扫盲HashMap

看到这个题目一般脑海里面都是 HashMap是啥?怎么用(zhuang bi)?用了有什么好处?可惜我并不打算讲这些，只会对一些小问题进行说明。

在阅读HashMap的源码时，我们会遇到很多问题，导致其很难理解，本文就是对这些问题进行扫盲的。

一数据结构之其实我只是个数组

1 HashMap的核心数据结构是什么?

各位看了源码就应该知道其实HashMap操作的对象就是Node[] table(一个Node对象的数组)

而Node对象的源码如下:

static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node next;
        ....//省略若干代码
}

该对象的Node next，是数据结构链表的写法(一般都是用对象来实现链表)，所以本质上是一个数组，数组里面每个node都可能是个链表。

二源码中的第一只老虎之Hash

每当我满怀信心的点开HashMap的源码时，总会被一个叫hash(key)的拦路虎拦下，而且不管从put还是get进去，第一句就是它，让我每次都脸上笑嘻嘻，心理...

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
   }

看到上面的代码，我的内心是愉(jue)快(wang)的。既然要对它下手，首先心里面肯定要问几个问题的，比如这是什么鬼？我为什么要读这个？我脑子是不是有问题?

等对自己灵魂进行拷问后，便得开始一步一步下手了。

(1). 首先key.hashCode()，就是从native方法获取哈希值，这一般取决于jvm，这里就不详细介绍了。你只需要知道它会返回int值，而int值最大位数是32位就行。

(2). 接下来(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，要了解这一句，首先要从几个小问题入手。

2.1 为什么不用`&`与 `|`或而要用`^`异或呢?

举个例子大家就能明白，stackoverflow

与 &
A 0011
B 0101
  0001 //与操作所得

或 |
A 0011
B 0101
  0111 //或操作所得
  
异或 ^
A 0011
B 0101
  0110 //异或操作所得

从上面可知，与操作会使结果偏向于0，而或操作会使结果偏向于1，只有异或能使0和1均匀分布，打散其趋势。

而如果想要减少hash算法的碰撞的话，肯定是需要更加分散的值。

2.2 什么情况下容易发生碰撞?

2.2.1 数组下标算法

我们取table数组下标的方法是i = (n - 1) & hash，一个table默认的长度是16位，所以最后的公式相当于(15)0x1111 & hash ，生效的是低4位，很容易发生碰撞。

而扩容一倍后(扩容都是2的幂次方)，(31)0x11111 & hash，还是容易发生碰撞。从中我们可以发现，hashMap在长度较短时是很容易发生碰撞的。

2.2.2 低位散列分布

所以HashMap会对哈希值的低16位进行异或操作，让其低16位更加散列分布，减少碰撞。

上面两个问题搞懂，就可以理解(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)这句代码的意思了。

三你再碰撞，我就用红黑树

3.1 多次碰撞会发生什么?

我们知道每当发生了碰撞，HashMap就会生成链表来存数据，而链表查询效率是很低的。

当多次碰撞后链表就会越来越长，查询效率就会越来越低，这显然是不能忍受的。

虽然前面通过对低16位的异或来降低碰撞，但是还是可能出现多次碰撞的情况。

3.2 如何避免多次碰撞?

其实不用担心，在JDK1.8里面HashMap使用了红黑树来代替链表，提高了查询效率。

//TREEIFY_THRESHOLD = 8
//如果数量大于TREEIFY_THRESHOLD则使用红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;

四扩容

4.1 什么时候会扩容?

当table数组里面内容达到一定时(DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75f)，碰撞率会越来越高，这时就会对其进行扩容resize()。

4.1 扩容原理是什么?

扩容原理也很简单，喜新厌旧，就是用新的数组把旧的数组替换了，步骤也就2个。

newCap = oldCap << 1通过移位算法来使新数组的容量扩充一倍(2的幂次方)。
重新计算hash将旧数组的内容放入新的数组里。

可以看出这样成本十分高，所以应该尽量减少扩容行为。

结语

HashMap的知识点就总(chui)结(niu)完毕，还有比如红黑树等细节的地方，当然还是得读者自己去探寻(我也不会...)

如有不对之处还望大家海涵，望大家指出。

参考链接

1 HashMap的实现与优化
2 Java HashMap工作原理及实现