HashMap存储原理

小灰灰 2022-02-20 15:29 243阅读 0赞

HashMap存储的数据存放在内存中，提高HashMap数据寻址速度是重点要解决的问题，所以HashMap底层的存储结构非常关键，如果使用数组存储，时间复杂度为Ｏ(1)，使用链表存储，时间复杂度为O(n)，如果使用二叉树存储，时间复杂度为O(lg(n))。所以HashMap优先使用数组存储，如果出现hash碰撞，采用链表存储，如果链表长度大于8，寻址速度明显下降，进一步采用红黑树存储，将寻址效率提高。  
如果下图为HashMap存储  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FpeGlhbmdfY2hlbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 元素分配Hash桶 ##

向HashMap中put(key,value)数据时，首先计算Key的哈希值，将Hash值%16计算出Hash桶序号n(0-16之间），将元素存放在n号hash桶，存放的数据时Map.Entry包括Key值和Value值  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FpeGlhbmdfY2hlbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
当存放两个元素获取Hash并且Mod 16得到Hash桶编号相同时，出现Hash碰撞，hash桶使用链表存储这两个对象，使用HashMap.get(key)获取这两个对象时，需要两步实现，首先得到它们对应的Hash桶号，在根据Key与链表中的Key1=Value1比较key.equale(key1)，找出对应元素，这样需要递归遍历列表中的元素，执行效率降低。  
当链表长度大于8时，HashMap将链表存储转化为红黑树存储，红黑树遍历每次可以减少一个分支，效率比链表高，其时间复杂度为O(lg(n))。

## HashMap扩容 ##

HashMap使用数组存储，默认长度为16，加载因子为0.75,当HashMap的Hash桶数量的75%被分配使用时，HashMap扩容为原来的两倍。扩容时原来数组地址放弃，重新分配地址空间，并将原来对应的数据复制过来。此过程为rehashing，JDK1.7在多线程环境下HashMap扩容可以导致无限循环，因为扩容过程中会新数组会和原来的数组有指针引用关系。在JDK1.8中在多线程环境下HashMap扩容可以导致数据丢失。

## Key类型选定 ##

存放到HashMap中的Key的类型，最好选择HashCode方法返回hashcode固定值，防止hashcode变化，比如String类型重写了HashCode方法，只要字符串不变化，hashCode值唯一。

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