HashMap的一点理解

本文主要对hashMap结构进行简单的分析，并试图回答自己之前关于HashMap的几个疑问：

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1.hashMap的Bucket数组是如何确定最大值的？

A：根据创建时传入的参数initialcapcity和loadFactor来决定，容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

2.通过hashcode计算出来的值如何确保不超过bucket数组的上限？

A：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：

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。

3.为什么说HashMap是线程不安全的？

从代码上看，HashMap没有使用任何机制如加锁来确保线程安全，相反的它引入了一种Fash－fail的概念。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。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内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

下面是正文

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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。

hashMap同时使用了数组和链表的数据结构，也可以被称为一种“链表散列”的数据结构。

如图：

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。

源代码如下：

/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */transient Entry[] table;static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {    final K key;    V value;    Entry<K,V> next;    final int hash;    ……}

从中可以看出，table即为数组实现，Map.Entry是一个key-value的数据形式，并且每一个Entry都持有指向下一个元素的引用，这样就构成了一个链表。

数据的存取：先看一下源代码

public V put(K key, V value) {    // HashMap允许存放null键和null值。    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。    if (key == null)        return putForNullKey(value);    // 根据key的keyCode重新计算hash值。    int hash = hash(key.hashCode());    // 搜索指定hash值在对应table中的索引。    int i = indexFor(hash, table.length)

;    // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 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;        }    }    // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。    modCount++;    // 将key、value添加到i索引处。    addEntry(hash, key, value, i);    return 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,这里通过indexFor函数确保不会超过数组的上限），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：

void addEntry(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 Entry    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);    // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限    if (size++ >= threshold)    // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。        resize(2 * table.length);}

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。(详细解释参见，http://www.iteye.com/topic/709945)

static int hash(int h) {    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(关于具体的Hash算法的解释，这里有一篇很好的博文，地址如下：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6256463)。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：

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：

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) hashtable.length-1
8 & (15-1)： 0100 &1110=0100
9 & (15-1)： 0101&1110= 0100
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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

下面我们来看一下读取的代码：

public V get(Object key) {      if (key == null)          return getForNullKey();      int hash = hash(key.hashCode());      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.equals(k)))              return e.value;      }      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。

归纳起来简单地说，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。

下面对之前介绍的HashMap中的几个点再展开看一下：

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。
HashMap(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和加载因子loadFactor。
initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。
loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/散列表的容量(m)。
负载因子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：

if (size++ >= threshold)         resize(2 * table.length);

Fail-Fast机制：

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。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内容的修改都将增加这个值，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。

为甚HashMap是线程不安全的：

从源码上看，HashMap的各种方法都没有进行加锁的，所以多线程访问时不安全，需要我们自己在调用的地方处理线程间同步的问题。HashMap采用了一种fast-fail的机制来确保如果出现不当的多线程操作的话尽量在最短的时间内报错、抛异常（当然这个也不能避免此时HashMap中的数据已经被污染）。

类似的线程安全的容器还是有的，比如HashTable还有ConcurrentHashMap。

下面简单聊一下，HashMap和HashTable的区别，ConcurrentHashMap后面我们单独聊。

HashTable的应用非常广泛，HashMap是新框架中用来代替HashTable的类，也就是说建议使用HashMap，不要使用HashTable。可能你觉得HashTable很好用，为什么不用呢？这里简单分析他们的区别。 
1.HashTable的方法是同步的，HashMap未经同步，所以在多线程场合要手动同步HashMap这个区别就像Vector和ArrayList一样。

这就意味着，虽然你可以不用采取任何特殊的行为就可以在一个多线程的应用程序中用一个Hashtable，但你必须同样地为一个HashMap提供外同步。一个方便的方法就是利用Collections类的静态的synchronizedMap()方法，它创建一个线程安全的Map对象，并把它作为一个封装的对象来返回。这个对象的方法可以让你同步访问潜在的HashMap。这么做的结果就是当你不需要同步时，你不能切断Hashtable中的同步（比如在一个单线程的应用程序中），而且同步增加了很多处理费用。

2.HashTable不允许null值(key和value都不可以),HashMap允许null值(key和value都可以)。

3.HashTable有一个contains(Object value)，功能和containsValue(Object value)功能一样。

4.HashTable使用Enumeration，HashMap使用Iterator。

以上只是表面的不同，它们的实现也有很大的不同。

5.HashTable中hash数组默认大小是11，增加的方式是 old*2+1。HashMap中hash数组的默认大小是16，而且一定是2的指数。

6.哈希值的使用不同，HashTable直接使用对象的hashCode，代码是这样的：
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
而HashMap重新计算hash值，而且用与代替求模：
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);

static int hash(Object x) {
　　int h = x.hashCode();

　　h += ~(h << 9);
　　h ^= (h >>> 14);
　　h += (h << 4);
　　h ^= (h >>> 10);
　　return h;
}
static int indexFor(int h, int length) {
　　return h & (length-1);
}
以上只是一些比较突出的区别，当然他们的实现上还是有很多不同的，比如
HashMap对null的操作