面试阿里，HashMap 这一篇就够了

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-10-06 09:28 27阅读 0赞

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**我的最新文章：**[面试官：如何进行 JVM 调优（附真实案例）][JVM]

**目录**

前言

正文

二狗：天天听你憨逼吹牛，是时候让你知道什么叫残忍了。

二狗：先来点简单的，介绍下 HashMap 的底层数据结构吧。

二狗：为什么要改成“数组+链表+红黑树”？

二狗：那在什么时候用链表？什么时候用红黑树？

二狗：为什么链表转红黑树的阈值是8？

二狗：（呦呦呦，时间和空间上权衡的结果，还装起B来了）那为什么转回链表节点是用的6而不是复用8？

二狗：（小菜鸡，懂得还不少）那 HashMap 有哪些重要属性？分别用于做什么的？

二狗：threshold 除了用于存放扩容阈值还有其他作用吗？

二狗：HashMap 的默认初始容量是多少？HashMap 的容量有什么限制吗？

二狗：（你他娘的是在绕口令吧）你这个\*@%￥\#&的N次方是怎么算的？

二狗：卧槽，还彪英文，来来来，这代码你给我解释下。

二狗：（这叼毛讲的还凑合啊，连我都听懂了）你说 HashMap 的容量必须是 2 的 N 次方，这是为什么？

二狗：你说 HashMap 的默认初始容量是 16，为什么是16而不是其他的？

二狗：为什么是0.75而不是其他的？

二狗：为什么不是 0.74 或 0.76？

二狗：那我们换个问题问吧，HashMap 的插入流程是怎么样的？

二狗：图里刚开始有个计算 key 的 hash 值，是怎么设计的？

二狗：为什么要将 hashCode 的高16位参与运算？

二狗：扩容（resize）流程介绍下？

二狗：红黑树和链表都是通过 e.hash & oldCap == 0 来定位在新表的索引位置，这是为什么？

二狗：介绍一下死循环问题？

二狗：（尼玛，没听懂，尴尬了）那总结下 JDK 1.8 主要进行了哪些优化？

二狗：除了 HashMap，还用过哪些 Map，在使用时怎么选择？

二狗：（不妙，这个 B HashMap 懂得比我还多，得赶紧溜）到时间和女朋友吃饭了，我们之后再分胜负。

推荐阅读

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## **前言** ##

某日，囧辉和同事二狗决定就谁是“&\#￥\*大厦11楼11室（只有囧辉和二狗两人）HashMap 最强者”展开一番较量。画面过于血腥，**成年人**请在未成年人陪同下观看。

![format_png][]

## **正文** ##

> #### 二狗：天天听你憨逼吹牛，是时候让你知道什么叫残忍了。 ####

囧辉：二狗子，这屎可以乱吃，这话不能乱说哦。

![format_png 1][]

> #### 二狗：先来点简单的，介绍下 HashMap 的底层数据结构吧。 ####

囧辉：我们现在用的都是 JDK 1.8，底层是由“数组+链表+红黑树”组成，如下图，而在 JDK 1.8 之前是由“数组+链表”组成。

![format_png 2][]

> #### 二狗：为什么要改成“数组+链表+红黑树”？ ####

囧辉：主要是为了提升在 hash 冲突严重时（链表过长）的查找性能，使用链表的查找性能是 O(n)，而使用红黑树是 O(logn)。

> #### 二狗：那在什么时候用链表？什么时候用红黑树？ ####

囧辉：对于插入，默认情况下是使用链表节点。当同一个索引位置的节点在新增后达到9个（阈值8）：如果此时数组长度大于等于 64，则会触发链表节点转红黑树节点（treeifyBin）；而如果数组长度小于64，则不会触发链表转红黑树，而是会进行扩容，因为此时的数据量还比较小。

对于移除，当同一个索引位置的节点在移除后达到 6 个，并且该索引位置的节点为红黑树节点，会触发红黑树节点转链表节点（untreeify）。

> #### 二狗：为什么链表转红黑树的阈值是8？ ####

囧辉：我们平时在进行方案设计时，必须考虑的两个很重要的因素是：时间和空间。对于 HashMap 也是同样的道理，简单来说，阈值为8是在时间和空间上权衡的结果（这 B 我装定了）。

![format_png 3][]

红黑树节点大小约为链表节点的2倍，在节点太少时，红黑树的查找性能优势并不明显，付出2倍空间的代价作者觉得不值得。

理想情况下，使用随机的哈希码，节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布，按照泊松分布的公式计算，链表中节点个数为8时的概率为 0.00000006（跟大乐透一等奖差不多，中大乐透？不存在的），这个概率足够低了，并且到8个节点时，红黑树的性能优势也会开始展现出来，因此8是一个较合理的数字。

> #### 二狗：（呦呦呦，时间和空间上权衡的结果，还装起B来了）那为什么转回链表节点是用的6而不是复用8？ ####

囧辉：如果我们设置节点多于8个转红黑树，少于8个就马上转链表，当节点个数在8徘徊时，就会频繁进行红黑树和链表的转换，造成性能的损耗。

> #### 二狗：（小菜鸡，懂得还不少）那 HashMap 有哪些重要属性？分别用于做什么的？ ####

囧辉：除了用来存储我们的节点 table 数组外，HashMap 还有以下几个重要属性：1）size：HashMap 已经存储的节点个数；2）threshold：扩容阈值，当 HashMap 的个数达到该值，触发扩容。3）loadFactor：负载因子，扩容阈值 = 容量 \* 负载因子。

> #### 二狗：threshold 除了用于存放扩容阈值还有其他作用吗？ ####

囧辉：在我们新建 HashMap 对象时， threshold 还会被用来存初始化时的容量。HashMap 直到我们第一次插入节点时，才会对 table 进行初始化，避免不必要的空间浪费。

> #### 二狗：HashMap 的默认初始容量是多少？HashMap 的容量有什么限制吗？ ####

囧辉：默认初始容量是16。HashMap 的容量必须是2的N次方，HashMap 会根据我们传入的容量计算一个大于等于该容量的最小的2的N次方，例如传 9，容量为16。

> #### 二狗：（你他娘的是在绕口令吧）你这个\*@%￥\#&的N次方是怎么算的？ ####

囧辉：Talk is cheap. Show you the code。

static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

> #### 二狗：卧槽，还彪英文，来来来，这代码你给我解释下。 ####

囧辉：我们先不看第一行“int n = cap - 1”，先看下面的5行计算。

|=（或等于）：这个符号比较少见，但是“+=”应该都见过，看到这你应该明白了。例如：a |= b ，可以转成：a = a | b。

![format_png 4][]

>>>（无符号右移）：例如 a >>> b 指的是将 a 向右移动 b 指定的位数，右移后左边空出的位用零来填充，移出右边的位被丢弃。

![format_png 5][]

假设 n 的值为 0010 0001，则该计算如下图：

![format_png 6][]

相信你应该看出来，这5个公式会通过最高位的1，拿到2个1、4个1、8个1、16个1、32个1。当然，有多少个1，取决于我们的入参有多大，但我们肯定的是经过这5个计算，得到的值是一个低位全是1的值，最后返回的时候 +1，则会得到1个比n 大的 2 的N次方。

这时再看开头的 cap - 1 就很简单了，这是为了处理 cap 本身就是 2 的N次方的情况。

计算机底层是二进制的，移位和或运算是非常快的，所以这个方法的效率很高。

PS：这是 HashMap 中我个人最喜欢的设计，非常巧妙，真想给作者一个么么哒（不小心暴露了）。

![format_png 7][]

> #### 二狗：（这叼毛讲的还凑合啊，连我都听懂了）你说 HashMap 的容量必须是 2 的 N 次方，这是为什么？ ####

囧辉：计算索引位置的公式为：(n - 1) & hash，当 n 为 2 的 N 次方时，n - 1 为低位全是 1 的值，此时任何值跟 n - 1 进行 & 运算的结果为该值的低 N 位，达到了和取模同样的效果，实现了均匀分布。实际上，这个设计就是基于公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)，因为 & 运算比 mod 具有更高的效率。

如下图，当 n 不为 2 的 N 次方时，hash 冲突的概率明显增大。

![format_png 8][]

> #### 二狗：你说 HashMap 的默认初始容量是 16，为什么是16而不是其他的？ ####

囧辉：（这是什么煞笔问题）我认为是16的原因主要是：16是2的N次方，并且是一个较合理的大小。如果用8或32，我觉得也是OK的。实际上，我们在新建 HashMap 时，最好是根据自己使用情况设置初始容量，这才是最合理的方案。

![format_png 9][]

二狗：刚才说的负载因子默认初始值又是多少？

囧辉：负载因子默认值是0.75。

> #### 二狗：为什么是0.75而不是其他的？ ####

囧辉：（又问这种憨逼问题）这个也是在时间和空间上权衡的结果。如果值较高，例如1，此时会减少空间开销，但是 hash 冲突的概率会增大，增加查找成本；而如果值较低，例如 0.5 ，此时 hash 冲突会降低，但是有一半的空间会被浪费，所以折衷考虑 0.75 似乎是一个合理的值。

> #### 二狗：为什么不是 0.74 或 0.76？ ####

囧辉：

![format_png 10][]

> #### 二狗：那我们换个问题问吧，HashMap 的插入流程是怎么样的？ ####

![format_png 11][]

囧辉：Talk is cheap. Show you the picture。

![format_png 12][]

> #### 二狗：图里刚开始有个计算 key 的 hash 值，是怎么设计的？ ####

囧辉：拿到 key 的 hashCode，并将 hashCode 的高16位和 hashCode 进行异或（XOR）运算，得到最终的 hash 值。

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

> #### 二狗：为什么要将 hashCode 的高16位参与运算？ ####

囧辉：主要是为了在 table 的长度较小的时候，让高位也参与运算，并且不会有太大的开销。

例如下图，如果不加入高位运算，由于 n - 1 是 0000 0111，所以结果只取决于 hash 值的低3位，无论高位怎么变化，结果都是一样的。

![format_png 13][]

如果我们将高位参与运算，则索引计算结果就不会仅取决于低位。

![format_png 14][]

> #### 二狗：扩容（resize）流程介绍下？ ####

囧辉：

![format_png 15][]

> #### 二狗：红黑树和链表都是通过 e.hash & oldCap == 0 来定位在新表的索引位置，这是为什么？ ####

囧辉：请看对下面的例子。

扩容前 table 的容量为16，a 节点和 b 节点在扩容前处于同一索引位置。

![format_png 16][]

扩容后，table 长度为32，新表的 n - 1 只比老表的 n - 1 在高位多了一个1（图中标红）。

![format_png 17][]

因为 2 个节点在老表是同一个索引位置，因此计算新表的索引位置时，只取决于新表在高位多出来的这一位（图中标红），而这一位的值刚好等于 oldCap。

因为只取决于这一位，所以只会存在两种情况：1） (e.hash & oldCap) == 0 ，则新表索引位置为“原索引位置” ；2）(e.hash & oldCap) != 0，则新表索引位置为“原索引 + oldCap 位置”。

二狗：HashMap 是线程安全的吗？

囧辉：不是。HashMap 在并发下存在数据覆盖、遍历的同时进行修改会抛出 ConcurrentModificationException 异常等问题，JDK 1.8 之前还存在死循环问题。

> #### 二狗：介绍一下死循环问题？ ####

囧辉：导致死循环的根本原因是 JDK 1.7 扩容采用的是“头插法”，会导致同一索引位置的节点在扩容后顺序反掉。而 JDK 1.8 之后采用的是“尾插法”，扩容后节点顺序不会反掉，不存在死循环问题。

JDK 1.7.0 的扩容代码如下，用例子来看会好理解点。

void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) {
            Entry<K,V> e = src[j];
            if (e != null) {
                src[j] = null;
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                    e.next = newTable[i];
                    newTable[i] = e;
                    e = next;
                } while (e != null);
            }
        }
    }

PS：这个流程较难理解，建议对着代码自己模拟走一遍。

例子：我们有1个容量为2的 HashMap，loadFactor=0.75，此时线程1和线程2 同时往该 HashMap 插入一个数据，都触发了扩容流程，接着有以下流程。

1）在2个线程都插入节点，触发扩容流程之前，此时的结构如下图。

![format_png 18][]

2）线程1进行扩容，执行到代码：Entry<K,V> next = e.next 后被调度挂起，此时的结构如下图。

![format_png 19][]

3）线程1被挂起后，线程2进入扩容流程，并走完整个扩容流程，此时的结构如下图。

![format_png 20][]

由于两个线程操作的是同一个 table，所以该图又可以画成如下图。

![format_png 21][]

4）线程1恢复后，继续走完第一次的循环流程，此时的结构如下图。

![format_png 22][]

5）线程1继续走完第二次循环，此时的结构如下图。

![format_png 23][]

6）线程1继续执行第三次循环，执行到 e.next = newTable\[i\] 时形成环，执行完第三次循环的结构如下图。

![format_png 24][]

如果此时线程1调用 map.get(11) ，悲剧就出现了——Infinite Loop。

> #### 二狗：（尼玛，没听懂，尴尬了）那总结下 JDK 1.8 主要进行了哪些优化？ ####

囧辉：JDK 1.8 的主要优化刚才我们都聊过了，主要有以下几点：

1）底层数据结构从“数组+链表”改成“数组+链表+红黑树”，主要是优化了 hash 冲突较严重时，链表过长的查找性能：O(n) -> O(logn)。

2）计算 table 初始容量的方式发生了改变，老的方式是从1开始不断向左进行移位运算，直到找到大于等于入参容量的值；新的方式则是通过“5个移位+或等于运算”来计算。

// JDK 1.7.0
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 省略
        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
        // ... 省略
    }
    // JDK 1.8.0_191
    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

3）优化了 hash 值的计算方式，老的通过一顿瞎JB操作，新的只是简单的让高16位参与了运算。

// JDK 1.7.0
    static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }
    // JDK 1.8.0_191
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

4）扩容时插入方式从“头插法”改成“尾插法”，避免了并发下的死循环。

5）扩容时计算节点在新表的索引位置方式从“h & (length-1)”改成“hash & oldCap”，性能可能提升不大，但设计更巧妙、更优雅。

> #### 二狗：除了 HashMap，还用过哪些 Map，在使用时怎么选择？ ####

囧辉：

![format_png 25][]

> #### 二狗：（不妙，这个 B HashMap 懂得比我还多，得赶紧溜）到时间和女朋友吃饭了，我们之后再分胜负。 ####

囧辉：

![format_png 26][]

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