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Javaのハッシュマップとそれに対応する最適化は、面接の一般的な知識ポイントです。面接は選択のためのものです。論理的推論を伴う場所はしばしば困難であり、いくつかのポイントは人々の間のギャップを開く可能性があります。ですから、重要なポイントと難しさについてあなたと一緒に推論したいと思います。推論の後、ハッシュマップの長年の問題がもはや難しくないことを願っています。
ハッシュマップはどのように実装されますか？
ハッシュマップ実装の基本原則は非常に単純です。
- ハッシュアレイシングルチェーンバケット
- バケットへのテーブル配列
次の古典的な図：
プロセスを置く
- putメソッドは最初にキーを計算します
- 存在する場合は上書き
- そこにいない場合はaddEntryを使用してください
- 最初に拡張するかどうかを決定します
拡大の判断
- 負荷率判定拡張
- 2倍容量拡張バケット
- 既存のデータの再ハッシュ
ヒットバケットを置く
- 新しいエントリーバケットヘッド
- 元のリンクリストが次に配置されます
nullキー処理
put / getプロセスは、キーが空の場合を特別に処理し、nullのハッシュ値が0であると見なします。
プロセスを取得
getは最初にキーのハッシュを計算し、バケットを見つけてから、単一リンクリストをトラバースします。等しいキーが見つかるまで、リンクリストをトラバースした後にそれが見つからない場合、キーは存在せず、nullが返されます。
- getメソッドは最初にキーを計算します
- キーをトラバースするバケットを見つける
- キーが戻るのを待つまで
赤黒木は検索効率を最適化します
- 1.8赤黒木を追加する
- リンクリストの長さも効率的です
- クエリ効率LogN
何が問題ですか？無限ループ
ハッシュマップをシングルスレッドで使用する場合は、当然問題ありません。マルチスレッドの同時実行性が導入された場合、CPUが100％を占有し、高いままであることがわかる場合があります。スタックを見ると、スレッドがハッシュマップのgetメソッドでハングし、サービスを再起動すると問題が解消されることに驚かれることでしょう。
何故ですか？
実際、それはこの質問について推論することです。
如上所述，hashmap使用一个Entry数组来保存key,value数组。存在hash冲突的时候，entry通过链表串起来。 扩容的时候会新建一个更大的数组，并通过transfer方法，移动元素。 移动的逻辑也很清晰，遍历原来table中每个桶的链表，并对每个元素进行重hash,在新的newTable找到归宿。
这是Java 1.7实现的一段代码：
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的 Entry 数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到（2^30）了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为 int 的最大值（2^31-1），这样以后都不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的 Entry 数组
transfer(newTable); //用来将原先table的元素全部移到newTable里面
table = newTable; //再将newTable赋值给table
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
复制代码 void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的 Entry 数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到（2^30）了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为 int 的最大值（2^31-1），这样以后都不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的 Entry 数组
transfer(newTable); //用来将原先table的元素全部移到newTable里面
table = newTable; //再将newTable赋值给table
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
复制代码那为什么这个实现会出现问题呢？
假设此时线程1和线程2 put的时候都发生扩容， 此时线程1的局部变量e和next的值如下.
如果CPU时间片切换到线程2，线程2完成搬移，假设a,b,c的哈希还是位于同一个桶，结果如下
a,b,c还是位于同一个桶，但是根据上面的代码逻辑，采用头插法，我们可以知道这几个Entry在链表中的顺序和原来相反。
此时继续切换到线程1运行，则线程1的newtable会形成环,如下
在线程1，e是a,next是b,而因为线程2的搬移，b的next是a,则根据以上逻辑，线程1的这个桶的链表里则会出现a,b互指的环。
假设最终线程1的扩容成功。线程1的newTable被重命名为table 此时再get数据，哈希命中这个桶，但如果查找的key上非a或b的,则会出现死循环。
要約すると、無限ループが発生し、CPUが急上昇します。これは、ハッシュマップ拡張の実装に関する問題です。要約すると、次のようになります。
- 同時移動は危険です
- 新しいバレルがチェーンに表示されます
- 無限ループなしでキーを取得します
問題解決-1.8の実装
基本的な理由は、新しく挿入された各要素がリンクリストの先頭に配置され、データが順番に移動されると、キューの先頭から開始されるため、無限ループが発生する可能性があるためです。Java 1.8は最適化を行い、新しく挿入された各要素はリンクリストの最後に配置されます。
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)
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))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);//尾插法
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
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;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
复制代码p.next = newNode（hash、key、value、null）;//テール補間