HashMap都在用,原理你真的了解吗?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了HashMap都在用,原理你真的了解吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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1、HashMap基本源码实现

以jdk1.8为例,hashMap是继承了AbstractMap抽象类,而AbstractMap抽象类是实现了Map接口的。Map是jdk中util工具集合系列包中基本的数据结构,如下所示:

HashMap都在用,原理你真的了解吗?



HashMap继承AbstractMap,AbstractMap实现Map接口


HashMap继承AbstractMap抽象类:

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>

    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

 

    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

    ....    

}

--------------------- 

AbstractMap实现Map接口:

public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V> {

    /**

     * Sole constructor.  (For invocation by subclass constructors, typically

     * implicit.)

     */

    protected AbstractMap() {

    }

 

    // Query Operations

    ....

}

--------------------- 

2、HashMap的基本数据结构

很多人都知道,HashMap是由“数组+链表”的结构组成,但这是jdk1.8以前的说法。jdk1.8以后,HashMap有了很大改善;数据结构也改变成了:“数组+链表+红黑树”;当链表节点较多时(大于8),会转换为红黑树;否则仍是以链表结构。


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链表转换为红黑树结构存储


  • 头节点指的是table表上索引位置的节点,也就是链表的头节点。

  • 根结点(root节点)指的是红黑树最上面的那个节点,也就是没有父节点的节点。

  • 红黑树的根结点不一定是索引位置的头结点。

  • 转为红黑树节点后,链表的结构还存在,通过next属性维持,红黑树节点在进行操作时都会维护链表的结构,并不是转为红黑树节点,链表结构就不存在了。

  • 在红黑树上,叶子节点也可能有next节点,因为红黑树的结构跟链表的结构是互不影响的,不会因为是叶子节点就说该节点已经没有next节点。

  • 源码中一些变量定义:如果定义了一个节点p,则pl为p的左节点,pr为p的右节点,pp为p的父节点,ph为p的hash值,pk为p的key值,kc为key的类等等。源码中很喜欢在if/for等语句中进行赋值并判断,请注意。

  • 链表中移除一个节点只需如下图操作,其他操作同理。


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链表移除操作


  • 红黑树在维护链表结构时,移除一个节点只需如下图操作(红黑树中增加了一个prev属性),其他操作同理。注:此处只是红黑树维护链表结构的操作,红黑树还需要单独进行红黑树的移除或者其他操作。


红黑树移除操作


  • 源码中进行红黑树的查找时,会反复用到以下两条规则:1)如果目标节点的hash值小于p节点的hash值,则向p节点的左边遍历;否则向p节点的右边遍历。2)如果目标节点的key值小于p节点的key值,则向p节点的左边遍历;否则向p节点的右边遍历。这两条规则是利用了红黑树的特性(左节点<根结点<右节点)。

  • 源码中进行红黑树的查找时,会用dir(direction)来表示向左还是向右查找,dir存储的值是目标节点的hash/key与p节点的hash/key的比较结果。

3、HashMap的工作原理

  • 定位哈希桶数组索引位置

不管增加、删除、查找键值对,定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是“数组+链表+红黑树”的结合,所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,不用遍历链表/红黑树,大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置,直接决定了hash方法的离散性能。下面是定位哈希桶数组的源码:

// 代码1

static final int hash(Object key) { // 计算key的hash值

    int h;

    // 1.先拿到key的hashCode值; 2.将hashCode的高16位参与运算

    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

// 代码2

int n = tab.length;

// 将(tab.length - 1) 与 hash值进行&运算

int index = (n - 1) & hash;

--------------------- 

整个过程本质上就是三步:

  1. 拿到key的hashCode值

  2. 将hashCode的高位参与运算,重新计算hash值

  3. 将计算出来的hash值与(table.length - 1)进行&运算

方法解读:

对于任意给定的对象,只要它的hashCode()返回值相同,那么计算得到的hash值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对table长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。

但是模运算消耗还是比较大的,我们知道计算机比较快的运算为位运算,因此JDK团队对取模运算进行了优化,使用上面代码2的位与运算来代替模运算。这个方法非常巧妙,它通过 “(table.length -1) & h” 来得到该对象的索引位置,这个优化是基于以下公式:x mod 2^n = x & (2^n - 1)。我们知道HashMap底层数组的长度总是2的n次方,并且取模运算为“h mod table.length”,对应上面的公式,可以得到该运算等同于“h & (table.length - 1)”。这是HashMap在速度上的优化,因为&比%具有更高的效率。

在JDK1.8的实现中,还优化了高位运算的算法,将hashCode的高16位与hashCode进行异或运算,主要是为了在table的length较小的时候,让高位也参与运算,并且不会有太大的开销。

下图是一个简单的例子,table长度为16:



通过hash值计算索引位置


  • HashMap的put方法实现

思路如下:

1.table[]是否为空

2.判断table[i]处是否插入过值

3.判断链表长度是否大于8,如果大于就转换为红黑二叉树,并插入树中

4.判断key是否和原有key相同,如果相同就覆盖原有key的value,并返回原有value

5.如果key不相同,就插入一个key,记录结构变化一次

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

                   boolean evict) {

//判断table是否为空,如果是空的就创建一个table,并获取他的长度

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

            n = (tab = resize()).length;

//如果计算出来的索引位置之前没有放过数据,就直接放入

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

        else {

//进入这里说明索引位置已经放入过数据了

            Node<K,V> e; K k;

//判断put的数据和之前的数据是否重复

            if (p.hash == hash &&

                e = p;

//判断是否是红黑树,如果是红黑树就直接插入树中

            else if (p instanceof TreeNode)

                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

            else {

//如果不是红黑树,就遍历每个节点,判断链表长度是否大于8,如果大于就转换为红黑树

                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;

                    }

//判断索引每个元素的key是否可要插入的key相同,如果相同就直接覆盖

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        break;

                    p = e;

                }

            }

//如果e不是null,说明没有迭代到最后就跳出了循环,说明链表中有相同的key,因此只需要将value覆盖,并将oldValue返回即可

            if (e != null) { // existing mapping for key

                V oldValue = e.value;

                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

                    e.value = value;

                afterNodeAccess(e);

                return oldValue;

            }

        }

//说明没有key相同,因此要插入一个key-value,并记录内部结构变化次数

        ++modCount;

        if (++size > threshold)

            resize();

        afterNodeInsertion(evict);

        return null;

    }

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  • HashMap的get方法实现


实现思路:

1.判断表或key是否是null,如果是直接返回null

2.判断索引处第一个key与传入key是否相等,如果相等直接返回

3.如果不相等,判断链表是否是红黑二叉树,如果是,直接从树中取值

4.如果不是树,就遍历链表查找

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

//如果表不是空的,并且要查找索引处有值,就判断位于第一个的key是否是要查找的key

        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))))

//如果是,就直接返回

                return first;

//如果不是就判断链表是否是红黑二叉树,如果是,就从树中取值

            if ((e = first.next) != null) {

                if (first instanceof TreeNode)

                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

//如果不是树,就遍历链表

                do {

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        return e;

                } while ((e = e.next) != null);

            }

        }

        return null;

    }

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  • 扩容机制


 HashMap扩容可以分为三种情况:

第一种:使用默认构造方法初始化HashMap。从前文可以知道HashMap在一开始初始化的时候会返回一个空的table,并且thershold为0。因此第一次扩容的容量为默认值DEFAULT_INITIAL_CAPACITY也就是16。同时threshold = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR = 12。

第二种:指定初始容量的构造方法初始化HashMap。那么从下面源码可以看到初始容量会等于threshold,接着threshold = 当前的容量(threshold) * DEFAULT_LOAD_FACTOR。

第三种:HashMap不是第一次扩容。如果HashMap已经扩容过的话,那么每次table的容量以及threshold量为原有的两倍。

这边也可以引申到一个问题就是HashMap是先插入数据再进行扩容的,但是如果是刚刚初始化容器的时候是先扩容再插入数据。

    

 final Node<K,V>[] resize() {

        Node<K,V>[] oldTab = table;//首次初始化后table为Null

        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

        int oldThr = threshold;//默认构造器的情况下为0

        int newCap, newThr = 0;

        if (oldCap > 0) {//table扩容过

             //当前table容量大于最大值得时候返回当前table

             if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

                threshold = Integer.MAX_VALUE;

                return oldTab;

            }

            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

            //table的容量乘以2,threshold的值也乘以2           

            newThr = oldThr << 1; // double threshold

        }

        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

        //使用带有初始容量的构造器时,table容量为初始化得到的threshold

        newCap = oldThr;

        else {  //默认构造器下进行扩容  

             // zero initial threshold signifies using defaults

            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

        }

        if (newThr == 0) {

        //使用带有初始容量的构造器在此处进行扩容

            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) {

        //对新扩容后的table进行赋值,条件中的代码删减

        }

        return newTab;

    }

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总结,HashMap虽然日常大家都在用。网上对hashMap原理讲解的博客文章也是数不胜数,想要彻底掌握其底层原理和实现流程;还是得结合jdk源码一步一步跟踪。

最后,HashMap<Key, value>中的Key在日常工作中建议尽量能用String、Integer就用这2个,会大大加快HashMap的工作效率。关于其原因,这里就不再赘述了。

以上是关于HashMap都在用,原理你真的了解吗?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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