前言

我们知道，散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因子过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。在极端情况下，有些恶意的攻击者，还有可能通过精心构造的数据，使得所有的数据经过散列函数之后，都散列到同一个槽里。如果我们使用的是基于链表的冲突解决方法，那这个时候，散列表就会退化为链表，查询的时间复杂度就从 O(1) 急剧退化为 O(n)。如果散列表中有 10 万个数据，退化后的散列表查询的效率就下降了 10 万倍。更直接点说，如果之前运行 100 次查询只需要 0.1 秒，那现在就需要 1 万秒。这样就有可能因为查询操作消耗大量 CPU 或者线程资源，导致系统无法响应其他请求，从而达到拒绝服务攻击（DoS）的目的。这也就是散列表碰撞攻击的基本原理。

那么，如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级散列表，来避免在散列冲突的情况下，散列表性能的急剧下降，并且能抵抗散列碰撞攻击呢？

如何设计散列函数？

散列函数设计的好坏，决定了散列表冲突的概率大小，也直接决定了散列表的性能。那什么才是好的散列函数呢？如何设计散列函数呢？

首先，散列函数的设计不能太复杂。过于复杂的散列函数，势必会消耗很多计算时间，也就间接的影响到散列表的性能。
其次，散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布，这样才能避免或者最小化散列冲突，而且即便出现冲突，散列到每个槽里的数据也会比较平均，不会出现某个槽内数据特别多的情况。

实际工作中，我们还需要综合考虑各种因素。比如关键字的长度、特点、分布、还有散列表的大小等。散列函数各式各样，下面举几个常用的、简单的散列函数的设计方法，让你有个直观的感受。

第一个例子就是上一节的学生运动会的例子，我们通过分析参赛编号的特征，把编号中的后两位作为散列值。我们还可以用类似的散列函数来处理手机号码，因为手机号码前几位重复的可能性很大，但是后面几位就比较随机，我们可以取手机号的后四位作为散列值。这种散列函数的设计方法一般叫作“数据分析法”。

第二个例子就是上一节的开篇思考题，如何实现 Word 拼写检查功能。我们可以这样设计散列函数：将单词中每个字母的ASCll 码值“进位”相加，然后再跟散列表的大小求余、取模，作为散列值。
比如，英文单词 nice，我们转化出来的散列值就是下面这样：

hash("nice")=(("n" - "a") * 26*26*26 + ("i" - "a")*26*26 + ("c" - "a")*26+ ("e"-"a")) / 78978

实际上，散列函数的设计方法还有很多，比如直接寻址法、平方取中法、折叠法、随机数法等，这些只要了解就行了，其实也不需要全都掌握。

装载因子过大了怎么办？

当装载因子越大时，说明散列表中的元素越多，空闲位置越少，散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者创建很长的链，查找的过程也会因此变得很慢。

对于没有频繁插入和删除的静态数据集合来说，我们很容易根据数据的特点、分布等，设计出完美的、极少冲突的散列函数，因为毕竟之前数据都是已知的。但是，对于动态散列表来说，数据集合是频繁变动的，我们事先无法预估将要加入的数据个数，所以我们也无法事先申请一个足够大的散列表。随着数据慢慢加入，装载因子就会慢慢变大。当装载因子大到一定程度之后，散列冲突就会变得不可接受。这个时候，我们该如何处理呢？

还记得数组、栈、队列的“动态扩容”吗？针对散列表，当装载因子过大时，我们也可以进行动态扩容，重新申请一个更大的散列表，将数据搬移到这个新散列表中。假设每次扩容我们都申请一个原来散列表大小两倍的空间。如果原来散列表的装载因子是 0.8，那经过扩容之后，新散列表的装载因子就下降为原来的一半，变成了 0.4。

针对数组的扩容，数据搬移操作比较简单。但是，针对散列表的扩容，数据搬移操作要复杂很多。因为散列表的大小变了，数据的存储位置也变了，所以我们需要通过散列函数重新计算每个数据的存储位置。如下图所示，在原来的散列表中，21 这个元素原来存储在下标为 0 的位置，搬移到新的散列表中，存储在下标为 7 的位置。

对于支持动态扩容的散列表，插入操作的时间复杂度是多少呢？

插入一个数据，最好情况下，不需要扩容，最好时间复杂度是 O(1)。最坏情况下，散列表装载因子过高，启动扩容，我们需要重新申请内存空间，重新计算哈希位置，并且搬移数据，所以时间复杂度是 O(n)。用摊还分析法，均摊情况下时间复杂度接近最好情况即 O(1)。

实际上，对于动态散列表，随着数据的删除，散列表中的数据会越来越少，空闲空间会越来越多。如果我们对空间消耗非常敏感，我们可以在装载因子小于某个值之后，启动动态缩容。当然，如果我们更加在意执行效率，能够容忍多消耗一点内存空间，那就可以不用费劲来缩容了。

因此，当散列表的装载因子超过某个阈值时，就需要进行扩容。装载因子阈值需要选择得当。如果太大，会导致冲突过多；如果太小，会导致内存浪费严重。装载因子阈值的设置要权衡时间、空间复杂度。如果内存空间不紧张，对执行效率要求很高，可以降低负载因子的阈值；相反，如果内存空间紧张，对执行效率要求又不高，可以增加负载因子的值，甚至可以大于 1。

如何避免低效地扩容？

刚刚分析得到，大部分情况下，动态扩容的散列表插入一个数据都很快，但是在特殊情况下，当装载因子已经到达阈值，需要先进行扩容，再插入数据。这个时候，插入数据就会变得很慢，甚至会无法接受。举一个极端的例子，如果散列表当前大小为 1GB，要想扩容为原来的两倍大小，那就需要对 1GB 的数据重新计算哈希值，并且从原来的散列表搬移到新的散列表，听起来就很耗时是不是？

如果我们的业务代码直接服务于用户，尽管大部分情况下，插入一个数据的操作都很快，但是，极个别非常慢的插入操作，也会让用户崩溃。这个时候，这种“一次性”扩容的机制就不合适了。为了解决一次性扩容耗时过多的情况，我们可以将扩容操作穿插在插入操作的过程中，分批完成。当装载因子触达阈值之后，我们只申请新空间，但并不将老的数据搬移到新散列表中。**当有新数据要插入时，我们将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。**每次插入一个数据到散列表，我们都重复上面的过程。经过多次插入操作之后，老的散列表中的数据就一点一点全部搬移到新散列表中了。这样没有了集中的一次性数据搬移，插入操作就都变得很快了。

这期间的查询操作怎么来做呢？对于查询操作，为了兼容了新、老散列表中的数据，我们先从新散列表中查找，如果没有找到，再去老的散列表中查找。通过这样均摊的方法，将一次性扩容的代价，均摊到多次插入操作中，就避免了一次性扩容耗时过多的情况。这种实现方式，任何情况下，插入一个数据的时间复杂度都是 O(1)。

如何选择散列冲突的解决方法？

上一节讲了两种主要的散列冲突的解决办法，开放寻址法和链表法。这两种冲突解决办法在实际的软件开发中都非常常用。比如，Java 中 LinkedHashMap 就采用了链表法解决冲突，而ThreadLocalMap 是通过线性探测的开放寻址法来解决冲突。那么，这两种冲突解决方法各有什么优势和劣势，又各自适用哪些场景呢？

1.开放地址法

开放寻址法不像链表法，需要创建很多链表。散列表中的数据都存储在数组中，可以有效地利用 CPU 缓存加快查询速度。而且，这种方法实现的散列表，序列化起来比较简单。链表法包含指针，序列化起来就没那么容易。可不要小看序列化，很多场合都会用到的。但是，开放寻址法也有一定的缺点。用开放寻址法解决冲突的散列表，删除数据的时候比较麻烦，需要特殊标记已经删除掉的数据。而且，在开放寻址法中，所有的数据都存储在一个数组中，比起链表法来说，冲突的代价更高。所以，使用开放寻址法解决冲突的散列表，装载因子的上限不能太大。这也导致这种方法比链表法更浪费内存空间。

总结一下，当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。这也是 Java 中的ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。

2.链表法

首先，链表法对内存的利用率比开放寻址法要高。因为链表结点可以在需要的时候再创建，并不需要像开放寻址法那样事先申请好。实际上，这一点也是链表优于数组的地方。

其次，比起开放寻址法，链表法对大装载因子的容忍度更高。开放寻址法只能适用装载因子小于 1 的情况。接近 1 时，就可能会有大量的散列冲突，导致大量的探测、再散列等，性能会下降很多。但是对于链表法来说，只要散列函数的值随机均匀，即便装载因子变成 10，也就是链表的长度变长了而已，虽然查找效率有所下降，但是比起顺序查找还是快很多。

但是，链表因为要存储指针，所以对于比较小的对象的存储，是比较消耗内存的，还有可能会让内存的消耗翻倍。而且，因为链表中的结点是零散分布在内存中的，不是连续的，所以对 CPU 缓存是不友好的，这方面对于执行效率也有一定的影响。当然，如果我们存储的是大对象，也就是说要存储的对象的大小远远大于一个指针的大小（4 个字节或者 8 个字节），那链表中指针的内存消耗在大对象面前就可以忽略了。

实际上，我们还可以对链表法稍加改造，实现一个更加高效的散列表。也就是将链表法中的链表改造为其他高效的动态数据结构，比如跳表、红黑树。这样，即便出现散列冲突，极端情况下，所有的数据都散列到同一个桶内，那最终退化成的散列表的查找时间也只不过是 O(logn)。这样也就有效避免了前面讲到的散列碰撞攻击。

总结一下，基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表，而且，比起开放寻址法，它更加灵活，支持更多的优化策略，比如用红黑树、跳表代替链表。

工业级散列表举例分析

现在，我们就Java 中的 HashMap 这样一个工业级的散列表，来具体看下，这些技术是怎么应用的。

初始大小
HashMap 默认的初始大小是 16，当然这个默认值是可以设置的，如果事先知道大概的数据量有多大，可以通过修改默认初始大小，减少动态扩容的次数，这样会大大提高 HashMap 的性能。
装载因子和动态扩容
HashMap最大装载因子默认是 0.75，当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity（capacity 表示散列表的容量）的时候，就会启动扩容，每次会扩容为原来的两倍大小。
散列冲突解决方法
HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响 HashMap 的性能。于是，在 JDK1.8 版本中，为了对 HashMap 做进一步优化，引入了红黑树。当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。而当红黑树结点个数少于 8 个的时候，又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表来，性能上的优势并不明显。
散列函数
散列函数的设计并不复杂，追求的是简单高效、分布均匀。

int hash(Object key) {int h = key.hashCode()；return (h ^ (h >>> 16)) & (capicity -1); //capicity表示散列表的大小
}

这里hashCode() 返回的是 Java 对象的 hash code。比如， String 类型的对象的 hashCode() 就是下面这样：

public int hashCode() {int var1 = this.hash;if(var1 == 0 && this.value.length > 0) {char[] var2 = this.value;for(int var3 = 0; var3 < this.value.length; ++var3) {var1 = 31 * var1 + var2[var3];}this.hash = var1;}return var1;
}

在JDK HashMap源码中，散列函数的设计其实是分两步走的。
1.hash值的计算，源码如下：

static final int hash(Object key) {int hash;return key == null ? 0 : (hash = key.hashCode()) ^ hash >>> 16;}

2.在插入或查找的时候，计算Key被映射到桶的位置：

int index = hash(key) & (capacity - 1)

首先，hashcode本身是个32位整型值，在系统中，这个值对于不同的对象必须保证唯一（JAVA规范），这也是大家常说的，重写equals必须重写hashcode的重要原因。

获取到Java对象的hashcode以后，先进行移位运算，然后再和自己做异或运算，即：hashcode ^ (hashcode >>> 16)，这一步甚是巧妙，有一种说法叫它为扰动函数，为什么要右移16位再与本身异或呢？

首先，由于hashCode()返回值是int型，最高是32位，如果直接拿hashCode()返回值作为下标，大概是2³²≈40亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般是很难出现碰撞的。问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。
所以，将高16位和低16位做异或，混合原始哈希码的高位和低位，这样计算出来的整型值将“具有”高位和低位的性质。关键是以此来加大低位的随机性。为后续计算index截取低位时，保证低位的随机性。
这样设计保证了对象的hashCode的32位值只要有一位发生改变，整个hash()返回值就会改变，高位的变化会反应到低位里，保证了hash值的随机性。

最后，计算Key被映射到桶的位置时用hash表当前的容量减去一，再和刚刚计算出来的整型值做按位与运算。这一步，为什么要减一，又为什么要按位与运算？
因为当B是2的指数时， A % B = A & (B - 1)，所以，(h ^ (h >>> 16)) & (capitity -1) = (h ^ (h >>> 16)) % capitity，可以看出这里本质上是使用了「除留余数法」，保证了index的位置分布均匀。而进行位与运算，很好理解，是为了计算出数组中的位置。

而为什么HashMap的数组长度必须是2的整次幂？
因为当数组长度是2的整次幂时，（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”，经过与操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。
以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。“与”操作的结果就是截取了最低的四位值。也就相当于取模操作。

综上可以看出，hashcode得到的值的随机性，加上移位异或算法，得到一个非常随机的hash值，再通过「除留余数法」，得到index。

解答开篇：如何设计的一个工业级的散列表？

首先，我们应该思考：何为一个工业级的散列表？工业级的散列表应该具有哪些特性？结合已经学习过的散列知识，一个工业级水平的散列表应该有这样几点要求：

支持快速的查询、插入、删除操作；
内存占用合理，不能浪费过多的内存空间；
性能稳定，极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。

那么，如何实现这样一个散列表呢？根据前面讲到的知识，可以从三个方面来考虑设计思路：

设计一个合适的散列函数；
定义装载因子阈值，并且设计动态扩容策略；
选择合适的散列冲突解决方法。

关于散列函数、装载因子、动态扩容策略，还有散列冲突的解决办法，前面都提过了，但具体如何选择，还要结合具体的业务场景、具体的业务数据来具体分析。不过只要我们朝这三个方向努力，离设计出工业级的散列表也就不远了。

小结

一、如何设计散列函数？
1.要尽可能让散列后的值随机且均匀分布，这样会尽可能减少散列冲突，即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。
2.除此之外，散列函数的设计也不能太复杂，太复杂就会太耗时间，也会影响到散列表的性能。
3.常见的散列函数设计方法：数值分析法、直接寻址法、平方取中法、折叠法、随机数法等。

二、如何根据装载因子进行动态扩容？
对于动态散列表来说，不管我们如何设计散列函数，选择什么样的散列冲突解决方法。随着数据的不断增加，散列表总会出现装载因子过高的情况。这个时候，我们就需要启动动态扩容。
1.如何设置装载因子阈值？
①可以通过设置装载因子的阈值来控制是扩容还是缩容，对于支持动态扩容的散列表插入数据的时间复杂度使用摊还分析法。
②装载因子的阈值设置需要权衡时间复杂度和空间复杂度。如何权衡？如果内存空间不紧张，对执行效率要求很高，可以降低装载因子的阈值；相反，如果内存空间紧张，对执行效率要求又不高，可以增加装载因子的阈值。
2.如何避免低效扩容？
①分批扩容的插入操作：当有新数据要插入时，我们将数据插入新的散列表，并且从老的散列表中拿出一个数据放入新散列表。每次插入都重复上面的过程。这样插入操作就变得很快了。
②分批扩容的查询操作：先查新散列表，再查老散列表。
③时间复杂度：通过分批扩容的方式，任何情况下，插入一个数据的时间复杂度都是O(1)。

三、如何选择散列冲突解决方法？
①常见的2中方法：开放寻址法和链表法。
②大部分情况下，链表法更加普适。而且，我们还可以通过将链表法中的链表改造成其他动态查找数据结构，比如红黑树、跳表，来避免散列表时间复杂度退化成O(n)，抵御散列冲突攻击。
③但是，对于小规模数据、装载因子不高的散列表，比较适合用开放寻址法。

参考

《数据结构与算法之美》
王争
前Google工程师

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