JDK8下的HashMap有什麼特別之處？
阿新 • • 發佈：2019-06-23
一、前言
上篇認真的分析了在JDK7下的HashMap, 如果還沒看過的或者忘記了的可以先去回顧下，這樣可以更好的瞭解JDK8下的HashMap基於JDK7做了什麼改動。分析JDK8下的HashMap 主要是因為JDK8在目前使用已成主流，且其在某些效能程度遠遠大於JDK7。下面逐一分析。二、內部結構
其實大部分結構跟JDK7是一樣的， 比如是基於陣列+連結串列的形式構成的。下面主要分析下引入新的變數或者有改變的：2.1 容器：陣列
transient Node<K,V>[] table;陣列類名有變化，JDK7下是Entry， 但是其內部結果沒有改變，Node的內部結構如下：
2.2 連結串列轉樹形的閾值
// 表示如果某條連結串列的節點數量大於等於這個值的時候，則將其轉化為樹形結構。 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
2.3 樹形轉連結串列的閾值
// 如果樹的節點小於等於閾值的時候就開始轉換成連結串列 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
2.4 容器可以樹化的最小容量
// 由於有這個限制，會使第一個值在滿足這個條件時才會生效，具體看後面解釋 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
2.5 樹節點類
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links . 可以理解為紅黑樹
TreeNode<K,V> left; // 左節點
TreeNode<K,V> right; // 右節點
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 區分是否為紅節點
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
...
} 2.6 總結
從上面看，HashMap在JDK8的記憶體結構還是有些變化的，當滿足某些條件時連結串列會轉化為紅黑樹。所以在JDK8下HashMap的記憶體結構應該是：陣列+連結串列+紅黑樹， 結構示意圖如下： 下面通過幾個重要的函式看下它是什麼時候開始轉紅黑樹的。三、put函式
public V put(K key, V value) {
// 內部做事情的還是putVal函式
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
先看下hash函式有什麼變化，如下：與JDK7版本對比，這裡簡化了很多。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
接下來看重點putVal()函式：
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為空，則通過擴容來建立，後面在看擴容函式
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根據key的hash值 與 陣列長度進行取模來得到陣列索引
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 空連結串列，建立節點
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 不為空，則判斷是否與當前節點一樣，一樣就進行覆蓋
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 不存在重複節點，則判斷是否屬於樹節點，如果屬於樹節點，則通過樹的特性去新增節點
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 該鏈為連結串列
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 當連結串列遍歷到尾節點時，則插入到最後 -> 尾插法
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 檢測是否該從連結串列變成樹（注意：這裡是先插入節點，沒有增加binCount,所以判斷條件是大於等於閾值-1）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 滿足則樹形化
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 主要是提供返回值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value；
// 注意這裡，這裡是供子類LinkedHashMap實現
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 注意細節：先加入節點，再加長度與閾值進行判斷，是否需要擴容。
if (++size > threshold)
resize();
// 注意這裡，這裡是供子類LinkedHashMap實現
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
總結下：
- 先會判斷陣列是否為空，如果為空則通過擴容函式來建立
- 根據key的雜湊值與陣列長度取模獲取索引，對應節點為空則直接建立節點
- 如果對應節點不為空，先判斷是否與插入元素相等，如果相等則進行替換；不想等繼續判斷.
- 判斷獲取的節點是否是樹形節點，如果是則通過樹形節點新增元素；
- 如果不是樹形節點， 則一定是連結串列。然後遍歷連結串列至最後一個節點，將節點新增至鏈尾。如果當前連結串列的數量（沒有算新插入節點）大於等於轉換樹形的閾值-1，則需要將該連結串列進行樹形轉換。
- 插入節點後，長度+1； 然後判斷是否大於閾值進行擴容操作。
四、resize函式
看了下注釋：resize()方法主要用於初始化或者擴容。其實我們從putVal()方法中就能看出來了，下面詳細看下：final Node<K,V>[] resize() {
// copy 陣列、容量、閾值
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 判斷舊容量是否大於0
if (oldCap > 0) {
// 超過最大值就不再擴充
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
// 如果舊容量小於等於0 and 舊閾值大於0， 則將舊閾值賦給新容量
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 否則都使用預設值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 如果新的閾值是 0，對應的是當前表是空的. 根據新的容量和載入因子計算新的閾值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 更新閾值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 下面開始將當前雜湊桶中的所有節點轉移到新的雜湊桶中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 遍歷每個位置，將元素賦值給e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 置空原來元素，方便GC回收
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 當前就一個元素，直接定位到下標
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 如果是樹節點，則通過樹形節點去拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 高效之處
// 利用雜湊值的高低位去區分儲存位置，如果高位是0，則儲存在原來的位置；如果是1則儲存在原來位置+oldCap。
// 低位連結串列的頭結點、尾節點
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 高位連結串列的頭節點、尾節點
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 低位連結串列
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 高位連結串列
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 將低位連結串列存放在原索引處
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 將高位連結串列存放在 原索引+oldCap
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
總結：
- 如果原陣列為空，則需要初始化；如果不為空則擴容，容量為原來的兩倍。然後更新閾值
- 遍歷原陣列中的元素，將其新增至新陣列中：
-
- 如果當前節點只有一個節點時，則根據其hash值與新容量-1進行取模操作取得下標，將元素新增到此位置上。
- 如果當前節點是樹節點，則需要根據樹形節點特性進行調整。
- 如果當前節點是連結串列，則根據節點的hash值與原容量進行高位判斷，如果是0則新增到新陣列上的原索引位置上；如果是1，則新增至新陣列的原索引+原容量的位置上。
五、treeifyBin函式
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 會判斷陣列長度是否大於最小樹化容量，如果不大於先進行擴容減少衝突。
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
這裡單獨提出來分析，是為了說明當某連結串列節點大於等於8時並不一定會樹化，還要判斷當前容量是否大於最小樹化的容量。如果小於的話是不會進行樹化，而是通過擴容來減少衝突。
六、兩個版本對比
- 底層資料結構有變化。
-
- JDK7：陣列+連結串列。在極端的情況下會形成一條單鏈表，那麼它的查詢時間複雜度會達到O(n)。
- JDK8: 陣列+連結串列+紅黑樹。 當容量超過最小樹化容量64時，如果存在連結串列節點大於等於8時就會樹化，形成紅黑樹（類似平衡查詢二叉樹）。所以最壞的情況下的查詢時間複雜度為O(logN). 比JDK7效率要好。