HashMap JDK1.8原理分析

HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap

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。


HashMap1.8原理:数组+链表+红黑树

红黑树

红黑树(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找树


image.png

红黑树的特性:
(1)每个节点或者是黑色,或者是红色。
(2)根节点是黑色。
(3)每个叶子节点(NIL)是黑色。 [注意:这里叶子节点,是指为空(NIL或NULL)的叶子节点!]
(4)如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。
(5)从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。

插入删除通过左旋、右旋、重新着色来让树重新成为一棵红黑树

JDK1.8中HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树)

一、主要类属性:

默认的初始容量是16
默认的负载因子0.75
当桶上的结点数大于8会转成红黑树
当桶上的结点数小于6红黑树转链表
Node<k,v>[] table //存储元素的哈希桶数组,总是2的幂次倍
int threshold // 所能容纳的key-value对极限,当put超过这个值的时候就会进行扩容
final float loadFactor // 负载因子

//类属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默认的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组,总是2的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;   
    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
    int threshold;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}

二、在HashMap中,哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数),HashMap采用这种非常规设计(常规的设计是把桶的大小设计为素数),主要是为了在取模和扩容时做优化。

1、tab[i = (n - 1) & hash]) 计算索引位置时位运算&速度高于取模运算%
如果length为2的次幂 则length-1 转化为二进制必定是11111……的形式,在与h的二进制与操作效率比较高。扩容的时候只需要看新增的一位的0还是1就可以了。
2、保证元素分布的均匀
而且空间不浪费;如果length不是2的次幂,比如length为15,则length-1为14,对应的二进制为1110,在于h与操作,最后一位都为0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率。

三、确定哈希桶数组索引位置

这里的Hash算法本质上就是三步:取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理
右位移16位,正好是32bit的一半,自己的高半区和低半区做异或,就是为了混合原始哈希码的高位和低位,以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征,这样高位的信息也被变相保留下来。
假如没有进行高位运算,那最后参与运算的永远只是取模运算的最后几位,相似性会比较大。

扰动函数

static final int hash(Object key) {   //jdk1.8
     int h;
     // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

四、put

了解链表、红黑树转换,扩容的时机


image.png

五、扩容

首次put元素需要进行扩容为默认容量16,阈值16*0.75=12,以后扩容后的table大小变为原来的两倍,接下来就是进行扩容后table的调整:
假设扩容前的table大小为2的N次方,有上述put方法解析可知,元素的table索引为其hash值的后N位确定
那么扩容后的table大小即为2的N+1次方,则其中元素的table索引为其hash值的后N+1位确定,比原来多了一位
因此,table中的元素只有两种情况:
元素hash值第N+1位为0:不需要进行位置调整
元素hash值第N+1位为1:调整至原索引的两倍位置
扩容或初始化完成后,resize方法返回新的table。

总结

(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) HashMap是线程不安全的,不要在并发的环境中同时操作HashMap,建议使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能,查找的时间复杂度从链表的O(n)优化到O(logn)

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