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];

             e != null;

             e = e.next) {

            Object k;

            if (e.hash == hash &&

                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                return e;

        }

        return null;

    }

有了上面存储时的 hash 算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：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。

归纳

简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 hash 算法来决定其在数组中的存储位置，在根据 equals 方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry 时，也会根据 hash 算法找到其在数组中的存储位置，再根据 equals 方法从该位置上的链表中取出该Entry。

HashMap 的 resize（rehash）

当 HashMap 中的元素越来越多的时候，hash 冲突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，这是一个常用的操作，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，这是一个折中的取值。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。

HashMap 的性能参数

HashMap 包含如下几个构造器：

HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
ashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

HashMap 的基础构造器 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 带有两个参数，它们是初始容量 initialCapacity 和负载因子 loadFactor。

负载因子 loadFactor 衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是 O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

HashMap 的实现中，通过 threshold 字段来判断 HashMap 的最大容量：

        threshold = (int)(capacity * loadFactor);

结合负载因子的定义公式可知，threshold 就是在此 loadFactor 和 capacity 对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新 resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize 后的 HashMap 容量是容量的两倍：

Fail-Fast 机制

原理

我们知道 java.util.HashMap 不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了 map，那么将抛出 ConcurrentModificationException，这就是所谓 fail-fast 策略。

ail-fast 机制是 java 集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生 fail-fast 事件。

例如：当某一个线程 A 通过 iterator去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他线程所改变了；那么线程 A 访问集合时，就会抛出 ConcurrentModificationException 异常，
产生 fail-fast 事件。

这一策略在源码中的实现是通过 modCount 域，modCount 顾名思义就是修改次数，对 HashMap 内容（当然不仅仅是 HashMap 才会有，其他例如 ArrayList 也会）
的修改都将增加这个值（大家可以再回头看一下其源码，在很多操作中都有 modCount++ 这句），那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的 expectedModCount。

HashIterator() {

    expectedModCount = modCount;

    if (size > 0) { // advance to first entry

    Entry[] t = table;

    while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)

        ;

    }

}

在迭代过程中，判断 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了 Map：

注意到 modCount 声明为 volatile，保证线程之间修改的可见性。

final Entry<K,V> nextEntry() {

    if (modCount != expectedModCount)

        throw new ConcurrentModificationException();

在 HashMap 的 API 中指出：

由所有 HashMap 类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

解决方案

在上文中也提到，fail-fast 机制，是一种错误检测机制。它只能被用来检测错误，因为 JDK 并不保证 fail-fast 机制一定会发生。若在多线程环境下使用 fail-fast 机制的集合，建议使用“java.util.concurrent 包下的类”去取代“java.util 包下的类”。

HashMap 的两种遍历方式

第一种

Map map = new HashMap();

　　Iterator iter = map.entrySet().iterator();

　　while (iter.hasNext()) {

　　Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();

　　Object key = entry.getKey();

　　Object val = entry.getValue();

　　}

第二种

Map map = new HashMap();

　　Iterator iter = map.keySet().iterator();

　　while (iter.hasNext()) {

　　Object key = iter.next();

　　Object val = map.get(key);

　　}

效率低,以后尽量少使用！

JAVA 8 优化

HashMap的内部实现在JAVA8中有很大的变化。实际上，在JAVA7里这个类只有1000多行代码，而在JAVA8里却有2000多行。除了Entry链表，我以上所讲的大部分在JAVA8里都是一样的。在JAVA8里我们仍然需要一个数组，但现在这个数组被用来存储Node对象，它含有与Entry相同的信息，因此，实际上也是一个链表。

以下是Node类在JAVA8里的部分实现代码：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

        final int hash;

        final K key;

        V value;

        Node<K,V> next;

        …

那么，JAVA8里的HashMap和7里的有什么大不一样的吗？实际上，Node类拥有一个子类：TreeNode。TreeNode是红黑树的数据结构实现，它存储了更多的信息，因此能够在O（log(n)）的时间复杂度之内完成增加、删除或者获取元素的操作。下面是TreeNode里存储信息的详细列表：

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {

    final int hash; // inherited from Node<K,V>

    final K key; // inherited from Node<K,V>

    V value; // inherited from Node<K,V>

    Node<K,V> next; // inherited from Node<K,V>

    Entry<K,V> before, after;// inherited from LinkedHashMap.Entry<K,V>

    TreeNode<K,V> parent;

    TreeNode<K,V> left;

    TreeNode<K,V> right;

    TreeNode<K,V> prev;

    boolean red;

    ...

红黑树是自平衡的二叉搜索树。无论是向其增加还是删除元素，其内部结构都能保证它的深度总是log(n)。使用红黑树的主要好处在于但大量数据被放在了同一个bucket中的时候，对树的搜索总能在对数时间内完成而不是使用链表时的O(n)复杂度。

就像见到的一样，红黑树会比链表消耗更多空间。（我们将在之后讨论这个问题）

通过继承机制，HashMap的内部数组能够同时存放Node对象（作为链表）和TreeNode对象（作为红黑树）。Oracle决定按以下规则使用这两种数据结构：

如果一个bucket里有多于8个元素（即键值对，译者注），就将这个bucket对应的链表转化为一棵红黑树

如果一个bucket里的元素少于6个，就将这个bucket对应的红黑树转化为链表

上面是JAVA8的HashMap如何同时使用红黑树（bucket 0）和链表（bucket 1,2,3）存储数据。Bucket 0是一棵红黑树，因为它的元素数目大于8。

内存开销

JAVA 7

HashMap的使用代价取决于它的内存开销。在JAVA7里，HashMap将键值对“包装”在Entry对象中。一个Entry对象含有：

一个指向下一个Entry对象的引用
已计算出的哈希值（整数）
指向键的引用
指向值的引用

除此之外，JAVA7还要使用一个内部数组来存储Entry。假设HashMap里有N个元素，它的数组大小为默认值CAPACITY，其内存消耗为：

sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)

其中：

整数大小为4字节
引用的大小取决于虚拟机/操作系统/处理器，大多数情况下为4字节

则内存消耗为：16 * N + 4 * CAPACITY个字节。

提醒：在HashMap的自动调整后，内部数组的大小等于大于N的最小的2的次方。

注意：从JAVA7开始，HashMap使用了lazy init。所以即使实例化了一个HashMap，它的内部数组（占用4 * CAPACITY个字节）直到第一次调用了put()方法之前都不会被初始化。

JAVA8

在JAVA8的实现中，计算内存开销比较麻烦，因为一个Node对象可以拥有和Entry一样多想信息，或者比Entry多出6个引用和一个布尔值（当是红黑树节点时）。

内存开销

JAVA 7

HashMap的使用代价取决于它的内存开销。在JAVA7里，HashMap将键值对“包装”在Entry对象中。一个Entry对象含有：

一个指向下一个Entry对象的引用
已计算出的哈希值（整数）
指向键的引用
指向值的引用

除此之外，JAVA7还要使用一个内部数组来存储Entry。假设HashMap里有N个元素，它的数组大小为默认值CAPACITY，其内存消耗为：

sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)

其中：

整数大小为4字节
引用的大小取决于虚拟机/操作系统/处理器，大多数情况下为4字节

则内存消耗为：16 * N + 4 * CAPACITY个字节。

提醒：在HashMap的自动调整后，内部数组的大小等于大于N的最小的2的次方。

JAVA8

在JAVA8的实现中，计算内存开销比较麻烦，因为一个Node对象可以拥有和Entry一样多想信息，或者比Entry多出6个引用和一个布尔值（当是红黑树节点时）。

如果所有元素都是Node对象，内存开销就和JAVA7的一样。

如果所有元素都是TreeNode对象，内存开销为：

N * sizeOf(integer) + N * sizeOf(boolean) + sizeOf(reference)* (9*N+CAPACITY )

在大多数虚拟机上，该值等于44 * N + 4 * CAPACITY个字节。

性能问题

“倾斜”的HashMap vs 平衡的HashMap

在最好的情况下，get()、set()方法的时间复杂度是O(1)。但是，如果不考虑键的哈希方法，就有可能出现put()、get()的性能问题。put()、get()的高效率取决于数据如何分布到内部数组的不同下标（bucket）。如果键的哈希方法有问题的话，就会使得分布的过程十分不平均（无论内部数组有多大）。此时所有的put()、get()方法都会变得非常慢，因为它们都要对整个链表进行遍历。在最坏的情况下（大多数的数据都分布到了同一个bucket），时间复杂度就会变成O(n)。

以下是一个例子。第一张图片是一个“倾斜”的HashMap，第二张图片是一个平衡的HashMap。

在上面这个HashMap中，在bucket 0里的get、put操作会十分费时。获取Entry K需要查找6次。

在平衡的HashMap中，获取Entry K只需要查找3次。这两个HashMap拥有一样多的元素、一样大小的内部数组。唯一的不同在于用来分配Entry到一个bucket的哈希方法。

下面这个例子中，我实现了自己的hash方法，它会将所有数据都分配到同一个bucket，然后我向HashMap中加入2百万个数据。

public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        class MyKey {

            Integer i;

            public MyKey(Integer i){

                this.i =i;

            }

            @Override

            public int hashCode() {

                return 1;

            }

            @Override

            public boolean equals(Object obj) {

            …

            }

        }

        Date begin = new Date();

        Map <MyKey,String> myMap= new HashMap<>(2_500_000,1);

        for (int i=0;i<2_000_000;i++){

            myMap.put( new MyKey(i), "test "+i);

        }

        Date end = new Date();

        System.out.println("Duration (ms) "+ (end.getTime()-begin.getTime()));

    }

}

在配置为i5-2500k @ 3.6Ghz的主机上，这段代码在JDK8上的运行时间超过了45分钟。（我在45分钟后将进程关闭了）。

现在，改为使用下面的hash方法：

@Override

    public int hashCode() {

        int key = 2097152-1;

        return key+2097152*i;

}

它仅耗费了46秒！这个hash方法比之前的能更好的对元素进行分配所以put()的调用要快得多。

如果我使用下面这个更好的hash方法：

 @Override

 public int hashCode() {

     return i;

 }

现在仅仅需要2秒。

我希望你能够明白hash方法的重要性。如果我们在JDK7上运行以上的测试，第一个和第二个的结果会更差（因为在JAVA7里put()方法的时间复杂度是O(n)，而JAVA8里是O(log(n))）。

在使用HashMap的时候，我们需要为键找到一个好的hash方法，使得它能够将键分配到大部分的bucket上去。因此，需要避免哈希冲突。String对象适合作为键因为它有很好的hash方法。整数也一样因为它们的hashcode就是它们的值。

自动调整的代价

如果需要存储大量的数据，我们应该在创建HashMap的时候指定一个接近预期的初始容量。

如果不指定的话，Map就会使用默认的16作为初始大小和默认的装载因子0.75。前11次的put()调用会很快的执行完，但在第12（16*0.75）次的put()时，一个新的内部数组会被创建，其大小为32.第13到23次put()会很快执行完，但是第24（32*0.75）次（原文为23th，译者注）时又会进行一次自动调整。以此类推，自动调整将在第48、96、192....次调用put()的时候进行。如果数据量较小的话，重建整个数组会很快。但是在数据量很大的情况下，可能要耗费数秒到数分钟的时间。而通过设定一个初始的容量大小，就能否避免这些耗时的操作。

但这个方法也有其缺点：如果将数组大小设定为一个很大的数如2^28，而你只会用到2^26个bucket，那就会有大量的内存被浪费掉。

总结

对于简单的使用，我们并不需要了解HashMap内部是如何工作的，毕竟我们不会察觉到O(1)O(n)O(log(n))复杂度的操作间的区别。但了解最常使用的数据结构之一的底层原理总是有好处的。另外，对于JAVA程序员，这也是在面试时经常被问到的问题。

在数据量很大的时候，了解HashMap是如何工作的以及hash方法的重要性是非常重要的。

希望读完这篇文章以后，你们能够对HashMap有更深的了解。

原文链接:https://blog.csdn.net/chowforcsdn/article/details/51393375