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深入理解HashMap

阿新 • • 發佈：2020-12-13

深入理解HashMap

前言

我們都知道HashMap主要用來存放鍵值對，他基於雜湊表的Map介面實現，是常用的Java集合之一

HashMap的底層資料結構分析

這裡主要介紹JDK 1.8 的HashMap

jdk1.8之前HashMap底層是陣列和連結串列也就是連結串列雜湊。HashMap通過Key的hashCode經過擾動函式處理過後得到hash值，然後通過（n-1） & hash 判斷當前元素存放的位置。如果當前位置存在元素的話，就判斷該元素與要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的話，直接覆蓋，不相同就通過拉鍊法解決衝突。

關於拉鍊法解決衝突

​ 1.7 使用的是頭插法（會造成死鏈）詳細https://blog.csdn.net/chenyiminnanjing/article/details/82706942

​ 1.8 使用的是尾插法（解決了）

​

擾動函式就是HashMap裡的hash方法了。使用hash方法也就是擾動函式是為了防止一些實現比較差的 hashCode() 方法 換句話說使用擾動函式之後可以減少碰撞。

這裡我們可以看下hash方法原始碼

//JDK1.8
 static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode()：返回雜湊值也就是hashcode
      // ^ ：按位異或
      // >>>:無符號右移，忽略符號位，空位都以0補齊
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }
=====================================================================================JDK1.7
    static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

我們可以發現1.7的hash方法對比於1.8 擾動了四次。故效能特定比1.8 差

類的屬性

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列號
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 預設的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 預設的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 當桶(bucket)上的結點數大於這個值時會轉成紅黑樹
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 當桶(bucket)上的結點數小於這個值時樹轉連結串列
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中結構轉化為紅黑樹對應的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 儲存元素的陣列，總是2的冪次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具體元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的個數，注意這個不等於陣列的長度。
    transient int size;
    // 每次擴容和更改map結構的計數器
    transient int modCount;   
    // 臨界值 當實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時，會進行擴容
    int threshold;
    // 載入因子
    final float loadFactor;
}

這裡著重介紹兩個的屬性：

  • loadFactor載入因子

    loadFactor載入因子是控制陣列存放資料的疏密程度，loadFactor越趨近於1，那麼 陣列中存放的資料(entry)也就越多，也就越密，也就是會讓連結串列的長度增加，loadFactor越小，也就是趨近於0，陣列中存放的資料(entry)也就越少，也就越稀疏。

    loadFactor太大導致查詢元素效率低，太小導致陣列的利用率低，存放的資料會很分散。loadFactor的預設值為0.75f是官方給出的一個比較好的臨界值。

    給定的預設容量為 16，負載因子為 0.75。Map 在使用過程中不斷的往裡面存放資料，當數量達到了 16 * 0.75 = 12 就需要將當前 16 的容量進行擴容，而擴容這個過程涉及到 rehash、複製資料等操作，所以非常消耗效能。

  • threshold

    threshold = capacity * loadFactor，當Size>=threshold的時候，那麼就要考慮對陣列的擴增了，也就是說，這個的意思就是 衡量陣列是否需要擴增的一個標準。

    Node節點類原始碼

    // 繼承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 雜湊值，存放元素到hashmap中時用來與其他元素hash值比較
       final K key;//鍵
       V value;//值
       // 指向下一個節點
       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; }
        // 重寫hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重寫 equals() 方法
        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;
        }
}

    樹節點類原始碼

    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判斷顏色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根節點
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }

構造方法（四個）

 // 預設建構函式。
    public HashMap() {
        //預設載入因子為0.75
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
     }
     
     // 包含另一個“Map”的建構函式
     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面會分析到這個方法
     }
     
     // 指定“容量大小”的建構函式
     public HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }
     
     // 指定“容量大小”和“載入因子”的建構函式
     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);
     }

putMapEntries方法：

當Map中包含一個Map時，HashMap的構造方法就會呼叫這個putMapEntries，將元素都新增到HashMap中。

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判斷table是否已經初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化，s為m的實際元素個數
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 計算得到的t大於閾值，則初始化閾值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化，並且m元素個數大於閾值，進行擴容處理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 將m中的所有元素新增至HashMap中
        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);
        }
    }
}

那麼接下來就是HashMap的靈魂三大方法

Put方法

我們知道HashMap只提供了put用於新增元素，putVal方法只是給put方法呼叫的一個方法，並沒有提供給使用者使用。

新增元素：

  • 如果定位到的陣列元素位置沒有元素，直接插入

  • 如果定位的陣列位置有元素就要和插入的key比較，key相同覆蓋，不相同則判斷是這個節點是不是一個樹節點，如果是就呼叫e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)將元素新增進入，不是樹節點，就遍歷連結串列插入（插入連結串列尾部）

put原始碼

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;
    // table未初始化或者長度為0，進行擴容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個桶中，桶為空，新生成結點放入桶中(此時，這個結點是放在陣列中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已經存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比較桶中第一個元素(陣列中的結點)的hash值相等，key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
                e = p;
        // hash值不相等，即key不相等；為紅黑樹結點
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入樹中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 為連結串列結點
        else {
            // 在連結串列最末插入結點
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到達連結串列的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新結點
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 結點數量達到閾值，轉化為紅黑樹
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出迴圈
                    break;
                }
                // 判斷連結串列中結點的key值與插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出迴圈
                    break;
                // 用於遍歷桶中的連結串列，與前面的e = p.next組合，可以遍歷連結串列
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結點
        if (e != null) { 
            // 記錄e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent為false或者舊值為null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替換舊值
                e.value = value;
            // 訪問後回撥
            afterNodeAccess(e);
            // 返回舊值
            return oldValue;
        }
    }
    // 結構性修改
    ++modCount;
    // 實際大小大於閾值則擴容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入後回撥
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

我們再來對比下JDK1.7 put方法的程式碼

對於put方法的分析如下：

  • ①如果定位到的陣列位置沒有元素 就直接插入。
  • ②如果定位到的陣列位置有元素，遍歷以這個元素為頭結點的連結串列，依次和插入的key比較，如果key相同就直接覆蓋，不同就採用頭插法插入元素。
public V put(K key, V value)
    if (table == EMPTY_TABLE) { 
    inflateTable(threshold); 
}  
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍歷
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue; 
        }
    }

    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);  // 再插入
    return null;
}

get方法

get的方法比較簡單，直接上程式碼

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) {
        // 陣列元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一個節點
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在樹中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在連結串列中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

resize方法

HashMap進行擴容的方法，會伴隨著重新Hash分配，並且會遍歷hash表中的所有元素，是非常耗時的。在編寫程式中，要儘量避免resize。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else { 
        // signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 計算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每個bucket都移動到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { 
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket裡
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket裡
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

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深入理解iOS開發中的鎖

摘要 本文的目的不是介紹 iOS 中各種鎖如何使用，一方面筆者沒有大量的實戰經驗，另一方面這樣的文章相當多，比如 iOS中保證執行緒安全的幾種方式與效能對比、iOS 常見知識點（三）：Lock。本文也不會詳細介紹鎖的具

深入理解 AQS 之 Condition 原始碼

前言 很久之前分享過ReetrantLock的實現深入剖析ReentrantLock公平鎖與非公平鎖原始碼實現，而今再回頭去看，對AQS也有了更深刻準確的理解，隨即更新了下之前的文章。今天分享利用AQS實現的另一個重要的JUC工具類Con

深入理解 Java 虛擬機器器：Java 記憶體區域透徹分析

前言 Java是目前使用者最多、使用範圍最廣的軟體開發技術，Java 的技術體系主要由支撐Java程式執行的虛擬機器器。為各開發領域提供介面支援的Java API， Java程式語言及許許多多的第三方Java框架( 如Spring和Struts等

深入理解-CPU核心數與執行緒池併發執行緒數關係

那是一個風和日麗的下午！ 面試官微微一笑，對我說：“小夥子，合理配置執行緒池你是如何考慮的？”

深入理解Java虛擬機器器鎖優化&逃逸分析技術

引言 HotSpot虛擬機器器團隊在1.5 -> 1.6版本演進中，進行了大量的鎖優化技術，相應的jdk6併發包也推出了很多併發容器&API，所以JDK6是高效併發大放異彩的一個關鍵版本。本文主要介紹一下java虛擬機器器中對於

分散式事務之深入理解什麼是2PC、3PC及TCC協議？

前言 在上一篇文章《教你一手如何基於RocketMQ搭建生產級訊息叢集》中給大家介紹了基於RocketMQ如何搭建生產級訊息叢集。因為本系列文章最終的目的是介紹基於RocketMQ的事物訊息來解決分散式系統中的資料一致性問題，

面試高頻:深入理解Java虛擬機器器之—JVM類載入過程和類載入器

深入理解Java虛擬機器器之—JVM類載入過程和類載入器 不僅是為了面試，還為了從根本上學習和理解Java程式碼的執行過程，提高自己對Java的理解

《深入理解Java虛擬機器器》（四）：垃圾收集演演算法以及記憶體分配策略

============== 讀書筆記系列 ============== 接下來我們就要聊到最常見的問題了，垃圾收集演演算法，以及記憶體分配策略。

圖文並茂理解hashMap

閱讀此文後你將掌握的知識點： 1,hashMap原理 2,為什麼長度必須是2的整數次冪 3,PUT的資料如何進行儲存

深入理解MDL元資料鎖

前言：  當你在MySQL中執行一條SQL時，語句並沒有在你預期的時間內執行完成，這時候我們通常會登陸到MySQL資料庫上檢視是不是出了什麼問題，通常會使用的一個命令就是 show processlist，看看有哪些session，這些se

Streams：深入理解Redis5.0新特性

概述 相較於Redis4.0，Redis5.0增加了很多新的特性，而streams是其中最重要的特性之一。streams是redis 的一種基本資料結構，它是一個新的強大的支援多播的可持久化的訊息佇列，在設計上借鑑了kafaka。streams的資料

從硬體入手深入理解epoll 的本質

這篇文章從硬體開始說起，從根上理解資料傳輸的過程，還不錯，收藏起來。

深入理解Golang之channel

前言 Golang在併發程式設計上有兩大利器，分別是channel和goroutine，這篇文章我們先聊聊channel。熟悉Golang的人都知道一句名言：“使用通訊來共享記憶體，而不是通過共享記憶體來通訊”。這句話有兩層意思，Go

深入理解RxSwift

簡介 本篇重點在於深入RxSwift的部分常用特性，所以希望讀者在瞭解RxSwift官方的基本講解與Demo之後再進行閱讀。

要想深入理解mysql索引？這16個點你必須要了解！

前言 MySQL索引的建立對於MySQL的高效執行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的檢索速度。

深入理解Golang之http server

前言 對於Golang來說，實現一個簡單的http server非常容易，只需要短短几行程式碼。同時有了協程的加持，Go實現的http server能夠取得非常優秀的效能。這篇文章將會對go標準庫net/http實現http服務的原理進行較為