自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

面試官你能不能別問我 HashMap 了?

開發(fā) 后端
如果你是個(gè) Java 程序員,那一定對 HashMap 不陌生,巧的是只要你去面試,大概率都會(huì)被問到 HashMap 的相關(guān)內(nèi)容,那這篇文章你就一定要讀一讀了。

[[355436]]

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「Java極客技術(shù)」,作者鴨血粉絲 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系Java極客技術(shù)公眾號。  

如果你是個(gè) Java 程序員,那一定對 HashMap 不陌生,巧的是只要你去面試,大概率都會(huì)被問到 HashMap 的相關(guān)內(nèi)容

那這篇文章你就一定要讀一讀了

HashMap 的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

先來聊聊 HashMap 的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) HashMap 的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 1.7 版本和 1.8 版本是有些不同的,但大體上都是 數(shù)組 + 鏈表 的形式來實(shí)現(xiàn)的, 1.7 版本是這個(gè)樣子:

1.8 版本是這樣:

很明顯就能看出來, 1.8 版本怎么多了一個(gè)樹?還是紅黑的?

這就要來分析 1.7 版本 HashMap 的實(shí)現(xiàn)有什么不足了

1.7 版本主要就是 數(shù)組 + 鏈表,那么如果有一個(gè) hash 值總是會(huì)發(fā)生碰撞,那么由此對應(yīng)的鏈表結(jié)構(gòu)也會(huì)越來越長,這個(gè)時(shí)候如果再想要進(jìn)行查詢操作,就會(huì)非常耗時(shí),所以該如何優(yōu)化這一點(diǎn)就是 1.8 版本想要實(shí)現(xiàn)的

1.8 版本采用了 數(shù)組 + 鏈表 + 紅黑樹 的方式去實(shí)現(xiàn),當(dāng)鏈表的長度大于 8 時(shí),就會(huì)將鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹。

這個(gè)時(shí)候問題就來了,為什么會(huì)將鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹的值設(shè)定為 8 ?

因?yàn)殒湵淼臅r(shí)間復(fù)雜度是 n/2 ,紅黑樹時(shí)間復(fù)雜度是 logn ,當(dāng) n 等于 8 的時(shí)候, log8 要比 8/2 小,這個(gè)時(shí)候紅黑樹的查找速度會(huì)更快一些

為什么是小于 6 的時(shí)候轉(zhuǎn)為鏈表,而不是 7 的時(shí)候就轉(zhuǎn)為鏈表呢?頻繁的從鏈表轉(zhuǎn)到紅黑樹,再從紅黑樹轉(zhuǎn)到鏈表,開銷會(huì)很大,特別是頻繁的從鏈表轉(zhuǎn)到紅黑樹時(shí),需要旋轉(zhuǎn)

為什么將鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹,而不是平衡二叉樹( AVL 樹)呢?

  • 因?yàn)?AVL 樹比紅黑樹保持著更加嚴(yán)格的平衡, AVL 樹中從根到最深葉的路徑最多為 1.44lg(n + 2) ,紅黑樹中則最多為 2lg( n + 1) ,所以 AVL 樹查找效果會(huì)比較快,如果是查找密集型任務(wù)使用 AVL 樹比較好,相反插入密集型任務(wù),使用紅黑樹效果就比較 nice
  • AVL 樹在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都會(huì)存儲(chǔ)平衡因子
  • AVL 樹的旋轉(zhuǎn)比紅黑樹的旋轉(zhuǎn)更加難以平衡和調(diào)試,如果兩個(gè)都給 O(lgn) 查找, AVL 樹可能需要 O(log n) 旋轉(zhuǎn),而紅黑樹最多需要兩次旋轉(zhuǎn)使其達(dá)到平衡

HashMap 為什么是線程不安全的?

HashMap 的線程不安全主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致的死循環(huán) & 數(shù)據(jù)覆蓋

擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致的死循環(huán),這個(gè)問題只會(huì)在 1.7 版本及以前出現(xiàn),因?yàn)樵?1.7 版本及以前,擴(kuò)容時(shí)的實(shí)現(xiàn),采用的是頭插法,這樣就會(huì)導(dǎo)致循環(huán)鏈表的問題

什么時(shí)候會(huì)觸發(fā)擴(kuò)容呢?如果存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),大于 當(dāng)前的 HashMap 長度( Capacity ) * 負(fù)載因子( LoadFactor ,默認(rèn)為 0.75) 時(shí),就會(huì)發(fā)生擴(kuò)容。比如當(dāng)前容量是 16 , 16 * 0.75 = 12 ,當(dāng)存儲(chǔ)第 13 個(gè)元素時(shí),經(jīng)過判斷發(fā)現(xiàn)需要進(jìn)行擴(kuò)容,那么這個(gè)時(shí)候 HashMap 就會(huì)先進(jìn)行擴(kuò)容的操作

擴(kuò)容也不是簡簡單單的將原來的容量擴(kuò)大就完事兒了,擴(kuò)容時(shí),首先創(chuàng)建一個(gè)新的 Entry 空數(shù)組,長度是原數(shù)組的 2 倍,擴(kuò)容完畢之后還會(huì)再進(jìn)行 ReHash ,也就是將原 Entry 數(shù)組里面的數(shù)據(jù),重新 hash 到新數(shù)組里面去

假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè) Entry 數(shù)組,大小是 2 ,那么當(dāng)我們插入第 2 個(gè)元素時(shí),大于 2 * 0.75 那么此時(shí)就會(huì)發(fā)生擴(kuò)容,具體如下圖:

擴(kuò)容完畢之后,因?yàn)椴捎玫氖穷^插法,所以后面的元素會(huì)放在頭部位置,那么就可能會(huì)這樣:

剛開始記錄的是 A.next = B ,經(jīng)過擴(kuò)容之后是 B.next = A ,那么最后可能就是這樣了:

明顯看到造成了死循環(huán),比較好的是, 1.8 版本之后采用了尾插法,解決了這個(gè)問題

還有個(gè)問題, 1.8 版本是沒有解決的,那就是數(shù)據(jù)覆蓋問題

假設(shè)現(xiàn)在線程 A 和線程 B 同時(shí)進(jìn)行 put 操作,特別巧的是這兩條不同的數(shù)據(jù) hash 值一樣,并且這個(gè)位置數(shù)據(jù)為 null ,那么是不是應(yīng)該讓線程 A 和 B 都執(zhí)行 put 操作。假設(shè)線程 A 在要進(jìn)行插入數(shù)據(jù)時(shí)被掛起,然后線程 B 正常執(zhí)行將數(shù)據(jù)插入了,然后線程 A 獲得了 CPU 時(shí)間片,也開始進(jìn)行數(shù)據(jù)插入操作,那么就將線程 B 的數(shù)據(jù)給覆蓋掉了

因?yàn)?HashMap 對 put 操作沒有進(jìn)行加鎖的操作,那么就不能保證下一個(gè)線程 get 到的值,就一定是沒有被修改過的值,所以 HashMap 是不安全的

那既然 HashMap 線程不安全,你給推薦一個(gè)安全的?

如果推薦的話,那肯定推薦 ConcurrentHashMap ,說到 ConcurrentHashMap 也有一個(gè)比較有趣的事情,那就是 ConcurrentHashMap 的 1.7 版本和 1.8 版本實(shí)現(xiàn)也是不一樣

在 1.7 版本, ConcurrentHashMap 采用的是分段鎖( ReentrantLock + Segment + HashEntry )實(shí)現(xiàn),也就是將一個(gè) HashMap 分成多個(gè)段,然后每一段都分配一把鎖,這樣去支持多線程環(huán)境下的訪問。但是這樣鎖的粒度太大了,因?yàn)槟沔i的直接就是一段嘛

所以 1.8 版本又做了優(yōu)化,使用 CAS + synchronized + Node + 紅黑樹 來實(shí)現(xiàn),這樣就將鎖的粒度降低了,同時(shí)使用 synchronized 來加鎖,相比于 ReentrantLock 來說,會(huì)節(jié)省比較多的內(nèi)存空間

HashMap 這塊,其實(shí)還可以擴(kuò)展,比如 HashMap 和 HashTable 的區(qū)別, ConcurrentHashMap 1.7 版本和 1.8 版本具體的實(shí)現(xiàn),等等等等

但是這篇文章已經(jīng)比較長了,就寫到這里吧~

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Java極客技術(shù)
相關(guān)推薦

2020-04-16 08:22:11

HTTPS加解密協(xié)議

2021-12-02 08:19:06

MVCC面試數(shù)據(jù)庫

2021-05-08 07:53:33

面試線程池系統(tǒng)

2020-06-19 15:32:56

HashMap面試代碼

2022-05-24 08:03:28

InnoDBMySQL數(shù)據(jù)

2022-04-10 18:10:24

CURD鏈表

2021-05-20 08:54:16

Go面向對象

2010-08-23 15:06:52

發(fā)問

2015-08-13 10:29:12

面試面試官

2020-05-13 14:35:47

HashMap面試官Java

2020-12-01 11:50:49

數(shù)據(jù)庫Redis面試

2013-04-19 10:42:02

打車軟件大數(shù)據(jù)

2022-10-08 00:08:00

apiESFacebook

2021-06-03 08:55:54

分布式事務(wù)ACID

2019-07-10 10:06:24

面試官三次握手四次揮手

2022-10-17 00:04:30

索引SQL訂單

2021-11-24 10:10:32

axios前端攔截器

2020-06-17 21:22:56

Serverless面試官架構(gòu)

2021-03-11 08:51:00

存儲(chǔ)面試位置

2021-08-28 09:06:11

Dubbo架構(gòu)服務(wù)
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號