【Java进阶】深入剖析HashMap底层原理及其实现

前言

HashMap这个集合类，相信大家再熟悉不过了，这个类也是在Java面试题中经常会考察到的一个类，它经常被拿来与HashTable,CurrentHashMap进行比较。它是一种高效率的，可扩展性强的一种集合类。在初触编程的时候，相信大家都接触过数组和链表这两种数据结构，可以说，这两种数据结构是两种极端。

在正式讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能

　　数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)

　　线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)

　　二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。

　　哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。

　　我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。

　　比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。

　　　　　　　　存储位置 = f(关键字)

　　其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。举个例子，比如我们要在哈希表中执行插入操作：

　　

　　查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。

　　哈希冲突

　　然而万事无完美，如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，在JDK7及其之前，JDK关于哈希表的数据结构设计都是采用了链地址法，即拉链法，也就是数组+链表的方式，但是这种实现方法有一定的弊端，那就是当同一个桶存储的结点个数过多的情况下，会导致链表过长，这样子的HashMap性能上就抱有一定疑问，如果说成百上千个节点在hash时发生碰撞，存储一个链表中，那么如果要查找其中一个节点，那就不可避免的花费O(N)的查找时间，这将是多么大的性能损失。这个问题终于在JDK8中得到了解决。再最坏的情况下，链表查找的时间复杂度为O(n),而红黑树一直是O(logn),这样会提高HashMap的效率。

JDK7中HashMap采用的是位桶+链表的方式，即我们常说的散列链表的方式，而JDK8中采用的是位桶+链表/红黑树（有关红黑树请查看红黑树）的方式，也是非线程安全的。当某个位桶的链表的长度达到某个阀值的时候,链表就将转换成红黑树。其数据结构如下图所示（图片来自网络)