HashMap底层数据结构详细解析
目录
- 一、HashMap的底层数据结构
- 二、JDK1.8对HashMap算法的优化
- 三、HashMap如何解决hash碰撞问题
- 四、HashMap如何进行扩容
- 五、ConcurrentHashMap实现线程安全的底层原理
一、HashMap的底层数据结构
HashphpMap作为开发中常用的数据结构,也是面试中经常被问的知识点,因此作为开发者应该尽可能多的理解其底层的数据结构。
创建一个HashMap很简单,假设创建一个人员毕业院校的HashMap
Map<String, String> map = new HashMap<>(); map.put(”张三”: “南京大学”); map.put(“李四”, “西北工业大学”);
你可能以为数据是这样存储的:
{
“张三”: “南京大学”, “李四”: ”西北工业大学”}
但其实它的底层是数组,是这样存储的:
[<&rwww.devze.comdquo;张三”, “南京大学”>, <”李四”,”西北工业大学”>]
但元素并不是顺序放入数组的,它的计算方式是:对key值计算出一个hash值,然后用这个hash值对数组长度取模,根据取模计算结果定位到数组的位置。
假设数组长度是16,对”张三”的hash取模计算结果是4,那么它就放在数组的第5个位置上。实际的存储大约是这样:
[<>, <>, http://www.devze.com<>, <>, <”张三”, “南京大学”>, <>, <>, <”李四”,”西北工业大学”>, <>, <>, <>, <>, <>, <>, <>, <>]
取出元素的计算过程类似,比如map.get(“张三”),先对”张三”计算出一个hash值,然后用这个hash值对数组长度取模,根据模计算结果定位到数组中的位置,将该位置的元素取出。
二、JDK1.8对HashMap算法的优化
1、对寻址算法的优化
由hash值对数组长度n取模运算,改为hash值与数组长度n减1进行与运算,即hash&(n-1)。这两者在数学上,计算结果是等价的,但从计算机角度来说,后者的运算性能要比前者高很多。
2、对hash算法的优化
不是直接用hashcode值进行运算,而是使用了新的算法,以下是jdk1.8的一段源码:
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode() ^ (h >>> 16)); }
hashCode()的返回值是一个32位整数,这个算法的意思就是用hashCode()值右移16位后的值与hashCode()原值进行异或运算。由于右移16位后左侧补0,而与0异或的结果是原值,所以hashCode()的高16位不变,因此此运算相当于hashCode()将的高16位与低16位进行异或运算。
例如:假设有如下一个key值
假设数组长度是16,它的计算过程如下:
那么为什么要进行这样的计算呢?
这是因为,数组长度一般比较小,因此,它的高16位一般都是0。0与任何数进行与运算,结果都是0,因此key值的高16位相当于没起作用,因为结果都一样,实际上就只看低16位的计算结果,这样就增加了计算结果重复的概率。从而增加了hash冲突。改与以上优化算法,让高16位也参与了进来,就能一定程度上减少这种冲突。
三、HashMap如何解决hash碰撞问题
无论hash算法如何优化,对不同的key算出来的hash值是有可能相同的,这种情况叫hash碰撞或者hash冲突。
两个不同的元素不可能放到数组的同一个位置。HashMap的解决方法是,在这个位置放一个链表,链表里可以存多个元素,将相同hash值的元素都存放到这个链表中。当通过get方法读取数据时,当定位到这个位置发现是个链表,就对这个链表进行遍历查询,找到需要的元素。
链表遍历查询的时间复杂度是O(N),当链表比较长时,也就是hash冲突比较多时,性能比较差。因此HashMap对此做了优化,当达到一定条件时,就会将链表转为红黑树。红黑树遍历查询的时间复杂度是O(logN),性能有很大提升。
在JDK1.8之后,HashMap中的链表在同时满足以下两个条件时,将会转化为红黑树(即自平衡的排序二叉树):
1. 条件一:数组 arr[i] 处存放的链表长度大于8;
2. 条件二:数组长度大于64。
满足以上两个条件,数组 arr[i] 处的链表将自动转化为红黑树,其他位置如 arr[i+1] 处的数组元素仍为链表,不受影响。
四、HashMap如何进行扩容
HashMap底层是数组,当数组满了之后,它就会自动进行扩容,变成一个更大的数组,扩容方式就是2倍扩容,数量直接翻倍。由于数组长度变了,而数组长度是参与hash运算的,因此扩容后需要重新进行hash运算,这就可能会产生内容的变化。比如原来有hash冲突需要产生链表,但re-hash运算后没有冲突了,不需要链表了。或者某个位置的链表里有三个元素,进行re-hash运算后,可能变成了两个。
五、ConcurrentHashMap实现线程安全的底层原理
ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap,两者都继承自AbstractMap。在需要线程安全的场合操作HashMap需要使用synchronized关键字加锁,性能很低。而ConcurrentHashMap本身就是线程安全,无需再加synchronized关键字,且已经做了优化,可以直接使用。
ConcurrentHashMap的数据结构与HashMap基本相同,底层都是数组。JDK1.7以前采用的是分段加锁,底编程客栈层不是一个数组,而是分成多个数组。写数据时内部还是加锁的,但是只对所在段的数组加锁,不同段的操作互不影响,所以·可以并行操作,提高了性能。
JDK1.8以后进一步优化和改进,和HashMap一样使用一个大数组的形式。但对某个元素进行put操作时,使用的是CAS操作,这样如果有多个线程操作这个位置的元素,同一时刻只有一个会成功。因此大多数情况下都是无锁操作,性能很高。只有对于有hash冲突而采用链表+红黑树进行处理的位置进行操作时,ConcurrentHashMap内部才需要对这个位置进行synchronized加锁处理。
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