存取之美 —— HashMap原理、源码、实践

HashMap是一种十分常用的数据结构，作为一个应用开发人员，对其原理、实现的加深理解有助于更高效地进行数据存取。本文所用的jdk版本为1.5。

[size=large][b]使用HashMap[/b][/size]

《Effective JAVA》中认为，99%的情况下，当你覆盖了equals方法后，请务必覆盖hashCode方法。默认情况下，这两者会采用Object的“原生”实现方式，即：

protected native int hashCode();
public boolean equals(Object obj) {
    return (this == obj);
}

hashCode方法的定义用到了native关键字，表示它是由C或C++采用较为底层的方式来实现的，你可以认为它返回了该对象的内存地址；而缺省equals则认为，只有当两者引用同一个对象时，才认为它们是相等的。如果你只是覆盖了equals()而没有重新定义hashCode()，在读取HashMap的时候，除非你使用一个与你保存时引用完全相同的对象作为key值，否则你将得不到该key所对应的值。

另一方面，你应该尽量避免使用“可变”的类作为HashMap的键。如果你将一个对象作为键值并保存在HashMap中，之后又改变了其状态，那么HashMap就会产生混乱，你所保存的值可能丢失（尽管遍历集合可能可以找到）。可参考[i][url]http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp02183/[/url][/i]

[size=large][b]HashMap存取机制[/b][/size]

Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体，利用数组来模拟一个个桶（类似于Bucket Sort）以快速存取不同hashCode的key，对于相同hashCode的不同key，再调用其equals方法从List中提取出和key所相对应的value。

JAVA中hashMap的初始化主要是为initialCapacity和loadFactor这两个属性赋值。前者表示hashMap中用来区分不同hash值的key空间长度，后者是指定了当hashMap中的元素超过多少的时候，开始自动扩容，。默认情况下initialCapacity为16，loadFactor为0.75，它表示一开始hashMap可以存放16个不同的hashCode，当填充到第12个的时候，hashMap会自动将其key空间的长度扩容到32，以此类推；这点可以从源码中看出来：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
}

而每当hashMap扩容后，内部的每个元素存放的位置都会发生变化（因为元素的最终位置是其hashCode对key空间长度取模而得），因此resize方法中又会调用transfer函数，用来重新分配内部的元素；这个过程成为rehash，是十分消耗性能的，因此在可预知元素的个数的情况下，一般应该避免使用缺省的initialCapacity，而是通过构造函数为其指定一个值。例如我们可能会想要将数据库查询所得1000条记录以某个特定字段（比如ID）为key缓存在hashMap中，为了提高效率、避免rehash，可以直接指定initialCapacity为2048。

另一个值得注意的地方是，hashMap其key空间的长度一定为2的N次方，这一点可以从一下源码中看出来：

int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity) 
    capacity <<= 1;

即使我们在构造函数中指定的initialCapacity不是2的平方数，capacity还是会被赋值为2的N次方。

为什么Sun Microsystem的工程师要将hashMap key空间的长度设为2的N次方呢？这里参考R.W.Floyed给出的衡量散列思想的三个标准：

[list]
一个好的hash算法的计算应该是非常快的
一个好的hash算法应该是冲突极小化
如果存在冲突,应该是冲突均匀化
[/list]

为了将各元素的hashCode保存至长度为Length的key数组中，一般采用取模的方式，即index = hashCode % Length。不可避免的，存在多个不同对象的hashCode被安排在同一位置，这就是我们平时所谓的“冲突”。如果仅仅是考虑元素均匀化与冲突极小化，似乎应该将Length取为素数（尽管没有明显的理论来支持这一点，但数学家们通过大量的实践得出结论，对素数取模的产生结果的无关性要大于其它数字）。为此，Craig Larman and Rhett Guthrie《Java Performence》中对此也大加抨击。为了弄清楚这个问题，Bruce Eckel（Thinking in JAVA的作者）专程采访了java.util.hashMap的作者Joshua Bloch，并将他采用这种设计的原因放到了网上（[url][i]http://www.roseindia.net/javatutorials/javahashmap.shtml[/i][/url]） 。

上述设计的原因在于，取模运算在包括JAVA在内的大多数语言中的效率都十分低下，而当除数为2的N次方时，取模运算将退化为最简单的位运算，其效率明显提升（按照Bruce Eckel给出的数据，大约可以提升5～8倍） 。看看JDK中是如何实现的：

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

当key空间长度为2的N次方时，计算hashCode为h的元素的索引可以用简单的与操作来代替笨拙的取模操作！假设某个对象的hashCode为35（二进制为100011），而hashMap采用默认的initialCapacity（16），那么indexFor计算所得结果将会是100011 & 1111 = 11，即十进制的3，是不是恰好是35 Mod 16。

上面的方法有一个问题，就是它的计算结果仅有对象hashCode的低位决定，而高位被统统屏蔽了；以上面为例，19（10011）、35（100011）、67（1000011）等就具有相同的结果。针对这个问题， Joshua Bloch采用了“防御性编程”的解决方法，在使用各对象的hashCode之前对其进行二次Hash，参看JDK中的源码：

static int hash(Object x) {
        int h = x.hashCode();
        h += ~(h << 9);
        h ^=  (h >>> 14);
        h +=  (h << 4);
        h ^=  (h >>> 10);
        return h;
    }

采用这种旋转Hash函数的主要目的是让原有hashCode的高位信息也能被充分利用，且兼顾计算效率以及数据统计的特性，其具体的原理已超出了本文的领域。

加快Hash效率的另一个有效途径是编写良好的自定义对象的HashCode，String的实现采用了如下的计算方法：

for (int i = 0; i < len; i++) {
h = 31*h + val[off++];
}
hash = h;

这种方法HashCode的计算方法可能最早出现在Brian W. Kernighan和Dennis M. Ritchie的《The C Programming Language》中，被认为是性价比最高的算法（又被称为times33算法，因为C中乘数常量为33，JAVA中改为31），实际上，包括List在内的大多数的对象都是用这种方法计算Hash值。

另一种比较特殊的hash算法称为布隆过滤器，它以牺牲细微精度为代价，换来存储空间的大量节俭，常用于诸如判断用户名重复、是否在黑名单上等等，可以参考李开复的数学之美系列第13篇（[i][url]http://googlechinablog.com/2006/08/blog-post.html[/url][/i]）

[size=large][b]Fail-Fast机制[/b][/size]

众所周知，HashMap不是线程安全的集合类。但在某些容错能力较好的应用中，如果你不想仅仅因为1%的可能性而去承受hashTable的同步开销，则可以考虑利用一下HashMap的Fail-Fast机制，其具体实现如下：

Entry nextEntry() { 
if (modCount != expectedModCount)
    throw new ConcurrentModificationException();
                     ……
}

其中modCount为HashMap的一个实例变量，并且被声明为volatile，表示任何线程都可以看到该变量被其它线程修改的结果（根据JVM内存模型的优化，每一个线程都会存一份自己的工作内存，此工作内存的内容与本地内存并非时时刻刻都同步，因此可能会出现线程间的修改不可见的问题） 。使用Iterator开始迭代时，会将modCount的赋值给expectedModCount，在迭代过程中，通过每次比较两者是否相等来判断HashMap是否在内部或被其它线程修改。HashMap的大多数修改方法都会改变ModCount，参考下面的源码：

public V put(K key, V value) {
    K k = maskNull(key);
        int hash = hash(k);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            if (e.hash == hash && eq(k, e.key)) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(hash, k, value, i);
        return null;
    }

以put方法为例，每次往HashMap中添加元素都会导致modCount自增。其它诸如remove、clear方法也都包含类似的操作。
从上面可以看出，HashMap所采用的Fail-Fast机制本质上是一种乐观锁机制，通过检查状态——没有问题则忽略——有问题则抛出异常的方式，来避免线程同步的开销，下面给出一个在单线程环境下发生Fast-Fail的例子：

class Test {  
    public static void main(String[] args) {             
        java.util.HashMap map=new java.util.HashMap();  
       map.put(new Object(), "a");  
       map.put(new Object(), "b");  
       java.util.Iterator