HashMap 精講原理篇

時間 2019-11-06

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本文涉及HashMap的：

HashMap的簡單使用
HashMap的存儲結構原理
HashMap的擴容方法原理
HashMap中定位數據索引實現
HashMap中put、get方法實現

HashMap的簡單使用

HashMap使用鍵值對存儲，只需傳入相應的鍵-值便可存儲。看下面的例子：html

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);
map.put("key3", 3);
for(Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}

運行結果是：

key1:1
key2:2
key3:3

讀取對應鍵的值：java

map.get("key3");

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HashMap的存儲結構

HashMap綜合了數組和鏈表的優缺點，實現了本身的存儲方式。那麼先看一下數組和鏈表的存儲方式：android

數組：

1.數組存儲區間是連續的，佔用內存嚴重，故空間複雜的很大。 2.數組的特色是：尋址容易，插入和刪除困難。git

鏈表

1.鏈表存儲區間離散，佔用內存比較寬鬆，故空間複雜度很小，但時間複雜度很大，達O（N）。 2.鏈表的特色是：尋址困難，插入和刪除容易。github

HashMap爲了能作到尋址容易，插入、刪除也容易使用了以下的結構。從結構實現來說，HashMap是數組+鏈表+紅黑樹（JDK1.8增長了紅黑樹部分）實現的。算法

HashMap存儲數據的工做流程就是：數組

例如存儲：map.put("key1", 1);

分析：安全

1.將「key1」這個key用hashCode()方法獲得其hashCode 值，而後再經過Hash算法的後兩步運算（高位運算和取模運算，下文有介紹）來定位該鍵值對的存儲位置（即數據在table數組中的索引） 2.有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。Java中HashMap採用了鏈地址法來解決Hash碰撞。（鏈地址法，簡單來講，就是數組加鏈表的結合。在每一個數組元素上都一個鏈表結構，當數據被Hash後，獲得數組下標，把數據放在對應下標元素的鏈表上。） 3.當鏈表長度大於8時，將這個鏈表轉換成紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特色提升HashMap的性能。想了解更多紅黑樹數據結構的工做原理能夠參考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630數據結構

接下來，看存儲的數據結構代碼：

HashMap中存儲數據用的是一個數組：Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。對照上圖中的第一列（數組table）。

數組中存儲的黑點的數據結構就是這裏的Node結構：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用來定位數組索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //鏈表的下一個node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。

擴容原理

在理解HashMap的擴容流程以前，咱們得先了解下HashMap的幾個字段。

int threshold;             // 所能容納的key-value對極限 
 final float loadFactor;    // 負載因子
 int modCount;  
 int size;

Node[] table的初始化長度length(默認值是16)

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具體實現方法

肯定哈希桶數組索引的位置

分三步肯定：

取key的hashCode值
高位運算
取模運算

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7
     int h;
     // h = key.hashCode() 爲第一步 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16)  爲第二步 高位參與運算
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，可是實現原理同樣的
     return h & (length-1);  //第三步 取模運算
}

分析：

1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。而後將h的低16位和高16位異或，是爲了保證在數組table的length比較小的時候，讓高低位數據都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。 2.length是數組的長度，取模運算求出數組索引。當length老是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，可是&比%具備更高的效率。

高低位異或運算以下圖：（n爲table的長度）

HashMap的put方法

public V put(K key, V value) {
        // 對key的hashCode()作hash
        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;
        //判斷鍵值對數組table[i]是否爲空或爲null,不然執行resize()進行擴容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //根據鍵值key計算hash值獲得插入的數組索引i，若是table[i]==null，直接新建節點添加
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //判斷table[i]的首個元素是否和key同樣，若是相同直接覆蓋value,這裏的相同指的是hashCode相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //判斷table[i] 是否爲treeNode，即table[i] 是不是紅黑樹，若是是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大於8，大於8的話把鏈表轉換爲紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操做，不然進行鏈表的插入操做；遍歷過程當中若發現key已經存在直接覆蓋value便可；
                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;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，若是超過，進行擴容。
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
}

針對這個流程，網上出現了一張比較好的流程圖，這裏借用下（如有冒犯請留言，我將從新畫一個）

結合圖看代碼更清晰移動點。

HashMap的擴容方法

JDK1.7中的擴容較好理解：使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組，並把數據從原來的數組中從新按照原來的計算方法放到新的數組中。

void resize(int newCapacity) {   //傳入新的容量
     Entry[] oldTable = table;    //引用擴容前的Entry數組
     int oldCapacity = oldTable.length;         
     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //擴容前的數組大小若是已經達到最大(2^30)了
         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值爲int的最大值(2^31-1)，這樣之後就不會擴容了
         return;
     }
  
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一個新的Entry數組
     transfer(newTable);                         //！！將數據轉移到新的Entry數組裏
     table = newTable;                           //HashMap的table屬性引用新的Entry數組
     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值
 }

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更多教程

void transfer(Entry[] newTable) {
     Entry[] src = table;                   //src引用了舊的Entry數組
     int newCapacity = newTable.length;
     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數組
         Entry<K,V> e = src[j];             //取得舊Entry數組的每一個元素
         if (e != null) {
             src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用（for循環後，舊的Entry數組再也不引用任何對象）
             do {
                 Entry<K,V> next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！從新計算每一個元素在數組中的位置
                 e.next = newTable[i]; //標記[1]
                 newTable[i] = e;      //將元素放在數組上
                 e = next;             //訪問下一個Entry鏈上的元素
             } while (e != null);
         }
     }
 }

JDK1.8中，對擴容算法作了優化。咱們觀察下key1和key2在擴容前和擴容後的位置計算過程：

能夠看到以下結果：

咱們在擴充HashMap的時候，不須要像JDK1.7的實現那樣從新計算hash，只須要看看原來的hash值新增的那個bit是1仍是0就行了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成「原索引+oldCap」。

能夠看看下圖爲16擴充爲32的resize示意圖：這個設計確實很是的巧妙，既省去了從新計算hash值的時間，並且同時，因爲新增的1bit是0仍是1能夠認爲是隨機的，所以resize的過程，均勻的把以前的衝突的節點分散到新的bucket了。

具體代碼，有興趣的能夠仔細品讀如下代碼：

1 final Node<K,V>[] resize() {
 2     Node<K,V>[] oldTab = table;
 3     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4     int oldThr = threshold;
 5     int newCap, newThr = 0;
 6     if (oldCap > 0) {
 7         // 超過最大值就再也不擴充了，就只好隨你碰撞去吧
 8         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 9             threshold = Integer.MAX_VALUE;
10             return oldTab;
11         }
12         // 沒超過最大值，就擴充爲原來的2倍
13         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15             newThr = oldThr << 1; // double threshold
16     }
17     else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18         newCap = oldThr;
19     else {               // zero initial threshold signifies using defaults
20         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22     }
23     // 計算新的resize上限
24     if (newThr == 0) {
25 
26         float ft = (float)newCap * loadFactor;
27         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29     }
30     threshold = newThr;
31     @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33     table = newTab;
34     if (oldTab != null) {
35         // 把每一個bucket都移動到新的buckets中
36         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37             Node<K,V> e;
38             if ((e = oldTab[j]) != null) {
39                 oldTab[j] = null;
40                 if (e.next == null)
41                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42                 else if (e instanceof TreeNode)
43                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44                 else { // 鏈表優化重hash的代碼塊
45                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47                     Node<K,V> next;
48                     do {
49                         next = e.next;
50                         // 原索引
51                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52                             if (loTail == null)
53                                 loHead = e;
54                             else
55                                 loTail.next = e;
56                             loTail = e;
57                         }
58                         // 原索引+oldCap
59                         else {
60                             if (hiTail == null)
61                                 hiHead = e;
62                             else
63                                 hiTail.next = e;
64                             hiTail = e;
65                         }
66                     } while ((e = next) != null);
67                     // 原索引放到bucket裏
68                     if (loTail != null) {
69                         loTail.next = null;
70                         newTab[j] = loHead;
71                     }
72                     // 原索引+oldCap放到bucket裏
73                     if (hiTail != null) {
74                         hiTail.next = null;
75                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
76                     }
77                 }
78             }
79         }
80     }
81     return newTab;
82 }

安全性

HashMap是線程不安全的，不要在併發的環境中同時操做HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。