谈谈我对HashMap扩容机制的理解及底层实现

目录

一、HashMap的底层实现

二、HashMap扩容机制

概念

详细扩容：

1、初始容量

2、添加元素

3、元素数量检查

4、触发扩容

5、迁移元素

6、更新容量和阈值

代码：

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一、HashMap的底层实现

HashMap 是 Java 中常用的数据结构之一，用于存储键值对。它的底层实现是基于哈希表（Hash Table）。以下是 HashMap 的底层实现细节：

1. 数组： HashMap 内部维护一个数组，数组的每个元素称为桶（bucket）。数组的长度通常是2的幂，这是为了便于哈希函数计算索引值。

2. 链表和红黑树： 在每个桶中，如果发生哈希冲突（即两个不同的键具有相同的哈希值），那么这些键值对会以链表的形式存储在同一个桶中。从Java 8 开始，当链表的长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树，以提高查询性能。

3. 哈希函数： HashMap 使用键的哈希码来计算索引值。哈希码是通过调用键的 hashCode() 方法得到的。计算索引值的过程涉及到取模运算，即 index = hashCode % arrayLength。

4. 扩容： 当 HashMap 中的元素个数超过了容量与负载因子的乘积时，就会触发扩容操作。负载因子是一个表示填充程度的浮点数，默认为0.75。扩容时，数组的长度会变为原来的两倍，并且原来的键值对需要重新计算哈希码和索引值，然后放入新的数组中。

5. 并发性： HashMap 在多线程环境下是不安全的，因为多个线程可能同时修改 HashMap，导致数据不一致。在Java 8及之后的版本中，提供了 ConcurrentHashMap 来解决这个问题，它通过分段锁和 CAS 操作来保证并发安全性。

参考资料

HashMap 源码 、TreeBin 类（红黑树容器）

二、HashMap扩容机制

概念

HashMap 的扩容是为了保持其在负载因子（load factor）范围内的性能。负载因子是一个表示填充程度的浮点数，默认值为 0.75。当 HashMap 中的元素数量达到容量与负载因子的乘积时，就会触发扩容操作。

详细扩容：

1、初始容量

当创建一个新的 HashMap 时，它会有一个初始容量，通常是16。这个初始容量可以在构造函数中指定，但如果不指定，默认值为16。

2、添加元素

当往 HashMap 中添加键值对时，首先计算键的哈希码，并根据哈希码计算索引值。如果该索引位置没有元素，直接插入；如果有元素，发生哈希冲突，就会以链表的形式添加到相应的桶中。

3、元素数量检查

在每次添加元素后，HashMap 会检查当前元素的数量是否超过了容量与负载因子的乘积，即 size > threshold = capacity * loadFactor。

4、触发扩容

如果元素数量超过了阈值，就会触发扩容操作。扩容时，HashMap 将会创建一个新的数组，长度是原数组的两倍（newCapacity = oldCapacity * 2），然后将原数组中的元素重新计算哈希码和索引值，放入新数组中。

5、迁移元素

扩容后，原数组中的每个桶可能包含一个链表或一棵红黑树。HashMap 将遍历原数组中的每个桶，然后将其中的元素迁移到新数组中。在迁移的过程中，由于新数组长度是原数组长度的两倍，因此每个元素的索引值可能会发生变化。

6、更新容量和阈值

扩容后，HashMap 更新自己的容量和阈值。容量变为新数组的长度，阈值变为新容量与负载因子的乘积。

代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

public class MyHashMap {
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    private Node[] table;
    private int size;
    private int threshold;

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public MyHashMap() {
        table = new Node[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        threshold = (int) (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (key == null) {
            throw new IllegalArgumentException("Key cannot be null");
        }

        if (size + 1 > threshold) {
            resize();
        }

        int hash = hash(key);
        int index = getIndex(hash, table.length);

        if (table[index] == null) {
            table[index] = new Node<>(hash, key, value);
            size++;
        } else {
            LinkedList> bucket = table[index].getBucket();
            for (Node node : bucket) {
                if (node.key.equals(key)) {
                    // Key already exists, update the value
                    node.value = value;
                    return;
                }
            }
            // Key does not exist in the bucket, add a new node
            bucket.add(new Node<>(hash, key, value));
            size++;
        }
    }

    private void resize() {
        int oldCapacity = table.length;
        int newCapacity = oldCapacity * 2;
        threshold = (int) (newCapacity * DEFAULT_LOAD_FACTOR);

        Node[] newTable = new Node[newCapacity];
        for (Node node : table) {
            if (node != null) {
                LinkedList> bucket = node.getBucket();
                for (Node entry : bucket) {
                    int hash = hash(entry.key);
                    int index = getIndex(hash, newCapacity);

                    if (newTable[index] == null) {
                        newTable[index] = new Node<>(hash, entry.key, entry.value);
                    } else {
                        newTable[index].getBucket().add(new Node<>(hash, entry.key, entry.value));
                    }
                }
            }
        }

        table = newTable;
    }

    private int hash(K key) {
        // Simplified hash function for illustration purposes
        return key.hashCode();
    }

    private int getIndex(int hash, int length) {
        // Simplified index calculation for illustration purposes
        return hash % length;
    }

    private static class Node {
        private final int hash;
        private final K key;
        private V value;

        private LinkedList> bucket;

        public Node(int hash, K key, V value) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.bucket = new LinkedList<>();
            this.bucket.add(this);
        }

        public LinkedList> getBucket() {
            return bucket;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        MyHashMap myHashMap = new MyHashMap<>();
        myHashMap.put("One", 1);
        myHashMap.put("Two", 2);
        myHashMap.put("Three", 3);

        // ... (additional testing and usage)
    }
}