Learn-Algorithms/3 Hash Table/HashMap in Java.md

# HashMap in Java

java 中 hashmap的实现原理。


* HashMap底层实现, hashmap的存储结构和操作？
* hashmap的数组长度为什么要保证是2的幂？
* hash冲突如何解决（链表和红黑树）为什么hashmap中的链表需要转成红黑树？
* 扩容时机，什么时候会触发扩容？扩容时避免rehash的优化；
* hashmap扩容时每个entry需要再计算一次hash吗？
* hashmap扩容会引发什么问题，线上是否出现过类似的问题？如何避免扩容引发的问题？
* jdk1.8之前并发操作hashmap时为什么会有死循环的问题？


## 数据结构


```
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

    transient int size; //当前元素个数

    int threshold; //扩容时机是： 当前容量大于等于 capacity * load factor    

    final float loadFactor; //默认 0.75 , 空间使用 75% 时开始扩容

    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //将链表转换为红黑树的阈值

    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //将红黑树转换为链表的阈值

    //1.7结构
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;//链表结构
        ...
    }

    //1.8结构
    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;
    }

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    //hash 算法， 根据 key 的 hashCode() 计算而来
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

}
```

1.7 的实现是 数组+链表； 1.8 新增了红黑树，提高查询效率


get(key) 方法

```
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)//红黑树 查找
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {//按照链表结构遍历查找
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

```

put(key, value) 方法

```
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
    
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//当前桶为空，没有hash冲突
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//当前桶中的 key、key 的 hashcode 与写入的 key 相等
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)//当前桶为红黑树，那按照红黑树的方式写入数据
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//链表，就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的后面
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);//判断当前链表的大小是否大于预设的阈值，大于时就要转换为红黑树
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)//最后判断是否需要进行扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

```


## Hash冲突

HashMap是怎么处理hash碰撞的?

使用拉链法，为了提高链表查询效率，当桶对应的链表长度大于8的时候，转为红黑树。

## 扩容

初始化容量, 默认结果是 16

```
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16， 为啥用位运算呢?直接写16不好么?
```

HashMap的扩容方式? 负载因子是多少? 为什是这么多?

HashMap 中 `final float ` ,  loadFactor 默认 0.75 , 也就是达到容量的 75%时就会开始扩容。那么问题来了，扩容到多大？ 扩容后元素怎么重排到新的容器中，直接复制拷贝可以吗？

扩容会 rehash，复制数据等耗时操作。





## 问题

### 链表上使用的头插还是尾插方式？


### 多线程下死循环问题


HashMap 在并发场景下，容易出现死循环

```
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
        }
    }).start();
}
```

在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法，就是这里的并发操作容易在一个桶上形成环形链表；这样当获取一个不存在的 key 时，计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。