HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理

首先HashMap是Map的一个实现类，而Map存储形式是键值对(key,value)的。可以看成是一个一个的Entry。Entry所存放的位置是由key来决定的。

Map中的key是无序的且不可重复的，所有的key可以看成是一个set集合，如果出现Map中的key如果是自定义类的对象，则必须重写hashCode和equals方法，因为如果不重写，使用的是Object类中的hashCode和equals方法，比较的是内存地址值不是比内容。

Map中的value是无序的可重复的，所有的value可以看成是Collection集合，Map中的value如果是自定义类的对象必须重写equals方法。

至于要重写hashCode和equals分别做什么用，拿hashMap底层原理来说：

当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。

如果这个位置没有其它元素，将(k1,v1)直接放入Node类型的数组中，这个数组初始化容量是16，默认的加载因子是0.75，也就是当元素加到12的时候，底层会进行扩容，扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2)，那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同，如果结果为true，说明二个元素是一样的，用v1替换v2，如果返回值为false，二个元素不一样，就用链表的形式将(k1,v1)存放。

不过当链表中的数据较多时，查询的效率会下降，所以在JDK1.8版本后做了一个升级，就是当链表中的元素达到8时，会将链表替换成红黑树，来提高查找效率。因为对于搜索，插入，删除操作多的情况下，使用红黑树的效率要高一些。

原因是因为红黑树是一种特殊的二叉查找树，二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点，所有节点的右子树都大于该节点，就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。

在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，可能不满足红黑树的5条性质，也就不再是一颗红黑树了，而是一颗普通的树，可以通过左旋和右旋，使这颗树重新成为红黑树。红黑树的5条性质（根节点是黑色，每个节点是黑色或者是红色，每个叶子节点是黑色，如果一个节点是红色它的子节点必须是黑色的，从一个节点到该节点的子孙外部节点的所有路径上包含相同数目的黑点）

而且像这种二叉树结构比较常见的使用场景是Mysql二种引擎的索引，Myisam使用的是B树，InnoDB使用的是B+树。

首先B树它的每个节点都是Key.value的二元组，它的key都是从左到右递增的排序，value中存储数据。这种模式在读取数据方面的性能很高，因为有单独的索引文件，Myisam 的存储文件有三个.frm是表的结构文件，.MYD是数据文件，.MYI是索引文件。不过Myisam 也有些缺点它只支持表级锁，不支持行级锁也不支持事务，外键等，所以一般用于大数据存储。

然后是InnoDB，它的存储文件相比Myisam少一个索引文件，它是以 ID 为索引的数据存储，数据现在都被存在了叶子结点，索引在非叶结点上。而这些节点分散在索引页上。在InnoDB里，每个页默认16KB，假设索引的是8B的long型数据，每个key后有个页号4B，还有6B的其他数据，那么每个页的扇出系数为16KB/(8B+4B+6B)≈1000，即每个页可以索引1000个key。在高度h=3时，s=1000^3=10亿！！也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key，而非叶节点这一行存储的索引，数量就多了，I/O的次数就少了。而Myisam在每个节点都存储数据和索引，这样就减少了每页存储的索引数量。而且InnoDB它还支持行级，表级锁，也支持事务，外键.

另外对于HashMap实际使用过程中还是会出现一些线程安全问题：

HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，而且会抛出并发修改异常，导致原因是并发争取线程资源，修改数据导致的，一个线程正在写，一个线程过来争抢，导致线程写的过程被其他线程打断，导致数据不一致。

HashTable是线程安全的，只不过实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁。多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。

为了应对hashmap在并发环境下不安全问题可以使用，ConcurrentHashMap大量的利用了volatile，CAS等技术来减少锁竞争对于性能的影响。

在JDK1.7版本中ConcurrentHashMap避免了对全局加锁，改成了局部加锁（分段锁），分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。不过这种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长。

所以在JDK1.8版本中CurrentHashMap内部中的value使用volatile修饰，保证并发的可见性以及禁止指令重排，只不过volatile不保证原子性，使用为了确保原子性，采用CAS（比较交换）这种乐观锁来解决。

CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。

如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。

volatile有三个特性：可见性，不保证原子性，禁止指令重排。

可见性：线程1从主内存中拿数据1到自己的线程工作空间进行操作（假设是加1）这个时候数据1已经改为数据2了，将数据2写回主内存时通知其他线程（线程2，线程3），主内存中的数据1已改为数据2了，让其他线程重新拿新的数据（数据2）。

不保证原子性：线程1从主内存中拿了一个值为1的数据到自己的工作空间里面进行加1的操作，值变为2，写回主内存，然后还没有来得及通知其他线程，线程1就被线程2抢占了，CPU分配，线程1被挂起，线程2还是拿着原来主内存中的数据值为1进行加1，值变成2，写回主内存，将主内存值为2的替换成2，这时线程1的通知到了，线程2重新去主内存拿值为2的数据。

禁止指令重排：首先指令重排是程序执行的时候不总是从上往下执行的，就像高考答题，可以先做容易的题目再做难的，这时做题的顺序就不是从上往下了。禁止指令重排就杜绝了这种情况。

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理相关推荐

遍历HashMap源码——红黑树原理、HashMap红黑树实现与反树型化（三）
本章将是HashMap源码的最后一章,将介绍红黑树及其实现,HashMap的remove方法与反树型化.长文预警~~ 遍历HashMap源码--红黑树原理.HashMap红黑树实现与反树型化什么是红 ...
为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树
在Jdk1.8版本后,Java对HashMap做了改进,在链表长度大于8的时候,将后面的数据存在红黑树中,以加快检索速度. 那么很多人就有疑问为什么是使用红黑树而不是AVL树,AVL树是完全平衡二叉树 ...
【HashMap原理+红黑树】
HashMap原理+红黑树一.HashMap原理 HashMap采用Entry数组来存储key-value对,每一个键值对组成了一个Entry实体,Entry类实际上 ...
TreeMap实现原理红黑树
TreeMap的实现是红黑树算法的实现,所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做:根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现,但是为了与Java提高篇系列博文保持一致 ...
为什么HashMap中链表转红黑树的阀值是8？
在JDK1.8以后,HashMap中引入红黑树,主要原因为: 当一个桶(Bucket)中的元素过度填充时,链表的查找效率将会大大下降,因此在适当的时候,转换链表为红黑树,可以在桶过度填充时提高查询效率 ...
请你回答一下map底层为什么用红黑树实现
参考回答: 1.红黑树: 红黑树是一种二叉查找树,但在每个节点增加一个存储位表示节点的颜色,可以是红或黑(非红即黑). 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制,红黑树确保没有一条路径 ...
面试题：为什么用红黑树不用普通的AVL树
在Jdk1.8版本后,Java对HashMap做了改进,在链表长度大于8的时候,将后面的数据由链表改为了存在红黑树中,以加快检索速度. 有疑问为什么是使用红黑树而不是AVL树,AVL树是完全平衡二叉树 ...
hashmap为什么要引入红黑树？
hashmap为什么要引入红黑树? 在JDK1.6,JDK1.7中,HashMap采用位桶+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的链表都存储在一个链表里.但是当位于一个桶中的元素较多,即has ...
为什么HashMap使用红黑树而不是AVL树或者B+树
红黑树和AVL树都是最常用的平衡二叉搜索树. 但是,两者之间有些许不同: AVL树更加严格平衡,因此可以提供更快的査找效果.因此,对于查找密集型任务使用AVL树没毛病. 但是对于插入密集型任务,红黑树 ...
HashMap为什么要使用红黑树
在JDK1.8之后,Java对HashMap做了改进,在链表长度大于8的时候,将后面的数据存到红黑树中,以加快检索速度. 红黑树也是一种平衡二叉树,每个节点有一个储存位表示节点的颜色,可以是红色或者黑 ...

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理相关推荐

最新文章

热门文章