HashMap扩容全过程

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-01-21 07:25 251阅读 0赞

## 　  1.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？ ##

默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另一种是在下标为<原下标+原容量>的位置

### 　　2.重新调整HashMap大小存在什么问题吗？ ###

*  当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。(多线程的环境下不使用HashMap）
 *  为什么多线程会导致死循环，它是怎么发生的？

HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入，使得HashMap达到一定饱和度时，Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候，HashMap需要扩展它的长度，也就是  　　进行Resize。

Resize是什么？首先我们先认识2个变量

1.Capacity

HashMap的当前长度。HashMap的长度是2的幂。

2.LoadFactor

HashMap负载因子，默认值为0.75f。

衡量HashMap是否进行Resize的条件如下：

HashMap.Size >= Capacity \* LoadFactor

Resize步骤

1.扩容：创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。

2.ReHash：遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢？因为长度扩大以后，Hash的规则也随之改变。

hash公式：index = HashCode（Key） & （Length - 1）

我们假设rehash之前的HashMap是这样的

![1294463-20180408204044583-1598328482.png][]

那么rehash之后可能是这样

![1294463-20180408204115583-555131136.png][]

代码是这样的

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 </td> 
 <td> <code>/**</code> <code>&nbsp;</code><code>* Transfers all entries from current table to newTable.</code> <code>&nbsp;</code><code>*/</code> <code>void</code>&nbsp;<code>transfer(Entry[] newTable,&nbsp;</code><code>boolean</code>&nbsp;<code>rehash) { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>int</code>&nbsp;<code>newCapacity = newTable.length;</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>for</code>&nbsp;<code>(Entry&lt;K,V&gt; e : table) { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>while</code><code>(</code><code>null</code>&nbsp;<code>!= e) { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>Entry&lt;K,V&gt; next = e.next;</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>if</code>&nbsp;<code>(rehash) { </code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>e.hash =&nbsp;</code><code>null</code>&nbsp;<code>== e.key ?&nbsp;</code><code>0</code>&nbsp;<code>: hash(e.key);</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>}</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>int</code>&nbsp;<code>i = indexFor(e.hash, newCapacity);</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>e.next = newTable[i];</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>newTable[i] = e;</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>e = next;</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>}</code> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>}</code> <code>}</code> </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

现在假设一个场景，有一个hashmap如下

![1294463-20180408204301552-299393085.png][]

当有A,B这两个线程要对该hash map进行put操作

此时由于空间的不足，该hashmap必将进行扩容

![1294463-20180408204448853-1025505732.png][]

假如此时线程B遍历到Entry3对象，刚执行完红框里的这行代码，线程就被挂起。对于线程B来说：

e = Entry3

next = Entry2

这时候线程A畅通无阻地进行着Rehash，当ReHash完成后，结果如下（图中的e和next，代表线程B的两个引用）：

![1294463-20180408204556860-1236284987.png][]

直到这一步，看起来没什么毛病。接下来线程B恢复，继续执行属于它自己的ReHash。线程B刚才的状态是：

e = Entry3

next = Entry2

我们继续执代码，Entry3放入了线程B的数组下标为3的位置，并且e指向了Entry2。此时e和next的指向如下：

e = Entry2

next = Entry2

![1294463-20180408204732159-1899596051.png][]

接下来用头插法把Entry2插入到了线程B的数组的头结点

e = Entry2

next = Entry3

![1294463-20180408204833990-687468155.png][]

e = Entry3

next = Entry3.next = null

![1294463-20180408205329341-528714626.png][]

newTable\[i\] = Entry2这里若果是正常情况是newTable\[i\] =null，但是由于Entry2的hash被定为带同一个数组地址

e = Entry3

Entry2.next = Entry3

Entry3.next = Entry2

链表出现了环形！导致了死循环(多线程下请使用CocurrentHashMap)

转自：[https://www.cnblogs.com/zhuoqingsen/][https_www.cnblogs.com_zhuoqingsen]

[1294463-20180408204044583-1598328482.png]: /images/20220121/a1ef45f6e1024c16b06b253cb2385256.png
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[1294463-20180408204833990-687468155.png]: /images/20220121/c1b4744db5d246abbf178c5adac6575c.png
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