Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8

一 概述

HashMap 最早出现在 JDK 1.2中,底层基于散列算法实现。HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干。HashMap 允许 null 键和 null 值,在计算哈键的哈希值时,null 键哈希值为 0。HashMap 并不保证键值对的顺序,这意味着在进行某些操作后,键值对的顺序可能会发生变化。另外,需要注意的是,HashMap 是非线程安全类,在多线程环境下可能会存在问题。
HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
《Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8》

二 HashMap的实现原理

  1. 在JDK1.8之前的版本中,HashMap采用数组+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时,通过key值依次查找的效率较低。
  2. JDK1.8中,HashMap采用数组+链表+红黑树实现,当链表长度超过阈值8时,将链表转换为红黑树,这样大大减少了查找时间。

《Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8》

存储查找原理:

存储:首先获取key的hashcode,然后取模数组的长度,这样可以快速定位到要存储到数组中的坐标,然后判断数组中是否存储元素,如果没有存储则,新构建Node节点,把Node节点存储到数组中,如果有元素,则迭代链表(红黑二叉树),如果存在此key,默认更新value,不存在则把新构建的Node存储到链表的尾部。
查找:同上,获取key的hashcode,通过hashcode取模数组的长度,获取要定位元素的坐标,然后迭代链表,进行每一个元素的key的equals对比,如果相同则返回该元素。

HashMap在相同元素个数时,数组的长度越大,则Hash的碰撞率越低,则读取的效率就越高,数组长度越小,则碰撞率高,读取速度就越慢。典型的空间换时间的例子。

三 源码分析

本篇文章所分析的源码版本为 JDK 1.8。与 JDK 1.7 相比,JDK 1.8 对 HashMap 进行了一些优化。比如引入红黑树解决过长链表效率低的问题。重写 resize 方法,移除了 alternative hashing 相关方法,避免重新计算键的 hash 等。

3.1 JDK1.8中的涉及到的数据结构

1. 位桶数组
transient Node<k,v>[] table;//存储(位桶)的数组<k,v>
2. 数组元素 Node<K,V> 实现了Entry接口
/** * Node是单向链表,它实现了Map.Entry接口 */
static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> {  
   final int hash;  
   final K key;  
   V value;  
   Node<k,v> next;  
   //构造函数Hash值 键 值 下一个节点 
   Node(int hash, K key, V value, Node<k,v> next) {  
       this.hash = hash;  
       this.key = key;  
       this.value = value;  
       this.next = next;  
   }  

   public final K getKey()        { return key; }  
   public final V getValue()      { return value; }  
   public final String toString() { return key + = + value; }  

   public final int hashCode() {  
       return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);  
   }  

   public final V setValue(V newValue) {  
       V oldValue = value;  
       value = newValue;  
       return oldValue;  
   }  
   //判断两个node是否相等,若key和value都相等,返回true。可以与自身比较为true 
   public final boolean equals(Object o) {  
       if (o == this)  
           return true;  
       if (o instanceof Map.Entry) {  
           Map.Entry<!--?,?--> e = (Map.Entry<!--?,?-->)o;  
           if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&  
               Objects.equals(value, e.getValue()))  
               return true;  
       }  
       return false;  
   }
3. 位桶数组
/** * 红黑树 */
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {  
   TreeNode<k,v> parent;  // 父节点 
   TreeNode<k,v> left; //左子树 
   TreeNode<k,v> right;//右子树 
   TreeNode<k,v> prev;    // needed to unlink next upon deletion 
   boolean red;    //颜色属性 
   TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {  
       super(hash, key, val, next);  
   }  

3.2 重要属性 初始容量、负载因子、阈值

我们在一般情况下,都会使用无参构造方法创建 HashMap。但当我们对时间和空间复杂度有要求的时候,使用默认值有时可能达不到我们的要求,这个时候我们就需要手动调参。在 HashMap 构造方法中,可供我们调整的参数有两个,一个是初始容量 initialCapacity,另一个负载因子 loadFactor。通过这两个设定这两个参数,可以进一步影响阈值大小。但初始阈值 threshold 仅由 initialCapacity 经过移位操作计算得出。

public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {  
   private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;  
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 
   static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量 
   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比 
   //当add一个元素到某个位桶,其链表长度达到8时将链表转换为红黑树 
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;  
   static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;  
   static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;  
   transient Node<k,v>[] table;//存储元素的数组 
   transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;  
   transient int size;//存放元素的个数 
   transient int modCount;//被修改的次数fast-fail机制 
   int threshold;//临界值 当实际大小(容量*填充比)超过临界值时,会进行扩容 
   final float loadFactor;//填充比(......后面略)
  1. initialCapacity 是 HashMap 初始容量,默认值16。
  2. loadFactor 是 负载因子,默认值0.75.负载因子是一个很重要的参数,该参数反应了 HashMap 桶数组的使用情况(假设键值对节点均匀分布在桶数组中)。通过调节负载因子,可使 HashMap 时间和空间复杂度上有不同的表现。当我们调低负载因子时,HashMap 所能容纳的键值对数量变少。扩容时,重新将键值对存储新的桶数组里,键的键之间产生的碰撞会下降,链表长度变短。此时,HashMap 的增删改查等操作的效率将会变高,这里是典型的拿空间换时间。相反,如果增加负载因子(负载因子可以大于1),HashMap 所能容纳的键值对数量变多,空间利用率高,但碰撞率也高。这意味着链表长度变长,效率也随之降低,这种情况是拿时间换空间。至于负载因子怎么调节,这个看使用场景了。一般情况下,我们用默认值就可以了。
  3. threshold 阈值由容量乘上负载因子计算而来,即threshold = capacity * loadFactor当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值,超过这个值,则需扩容。

3.3 构造方法

HashMap 的构造方法不多,只有四个。HashMap 构造方法做的事情比较简单,一般都是初始化一些重要变量,比如 loadFactor 和 threshold。而底层的数据结构则是延迟到插入键值对时再进行初始化。HashMap 相关构造方法如下:

/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/** 构造方法 3 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //指定的初始容量非负
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    //如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量 
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //填充比为正 Not a Number
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    //新的扩容阈值
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

3.4 HashMap 查找

HashMap 的查找操作比较简单,首先定位键值对所在的桶的位置,然后再对链表或红黑树进行查找。迫不及待了,一起来看源码吧。

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;
    // 1. 定位键值对所在桶的位置
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 2. 如果 first 是 TreeNode 类型,则调用黑红树查找方法
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

            // 3. 对链表进行查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

3.5 HashMap.put(key, value)插入方法

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) {
        //p:链表节点 n:数组长度 i:链表所在数组中的索引坐标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //判断tab[]数组是否为空或长度等于0,进行初始化扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //判断tab指定索引位置是否有元素,没有则,直接newNode赋值给tab[i]
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //如果该数组位置存在Node
        else {
            //首先先去查找与待插入键值对key相同的Node,存储在e中,k是那个节点的key
            Node<K,V> e; K k;
            //判断key是否已经存在(hash和key都相等)
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //如果Node是红黑二叉树,则执行树的插入操作
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //否则执行链表的插入操作(说明Hash值碰撞了,把Node加入到链表中)
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果该节点是尾节点,则进行添加操作
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断如果链表长度,如果链表长度大于8则调用treeifyBin方法,判断是扩容还是把链表转换成红黑二叉树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果键值存在,则退出循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //把p执行p的子节点,开始下一次循环(p = e = p.next)
                    p = e;
                }
            }
            //在循环中判断e是否为null,如果为null则表示加了一个新节点,不是null则表示找到了hash、key都一致的Node。
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                //判断是否更新value值。(map提供putIfAbsent方法,如果key存在,不更新value,但是如果value==null任何情况下都更改此值)
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //此方法是空方法,什么都没实现,用户可以根据需要进行覆盖
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        //只有插入了新节点才进行++modCount;
        ++modCount;
        //如果size>threshold则开始扩容(每次扩容原来的1倍)
        if (++size > threshold)
            resize();
        //此方法是空方法,什么都没实现,用户可以根据需要进行覆盖
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

1.判断键值对数组tab[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.判断链表(或二叉树)的首个元素是否和key一样,不一样转向④,相同转向6;

4.判断链表(或二叉树)的首节点 是否为treeNode,即是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,不是则执行5;

5.遍历链表,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(还判断数组长度是否小于64,如果小于只是扩容,不进行转换二叉树),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;如果调用putIfAbsent方法插入,则不更新值(只更新值为null的元素)。

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。

    原文作者:java集合源码分析
    原文地址: https://blog.csdn.net/zhangqiluGrubby/article/details/80068972
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞