一文搞定HashMap的實現原理和麵試

過客啊發表於2019-06-20

前言

HashMap在日常開發中基本是天天見的,而且都知道什麼時候需要用HashMap,根據Key存取Value,但是存和取的時候那些操作卻是很少去研究。同時在面試中也是面試官們必問的。以下是基於JDK1.8

正文

先看看HashMap的結構圖:

一文搞定HashMap的實現原理和麵試

1. 先來認識一下HashMap中定義的一些需要了解的成員變數

// hashMap陣列的初始容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 負載因子 0.75f;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 樹形化閾值 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解除樹形化閾值 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 樹形化的另一條件 Map陣列的長度閾值 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64
// 這個就是hashMap的內部陣列了,而Node則是連結串列節點物件。
transient Node<K,V>[] table;
// 陣列擴容閾值。
int threshold;
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initialCapacity 陣列的初始容量為16。可以在構造方法中指定。必須是2的冪次方。(16 → 32 → 64 ...)

loadFactor 載入因子 0.75f。 所謂的載入因子就是HashMap的容量達到0.75時的時候會試試擴容resize(), (例:假設有一個 HashMap 的初始容量為 16 ,那麼擴容的閥值就是 0.75 * 16 = 12 。也就是說,在你打算存入第 13 個值的時候,HashMap 會先執行擴容)。載入因子也能通過構造方法中指定,如果指定大於1,則陣列不會擴容,犧牲了效能不過提升了記憶體。

TREEIFY_THRESHOLD 樹形化閾值。當連結串列的節點個數大於等於這個值時,會將連結串列轉化為紅黑樹。

UNTREEIFY_THRESHOLD  解除樹形化閾值。當連結串列的節點個數小於等於這個值時,會將紅黑樹轉換成普通的連結串列。

MIN_TREEIFY_CAPACITY樹形化閾值的第二條件。當陣列的長度小於這個值時,就算樹形化閾達標,連結串列也不會轉化為紅黑樹,而是優先擴容陣列resize()

threshold 陣列擴容閾值。即:HashMap陣列總容量 * 載入因子。當前容量大於或等於該值時會執行擴容**resize()**。擴容的容量為當前 HashMap 總容量的兩倍。比如,當前 HashMap 的總容量為 16 ,那麼擴容之後為 32 。

2. 繼承關係

// table 內部陣列是節點型別
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
     final int hash; 
     final K key;
     V value;
     Node<K,V> next; //下一個節點
    //省略...
}
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拉鍊法的雜湊表是通過連結串列解決碰撞問題的,所以HashMap的內部陣列是節點型別。 hash值是經過hash()方法處理過的hashCode,也就是陣列的索引 bucket,為了使hashCode分佈更加隨機。

java.util.HashMap<K, V>.Node<K, V>
    java.util.LinkedMap<K, V>.Entry<K, V>
        java.util.HashMap<K, V>.TreeNOde<K, V>
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TreeNode是Node是子類,繼承關係如下:Node是單向連結串列節點,Entry是雙向連結串列節點,TreeNode是紅黑樹節點。TreeNode的程式碼400多行都是寫的紅黑樹。這個有點難度..可以自行去了解。

3. 先對HashMap的簡單總結

HashMap是基於拉鍊法實現的一個雜湊表,內部由陣列和連結串列和紅黑樹實現。

  1. 陣列的初始容量為16,而容量是以2的次方擴充的,一是為了提高效能使用足夠大的陣列,二是為了能使用位運算代替取模預算(據說提升了5~8倍)。

  2. 陣列是否需要擴充是通過負載因子判斷的,如果當前元素個數為陣列容量的0.75時,就會擴充陣列。這個0.75就是預設的負載因子,可由構造傳入。我們也可以設定大於1的負載因子,這樣陣列就不會擴充,犧牲效能,節省記憶體。

  3. 為了解決碰撞,陣列中的元素是單向連結串列型別。當連結串列長度到達一個閾值時(7或8),會將連結串列轉換成紅黑樹提高效能。而當連結串列長度縮小到另一個閾值時(6),又會將紅黑樹轉換回單向連結串列提高效能,這裡是一個平衡點。

  4. 對於第三點補充說明,檢查連結串列長度轉換成紅黑樹之前,還會先檢測當前陣列陣列是否到達一個閾值(64),如果沒有到達這個容量,會放棄轉換,先去擴充陣列。所以上面也說了連結串列長度的閾值是7或8,因為會有一次放棄轉換的操作。

4. 深入瞭解原始碼

4.1 構造方法

// 預設陣列初始容量為16,負載因子為0.75f
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
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// 指定陣列的初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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// 指定陣列的初始容量 和 負載因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

    // NaN:Not a Number。例如給-1開方就會得到NaN。
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;

    // 這個方法可以將任意一個整數轉換成2的次方。
    // 例如輸入10,則會返回16。
    // 另外,有人可能疑惑,不是說threshold是 陣列容量 * loadFactor得到的嗎?
    // 是的,在第一次put操作,擴充陣列時,會將這個threshold作為陣列容量,然後再重新計算這個值。
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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在使用指定陣列的初始容量時上面說過,陣列容量必須是2的次方。所以就需要通過演算法將我們給定的數值轉換成2的次方。

// 這個方法可以將任意一個整數轉換成2的次方。
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;
}
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相關的位運算這裡不做講解。想了解的可以自己去查閱資料。

4.2 陣列的索引 bucket

HashMap採用hash演算法來決定集合中元素的儲存位置,每當系統初始化HashMap時,會建立一個為**capacity的陣列,這個陣列裡面可以儲存元素的位置被成為桶(bucket), 每個bucket**都有其指定索引。可以根據該索引快速訪問儲存的元素。

public V put(K key, V value) {
    // 傳入的key經過了 hash(key) 方法
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 特殊處理的hashCode
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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在Java中每個物件都會擁有一個**hashCode()**方法,這個就是雜湊函式,通過這個方法會返回一個32位的整數,使用這麼大的值作為雜湊值其實是為了儘量避免發生碰撞(相同),例如兩個不同物件的hashCode一樣的話那就是發生了碰撞。但是如果用這麼長的數字來當做索引肯定是不行的,那需要陣列有多大才行?所以我們需要把這個hashCode縮小到規定陣列的長度範圍內。

上面的程式碼只是用hashCode的高16位與低16位進行異或運算。hash()方法就是將hashCode進一步的混淆,增加其“隨機度”,試圖減少插入HashMap時的hash衝突

在putVal方法中,有一行這樣的程式碼

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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i = (n - 1) & hash,n是陣列長度,hash就是通過hash()方法進行高低位異或運算得出來的hash值。 這個表示式就是hash值的取模運算,上面已經說過當除數為2的次方時,可以用與運算提高效能。

4.3 HashMap.put(k,v)

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

// onlyIfAbsent:當存入鍵值對時,如果該key已存在,是否覆蓋它的value。false為覆蓋,true為不覆蓋 參考putIfAbsent()方法。
// evict:用於子類LinkedHashMap。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    HashMap.Node<K,V>[] tab; // tab:內部陣列
    HashMap.Node<K,V> p;   // p:hash對應的索引位中的首節點
    int n, i;  // n:內部陣列的長度    i:hash對應的索引位
    
    // 首次put時,內部陣列為空,擴充陣列。
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 計算陣列索引,獲取該索引位置的首節點,如果為null,新增一個新的節點
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {   
        HashMap.Node<K,V> e; K k;
        // 如果首節點的key和要存入的key相同,那麼直接覆蓋value的值。
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果首節點是紅黑樹的,將鍵值對插新增到紅黑樹
        else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
            e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 此時首節點為連結串列,如果連結串列中存在該鍵值對,直接覆蓋value。
        // 如果不存在,則在末端插入鍵值對。然後判斷連結串列是否大於等於7,嘗試轉換成紅黑樹。
        // 注意此處使用“嘗試”,因為在treeifyBin方法中還會判斷當前陣列容量是否到達64,
        // 否則會放棄次此轉換,優先擴充陣列容量。
        else {
            // 走到這裡,hash碰撞了。檢查連結串列中是否包含key,或將鍵值對新增到連結串列末尾
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // p.next == null,到達連結串列末尾,新增新節點,如果長度足夠,轉換成樹結構。
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 檢查連結串列中是否已經包含key
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }

        // 覆蓋value的方法。
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount; // fail-fast機制
    
    // 如果元素個數大於閾值,擴充陣列。
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
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細心看註釋部分,總結來說就是以下幾個步驟:

1.檢查陣列是否為空,執行resize()擴充; 2.通過hash值計算陣列索引,獲取該索引位的首節點。 3.如果首節點為null**(沒發生碰撞),直接新增節點到該索引位(bucket)。 4.如果首節點不為null(發生碰撞),那麼有3種情況 ① key和首節點的key相同,覆蓋old value(保證key的唯一性)**;否則執行②或③ ② 如果首節點是紅黑樹節點(TreeNode),將鍵值對新增到紅黑樹。 ③ 如果首節點是連結串列,將鍵值對新增到連結串列。新增之後會判斷連結串列長度是否到達TREEIFY_THRESHOLD - 1這個閾值,“嘗試”將連結串列轉換成紅黑樹。 5.最後判斷當前元素個數是否大於threshold,擴充陣列。

// 把連結串列轉換為紅黑色
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 如果當前陣列容量太小(小於64),放棄轉換,擴充陣列。
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize(); 
    } else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 將連結串列轉成紅黑樹...
    }
}
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HashMap在jdk1.8之後引入了紅黑樹的概念,表示若桶中連結串列元素超過8時,會自動轉化成紅黑樹;若桶中元素小於等於6時,樹結構還原成連結串列形式。

紅黑樹的平均查詢長度是log(n),長度為8,查詢長度為log(8)=3,連結串列的平均查詢長度為n/2,當長度為8時,平均查詢長度為8/2=4,這才有轉換成樹的必要;連結串列長度如果是小於等於6,6/2=3,雖然速度也很快的,但是轉化為樹結構和生成樹的時間並不會太短。

以6和8來作為平衡點是因為,中間有個差值7可以防止連結串列和樹之間頻繁的轉換。假設,如果設計成連結串列個數超過8則連結串列轉換成樹結構,連結串列個數小於8則樹結構轉換成連結串列,如果一個HashMap不停的插入、刪除元素,連結串列個數在8左右徘徊,就會頻繁的發生樹轉連結串列、連結串列轉樹,效率會很低。

概括起來就是:連結串列:如果元素小於8個,查詢成本高,新增成本低,紅黑樹:如果元素大於8個,查詢成本低,新增成本高。

4.4 resize() 陣列擴容

final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
    HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 如果陣列已經是最大長度,不進行擴充。
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 否則陣列容量擴充一倍。(2的N次方)
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 如果陣列還沒建立,但是已經指定了threshold(這種情況是帶參構造建立的物件),threshold的值為陣列長度
    // 在 "建構函式" 那塊內容進行過說明。
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    // 這種情況是通過無參構造建立的物件
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 可能是上面newThr = oldThr << 1時,最高位被移除了,變為0。
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
  
    // 到了這裡,新的陣列長度已經被計算出來,建立一個新的陣列。
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
    table = newTab;
    
    // 下面程式碼是將原來陣列的元素轉移到新陣列中。問題在於,陣列長度發生變化。 
    // 那麼通過hash%陣列長度計算的索引也將和原來的不同。
    // jdk 1.7中是通過重新計算每個元素的索引,重新存入新的陣列,稱為rehash操作。
    // 這也是hashMap無序性的原因之一。而現在jdk 1.8對此做了優化,非常的巧妙。
    if (oldTab != null) {
        
        // 遍歷原陣列
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            // 取出首節點
            HashMap.Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 如果連結串列只有一個節點,那麼直接重新計算索引存入新陣列。
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 如果該節點是紅黑樹,執行split方法,和連結串列類似的處理。
                else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
                    ((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                
                // 此時節點是連結串列
                else { // preserve order
                    // loHead,loTail為原連結串列的節點,索引不變。
                    HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // hiHeadm, hiTail為新連結串列節點,原索引 + 原陣列長度。
                    HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    HashMap.Node<K,V> next;
                    
                   // 遍歷連結串列
                    do {
                        next = e.next;
                        // 新增bit為0的節點,存入原連結串列。
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 新增bit為1的節點,存入新連結串列。
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原連結串列存回原索引位
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 新連結串列存到:原索引位 + 原陣列長度
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
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擴充陣列不單單只是讓陣列長度翻倍,將原陣列中的元素直接存入新陣列中這麼簡單。

因為元素的索引是通過hash&(n - 1)得到的,那麼陣列的長度由n變為2n,重新計算的索引就可能和原來的不一樣了。

在jdk1.7中,是通過遍歷每一個元素,每一個節點,重新計算他們的索引值,存入新的陣列中,稱為rehash操作。

而java1.8對此進行了一些優化,沒有了rehash操作。因為當陣列長度是通過2的次方擴充的,那麼會發現以下規律:

元素的位置要麼是在原位置,要麼是在原位置再移動2次冪的位置。因此,在擴充HashMap的時候,不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash,只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了,是0的話索引沒變,是1的話索引變成“原索引+oldCap”。

先計算新陣列的長度和新的閾值(threshold),然後將舊陣列的內容遷移到新陣列中,和1.7相比不需要執行rehash操作。因為以2次冪擴充套件的陣列可以簡單通過新增的bit判斷索引位。

4.5 HashMap.get(k)

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    // 也會獲取節點時也呼叫了hash()方法
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    // tab:內部陣列  first: 索引位首節點 n: 陣列長度 k: 索引位首節點的key
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 陣列不為null 陣列長度大於0 索引位首節點不為null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 如果索引位首節點的hash==key的hash 或者 key和索引位首節點的k相同
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 返回索引位首節點(值物件)
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果是紅黑色則到紅黑樹中查詢
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 傳送碰撞 key.equals(k)
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
複製程式碼

總結起來就是以下步驟 1.檢查陣列是否為null 和 索引位首節點**(bucket的第一個節點)是否為null 2.如果索引節點的hash==key的hash 或者 key和索引節點的k相同則直接返回(bucket的第一個節點)** 3.如果是紅黑色則到紅黑樹查詢 4.如果有衝突,則通過key.equals(k)查詢 5.都沒找到就返回null

5. 總結 (面試相關)

1、你用過HashMap嗎?” “什麼是HashMap?你為什麼用到它?

呃..

2、我們能否讓HashMap同步?

Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);

3、你知道HashMap的工作原理嗎?

檢視第序號3的總結。

4、你知道HashMap的put()方法和get()方法的工作原理嗎??

put() 檢視序號4.3的總結。 get() 檢視序號4.5的總結。

5、當兩個物件的hashcode相同會發生什麼?

兩個物件的hashCode相同所以它們的bucket位置相同,會發生hash碰撞。HashMap使用連結串列儲存物件,這個Entry會儲存在連結串列中,儲存時會檢查連結串列中是否包含key (key != null && key.equals(k),或將鍵值對新增到連結串列尾部。如果連結串列長度大於或等於8,連結串列轉換紅黑樹 ...

6、如果兩個鍵的hashcode相同,你如何獲取值物件?

兩個物件的hashCode相同所以它們的bucket位置相同,找到bucket位置之後,會呼叫keys.equals()方法去找到連結串列中正確的節點 (key != null && key.equals(k)

7、怎麼減少碰撞?

使用final修飾的物件、或不可變的物件作為鍵,使用(Integer、String)(是不可變、final的,而且已經重寫了equals和hashCode方法)這樣的wrapper類作為鍵是非常好的,(我們可以使用自定義的物件作為鍵嗎?答:當然可以,只要它遵守了equals和hashCode方法定義規則,並且當物件插入到Map中之後將不會再改變。)

8、如果HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量,怎麼辦?

會呼叫**resize()**進行陣列擴容。

9、你瞭解重新調整HashMap大小存在什麼問題嗎?

當多執行緒的情況下,可能產生條件競爭。

因為如果兩個執行緒都發現HashMap需要重新調整大小了,它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中,儲存在連結串列中的元素的次序會反過來,因為移動到新的bucket位置的時候,HashMap並不會將元素放在連結串列的尾部,而是放在頭部,這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競爭發生了,那麼就死迴圈了。這個時候,你可以質問面試官,為什麼這麼奇怪,要在多執行緒的環境下使用HashMap呢?:)

10、HashMap是非執行緒安全的,那麼原因是什麼呢?(HashMap的死鎖)

由於HashMap的容量是有限的,如果HashMap中的陣列的容量很小,假如只有2個,那麼如果要放進10個keys的話,碰撞就會非常頻繁,此時一個O(1)的查詢演算法,就變成了連結串列遍歷,效能變成了O(n),這是Hash表的缺陷。

為了解決這個問題,HashMap設計了一個閾值,其值為容量的0.75,當HashMap所用容量超過了閾值後,就會自動擴充其容量。

在多執行緒的情況下,當重新調整HashMap大小的時候,就會存在條件競爭,因為如果兩個執行緒都發現HashMap需要重新調整大小了,它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中,儲存在連結串列中的元素的次序會反過來,因為移動到新的bucket位置的時候,HashMap並不會將元素放在連結串列的尾部,而是放在頭部,這是為了避免尾部遍歷。如果條件競爭發生了,那麼就會產生死迴圈了。  (又繞回了上一個問題 :)

11、影響HashMap效能的因素?

  • 負載因子。

  • 雜湊值;理想情況是均勻的雜湊到各個桶。 一般HashMap使用String型別作為key,而String類重寫了hashCode函式。

12、HashMap的key需要滿足什麼條件?

必須重寫hashCode和equals方法

13、HashMap允許key/value為null, 但最多隻有一個, 為什麼?

如果key為null會放在第一個bucket(即下標0)位置, 而且是在連結串列最前面(即第一個位置)

感謝閱讀至文末,彩蛋奉上

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部分資料截圖如下

一文搞定HashMap的實現原理和麵試

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