HashMap夺命14问，你能坚持到第几问？

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• 🍅文章发布日期：2022.03.07
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文章目录

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文章题目总结来自于：1.牛客2.程序员库森（微信公众号Coolsen88）3.以往文章
HashMap底层源码解析上（超详细图解+面试题）
HashMap底层源码解析下（超详细图解）

1.HashMap的底层数据结构是什么？

在JDK1.7中和JDK1.8中有所区别：

在JDK1.7中，由”

数组+链表

“组成，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决

哈希冲突

而存在的。

在JDK1.8中，有“

数组+链表+红黑树

”组成。当链表过长，则会严重影响HashMap的性能，红黑树搜索时间复杂度是

O(logn)

，而链表是

O(n)

。因此，JDK1.8对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树，链表和红黑树在达到一定条件会进行转换：

• 当链表超过8且数组长度(数据总量)超过64才会转为红黑树
• 将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间。

2.说一下HashMap的特点

• hashmap存取是无序的
• 键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
• 键位置是唯一的，底层的数据结构是控制键的
• jdk1.8前数据结构是：链表+数组jdk1.8之后是：数组+链表+红黑树
• 阈值（边界值）>8并且数组长度大于64，才将链表转换成红黑树，变成红黑树的目的是提高搜索速度，高效查询

3.解决hash冲突的办法有哪些?HashMap用的哪种？

解决Hash冲突方法有：

开放定址法

、

再哈希法

、

链地址法（HashMap中常见的拉链法）

、简历公共溢出区。HashMap中采用的是链地址法。

• 开放定址法也称为再散列法，基本思想就是，如果p=H(key)出现冲突时，则以p为基础，再次hash，p1=H(p)，如果p1再次出现冲突，则以p1为基础，以此类推，直到找到一个不冲突的哈希地址pi。因此开放定址法所需要的hash表的长度要大于等于所需要存放的元素，而且因为存在再次hash，所以只能在删除的节点上做标记，而不能真正删除节点
• 再哈希法（双重散列，多重散列），提供多个不同的hash函数，R1=H1(key1)发生冲突时，再计算R2=H2（key1），直到没有冲突为止。这样做虽然不易产生堆集，但增加了计算的时间。
• 链地址法（拉链法），将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行，链表法适用于经常进行插入和删除的情况。
• 建立公共溢出区，将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区

注意开放定址法和再哈希法的区别是

• 开放定址法只能使用同一种hash函数进行再次hash，再哈希法可以调用多种不同的hash函数进行再次hash

4.为什么要在数组长度大于64之后，链表才会进化为红黑树

在数组比较小时如果出现红黑树结构，反而会降低效率，而红黑树需要进行左旋右旋，变色，这些操作来保持平衡，同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些，总之是为了加快搜索速度，提高性能

JDK1.8以前HashMap的实现是

数组+链表

，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大量的元素都存放在同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，此时HashMap就相当于单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就从O（1）退化成O（n），完全失去了它的优势，为了解决此种情况，JDK1.8中引入了红黑树（查找的时间复杂度为O（logn））来优化这种问题

5.为什么加载因子设置为0.75，初始化临界值是12？

HashMap中的

threshold

是HashMap所能容纳键值对的最大值。计算公式为

length*LoadFactory

。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数也越大

loadFactory越趋近于1，那么数组中存放的数据（entry也就越来越多），数据也就越密集，也就会有更多的链表长度处于更长的数值，我们的查询效率就会越低，当我们添加数据，产生hash冲突的概率也会更高

默认的loadFactory是0.75，loadFactory越小，越趋近于0，数组中个存放的数据(entry)也就越少，表现得更加稀疏

0.75是对空间和时间效率的一种平衡选择

如果负载因子小一些比如是0.4，那么初始长度16*0.4=6，数组占满6个空间就进行扩容，很多空间可能元素很少甚至没有元素，会造成大量的空间被浪费

如果负载因子大一些比如是0.9，这样会导致扩容之前查找元素的效率非常低

loadfactory设置为0.75是经过多重计算检验得到的可靠值，可以最大程度的减少rehash的次数，避免过多的性能消耗

6.哈希表底层采用何种算法计算hash值？还有哪些算法可以计算出hash值？

hashCode方法是Object中的方法，所有的类都可以对其进行使用，首先底层通过调用hashCode方法生成初始hash值h1，然后将h1无符号右移16位得到h2，之后将h1与h2进行按位异或（^）运算得到最终hash值h3，之后将h3与(length-1)进行按位与（&）运算得到hash表索引

其他可以计算出hash值的算法有

• 平方取中法
• 取余数
• 伪随机数法

7.当两个对象的hashCode相等时会怎样

hashCode相等产生hash碰撞，hashCode相等会调用equals方法比较内容是否相等，内容如果相等则会进行覆盖，内容如果不等则会连接到链表后方，链表长度超过8且数组长度超过64，会转变成红黑树节点

8.何时发生哈希碰撞和什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？

只要两个元素的key计算的hash码值相同就会发生hash碰撞，jdk8之前使用链表解决哈希碰撞，jdk8之后使用

链表+红黑树

解决哈希碰撞

9.HashMap的put方法流程

以jdk8为例，简要流程如下：

1. 首先根据key的值计算hash值，找到该元素在数组中存储的下标
2. 如果数组是空的，则调用resize进行初始化；
3. 如果没有哈希冲突直接放在对应的数组下标里
4. 如果冲突了，且key已经存在，就覆盖掉value
5. 如果冲突后是链表结构，就判断该链表是否大于8，如果大于8并且数组容量小于64，就进行扩容；如果链表节点数量大于8并且数组的容量大于64，则将这个结构转换成红黑树；否则，链表插入键值对，若key存在，就覆盖掉value
6. 如果冲突后，发现该节点是红黑树，就将这个节点挂在树上

10.HashMap的扩容方式

HashMap在容量超过负载因子所定义的容量之后，就会扩容。java里的数组是无法自己扩容的，将HashMap的大小扩大为原来数组的两倍

我们来看jdk1.8扩容的源码

final Node<K,V>[]resize(){//oldTab：引用扩容前的哈希表
        Node<K,V>[] oldTab = table;//oldCap：表示扩容前的table数组的长度int oldCap =(oldTab == null)?0: oldTab.length;//获得旧哈希表的扩容阈值int oldThr = threshold;//newCap:扩容之后table数组大小//newThr:扩容之后下次触发扩容的条件int newCap, newThr =0;//条件成立说明hashMap中的散列表已经初始化过了，是一次正常扩容if(oldCap >0){//判断旧的容量是否大于等于最大容量，如果是，则无法扩容，并且设置扩容条件为int最大值，//这种情况属于非常少数的情况if(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY){
                threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//设置newCap新容量为oldCap旧容量的二倍（<<1）,并且<最大容量，而且>=16，则新阈值等于旧阈值的两倍elseif((newCap = oldCap <<1)< MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr <<1;// double threshold}//如果oldCap=0并且边界值大于0，说明散列表是null，但此时oldThr>0//说明此时hashMap的创建是通过指定的构造方法创建的,新容量直接等于阈值//1.new HashMap(intitCap,loadFactor)//2.new HashMap(initCap)//3.new HashMap(map)elseif(oldThr >0)// initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;//这种情况下oldThr=0;oldCap=0，说明没经过初始化，创建hashMap//的时候是通过new HashMap()的方式创建的else{// zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr =(int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}//newThr为0时，通过newCap和loadFactor计算出一个newThrif(newThr ==0){//容量*0.75float ft =(float)newCap * loadFactor;
            newThr =(newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft <(float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}
        threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})//根据上面计算出的结果创建一个更长更大的数组
            Node<K,V>[] newTab =(Node<K,V>[])newNode[newCap];//将table指向新创建的数组
        table = newTab;//本次扩容之前table不为nullif(oldTab != null){//对数组中的元素进行遍历for(int j =0; j < oldCap;++j){//设置e为当前node节点
                Node<K,V> e;//当前桶位数据不为空，但不能知道里面是单个元素，还是链表或红黑树，//e = oldTab[j]，先用e记录下当前元素if((e = oldTab[j])!= null){//将老数组j桶位置为空，方便回收
                    oldTab[j]= null;//如果e节点不存在下一个节点，说明e是单个元素，则直接放置在新数组的桶位if(e.next == null)
                        newTab[e.hash &(newCap -1)]= e;//如果e是树节点，证明该节点处于红黑树中elseif(e instanceofTreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//e为链表节点，则对链表进行遍历else{// preserve order//低位链表：存放在扩容之后的数组的下标位置，与当前数组下标位置一致//loHead：低位链表头节点//loTail低位链表尾节点
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//高位链表，存放扩容之后的数组的下标位置，=原索引+扩容之前数组容量//hiHead:高位链表头节点//hiTail:高位链表尾节点
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;do{
                            next = e.next;//oldCap为16:10000，与e.hsah做&运算可以得到高位为1还是0//高位为0，放在低位链表if((e.hash & oldCap)==0){if(loTail == null)//loHead指向e
                                    loHead = e;else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;}//高位为1，放在高位链表else{if(hiTail == null)
                                    hiHead = e;else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;}}while((e = next)!= null);//低位链表已成，将头节点loHead指向在原位if(loTail != null){
                            loTail.next = null;
                            newTab[j]= loHead;}//高位链表已成，将头节点指向新索引if(hiTail != null){
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap]= hiHead;}}}}}return newTab;}

扩容之后原位置的节点只有两种调整

• 保持原位置不动（新bit位为0时）
• 散列原索引+扩容大小的位置去（新bit位为1时）

扩容之后元素的散列设置的非常巧妙，节省了计算hash值的时间，我们来看一下具体的实现

当数组长度从16到32，其实只是多了一个bit位的运算，我们只需要在意那个多出来的bit为是0还是1，是0的话索引不变，是1的话索引变为当前索引值+扩容的长度，比如5变成5+16=21

这样的扩容方式不仅节省了重新计算hash的时间，而且保证了当前桶中的元素总数一定小于等于原来桶中的元素数量，避免了更严重的hash冲突，均匀的把之前冲突的节点分散到新的桶中去

11.一般用什么作为HashMap的key？

一般用Integer、String这种不可变类当HashMap当key

• 因为String是不可变的，当创建字符串时，它的hashcode被缓存下来，不需要再次计算，相对于其他对象更快
• 因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的，这些类很规范的重写了hashCode()以及equals()方法

12.为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？

8作为阈值作为HashMap的成员变量，在源码的注释中并没有说明阈值为什么是8

在HashMap中有这样一段注释说明，我们继续看

* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
 * use them only when bins contain enough nodes to warrant use
 *(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
 * removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In
 * usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
 * rarely used.  Ideally, under random hashCodes, the frequency of
 * nodes in bins follows a Poisson distribution
 *(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
 * parameter of about 0.5 on average for the default resizing
 * threshold of 0.75, although with a large variance because of
 * resizing granularity. Ignoring variance, the expected
 * occurrences of list size k are (exp(-0.5)*pow(0.5, k)/*factorial(k)).

翻译

因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用树节点（参见TREEIFY_THRESHOLD）。
当他们边的太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶，在使用分布良好的hashcode时，很少使用树箱。
理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
第一个值是：

 *0:0.60653066*1:0.30326533*2:0.07581633*3:0.01263606*4:0.00157952*5:0.00015795*6:0.00001316*7:0.00000094*8:0.00000006* more: less than 1 in ten million

树节点占用空间是普通Node的两倍，如果链表节点不够多却转换成红黑树，无疑会耗费大量的空间资源，并且在随机hash算法下的所有bin节点分布频率遵从泊松分布，链表长度达到8的概率只有0.00000006，几乎是不可能事件，所以8的计算是经过重重科学考量的

• 从平均查找长度来看，红黑树的平均查找长度是logn，如果长度为8，则logn=3，而链表的平均查找长度为n/4，长度为8时，n/2=4，所以阈值8能大大提高搜索速度
• 当长度为6时红黑树退化为链表是因为logn=log6约等于2.6，而n/2=6/2=3，两者相差不大，而红黑树节点占用更多的内存空间，所以此时转换最为友好

13.HashMap为什么线程不安全？

• 多线程下扩容死循环。JDK1.7中的HashMap使用头插法插入元素，在多线程的环境下，扩容的时候有可能导致环形链表的出现，形成死循环。因此JDK1.8使用尾插法插入元素，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，不会出现环形链表的问题
• 多线程的put可能导致元素的丢失。多线程同时执行put操作，如果计算出来的索引位置是相同的，那会造成前一个key被后一个key覆盖，从而导致元素的丢失。此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在
• put和get并发时，可能导致get为null。线程1执行put时，因为元素个数超出threshold而导致rehash，线程2此时执行get，有可能导致这个问题，此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在

14.计算hash值时为什么要让低16bit和高16bit进行异或处理

• 我们计算索引需要将hashCode值与length-1进行按位与运算，如果数组长度很小，比如16，这样的值和hashCode做异或实际上只有hashCode值的后4位在进行运算，hash值是一个随机值，而如果产生的hashCode值高位变化很大，而低位变化很小，那么有很大概率造成哈希冲突，所以我们为了使元素更好的散列，将hash值的高位也利用起来\

举个例子

如果我们不对hashCode进行按位异或，直接将hash和length-1进行按位与运算就有可能出现以下的情况

如果下一次生成的hashCode值高位起伏很大，而低位几乎没有变化时，高位无法参与运算

可以看到，两次计算出的hash相等，产生了

hash冲突

所以无符号右移16位的目的是使高混乱度地区与地混乱度地区做一个中和，提高低位的随机性，减少哈希冲突

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