HashMap解析(基于jdk1.8)

借鉴于[美团点评技术团队][2]
[2]: http://tech.meituan.com/java-hashmap.html

hashMap继承自AbstractMap抽象类
非线程安全,所以效率可能较高于Hashtable
其中键和值都是对象,并且不能包含重复键,但可以包含重复值
允许null的键和值
HashMap是Hashtable的轻量级实现

分析


HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结构,通过key的hashCode来计算Hash值,只要HashCode相同,计算出来的值也就一样,然后再计算数组下标,如果多个key对应到一个下标,就用链表串起来,新插入的在前面。在jdk1.8里 加入了红黑树的实现,当链表的长度大于8时,转换为红黑树的结构。

20161222113920705.png
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;//用于定位数组索引的位置
        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) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

Node是HashMap的一个内部类,实现Map.Entry接口,本质就是一个映射(键值对)。

 //threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数
 int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限 
 final float loadFactor;    // 负载因子
 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  //默认负载因子
 //默认的初始容量(容量为HashMap中桶的数目)是16,且实际容量必须是2的整数次幂。 
 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

 final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
      ......
        else {             
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            //默认使用0.75*16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
       ......
    }

也就是说,负载因子越大,也就是能容纳的键值对更多。这样空间利用率高了,但是冲突机会增大。

put方法实现:

put思路如下:

  1. 判断键值对数组table是否为空或者null,否则进行resize()扩容操作。
  2. 根据键值key计算hash得到插入索引index,如果table为空,直接新建新节点,转向步骤6判断扩容。
  3. 判断节点key存在,直接覆盖value。
  4. 判断table是否为treeNode红黑树,如果是红黑树,直接在树中插入键值对。
  5. 遍历table,链表长度大于8,就转换为红黑树,否则进行链表的插入操作,过程中发现相同的key直接进行覆盖value。
  6. 插入成功后,判断实际的size是否超过了最大的容量threshold,如果超过,进行扩容。
    public V put(K key, V value) {

        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    /**
    *生成hash的方法
    */
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //判断table是否为空,
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;//创建一个新的table数组,并且获取该数组的长度
        //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   
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//如果对应的节点存在
            Node<K,V> e; K k;
            //判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //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
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
           // 该链为链表
            else {
            //遍历table[i],判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为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;
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // 写入
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 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
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

get方法实现:

get思路如下:

  1. table中的第一个节点,直接取出
  2. 通过key.equals()去查找对应的entry
    若为链表,时间复杂度O(n),若为红黑树,则为O(logn)
    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 直接命中
            if (first.hash == hash && // 每次都是校验第一个node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
           // 未命中
            if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中获取
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 在链表中获取
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

扩容机制:

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

    void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
     int oldCapacity = oldTable.length;         
     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
          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
         return;
     }
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
          transfer(newTable);                         //!!将数据转移到新的Entry数组里
          table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
          threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
     }


   void transfer(Entry[] newTable) {
      Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
      int newCapacity = newTable.length;
      for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
          Entry e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
          if (e != null) {
     if (e != null) {
              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)
              do {
                 Entry next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
                 e.next = newTable[i]; //标记[1]
                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                      e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
                  } while (e != null);
              }
          }
      }

其他

HashMap是非线程安全的,如果想得到线程安全的HashMap,可以通过Collections类的静态方法synchronizedMap获得线程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

HashMap和ConcurrentHashMap的区别
ConcurrentHashMap引入一个"分段锁"的概念,将Map分成N个Segment,每一个Segment类似于HashTable,相当于每一个分段都进行了锁保护。默认是分成了16个。

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