HashMap实现原理分析(Java源码剖析)

  • 本文参考至Java 8系列之重新认识HashMap。对于原文中的hash算法和jdk8对于扩容机制的优化等复杂内容没有引用,本文介绍基本的HashMap的实现原理,让读者对HashMap有一个较为深入的认识。
  • HashMap存储结构-字段
  • 分析HashMap的put方法
  • 扩容机制
  • Map中各实现类的总结
  • 小结

HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别,深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

内部实现

搞清楚HashMap,首先需要知道HashMap是什么,即它的存储结构-字段;其次弄明白它能干什么,即它的功能实现-方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构-字段

从结构实现来讲,HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的,如下如所示。

image.png

数据底层具体存储的是什么?
从源码可知,HashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用来定位数组索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //链表的下一个node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突,可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题,Java中HashMap采用了链地址法。链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被Hash后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。

具体hash算法的原理我们不深入讨论,有兴趣的同学可以参考https://tech.meituan.com/java-hashmap.html我们只要知道我们通过hash方法可以得到对象所在数组的下标。

我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知,构造函数就是对下面几个字段进行初始化,源码如下:

/**
     * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
     * capacity and load factor.
     *
     * @param  initialCapacity the initial capacity
     * @param  loadFactor      the load factor
     * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
     *         or the load factor is nonpositive
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

主要就是一下几个字段:

     int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限 
     final float loadFactor;    // 负载因子
     int modCount;  
     int size;

首先,Node[] table的初始化长度length(默认值是16),Load factor为负载因子(默认值是0.75),threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说,在数组定义好长度之后,负载因子越大,所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知,threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新resize(扩容),扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择,建议大家不要修改,除非在时间和空间比较特殊的情况下,如果内存空间很多而又对时间效率要求很高,可以降低负载因子Load factor的值;相反,如果内存空间紧张而对时间效率要求不高,可以增加负载因子loadFactor的值,这个值可以大于1。

size这个字段其实很好理解,就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数,主要用于迭代的快速失败。强调一点,内部结构发生变化指的是结构发生变化,例如put新键值对,但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

这里存在一个问题,即使负载因子和Hash算法设计的再合理,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,对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过8)时,链表就转换为红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能,其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。本文不再对红黑树展开讨论,想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考笔者的文章
一篇文章搞懂红黑树的原理及实现

功能实现-方法

HashMap的内部功能实现很多,本文主要从put方法的详细执行、扩容过程具有代表性的点深入展开讲解。

分析HashMap的put方法

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解

image.png

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,�转向③;

③.判断�table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals;

④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;�遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;

⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

JDK1.8HashMap的put方法源码如下:

1 public V put(K key, V value) {
 2     // 对key的hashCode()做hash
 3     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 4 }
 5 
 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
 7                boolean evict) {
 8     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
 9     // 步骤①:tab为空则创建
10     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
11         n = (tab = resize()).length;
12     // 步骤②:计算index,并对null做处理 
13     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 
14         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
15     else {
16         Node<K,V> e; K k;
17         // 步骤③:节点key存在,直接覆盖value
18         if (p.hash == hash &&
19             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
20             e = p;
21         // 步骤④:判断该链为红黑树
22         else if (p instanceof TreeNode)
23             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24         // 步骤⑤:该链为链表
25         else {
26             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
27                 if ((e = p.next) == null) {
28                     p.next = newNode(hash, key,value,null);
                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  
30                         treeifyBin(tab, hash);
31                     break;
32                 }
                    // key已经存在直接覆盖value
33                 if (e.hash == hash &&
34                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
35                            break;
36                 p = e;
37             }
38         }
39         
40         if (e != null) { // existing mapping for key
41             V oldValue = e.value;
42             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43                 e.value = value;
44             afterNodeAccess(e);
45             return oldValue;
46         }
47     }

48     ++modCount;
49     // 步骤⑥:超过最大容量 就扩容
50     if (++size > threshold)
51         resize();
52     afterNodeInsertion(evict);
53     return null;
54 }

扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量,向HashMap对象里不停的添加元素,而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时,对象就需要扩大数组的长度,以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。

我们分析下resize的源码,鉴于JDK1.8融入了红黑树,较复杂,为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码,好理解一些,本质上区别不大,具体区别后文再说。

 1 void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
 2     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
 3     int oldCapacity = oldTable.length;         
 4     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
 5         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
 6         return;
 7     }
 8  
 9     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
10     transfer(newTable);                         //!!将数据转移到新的Entry数组里
11     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
12     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
13 }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

 1 void transfer(Entry[] newTable) {
 2     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
 3     int newCapacity = newTable.length;
 4     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
 5         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
 6         if (e != null) {
 7             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象)
 8             do {
 9                 Entry<K,V> next = e.next;
10                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
11                 e.next = newTable[i]; //标记[1]
12                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
13                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
14             } while (e != null);
15         }
16     }
17 }

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小(也就是数组的长度)。其中的�哈希桶数组table的size=2, 所以key = 3、7、5,put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1,即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4,然后所有的Node重新rehash的过程。

image.png

JDK8中对扩容机制又进行了优化,涉及比较复杂的位操作,本文不深入讨论,有兴趣的读者参考文章https://tech.meituan.com/java-hashmap.html

Map中各实现类的总结

Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map,此接口主要有四个常用的实现类,分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap,类继承关系如下图所示:

image.png

下面针对各个实现类的特点做一些说明:

(1) HashMap:它根据键的hashCode值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null,允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap,可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全,可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力,或者使用ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable:Hashtable是遗留类,很多映射的常用功能与HashMap类似,不同的是它承自Dictionary类,并且是线程安全的,任一时间只有一个线程能写Hashtable,并发性不如ConcurrentHashMap,因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用,不需要线程安全的场合可以用HashMap替换,需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(3) LinkedHashMap:LinkedHashMap是HashMap的一个子类,保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的,也可以在构造时带参数,按照访问次序排序。

(4) TreeMap:TreeMap实现SortedMap接口,能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射,建议使用TreeMap。在使用TreeMap时,key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator,否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

对于上述四种Map类型的类,要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化,Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较,我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员,鉴于它可以满足大多数场景的使用条件,所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码,从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。

小结

小结
(1) 扩容是一个特别耗性能的操作,所以当程序员在使用HashMap的时候,估算map的大小,初始化的时候给一个大致的数值,避免map进行频繁的扩容。

(2) 负载因子是可以修改的,也可以大于1,但是建议不要轻易修改,除非情况非常特殊。

(3) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。

(4) 还没升级JDK1.8的,现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。

参考
JDK1.7&JDK1.8 源码。
Java 8系列之重新认识HashMap
CSDN博客频道,HashMap多线程死循环问题,2014。
红黑联盟,Java类集框架之HashMap(JDK1.8)源码剖析,2015。
CSDN博客频道, 教你初步了解红黑树,2010。
Java Code Geeks,HashMap performance improvements in Java 8,2014。
Importnew,危险!在HashMap中将可变对象用作Key,2014。
CSDN博客频道,为什么一般hashtable的桶数会取一个素数,2013。

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