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HashMap以及hash冲突知识

2016-04-06 00:00 435 查看
摘要: hash冲突

HashMap主要是用数组来存储数据的,我们都知道它会对key进行哈希运算,哈系运算会有重复的哈希值,对于哈希值的冲突,HashMap采用链表来解决的
HashMap是线程不安全的,如果被多个线程共享的操作,将会引发不可预知的问题,据sun的说法,在扩容时,会引起链表的闭环,在get元素时,就会无限循环,后果是cpu100%。

Open addressing和Chaining(也称外部拉链法)是两种不同的解决hash冲突的策略。当多个不同的key被映射到相同的slot时,chaining方式采用链表保存所有的value。而Open addressing则尝试在该slot的邻近位置查找,直到找到对应的value或者空闲的slot, 这个过程被称作probing。常见的probing策略有Linear probing(线性探测),Quadratic probing(二次探测)和Double hashing(双重hash)。

Chaining
在分析open addressing策略之前,首先简单介绍一下大多数的Java 核心集合类采用的chaining策略,以便比较。 java.util.HashMap有一个Entry[]类型的成员变量table,其每个非null元素都是一个单向链表的表头。

put():如果存在hash冲突,那么对应的table元素的链表长度会大于1。

get():需要对链表进行遍历,在遍历的过程中不仅要判断key的hash值是否相等,还要判断key是否相等或者equals。

对于put()和get()操作,如果其参数key为null,那么HashMap会有些特别的优化。

Chaining策略的主要缺点是需要通过Entry保存key,value以及指向链表下个节点的引用(Map.Entry就有四个成员变量),这意味着更多的内存使用(尤其是当key,value本身使用的内存很小时,额外使用的内存所占的比例就显得比较大)。此外链表对CPU的高速缓存不太友好。

Open Addressing
Linear probing (线性探测、线性再哈希)
两次查找位置的间隔为一固定值,即每次查找时在原slot位置的基础上增加一个固定值(通常为1),例如:P = (P + 1) mod SLOT_LENGTH。其最大的优点在于计算速度快,另外对CPU高速缓存更友好。其缺点也非常明显:
假设key1,key2,key3的hash code都相同并且key1被映射到slot(p),那么在计算key2的映射位置时需要查找slot(p), slot(p+1),计算key3的映射位置时需要查找slot(p), slot(p+1),slot(p+2)。也就是说对于导致hash冲突的所有key,在probing过程中会重复查找以前已经查找过的位置,这种现象被称为clustering(聚集)。

Quadratic probing (二次探测、非线性再哈希)
两次查找位置的间隔线性增长,例如P(i) = (P + c1*i + c2*i*i) mod SLOT_LENGTH,其中c1和c2为常量且c2不为0(如果为0,那么降级为Linear probing)。 Quadratic probing的各方面性能介于Linear probing和Double hashing之间。

Double hashing (双重哈希)
两次查找位置的间隔为一固定值,但是该值通过另外一个hash算法生成,例如P = (P + INCREMENT(key)) mod SLOT_LENGTH,其中INCREMENT即另外一个hash算法。以下是个简单的例子:
H(key) = key mod 10
INCREMENT(key) = 1 + (key mod 7)
P(15): H(15) = 5;
P(35): H(35) = 5, 与P(15)冲突,因此需要进行probe,位置是 (5 + INCREMENT(35)) mod 10 = 6
P(25): H(25) = 5, 与P(15)冲突,因此需要进行probe,位置是 (5 + INCREMENT(25)) mod 10 = 0
P(75): H(75) = 5, 与P(15)冲突,因此需要进行probe,位置是 (5 + INCREMENT(75)) mod 10 = 1
从以上例子可以看出,跟Linear probing相比,减少了重复查找的次数。

Load Factor
基于open addressing的哈希表的性能对其load factor属性值非常敏感。如果该值超过0.7 (Trove maps/sets的默认load factor是0.5),那么性能会下降的非常明显。由于hash冲突导致的probing次数跟(loadFactor) / (1 - loadFactor)成正比。当loadFactor为1时,如果哈希表中的空闲slot非常少,那么可能会导致probing的次数非常大。

Open addressing in gnu.trove.THashMap
GNU Trove (http://trove4j.sourceforge.net/) 是一个Java 集合类库。在某些场景下,Trove集合类库提供了更好的性能,而且内存使用更少。以下是Trove中跟open addressing相关的几个特性:

Trove maps/sets没有使用chaining解决hash冲突,而是使用了open addressing。

跟chaining相比,open addressing对hash算法的要求更高。通过TObjectHashingStrategy 接口, Trove支持定制hash算法(例如不希望使用String或者数组的默认hash算法)。

Trove提供的maps/sets的capaicity属性一定是质数,这有助于减少hash冲突。

跟java.util.HashSet不同,Trove sets没有使用maps,因此不需要额外分配value的引用。

跟java.util.HashMap相比,gnu.trove.THashMap没有Entry[] table之类的成员变量,而是分别通过Object[] _set,V[] _values直接保存key和value。在逻辑上,Object[] _set中的每个元素都有三种状态:

FREE:该slot目前空闲;

REMOVED:该slot之前被使用过,但是目前数据已被移除;

OCCUPIED:该slot目前被使用中;
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