提交 8442291f 编写于 作者: S Snailclimb

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......@@ -22,7 +22,7 @@ JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体
## 底层数据结构分析
### JDK1.8之前
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列****HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,当 hash 值相同时,通过拉链法解决冲突。**
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列****HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 `(n - 1) & hash` 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的时数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。**
**所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。**
......@@ -60,7 +60,9 @@ static int hash(int h) {
### JDK1.8之后
相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
![JDK1.8之后的内部结构](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/3/20/16240e0e30123cfc?w=552&h=519&f=png&s=15827)
![JDK1.8之后的HashMap底层数据结构](http://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/18-8-22/67233764.jpg)
**类的属性:**
```java
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
......
......@@ -39,7 +39,7 @@ Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使
### JDK1.8之前
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列****HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,当 hash 值相同时,通过拉链法解决冲突。**
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列****HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 `(n - 1) & hash` 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的时数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。**
**所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。**
......@@ -99,7 +99,7 @@ static int hash(int h) {
## HashMap 的长度为什么是2的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法
为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀。我们上面也讲到了过了,Hash 值的范围值-2147483648到2147483648,前后加起来大概40亿的映射空间,只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组,内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ `(n - 1) & hash` ”。(n代表数组长度)。这也就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方
**这个算法应该如何设计呢?**
......
......@@ -45,9 +45,9 @@ Java面试通关手册(Java学习指南,欢迎Star,会一直完善下去
  Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree,但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
  **MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
  **MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其 data 域的值,然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
  **InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”。而其余的索引都作为辅助索引,辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时,直接找到key所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,在走一遍主索引。** **因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。** PS:整理自《Java工程师修炼之道》
  **InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”。而其余的索引都作为辅助索引(非聚集索引),辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时,直接找到key所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,在走一遍主索引。** **因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。** PS:整理自《Java工程师修炼之道》
详细内容可以参考:
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