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大部分Java开发者都在使用Map，特别是HashMap。HashMap是一种简单但强大的方式去存储和获取数据。但有多少开发者知道HashMap内部如何工作呢？几天前，我阅读了java.util.HashMap的大量源代码（包括Java 7 和Java 8），来深入理解这个基础的数据结构。在这篇文章中，我会解释java.util.HashMap的实现，描述Java 8实现中添加的新特性，并讨论性能、内存以及使用HashMap时的一些已知问题。
Java HashMap类实现了Map<K, V>接口。这个接口中的主要方法包括：
HashMap使用了一个内部类Entry<K, V>来存储数据。这个内部类是一个简单的键值对，并带有额外两个数据：
下面是Entry<K, V>在Java 7下的一部分代码：
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static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash;…} |
HashMap将数据存储到多个单向Entry链表中（有时也被称为桶bucket或者容器orbins）。所有的列表都被注册到一个Entry数组中（Entry<K, V>[]数组），这个内部数组的默认长度是16。
下面这幅图描述了一个HashMap实例的内部存储，它包含一个nullable对象组成的数组。每个对象都连接到另外一个对象，这样就构成了一个链表。
所有具有相同哈希值的键都会被放到同一个链表（桶）中。具有不同哈希值的键最终可能会在相同的桶中。
当用户调用 put(K key， V value) 或者 get(Object key) 时，程序会计算对象应该在的桶的索引。然后，程序会迭代遍历对应的列表，来寻找具有相同键的Entry对象（使用键的equals()方法）。
对于调用get()的情况，程序会返回值所对应的Entry对象（如果Entry对象存在）。
对于调用put(K key, V value)的情况，如果Entry对象已经存在，那么程序会将值替换为新值，否则，程序会在单向链表的表头创建一个新的Entry（从参数中的键和值）。
桶（链表）的索引，是通过map的3个步骤生成的：
下面是生成索引的源代码：
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// the "rehash" function in JAVA 7 that takes the hashcode of the keystatic int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}// the "rehash" function in JAVA 8 that directly takes the keystatic final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }// the function that returns the index from the rehashed hashstatic int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1);} |
为了更有效地工作，内部数组的大小必须是2的幂值。让我们看一下为什么：
假设数组的长度是17，那么掩码的值就是16（数组长度-1）。16的二进制表示是0…010000，这样对于任何值H来说，“H & 16”的结果就是16或者0。这意味着长度为17的数组只能应用到两个桶上：一个是0，另外一个是16，这样不是很有效率。但是如果你将数组的长度设置为2的幂值，例如16，那么按位索引的工作变成“H & 15”。15的二进制表示是0…001111，索引公式输出的值可以从0到15，这样长度为16的数组就可以被充分使用了。例如：
这种机制对于开发者来说是透明的：如果他选择一个长度为37的HashMap，Map会自动选择下一个大于37的2的幂值（64）作为内部数组的长度。
在获取索引后，get()、put()或者remove()方法会访问对应的链表，来查看针对指定键的Entry对象是否已经存在。在不做修改的情况下，这个机制可能会导致性能问题，因为这个方法需要迭代整个列表来查看Entry对象是否存在。假设内部数组的长度采用默认值16，而你需要存储2，000,000条记录。在最好的情况下，每个链表会有125,000个Entry对象（2,000,000/16）。get()、remove()和put()方法在每一次执行时，都需要进行125,000次迭代。为了避免这种情况，HashMap可以增加内部数组的长度，从而保证链表中只保留很少的Entry对象。
当你创建一个HashMap时，你可以通过以下构造函数指定一个初始长度，以及一个loadFactor：
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</pre>public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)<pre> |
如果你不指定参数，那么默认的initialCapacity的值是16， loadFactor的默认值是0.75。initialCapacity代表内部数组的链表的长度。
当你每次使用put(…)方法向Map中添加一个新的键值对时，该方法会检查是否需要增加内部数组的长度。为了实现这一点，Map存储了2个数据：
在添加新的Entry对象之前，put(…)方法会检查当前Map的大小是否大于阀值。如果大于阀值，它会创建一个新的数组，数组长度是当前内部数组的两倍。因为新数组的大小已经发生改变，所以索引函数（就是返回“键的哈希值 & (数组长度-1)”的位运算结果）也随之改变。调整数组的大小会创建两个新的桶（链表），并且将所有现存Entry对象重新分配到桶上。调整数组大小的目标在于降低链表的大小，从而降低put()、remove()和get()方法的执行时间。对于具有相同哈希值的键所对应的所有Entry对象来说，它们会在调整大小后分配到相同的桶中。但是，如果两个Entry对象的键的哈希值不一样，但它们之前在同一个桶上，那么在调整以后，并不能保证它们依然在同一个桶上。
这幅图片描述了调整前和调整后的内部数组的情况。在调整数组长度之前，为了得到Entry对象E，Map需要迭代遍历一个包含5个元素的链表。在调整数组长度之后，同样的get()方法则只需要遍历一个包含2个元素的链表，这样get()方法在调整数组长度后的运行速度提高了2倍。
如果你已经非常熟悉HashMap，那么你肯定知道它不是线程安全的，但是为什么呢？例如假设你有一个Writer线程，它只会向Map中插入已经存在的数据，一个Reader线程，它会从Map中读取数据，那么它为什么不工作呢？
因为在自动调整大小的机制下，如果线程试着去添加或者获取一个对象，Map可能会使用旧的索引值，这样就不会找到Entry对象所在的新桶。
在最糟糕的情况下，当2个线程同时插入数据，而2次put()调用会同时出发数组自动调整大小。既然两个线程在同时修改链表，那么Map有可能在一个链表的内部循环中退出。如果你试着去获取一个带有内部循环的列表中的数据，那么get()方法永远不会结束。
HashTable提供了一个线程安全的实现，可以阻止上述情况发生。但是，既然所有的同步的CRUD操作都非常慢。例如，如果线程1调用get(key1)，然后线程2调用get(key2)，线程2调用get(key3)，那么在指定时间，只能有1个线程可以得到它的值，但是3个线程都可以同时访问这些数据。
从Java 5开始，我们就拥有一个更好的、保证线程安全的HashMap实现：ConcurrentHashMap。对于ConcurrentMap来说，只有桶是同步的，这样如果多个线程不使用同一个桶或者调整内部数组的大小，它们可以同时调用get()、remove()或者put()方法。在一个多线程应用程序中，这种方式是更好的选择。
为什么将字符串和整数作为HashMap的键是一种很好的实现？主要是因为它们是不可变的！如果你选择自己创建一个类作为键，但不能保证这个类是不可变的，那么你可能会在HashMap内部丢失数据。
我们来看下面的用例：
下面是一个Java示例，我们向Map中插入两个键值对，然后我修改第一个键，并试着去获取这两个对象。你会发现从Map中返回的只有第二个对象，第一个对象已经“丢失”在HashMap中：
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public class MutableKeyTest { public static void main(String[] args) { class MyKey { Integer i; public void setI(Integer i) { this.i = i; } public MyKey(Integer i) { this.i = i; } @Override public int hashCode() { return i; } @Override public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof MyKey) { return i.equals(((MyKey) obj).i); } else return false; } } Map<MyKey, String> myMap = new HashMap<>(); MyKey key1 = new MyKey(1); MyKey key2 = new MyKey(2); myMap.put(key1, "test " + 1); myMap.put(key2, "test " + 2); // modifying key1 key1.setI(3); String test1 = myMap.get(key1); String test2 = myMap.get(key2); System.out.println("test1= " + test1 + " test2=" + test2); }} |
上述代码的输出是“test1=null test2=test 2”。如我们期望的那样，Map没有能力获取经过修改的键 1所对应的字符串1。
在Java 8中，HashMap中的内部实现进行了很多修改。的确如此，Java 7使用了1000行代码来实现，而Java 8中使用了2000行代码。我在前面描述的大部分内容在Java 8中依然是对的，除了使用链表来保存Entry对象。在Java 8中，我们仍然使用数组，但它会被保存在Node中，Node中包含了和之前Entry对象一样的信息，并且也会使用链表：
下面是在Java 8中Node实现的一部分代码：
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; |
那么和Java 7相比，到底有什么大的区别呢？好吧，Node可以被扩展成TreeNode。TreeNode是一个红黑树的数据结构，它可以存储更多的信息，这样我们可以在O(log(n))的复杂度下添加、删除或者获取一个元素。下面的示例描述了TreeNode保存的所有信息：
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static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { final int hash; // inherited from Node<K,V> final K key; // inherited from Node<K,V> V value; // inherited from Node<K,V> Node<K,V> next; // inherited from Node<K,V> Entry<K,V> before, after;// inherited from LinkedHashMap.Entry<K,V> TreeNode<K,V> parent; TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; boolean red; |
红黑树是自平衡的二叉搜索树。它的内部机制可以保证它的长度总是log(n)，不管我们是添加还是删除节点。使用这种类型的树，最主要的好处是针对内部表中许多数据都具有相同索引（桶）的情况，这时对树进行搜索的复杂度是O(log(n))，而对于链表来说，执行相同的操作，复杂度是O(n)。
如你所见，我们在树中确实存储了比链表更多的数据。根据继承原则，内部表中可以包含Node（链表）或者TreeNode（红黑树）。Oracle决定根据下面的规则来使用这两种数据结构：
- 对于内部表中的指定索引（桶），如果node的数目多于8个，那么链表就会被转换成红黑树。
- 对于内部表中的指定索引（桶），如果node的数目小于6个，那么红黑树就会被转换成链表。
这张图片描述了在Java 8 HashMap中的内部数组，它既包含树（桶0），也包含链表（桶1，2和3）。桶0是一个树结构是因为它包含的节点大于8个。
使用HashMap会消耗一些内存。在Java 7中，HashMap将键值对封装成Entry对象，一个Entry对象包含以下信息：
此外，Java 7中的HashMap使用了Entry对象的内部数组。假设一个Java 7 HashMap包含N个元素，它的内部数组的容量是CAPACITY，那么额外的内存消耗大约是：
sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)
其中：
这就意味着内存总开销通常是16 * N + 4 * CAPACITY字节。
注意：在Map自动调整大小后，CAPACITY的值是下一个大于N的最小的2的幂值。
注意：从Java 7开始，HashMap采用了延迟加载的机制。这意味着即使你为HashMap指定了大小，在我们第一次使用put()方法之前，记录使用的内部数组（耗费4*CAPACITY字节）也不会在内存中分配空间。
在Java 8实现中，计算内存使用情况变得复杂一些，因为Node可能会和Entry存储相同的数据，或者在此基础上再增加6个引用和一个Boolean属性（指定是否是TreeNode）。
如果所有的节点都只是Node，那么Java 8 HashMap消耗的内存和Java 7 HashMap消耗的内存是一样的。
如果所有的节点都是TreeNode，那么Java 8 HashMap消耗的内存就变成：
N * sizeOf(integer) + N * sizeOf(boolean) + sizeOf(reference)* (9*N+CAPACITY )
在大部分标准JVM中，上述公式的结果是44 * N + 4 * CAPACITY 字节。
在最好的情况下，get()和put()方法都只有O(1)的复杂度。但是，如果你不去关心键的哈希函数，那么你的put()和get()方法可能会执行非常慢。put()和get()方法的高效执行，取决于数据被分配到内部数组（桶）的不同的索引上。如果键的哈希函数设计不合理，你会得到一个非对称的分区（不管内部数据的是多大）。所有的put()和get()方法会使用最大的链表，这样就会执行很慢，因为它需要迭代链表中的全部记录。在最坏的情况下（如果大部分数据都在同一个桶上），那么你的时间复杂度就会变为O(n)。
下面是一个可视化的示例。第一张图描述了一个非对称HashMap，第二张图描述了一个均衡HashMap。
在这个非对称HashMap中，在桶0上运行get()和put()方法会很花费时间。获取记录K需要花费6次迭代。
在这个均衡HashMap中，获取记录K只需要花费3次迭代。这两个HashMap存储了相同数量的数据，并且内部数组的大小一样。唯一的区别是键的哈希函数，这个函数用来将记录分布到不同的桶上。
下面是一个使用Java编写的极端示例，在这个示例中，我使用哈希函数将所有的数据放到相同的链表（桶），然后我添加了2,000,000条数据。
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public class Test { public static void main(String[] args) { class MyKey { Integer i; public MyKey(Integer i){ this.i =i; } @Override public int hashCode() { return 1; } @Override public boolean equals(Object obj) { … } } Date begin = new Date(); Map <MyKey,String> myMap= new HashMap<>(2_500_000,1); for (int i=0;i<2_000_000;i++){ myMap.put( new MyKey(i), "test "+i); } Date end = new Date(); System.out.println("Duration (ms) "+ (end.getTime()-begin.getTime())); }} |
我的机器配置是core i5-2500k @ 3.6G，在java 8u40下需要花费超过45分钟的时间来运行（我在45分钟后停止了进程）。如果我运行同样的代码， 但是我使用如下的hash函数：
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@Override public int hashCode() { int key = 2097152-1; return key+2097152*i;} |
运行它需要花费46秒，和之前比，这种方式好很多了！新的hash函数比旧的hash函数在处理哈希分区时更合理，因此调用put()方法会更快一些。如果你现在运行相同的代码，但是使用下面的hash函数，它提供了更好的哈希分区：
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@Overridepublic int hashCode() {return i;} |
现在只需要花费2秒！
我希望你能够意识到哈希函数有多重要。如果在Java 7上面运行同样的测试，第一个和第二个的情况会更糟（因为Java 7中的put()方法复杂度是O(n)，而Java 8中的复杂度是O(log(n))。
在使用HashMap时，你需要针对键找到一种哈希函数，可以将键扩散到最可能的桶上。为此，你需要避免哈希冲突。String对象是一个非常好的键，因为它有很好的哈希函数。Integer也很好，因为它的哈希值就是它自身的值。
如果你需要存储大量数据，你应该在创建HashMap时指定一个初始的容量，这个容量应该接近你期望的大小。
如果你不这样做，Map会使用默认的大小，即16，factorLoad的值是0.75。前11次调用put()方法会非常快，但是第12次（16*0.75）调用时会创建一个新的长度为32的内部数组（以及对应的链表/树），第13次到第22次调用put()方法会很快，但是第23次（32*0.75）调用时会重新创建（再一次）一个新的内部数组，数组的长度翻倍。然后内部调整大小的操作会在第48次、96次、192次…..调用put()方法时触发。如果数据量不大，重建内部数组的操作会很快，但是数据量很大时，花费的时间可能会从秒级到分钟级。通过初始化时指定Map期望的大小，你可以避免调整大小操作带来的消耗。
但这里也有一个缺点：如果你将数组设置的非常大，例如2^28，但你只是用了数组中的2^26个桶，那么你将会浪费大量的内存（在这个示例中大约是2^30字节）。
对于简单的用例，你没有必要知道HashMap是如何工作的，因为你不会看到O(1)、O(n)以及O(log(n))之间的区别。但是如果能够理解这一经常使用的数据结构背后的机制，总是有好处的。另外，对于Java开发者职位来说，这是一道典型的面试问题。
对于大数据量的情况，了解HashMap如何工作以及理解键的哈希函数的重要性就变得非常重要。
我希望这篇文章可以帮助你对HashMap的实现有一个深入的理解。
原文链接： coding-geek 翻译： ImportNew.com - Wing
译文链接： http://www.importnew.com/16599.html
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wing011203/p/4779509.html
