集合框架知識系列05 HashMap的源碼分析和使用示例
1、HashMap簡介
HashMap是基於「拉鍊法」實現的散列表。通常用於單線程程序中，JDK 1.8對HashMap進行了比較大的優化，底層實現由以前的「數組+鏈表」改成「數組+鏈表+紅黑樹」。下面先介紹HashMap中一些關鍵的知識點。node
一、哈希表
哈希表是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構。也就是說，它經過把關鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數叫作散列函數，存放記錄的數組叫作散列表。下面是百度百科中的一張哈希表示例：
經常使用的散列方法有： 直接尋址法：取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值爲散列地址、數字分析法：分析一組數據，好比一組員工的出生年月日，這時咱們發現出生年月日的前幾位數字大致相同、平方取中法：當沒法肯定關鍵字中哪幾位分佈較均勻時，能夠先求出關鍵字的平方值，而後按須要取平方值的中間幾位做爲哈希地址。數組
二、紅黑樹
紅黑樹是一顆自平衡的二叉查找樹，除了符合二叉查找樹的特定，還有一下一些特色：緩存
- 節點是紅色或黑色。
- 根節點是黑色。
- 每一個葉子節點都是黑色的空節點（NIL節點）。
- 每一個紅色節點的兩個子節點都是黑色。(從每一個葉子到根的全部路徑上不能有兩個連續的紅色節點)
- 從任一節點到其每一個葉子的全部路徑都包含相同數目的黑色節點。
下面是一棵紅黑樹的示例圖：數據結構
三、HashMap中的節點結構
HashMap中經過實現Map.Entry<K,V>接口做爲哈希表節點的，具體代碼以下：app
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//hash值
final int hash;
//map中的key
final K key;
//map中的值
V value;
//指向的下一個節點，用於hash表中的鏈表
Node<K,V> next;
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;
}
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;
}
}
另外，經過定義繼承LinkedHashMap.Entry<K,V> 來定義TreeNode<K,V>做爲紅黑樹的節點，具體代碼在下一節介紹。ide
2、源碼分析
HashMap繼承自AbstractMap，而且實現了Map、Cloneable和Serializable接口，具體的源碼分析以下：函數
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
/**
* 默認初始化容量大小，必須是2的次冪
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
/**
* 最大的容量
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默認負載因子.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 鏈表節點轉紅黑樹節點的閾值，9個節點時轉
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 紅黑樹節點轉爲鏈表的閾值，6個節點時轉
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 鏈表節點轉紅黑樹節點時，哈希表達最小節點爲64
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
* 鏈表節點結構
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
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;
}
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;
}
}
/* ---------------- 靜態公用方法 -------------- */
/**
* 對hashCode的hash計算如總結中圖所示：
* 在設計hash函數時，由於目前的table長度n爲2的次冪，因此計算下標的時候，可以使用按位與&代替取模%：(n - 1) & hash。
* 設計者想了一個顧全大局的方法(綜合考慮了速度、做用、質量)，就是把高16bit和低16bit異或了一下。
* 設計者還解釋到由於如今大多數的hashCode的分佈已經很不錯了，就算是發生了碰撞也用O(logn)的tree去作了。
* 僅僅異或一下，既減小了系統的開銷，也不會形成由於高位沒有參與下標的計算(table長度比較小)時，引發的碰撞。
*/
/**
*計算hash值，根據key的hashCode計算
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* 若是對象實現了Comparable接口，則返回其Class對象
*/
static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
if (x instanceof Comparable) {
Class<?> c; Type[] ts, as; Type t; ParameterizedType p;
if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
return c;
if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
for (int i = 0; i < ts.length; ++i) {
if (((t = ts[i]) instanceof ParameterizedType) &&
((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
Comparable.class) &&
(as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
return c;
}
}
}
return null;
}
/**
* 若是x和kc匹配，返回k.compareTo(x)，不然返回0。
*/
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // for cast to Comparable
static int compareComparables(Class<?> kc, Object k, Object x) {
return (x == null || x.getClass() != kc ? 0 :
((Comparable)k).compareTo(x));
}
/**
* 根據給定的容量大小，返回一個2的次冪大小的值。好比，cap=7，返回8
*/
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;
}
/* ---------------- 成員變量 -------------- */
/**
* 哈希表定義，在第一次使用時初始化
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 節點緩存
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* map中含有key-value的大小
*/
transient int size;
/**
* 修改次數
*/
transient int modCount;
/**
* 下次要調整容量的大小 (capacity * load factor).
*/
int threshold;
/**
* 哈希表的負載因子
*/
final float loadFactor;
/* ---------------- 公共操做 -------------- */
/**
* 給定初始化容量和負載因子的構造方法
*/
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);
}
/**
* 給定初始化大小的構造函數
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 無參構造方法
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* 經過給定的map構造一個hashmap，負載因子是0.75
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
/**
* 此方法是先構造一個hashMap對象，調用putVal方法將m中的元素入新map
*
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//m的大小
int s = m.size();
if (s > 0) {
//table沒有初始化，先計算threshold
if (table == null) { // pre-size
//獲取容量初始大小,+1能夠節省一次resize
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//計算threshold
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//若是threshold小於s,調整大小
else if (s > threshold)
resize();
//調用 putVal將m中的節點元素入此hashmap
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
/**
* 返回map中key-value中的數量
*/
public int size() {
return size;
}
/**
* 返回map中key-value中的數量是否爲0
*/
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
/**
* 經過key獲取一個節點元素，若是不存在，返回null
*
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Map.get的實現方法
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//若是table不爲空，且長度大於0、經過hash能找到第一個節點
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//檢查第一個節點，判斷key是否相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//若是有下一個節點
if ((e = first.next) != null) {
//判斷是否爲紅黑樹節點，若是是，調用getTreeNode方法獲取節點元素
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//循環取下一個節點比較
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
/**
* 返回map中是否包含key
*/
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
/**
* 調用putVal方法，添加一個節點
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Map.put的實現方法
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent 若是是true,不替換已存在value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若是table爲空，或者大小爲0，調用resize方法
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//hash後，若是此位置的節點爲null,則新建節點，賦值到此位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//檢查第一個節點，若是key一致，替換節點
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若是此節點時紅黑樹節點，調用紅黑樹putTreeVal方法添加節點
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//到最後一個節點，新建此節點，而且檢查是否轉換爲紅黑樹
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;
}
}
//根據onlyIfAbsent 判斷是否須要替換value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//size+1
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/**
* 數組初始化或者加倍
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//原數組的大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原數組的閾值
int oldThr = threshold;
//新的大小和閾值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//若是原數組容量已大於等於最大容量，閾值賦值最大整數，返回原數組
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//若是容量加倍小於最大容量，而且原容量大小大於等於初始默認容量，新閾值翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//若是原閾值大於0，則新閾值就是原閾值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//不然，新閾值和新容量都默認
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//若是新閾值爲0，經過加載因子和新容量計算新閾值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//將新閾值賦值threshold
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//定義新的數組
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//table指向新的數組
table = newTab;
//若是原數組爲空，直接返回新定義數組，第一次put時
if (oldTab != null) {
//遍歷原數組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//若是當前節點不爲空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//若是下一個節點爲空
if (e.next == null)
//hash到新表
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//判斷是否爲紅黑樹節點，若是是，調用split方法處理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
/**
* 此處關鍵的是(e.hash & oldCap) == 0，若是這個表達式爲true,則(e.hash & (oldCap - 1))
* 和(e.hash & (newCap - 1))值是同樣的，說明節點的位置沒有發生變化。這樣作的緣由是oldCap和newCap都是
* 2的次冪，而且newCap是oldCap的2倍，表示oldCap轉換爲二進制的惟一一個1向高位移位一次。下面舉例說明：
* 好比，oldCap=16，則newCap=32。若是(e.hash & oldCap) == 0，
* 由於e.hash & 0x10000 == 0, e.hash & 0x100000 == 0,如今e.hash的位置是由e.hash & 0x1111肯定，
* 則e.hash & 0x11111 的值也是同樣的。根據這一個二進制位就能夠判斷下次hash定位在
* 哪裏了。將hash衝突的元素連在兩條鏈表上放在相應的位置
*/
//將位置不變的節點放到鏈表loHead
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//將位置變化的節點，放到鏈表hiHead
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//將loHead放到新表位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//將hiHead放到新表位置
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}
3、使用示例
一、重寫equals時也要同時重寫hashCode
在HashMap中，做爲key的對象，若是重寫了equals方法，hashCode也要覆蓋重寫，下面經過一個例子說明不重寫會出現什麼問題：源碼分析
public class HashMapTest {
public static void main(String[] args) {
Dog dog = new Dog("test1", 1);
Cat cat = new Cat("test2", 2);
Map<Dog, String> map1 = new HashMap<>(1);
map1.put(dog, "測試1");
Map<Cat, String> map2 = new HashMap<>(1);
map2.put(cat, "測試2");
System.out.println("沒有重寫hashCode方法：" + map1.get(new Dog("test1", 1)));
System.out.println("重寫hashCode方法：" + map2.get(new Cat("test2", 2)));
}
/**
* 只重寫了equals方法
*/
static class Dog {
private String name;
private Integer id;
public Dog(String name, Integer id){
this.name = name;
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj){
return true;
}
if (obj == null || obj.getClass() != this.getClass()){
return false;
}
Dog dog = (Dog) obj;
return (this.id != null) && (this.id.equals(dog.id));
}
}
/**
* 重寫了equals和hashCode方法
*/
static class Cat {
private String name;
private Integer id;
public Cat(String name, Integer id){
this.name = name;
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj){
return true;
}
if (obj == null || obj.getClass() != this.getClass()){
return false;
}
Cat cat = (Cat) obj;
return (this.id != null) && (this.id.equals(cat.id));
}
@Override
public int hashCode() {
if (this.id == null){
return 0;
}
return this.id;
}
}
}
上述代碼運行結果以下：性能
能夠看到，沒有重寫hashCode方法的對象做爲key,查詢獲得的是null，由於兩個對象的hashCode的並不一致，因此致使取到的是null。測試
二、HashMap的遍歷方式
HashMap提供了對key-value、key、value等多種遍歷方式，下面經過一個示例演示其用法：
public class HashMapIteratorTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String > map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
map.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
entrySetForeach(map);
entrySetIterator(map);
keySet(map);
valueSet(map);
foreachJdk8(map);
}
/**
* 獲取Map.Entry，而後遍歷key 和value，經過foreach遍歷
* @param map
*/
static void entrySetForeach(Map<String , String > map){
for (Map.Entry<String , String> entry: map.entrySet()
) {
System.out.print("key:" + entry.getKey() + ",value:" + entry.getValue() + "----");
}
System.out.println();
}
/**
* 獲取Map.Entry，而後遍歷key 和value，經過Iterator遍歷
* @param map
*/
static void entrySetIterator(Map<String , String > map){
Iterator<Map.Entry<String , String>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()){
Map.Entry<String , String> entry = iterator.next();
System.out.print("key:" + entry.getKey() + ",value:" + entry.getValue() + "----");
}
System.out.println();
}
/**
* 獲取keySet,遍歷key,一樣支持foreach和Iterator遍歷，只實現foreach
* @param map
*/
static void keySet(Map<String , String > map){
for (String string: map.keySet()
) {
System.out.print("key:" + string + "----");
}
System.out.println();
}
/**
* 獲取values,遍歷value,
* @param map
*/
static void valueSet(Map<String , String > map){
for (String string: map.values()
) {
System.out.print("value:" + string + "----");
}
System.out.println();
}
static void foreachJdk8(Map<String , String > map){
map.forEach((k, v)-> System.out.print("key:" + k + ",value:" + v + "----"));
System.out.println();
}
}
4、總結
- 在HashMap的使用中，建議設置已知的大小，由於在擴容的時候，resize方法要重建hash表，嚴重影響性能。
-
HashMap定義和擴展中，大小必須爲2的次冪，這樣作的緣由以下：
a、計算位置時：(n - 1) & hash能夠實現一個均勻分佈。 b、hash%length==hash&(length-1)的前提是length是2的次冪。length是2次冪時，能夠用覺得代替取模，提升效率。
- 擴容過程當中會新數組會和原來的數組有指針引用關係，因此將引發死循環問題。JDK1.8中已經解決這個問題了。
對hashCode的hash計算
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