HashMap和currentHashMap原理解析
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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和currentHashMap原理解析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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参考自HashMap? ConcurrentHashMap? 相信看完这篇没人能难住你！
一、前言
Map 这样的Key,Value在软件开发中是非常经典的结构，常用于在内存中存放数据。
本篇主要想讨论 ConcurrentHashMap 这样一个并发容器，在正式开始之前我觉得有必要谈谈 HashMap来引出后续ConcurrentHashMap。
二、HashMap
众所周知 HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的，不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有不同。
Base 1.7
这是 HashMap 中比较核心的几个成员变量；看看分别是什么意思？
- 初始化桶大小，因为底层是数组，所以这是数组默认的大小。
- 桶最大值MAXIMUM_CAPACITY。
- 默认负载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75。
- table 真正存放数据的数组。
- 桶大小，可在初始化时显式指定。
- 负载因子，可在初始化时显式指定。
重点解释下负载因子：
由于给定的 HashMap 的容量大小是固定的，比如默认初始化：
public HashMap()
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
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;
threshold = initialCapacity;
init();
给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
因此通常建议能提前预估 HashMap 的大小最好，尽量的减少扩容带来的性能损耗。
根据代码可以看到其实真正存放数据的是
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
这个数组，那么它又是如何定义的呢？
Entry 是 HashMap 中的一个内部类，从他的成员变量很容易看出：
- key 就是写入时的键。
- value 自然就是值。
- 开始的时候就提到 HashMap 是由数组和链表组成，所以这个 next 就是用于实现链表结构。
hash 存放的是当前 key 的 hashcode。
知晓了基本结构，那来看看其中重要的写入、获取函数：
put方法
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)
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);
return null;
- 判断当前数组是否需要初始化。
- 如果 key 为空，则 put 一个空值进去。
- 根据 key 计算出 hashcode。
- 根据计算出的 hashcode 定位出所在桶。
- 如果桶是一个链表则需要遍历判断里面的 hashcode、key 是否和传入 key 相等，如果相等则进行覆盖，并返回原来的值。
- 如果桶是空的，说明当前位置没有数据存入，新增一个 Entry 对象写入当前位置：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex]))
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
当调用 addEntry 写入 Entry 时需要判断是否需要扩容。
如果需要就进行两倍扩充，并将当前的 key 重新 hash 并定位。
而在createEntry中会将当前位置的桶传入到新建的桶中，如果当前桶有值就会在位置形成链表。
get方法
再来看看 get 函数：
public V get(Object key)
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
final Entry<K,V> getEntry(Object key)
if (size == 0)
return null;
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next)
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
return null;
- 首先也是根据 key 计算出 hashcode，然后定位到具体的桶中。
- 遍历链表直到找到 key 及 hashcode 均相等的节点时候就返回值。
- 啥都没取到就直接返回 null 。
Base 1.8
不知道 1.7 的实现大家看出需要优化的点没有？
其实一个很明显的地方就是：
当 Hash 冲突严重时，在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低,时间复杂度为 O(N)。
因此 1.8 中重点优化了这个查询效率。1.8后的结构图如下：
核心的成员变量如下：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
transient Node<K,V>[] table;
/**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;
和 1.7 大体上都差不多，还是有几个重要的区别：
TREEIFY_THRESHOLD用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值。HashEntry修改为Node(Node 的核心组成其实也是和 1.7 中的 HashEntry 一样，存放的都是 key value hashcode next 等数据)
再来看看核心方法:
put方法
看似要比 1.7 的复杂，我们一步步拆解：
- 判断当table是否为空，空的就需要初始化（resize 中会判断是否进行初始化）。
- 根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空，为空表明没有hash冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。
- 如果当前桶有值（hash 冲突）,那么就要比较当前桶中的 key、key 的 hashcode 与写入的 key对应的是否相等，相等就赋值给 e,在第 8 步的时候会统一进行赋值及返回。
- 如果当前桶为红黑树，那就要按照红黑树的方式写入数据。
- 如果是个链表，就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的后面(加到链表头部)。
- 接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值，大于时就要转换为红黑树。
- 如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。
- 如果 e != null 就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。
- 最后判断是否需要进行扩容。
get方法
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)
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null)
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
while ((e = e.next) != null);
return null;
get 方法看起来就要简单许多了。
- 首先将 key hash 之后取得所定位的桶。
- 如果桶为空则直接返回 null 。
- 否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key，是就直接返回 value。
- 如果第一个不匹配，则判断它的下一个是红黑树还是链表。
- 红黑树就按照树的查找方式返回值。
- 不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。
从这两个核心方法（get/put）可以看出 1.8 中对大链表做了优化，修改为红黑树之后查询效率直接提高到了O(logn)。
但是 HashMap 原有的问题也都存在，比如：
(1)并发场景下使用时容易出现死循环,和数据丢失问题:
看过上文的还记得在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法，就是这里的并发操作容易在一个桶上形成环形链表；这样当获取一个不存在的 key 时，计算出的 index 正好是环形链表所在桶就会出现死循环。同时，多个线程同时扩容最终结果会导致数据丢失。
(2)多个线程同时修改相同key的值会导致数据覆盖：
本质就是修改数据的不可见性、非原子性操作使得HashMap并发场景下数据修改的不安全性。
三、CurrentHashMap
ConcurrentHashMap 同样也分为 1.7 、1.8 版，两者在实现上较为不同。
Base 1.7
先来看看 1.7 的实现，下面是他的结构图：
如图所示，是由 Segment 数组、HashEntry 组成，和 HashMap 一样，仍然是 数组+链表。
其核心成员变量如下：
/**
* Segment 数组，存放数据时首先需要定位到具体的 Segment 中。
*/
final Segment<K,V>[] segments;
transient Set<K> keySet;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
Segment 是 ConcurrentHashMap 的一个内部类，主要的组成如下：
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
// 和 HashMap 中的 HashEntry 作用一样，真正存放数据的桶
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
看看其中 HashEntry 的组成：
与HashMap 非常类似，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
原理上来说：ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术，其中 Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理，理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量16)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment。
核心put和get方法如下：
put方法
public V put(K key, V value)
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
首先是通过 key 定位到 Segment，之后在对应的 Segment 中进行具体的 put：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;)
if (e != null)
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k)))
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent)
e.value = value;
++modCount;
break;
e = e.next;
else
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
finally
unlock();
return oldValue;
虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的，但是并不能保证并发的原子性，所以 put 操作时仍然需要加锁处理。
首先第一步的时候会尝试获取锁，如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争，则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。
这里用了典型的锁升级的思想：先轻量级锁定CAS+循环争抢，到达一定次数后就重量级锁定lock()阻塞线程。
- 尝试自旋获取锁。
- 如果重试的次数达到了
MAX_SCAN_RETRIES则改为阻塞锁获取，保证能获取成功。
再继续回到put流程中：
- 将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
- 遍历该 HashEntry，如果不为空则判断传入的 key 和当前遍历的 key 是否相等，相等则覆盖旧的 value。
- 不为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中，同时会先判断是否需要扩容。
- 最后会解除在 1 中所获取当前 Segment 的锁。
get方法
public V get(Object key)
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null)
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next)
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
return null;
get 逻辑比较简单：
只需要将 Key 通过 Hash 之后定位到具体的 Segment ，再通过一次 Hash 定位到具体的元素上。
由于 HashEntry 中的 value 属性是用 volatile 关键词修饰的，保证了内存可见性，所以每次获取时都是最新值。
ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因为整个过程都不需要加锁。
Base 1.8
1.7 已经解决了并发问题，并且能支持 N 个 Segment 这么多次数的并发，但依然存在 HashMap 在 1.7 版本中的问题。
- 查询遍历链表效率太低。
- 通过观察HashMap和ConcurrentHashMap1.7的结构，其实分段锁是额外的实现确实是没有必要的，直接对HashEntry桶上锁就可以了，这样并发度可以随着容量增大而增大。
因此 1.8 做了一些数据结构上的调整。
首先来看下底层的组成结构：
看起来是不是和 1.8 HashMap 结构类似？
其中抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了CAS + synchronized来保证并发安全性。
也将 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node，但作用都是相同的。
其中的 val next 都用了 volatile 修饰，保证了可见性。
put方法
- 一个for的无限循环，完成初始化、扩容、新增节点操作 。
- 判断是否需要进行初始化。
f即为当前 key 定位出的 Node，如果为空，利用 CAS 尝试创建新的链表，失败则自旋保证成功。- 如果当前位置的
hashcode == MOVED,则需要进行扩容。 - 如果都不满足，则可以在 synchronized 同步代码块中写入数据。
- 如果链表节点数量大于
TREEIFY_THRESHOLD则要转换为红黑以上是关于HashMap和currentHashMap原理解析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Java多线程系列：ConcurrentHashMap的实现原理(JDK1.7和JDK1.8)
Java多线程系列：ConcurrentHashMap的实现原理(JDK1.7和JDK1.8)