笔记--HashMap相关--A8站源码交易平台

HashMap底层实现原理是什么？A8站源码交易平台
    HashMap由数组+链表组成，JDK8中新增了红黑树，当链表长度到达8(默许阈值)时，链表转化成红黑树，链表过长对功能有很大的影响。
    //HashMap初始化长度
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1<<4;//位运算，1左移四位是16
    //HashMap最大长度
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30;//1073741824
    //默许加载因子（扩容因子）
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //链表转化成红黑树的阈值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //红黑树转化成链表的阈值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //最小树容量
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    PS:HashMap构造时可以指定默许初始巨细和负载因子，

    经典面试题：
    1.JDK8中HashMap扩容时做了哪些优化？
        JDK8在hashmap扩容时不再从头核算每个元素的哈希值，而是经过高位运算（e.hash & oldCap）来判定元素是否需求移动。
        例如：
            key1.hash = 10 0000 1010;
            key2.hash = 10 0001 0001;
            oldCap    = 16 0001 0000;(oldCap就是扩容前table.length)
            key1.hash & oldCap的高一位为0，扩容时元素下标不变；
            key1.hash & oldCap的高一位为1，扩容时元素下标=原下标+原数组长度。
            PS:与运算，有0则0，全1则1。
        且JDK8新增元素选用的是尾插法（尾部正序刺进），而JDK7是头部刺进（头部倒序刺进），JDK8有用的避免了JDK7在扩容时的死循环和数据丢掉的问题，但是依然存在数据掩盖的问题，这也就是HashMap线程不安全的一部分原因。

    2.加载因子为什么是0.75？
        加载因子是来判别什么时分进行扩容。
        当加载因子设置比较大时，扩容发作的频率比较低且占用的空间会比较小，但这样的话发作hash抵触的几率就会增大，因而需求更杂乱的数据结构去存储数据，这样对元素的操作时刻添加，运行效率会降低；
        当加载因子设置较小的时分，会发作频频的扩容且占用空间增大，此刻hash抵触的可能性就比较小，操作功能会提高

    3.当有哈希抵触时，HashMap是怎么查找并承认元素的？
        当哈希抵触时需求经过判别 key 值是否持平，才能承认此元素是不是咱们想要的元素。

    4.HashMap源码中有哪些重要的方法？A8站源码交易平台
        查询、新增和数据扩容
        查询：查询时先比较key的hashcode然后去比较key值，将对应的value值回来；

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

        final Node getNode(int hash, Object key) {
            Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
                //判别第一个节点是否是需求的值
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                //假如下一个节点不为空
                if ((e = first.next) != null) {
                    //判别是否是红黑树结构-是的话走树的查找方法
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
                    //循环，hash持平且key持平
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            return null;
        }

        新增：
        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[] tab; Node p; int n, i;
            //假如链表为空则创建链表
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            //根据key的hash值核算要刺进的数组索引i，假如tab[i] == null，则直接刺进
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node e; K k;
                //假如key已存在，掩盖原值
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)
                    //红黑树刺进树节点
                    e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    //链表结构训话刺进，放在链表的尾部（JDK7是刺进链表头部）
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                                //判别转化成红黑树还是扩容
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            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;
            //判别是否需求扩容
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

        final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {
    
            int n, index; Node e;
            //当整个map中元素个数小于64时，只是进行扩容
            if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)

                resize();

            else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            
                TreeNode hd = null, tl = null;
 
                do {
                
                    TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);

                    if (tl == null)

                        hd = p;
                    else {
                     
                        p.prev = tl;

                        tl.next = p;

                    }
            
                    tl = p;

                } while ((e = e.next) != null);

                if ((tab[index] = hd) != null)

                    hd.treeify(tab);
    
            }

        }


    数据扩容：
    final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;//扩容前的阈值
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //假如已经到达最大容量，只将阈值设置成Integer.MAX_VALUES，回来
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //假如扩容后newCap未到达最大容量且oldCap大于初始巨细16
            //将阈值变为本来的两倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; 
        }
        //假如oldCap大于代表初始化时用的是HashMap的有参构造
        else if (oldThr > 0)
            newCap = oldThr;
        else {//HashMap的默许构造
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        //判别原数据不为空，开端将数据转移到新table里边
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//假如只要一个链表
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        //红黑树操作
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else {
                        //链表复制，JDK8扩容优化
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        do {
                            next = e.next;
                            //&运算，假如高一位为0，坚持原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            //不然，新索引=原索引+oldCap
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        //将索引放到哈希桶里边
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

    5.Hashmap是怎么导致死循环的？
    JDK7为例
    线程1->put(key(3))
    线程2->put(key(7))

    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry e : table) {
            while(null != e) {
                Entry next = e.next; //假设线程1履行到这里，丢掉了CPU使用权
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

    当线程1履行到”Entry next = e.next;“时，此刻e = key(3),e.next = key(7)，然后此刻CPU使用权被线程2夺取，然后线程2从头rehash，链表顺序被反转，由key(3)->key(7)变成了key(7)->key(3)，此刻线程1再次获取CPU使用权，接着履行代码，newTalbe[i]=e把key(3)的next设置为key(7)，而下次循环时查询到key(7)的next元素为key(3)，于是就形成了key(3)和key(7)的循环引证，因而导致了死循环发作。

    6.为什么HashMap线程不安全？
    https://blog.csdn.net/swpu_ocean/article/details/88917958
小结：
HashMap并发的情况下自身就不是线程安全的，主张使用ConcurrentHashMap

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