前言
HashMap是Map中最为常用的一种,面试中也经常会被问到相关的问题。由于HashMap数据结构较为复杂,回答相关问题的时候往往不尽人意,尤其是在JDK1.8之后,又引入了红黑树结构,其数据结构变的更加复杂,本文就JDK1.8源码为例,对HashMap进行分析;
源码分析
1. 构造方法
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);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
构造方法一共重载了四个,主要初始化了三个参数:
- initialCapacity 初始容量(默认16):hashMap底层由数组实现+链表(或红黑树)实现,但是还是从数组开始,所以当储存的数据越来越多的时候,就必须进行扩容操作,如果在知道需要储存数据大小的情况下,指定合适的初始容量,可以避免不必要的扩容操作,提升效率
- threshold 阈值:hashMap所能容纳的最大价值对数量,如果超过则需要扩容,计算方式:threshold=initialCapacity*loadFactor(构造方法中直接通过tableSizeFor(initialCapacity)方法进行了赋值,主要原因是在构造方法中,数组table并没有初始化,put方法中进行初始化,同时put方法中也会对threshold进行重新赋值,这个会在后面的源码中进行分析)
- loadFactor 加载因子(默认0.75):当负载因子较大时,去给table数组扩容的可能性就会少,所以相对占用内存较少(空间上较少),但是每条entry链上的元素会相对较多,查询的时间也会增长(时间上较多)。反之就是,负载因子较少的时候,给table数组扩容的可能性就高,那么内存空间占用就多,但是entry链上的元素就会相对较少,查出的时间也会减少。所以才有了负载因子是时间和空间上的一种折中的说法。所以设置负载因子的时候要考虑自己追求的是时间还是空间上的少。(一般情况下不需要设置,系统给的默认值已经比较适合了)
我们最常使用的是无参构造,在这个构造方法里面仅仅设置了加载因子为默认值,其他两个参数会在resize方法里面进行初始化,在这里知道这个结论就可以了,下面会在源码里面进行分析;另外一个带有两个参数的构造方法,里面对初始容量和阈值进行了初始化,对阈值的初始化方法为 tableSizeFor(int cap),看一下源码:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
/**
* 找到大于或等于 cap 的最小2的幂
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
第一次看到这个方法的时候,我当时的心情是:
接下来分析一下这个方法,下面偷一张图(真的是借别人的图,google搜索的,不知道是谁的,如果大佬觉得太可耻,私信我我删了他)以10为例进行分析:
另外,需要注意一下的是,第一步 int n = cap - 1; 这个操作,执行这个操作的主要原因是为了防止在cap已经是2的n次幂的情况下,经过运算后得到的结果是cap的二倍的结果,例如如果n为l6,经过一系列运算之后,得到的结果是0001 1111,此时最后一步n+1 执行之后,就会返回32,有兴趣的可以自己进行尝试;
2. put方法
在hashMap源码中,put方法逻辑是最为复杂的,接下来先看一下源码:
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//如果table尚未初始化,则此处进行初始化数组,并赋值初始容量,重新计算阈值
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//通过hash找到下标,如果hash值指定的位置数据为空,则直接将数据存放进去
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//如果通过hash找到的位置有数据,发生碰撞
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果需要插入的key和当前hash值指定下标的key一样,先将e数组中已有的数据
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果此时桶中数据类型为 treeNode,使用红黑树进行插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//此时桶中数据类型为链表
// 进行循环
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//如果链表中没有最新插入的节点,将新放入的数据放到链表的末尾
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表过长,达到树化阈值,将链表转化成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果链表中有新插入的节点位置数据不为空,则此时e 赋值为节点的值,跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//经过上面的循环后,如果e不为空,则说明上面插入的值已经存在于当前的hashMap中,那么更新指定位置的键值对
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果此时hashMap size大于阈值,则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
从代码看,put方法分为三种情况:
-
table尚未初始化,对数据进行初始化
-
table已经初始化,且通过hash算法找到下标所在的位置数据为空,直接将数据存放到指定位置
-
table已经初始化,且通过hash算法找到下标所在的位置数据不为空,发生hash冲突(碰撞),发生碰撞后,会执行以下操作:
-- 判断插入的key如果等于当前位置的key的话,将 e 指向该键值对-- 如果此时桶中数据类型为 treeNode,使用红黑树进行插入
-- 如果是链表,则进行循环判断, 如果链表中包含该节点,跳出循环,如果链表中不包含该节点,则把该节点插入到链表末尾,同时,如果链表长度超过树化阈值(TREEIFY_THRESHOLD)且table容量超过最小树化容量(MIN_TREEIFY_CAPACITY),则进行链表转红黑树(由于table容量越小,越容易发生hash冲突,因此在table容量<MIN_TREEIFY_CAPACITY 的时候,如果链表长度>TREEIFY_THRESHOLD,会优先选择扩容,否则会进行链表转红黑树操作)
首先分析table尚未初始化的情况:
table尚未初始化
n = (tab = resize()).length;
从代码可以看出,table尚未初始化的时候,会调用resize()方法:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//1、table已经初始化,且容量 > 0
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//如果旧的容量已近达到最大值,则不再扩容,阈值直接设置为最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//如果旧的容量不小于默认的初始容量,则进行扩容,容量扩张为原来的二倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//2、阈值大于0 threshold 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//3 threshold 和 table 皆未初始化情况,此处即为首次进行初始化
//也就在此处解释了构造方法中没有对threshold 和 初始容量进行赋值的问题
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果阈值为零,表示使用默认的初始化值
//这种情况在调用无参构造的时候会出现,此时使用默认的容量和阈值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//此处阈值即为 threshold=initialCapacity*loadFactor
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时,按阈值计算公式进行计算,容量*负载因子
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新阈值
threshold = newThr;
//更新数组桶
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//如果之前的数组桶里面已经存在数据,由于table容量发生变化,hash值也会发生变化,需要重新计算下标
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//如果指定下标下有数据
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//1、将指定下标数据置空
oldTab[j] = null;
//2、指定下标只有一个数据
if (e.next == null)
//直接将数据存放到新计算的hash值下标下
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//3、如果是TreeNode数据结构
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//4、对于链表,数据结构
else { // preserve order
//如果是链表,重新计算hash值,根据新的下标重新分组
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
resize方法逻辑比较复杂,需要静下心来一步步的分析,但是总的下来,分为以下几步:
-
首先先判断当前table是否进行过初始化,如果没有进行过初始化,此处就解决了调用无参构造方法时候,threshold和initialCapacity 未初始化的问题,如果已经初始化过了,则进行扩容,容量为原来的二倍
-
扩容后创建新的table,并对所有的数据进行遍历
-- 如果新计算的位置数据为空,则直接插入-- 如果新计算的位置为链表,则通过hash算法重新计算下标,对链表进行分组
-- 如果是红黑树,则需要进行拆分操作
3. get方法,查找
put方法分析完成之后,剩下的就很简单了,先看一下源码:
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) { //1、根据hash算法找到对应位置的第一个数据,如果是指定的key,则直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { //如果该节点为红黑树,则通过树进行查找 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); //如果该节点是链表,则遍历查找到数据 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
get方法相对于put来说,逻辑实在是简单太多了
- 根据hash值查找到指定位置的数据
-
校验指定位置第一个节点的数据是key是否为传入的key,如果是直接返回第一个节点,否则继续查找第二个节点
-
如果数据是TreeNode(红黑树结构),直接通过红黑树查找节点数据并返回
-
如果是链表结构,循环查找所有节点,返回数据
- 如果没有找到符合要求的节点,返回null
在这个方法里面,需要注意的有两个地方:hash(key)和hash的取模运算 (n - 1) & hash
hash(key)的源码
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这段代码叫做扰动函数,也是hashMap中的hash运算,主要分为下面几步:
-
key.hashCode(),获取key的hashCode值,如果不进行重写的话返回的是根据内存地址得到的一个int值
- key.hashCode() 获取到的hashcode无符号右移16位并和元hashCode进行^ ,这样做的目的是为了让高位与低进行混合,让两者都参与运算,以便让hash值分布更加均匀
取模运算 (n - 1) & hash
在hashMap的代码中,在很多地方都会看到类似的代码:
first = tab[(n - 1) & hash])
hash算法中,为了使元素分布的更加均匀,很多都会使用取模运算,在hashMap中并没有使用(n)%hash这样进行取模运算,而是使用(n - 1) & hash进行代替,原因是在计算机中,&的效率要远高于%;需要注意的是,只有容量为2的n次幂的时候,(n - 1) & hash 才能等效(n)%hash,这也是hashMap 初始化初始容量时,无论传入任何值,都会通过tableSizeFor(int cap) 方法转化成2的n次幂的原因,这种巧妙的设计真的很令人惊叹
remove方法,删除
了解完get方法之后,我们再最后了解一下remove方法:
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//根据key和key的hash值,查找到对应的元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果查找的了元素node,移除即可
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//如果是TreeNode,通过树进行移除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果是第一个节点,移除第一个节点,将index下标的位置指向第二个节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
//如果不是链表的第一个节点,则移除该节点
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
从源码可以看出来,通过key找到需要移除的元素操作过程和get方法几乎一致,最后在查找到key对应的节点之后,根据节点的位置和类型,进行相应的移除操作就完成了,过程非常简单
其他源码
到这里,hashMap的源码基本就解析完成了,其余的方法和源码逻辑相对非常简单,大部分还是使用上述代码来实现的,例如containsKey(jey),就是使用get方法中的getNode()来判断的,由于篇幅原因就不一一介绍。
另外,中间有很部分不影响逻辑理解的代码被一笔带过,比如 红黑树的转化,查找,删除等操作,有兴趣的可以自己进行学习,不过还有一些其他的特性需要提醒一下
最后总结一下:
- HashMap 底层数据结构在JDK1.7之前是由数组+链表组成的,1.8之后又加入了红黑树;链表长度小于8的时候,发生Hash冲突后会增加链表的长度,当链表长度大于8的时候,会先判读数组的容量,如果容量小于64会先扩容(原因是数组容量越小,越容易发生碰撞,因此当容量过小的时候,首先要考虑的是扩容),如果容量大于64,则会将链表转化成红黑树以提升效率
- hashMap 的容量是2的n次幂,无论在初始化的时候传入的初始容量是多少,最终都会转化成2的n次幂,这样做的原因是为了在取模运算的时候可以使用&运算符,而不是%取余,可以极大的提上效率,同时也降低hash冲突
- HashMap是非线程安全的,在多线程的操作下会存在异常情况(如形成闭环(1.7),1.8已修复闭环问题,但仍不安全),可以使用HashTable或者ConcurrentHashMap进行代替
文末送福利啦!!
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