HashMap是什么?
Map是Java常用的一种存储数据的Key-Value结构, 键值对
HashMap是Map结构, 底层采用Hash算法存取Key值
HashMap: 基于哈希表的 Map 接口的实现.
- 此实现提供所有可选的映射操作, 并允许使用 null 值和 null 键.
(除了非同步和允许使用 null 之外, HashMap 类与 Hashtable 大致相同. )- 此类不保证映射的顺序, 特别是它不保证该顺序恒久不变.
- 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间, 可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能.
- 迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)成比例. 所以, 如果迭代性能很重要, 则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)
HashMap的底层数据结构是什么?
Entry是Map的辅助数据结构, Map的底层结构是Entry数组
但处理hash冲突使用链表法, 使用链表的方式存储冲突元素
当某位置上的冲突数据累计到一定程度上时, 会转化成红黑树结构
// 必定是2的倍数
transient Node<K,V>[] table;
HashMap的底层数据结构是数组和链表 用于存放元素
当某位置上元素个数大于等于8(并且table大小大于64)时 链表转换成红黑树结构 TREEIFY_THRESHOLD=8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash)
元素个数小于6时 红黑树结构转换成链表结构 UNTREEIFY_THRESHOLD=6
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) tab[index] = loHead.untreeify(map)
数组的特点是: 寻址容易, 插入和删除困难
链表的特点是: 寻址困难, 插入和删除容易
红黑树: 自平衡的二叉查找树, 查找效率是非常的高, 查找效率会从链表的o(n)降低为o(logn)
- 构造红黑树要比构造链表复杂, 在链表的节点不多的时候, 从整体的性能看来, 数组+链表+红黑树的结构可能不一定比数组+链表的结构性能高
- HashMap频繁的扩容, 会造成底部红黑树不断的进行拆分和重组, 这是非常耗时的.
因此, 也就是链表长度比较长的时候转变成红黑树才会显著提高效率
table容量为什么必须是二的倍数?
为了更方便的存取数据, 通过位运算代替模运算
hash&(n-1)就是它的存放位置
// index 为元素在table数组中存放位置
// n = table.length
// hash 为key的hash
index = (n - 1) & hash;
// 有可能1都集中在前16位中
// 而导致明明相差很大的数据 因为后16位相同而发生冲突
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 右位移16位, 正好是32bit的一半, 自己的高半区和低半区做异或,
// 就是为了混合原始哈希码的高位和低位, 以此来加大低位的随机性.
// 而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征, 这样高位的信息也被变相保留下来.
table容量怎么做到二的倍数?
通过右移和或位运算的方式 得到大于等于输入参数的最小2的倍数
/**
* 返回大于等于给定参数的值(2的倍数)
* 首位为1 其余为0
* cap最大为: 1 << 30
*
* 先求全1 再加1 --> 1111 + 1 = 1 0000
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
- 为什么要对cap做减1操作?
这是为了防止, cap已经是2的幂. 如果cap已经是2的幂, 又没有执行这个减1操作, 则执行完后面的几条无符号右移操作之后, 返回的capacity将是这个cap的2倍.
- 因为输入参数不为0 则必有1bit为1 最高位为1
第一次右移: 最高位和次高位 最高位必为1
第二次右移: 前两位和前三四位 前两位必为1
第三次右移: 前四位和前5~8位 前四位必为1
...
最高位以下全为1
- 最终该值被赋予threshold 只是临时存储 在resize()初始化时
// initial capacity was placed in threshold
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
Entry是怎样的结构?
Entry是单个键值对, 提供简单的key, value的操作方式
interface Entry<K,V> {
// 返回该实例存储的Key
K getKey();
// 返回该实例存储的Value
V getValue();
// 替换该实例存储的value
// 返回原有value值
V setValue(V value);
// 判断两实例相等的方法
// 一般指定两者的Key, Value均要相等
boolean equals(Object o);
// 获取该实例的hashCode
// 一般为该实例的唯一标识
int hashCode();
// 返回一个比较Entry key值的比较器
public static <K extends Comparable<? super K>, V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByKey() {
return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
(c1, c2) -> c1.getKey().compareTo(c2.getKey());
}
// 返回一个比较Entry value值的比较器
public static <K, V extends Comparable<? super V>> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByValue() {
return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
(c1, c2) -> c1.getValue().compareTo(c2.getValue());
}
// 通过给进比较key值的比较器 来获得一个比较Entry的比较器
public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByKey(Comparator<? super K> cmp) {
Objects.requireNonNull(cmp);
return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
(c1, c2) -> cmp.compare(c1.getKey(), c2.getKey());
}
// 通过给进比较value值的比较器 来获得一个比较Entry的比较器
public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByValue(Comparator<? super V> cmp) {
Objects.requireNonNull(cmp);
return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
(c1, c2) -> cmp.compare(c1.getValue(), c2.getValue());
}
}
Node: Entry在HashMap中的具体实现
Node是个链表节点结构, 主要用途在处理hash冲突时, 作为缓解手段
(计算hash得出的存储位置上已经有元素, 则将该元素作为上一元素的下一节点)
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// hash, key一般赋值后不能被修改
final int hash;
final K key;
V value;
// 存放下一节点
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; }
// 该Node实例的hashCode是key的hashCode和value的hashCode相异或
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// key,value都相等
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;
}
}
处理hash冲突的方法
- 开放定址法
一旦发生了冲突, 就去寻找下一个空的散列地址, 只要散列表足够大, 空的散列地址总能找到, 并将记录存入 - 链地址法
将哈希表的每个单元作为链表的头结点, 所有哈希地址为index的元素构成一个同义词链表.
即发生冲突时就把该关键字链在以该单元为头结点的链表的尾部 - 再哈希法
当哈希地址发生冲突用其他的函数计算另一个哈希函数地址, 直到冲突不再产生为止 - 建立公共溢出区
将哈希表分为基本表和溢出表两部分, 发生冲突的元素都放入溢出表中
HashMap初始化或扩容 resize()
- HashMap直到调用它的时候才开始初始化, 在添加数据后才会开始判断是否需要扩容(通过阈值)
- 如果没有设置参数 map容量为默认的16 阈值为9 (在此时设置)
- 扩容时, 容量和阈值均翻倍
/**
* 初始化或数组容量翻倍
*/
final Node<K, V>[] resize() {
// 获得原有全局表 table
Node<K, V>[] oldTab = table;
// 获得原有表的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获得原有表的阈值 容量*负载因子
// 如果设置了初始容量 threshold等于设置的初始容量(大于等于输入参数的最小的二倍数)
// 如果没有则为0
int oldThr = threshold;
// 设置新表的容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
// 如果原有表不为空
if (oldCap > 0) {
// 如果原有表的容量大于等于最大容量 不用扩展
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
// 如果旧表的容量 大于16 翻倍后小于最大容量
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 新表的阈值也是旧表阈值的两倍
newThr = oldThr << 1;
// 如果旧表为空 并且事先设置了参数 threshold不为空
} else if (oldThr > 0)
// 使用初始化的旧表阈值做新表的容量
newCap = oldThr;
// 旧表为空 没有设置参数 threshold为空
else {
// 新表容量 使用默认初始容量 16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 新表阈值为 16*0.75 = 12
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 以上就处理完 新表的参数 容量newCap
// 此时 旧表为空 并且设置了参数 threshold不为空
if (newThr == 0) {
// 使用新表的容量计算新表的阈值
float ft = (float) newCap * loadFactor;
// 新表的容量小于最大容量 计算的新表阈值也小于最大容量 则获得新表阈值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 以上就处理完 新表的参数 容量newCap和阈值newThr
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
table = newTab;
// 旧表不为空 开始扩容
if (oldTab != null) {
// 遍历旧表
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
// 获取旧表不为空元素
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 将该位置置为空
oldTab[j] = null;
// 如果该位置只有一个Node 没有下一Node
if (e.next == null)
// 通过indexFor存入新表中
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 判断该位置Node的链接Node是什么结构?
// 树形结构 红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 链状结构 链表
else {
// head 指向链表头部 tail 构建整个链表
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
// 先取到该位置的下一节点
next = e.next;
// e.hash & oldCap = 0 则该Node不需要移位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 低位链表不需要移动 在新表中也是原有位置
// 直接放置链表
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高位链表移动旧表的容量步数
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap计算元素的hash
hashCode和自己高16位相异或
如此使得hash更离散 使得元素分布的更均匀
一般我们的容量都比较小, 2^16
而计算元素key值位置是hash&(n-1) 基本只有低几位信息是有效的 如此的hash冲突比较大
如果将高位的信息也参与运算 可以一定程度上缓解冲突
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
设计者将key的哈希值的高位也做了运算(与高16位做异或运算, 使得在做&运算时, 此时的低位实际上是高位与低位的结合), 这就增加了随机性, 减少了碰撞冲突的可能性
HashMap添加/更新元素
- 先检查table是否被初始化 没有则先resize() 初始化
- 通过hash&(n-1)获取存放位置 如果该位置为空 则存储元素
- 发生hash冲突, 查找该位置的key值相等的元素 没有则添加元素到尾部/叶子节点
- 查找到key值相等的元素 更新其value值, 返回旧值
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;
// 如果当前表为空 还没创建 或者创建了 但表的大小为0
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化表格
n = (tab = resize()).length;
// i = (n - 1) & hash 通过位运算得到需要存放的位置
// 如果该位置为空 则直接存储
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 发生hash冲突
else {
// 获取存放位置的元素
Node<K,V> e;
K k;
// p 是已存放元素
// 判断p是否与将要存放的元素key相等
// 如果key相等 表示是更新元素
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// key不相等 并且p为树状结构节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// key不相等 并且p为链状结构节点
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到最后一个节点
if ((e = p.next) == null) {
// 添加节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果该链表长度大于等于7 则转化为红黑树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 继续判断查询节点是否与将要存放的元素key相等
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果存放的位置不为空
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果表格元素个数大于阈值 则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap取值
- 判断table是否为空 为空则返回null
- 检查hash&(n-1)的位置是否为空 为空则返回null
- 判断首位元素是否符合要求 满足则返回该元素
- 发生hash冲突, 查看该位置其他节点 找到就返回该元素 没有则返回null
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;
// 当table不为空 并且hash位置上存有元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 检查该位置的第一个元素
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果第一个元素 不符合查询条件
// 则表示有可能是hash冲突
if ((e = first.next) != null) {
// 如果首位元素是树节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 首位元素是链表节点 遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
HashMap删除元素
- 判断table是否为空 为空则返回null
- 同getNode(hash, key)一样过程 先根据key值查找符合条件的元素
- 找到该元素再将其删除, 并返回该元素
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, index;
// 判断table是否为空 并且hash位置上存有元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e;
K k;
V v;
// 以下为找出符合要求的元素 根据key值 "getNode(hash, key)"
// 首位元素
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 发生hash冲突 该位置其他节点
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找打符合要求的元素node
// matchValue 表示是否需要匹配value值 false表示不用 即使输入value不对 也可以删除该元素
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
HashMap为什么是非线程安全的？
因为里面的方法都不是线程安全的
HashMap在并发场景下可能存在哪些问题？
数据丢失 数据重复 死循环
- Doug Lea writes:
通过上面Java7中的源码分析一下为什么会出现数据丢失, 如果有两条线程同时执行到这条语句 table[i]=null 时两个线程都会区创建Entry,这样存入会出现数据丢失.
如果有两个线程同时发现自己都key不存在, 而这两个线程的key实际是相同的, 在向链表中写入的时候第一线程将e设置为了自己的Entry,而第二个线程执行到了e.next, 此时拿到的是最后一个节点, 依然会将自己持有是数据插入到链表中, 这样就出现了
数据重复.
通过put源码可以发现, 是先将数据写入到map中, 再根据元素到个数再决定是否做resize.
在resize过程中还会出现一个更为诡异的问题死循环.
这个原因主要是因为hashMap在resize过程中对链表进行了一次倒序处理.
假设两个线程同时进行resize, A->B 第一线程在处理过程中比较慢, 第二个线程已经完成了倒序编程了B-A 那么就出现了循环, B->A->B.这样就出现了就会出现CPU使用率飙升.
PS:在这个过程中可以发现, 之所以出现死循环, 主要还是在于对于链表对倒序处理, 在Java 8中, 已经不在使用倒序列表, 死循环问题得到了极大改善.
通过Debug来进一步理解HashMap
环境
- IntelliJ IDEA 2018 专业版
- Deepin Linux 15.9桌面版
过程
测试代码
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.Random;
/**
* 通过debug查看HashMap存储数据时的结构
*
* @author lingsh
* @version 1.0
* @date 19-9-25 下午4:29
*/
public class TestHashMap {
public static void main(String[] args) {
// size 存放数据量
// cap HashMap初始设置容量 10 --> 16
int size = 10000, cap = 10;
Map<THMString, Integer> map = new HashMap<>(cap);
// 存放数据
for (int i = 0; i < size; i++) {
map.put(THMString.getRandomString(), i);
}
// 用于定点调试(只是该main函数的终止位置, 可以用于暂停查看map结构)
System.out.println(map.size());
}
}
/**
* TestHashMapString
* hashCode分布极其集中的自定义类
* 底层是LEN大小的字符串
*/
class THMString {
/**
* 底层真实数据
*/
private String str;
/**
* SIZE 用于加强实例碰撞的可能性
*/
private final static int SIZE = 1024;
/**
* 底层数据大小
*/
private final static int LEN = 5;
/**
* 使用随机数来确定底层数据内容
*/
private static Random random = new Random();
public THMString(String str) {
this.str = str;
}
@Override
public int hashCode() {
// 集中hashCode 通过不断的取余来加强碰撞可能
return str.hashCode() % SIZE % SIZE % SIZE % SIZE % SIZE;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
THMString thms = (THMString) obj;
return Objects.equals(this.str, thms.str);
}
@Override
public String toString() {
return "[String:" + str + "\\thashCode:" + hashCode() + "]";
}
/**
* 获取随机的实例作为HashMap的Key
*
* @return 随机的实例
*/
static THMString getRandomString() {
char[] chars = new char[LEN];
for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
int word = random.nextInt(\'z\' - \'a\');
chars[i] = (char) (word + \'a\');
}
return new THMString(new String(chars));
}
}
目标成果
底层数据结构
- Node
- TreeNode
扩容过程
-
扩容开始时
-
扩容时移动一个节点到新表
Debug技巧
关闭Debug时IDEA优化的类结构
当开启该选项时, IDEA将参数隐藏, 比如:next, newThr等
发现table存放jar路径
因为在源码debug时, 不仅我们个人在使用HashMap, 运行程序系统也会使用到它, 所以我们可能会捕捉到系统在初始化时调用HashMap存取值
所以, 建议
- 先给自己程序设断点, 确定在开始自己的程序, 再到HashMap源码那设置断点