深入解析Java 8中HashMap的底层原理

引言

HashMap是Java中常用的集合类，用于存储键值对。其底层实现经过多次优化，包括哈希算法、数组扩容、链表转红黑树等。本文将深入研究HashMap的底层原理，并详细探讨如何解决哈希碰撞的技术。

1. 哈希算法

HashMap的核心是哈希算法，它通过将键的哈希码映射到数组索引，实现快速的数据查找和插入。在JDK 1.8中，哈希算法经过了一些优化，以提高均匀性和减少碰撞的可能性。

2. 数组与链表结构

HashMap的底层数据结构是一个数组，每个数组元素是一个链表（或红黑树）。当多个键映射到相同的索引位置时，它们将被存储在同一个链表中。为了解决哈希碰撞，链表中存储的是一个个键值对。

3. 键值对的存储

在HashMap中，键值对以Node对象的形式存储。每个Node包含键、值、哈希码以及指向下一个Node的引用。当产生哈希冲突时，新的Node将被添加到链表的末尾。

4. 解决哈希碰撞的方法

1. 链地址法:当发生哈希冲突时,将冲突的元素以链表的形式链接在一起,同一个链表上的元素哈希值相同。
   

2. 红黑树:当链表长度超过一定阈值(默认为8)时,链表会转换为红黑树,可以减少查找时间。因为红黑树的时间复杂度为O(logn),而链表为O(n)。

3. 扩容rehash:当HashMap中的元素数量太多,超过数组大小*加载因子时,会发生扩容。扩容后,需要对原数组中的所有元素重新计算哈希值,然后放到新的扩容后的数组中,这样可以增加链表长度,减少哈希冲突。

4. 优化哈希算法:JDK 1.8中优化了哈希算法,通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),提高了哈希碰撞分布性。

所以Java 8中HashMap主要通过链地址法+红黑树+扩容rehash+优化哈希算法来解决哈希冲突。这些方法相结合可以有效地解决哈希冲突问题,提高HashMap的性能。

5. 数组扩容机制

当HashMap中的元素数量超过容量乘以加载因子时，数组会被扩容。在JDK 1.8中，默认加载因子是0.75。扩容涉及到重新计算哈希码、重新分配数组，并将现有元素重新放置到新的数组中。这确保了HashMap的性能和空间的平衡。

6. 红黑树的引入

为了应对链表过长的情况，JDK 1.8引入了红黑树。当链表长度达到8时，链表将被转换为红黑树，以提高查找效率。红黑树的引入使得在最坏情况下，查找时间复杂度从O(n)降低到O(log n)。

为什么当链表长度达到8时，链表将被转换为红黑树，又为什么红黑树转链表的阈值为6？
首先和hashcode碰撞次数的泊松分布有关,主要是为了实现时间和空间的平衡，在负载因子为0.75默认情况下，单个hash槽内元素个数为8的概率小于百万分之一，将7作为一个分水岭，等于7时不做转换，大于等于8才转红黑树，小于等于6才转链表，链表中元素个数为8时的概率已经非常小，再多的就更少了，所以原作者在选择链表元素个数时选择了8，是根据概率统计而选择的，红黑树中的TreeNode，是链表中的Node所占空间的2倍，虽然红黑树的查找效率为o(logN)，要优于链表的o(N)，但是当链表长度比较小的时候，即使全部遍历，时间复杂度也不会太高，所以，要寻找一种时间和空间的平衡，即在链表长度达到一个阈值，之后再转换为红黑树，之所以是8，是因为Java的源码贡献者，在进行大量实验发现，hash碰撞发生8次的概率，已经降低到了0.00000006，几乎为不可能事件，如果真的碰撞发生了8次，那么这个时候说明由于元素，本身和hash函数的原因，此次操作的hash碰撞的可能性非常大了，后序可能还会继续发生hash碰撞，所以，这个时候，就应该将链表转换为红黑树了，也就是为什么链表转红黑树的阈值是8；
最后，红黑树转链表的阈值为6，主要是因为：如果也将该阈值设置于8，那么当hash碰撞在8时，会反生链表和红黑树的不停相互激荡转换，白白浪费资源。

7. 在Java 8中的实现细节

在JDK 1.8中，HashMap的实现经过了优化，包括更好的哈希算法、红黑树的引入、链表长度的控制等。这些变化使得HashMap在面对各种情况时都能提供高效的性能。

8. 性能优化与注意事项

在使用HashMap时，需要注意一些性能优化的问题，例如合理选择初始容量和加载因子、避免频繁扩容等。对于特定的应用场景，可以通过调整这些参数来达到更好的性能。

结论

HashMap作为Java中常用的数据结构之一，在JDK 1.8中经过了一系列的优化和改进。深入理解其底层原理，包括哈希算法、数组与链表结构、红黑树的引入等，以及如何解决哈希碰撞的技术，有助于更好地使用和理解HashMap的性能特性。在实际应用中，根据具体场景选择适当的参数，可以更好地发挥HashMap的优势，提高程序的性能和效率。