HashMap源码分析

HashMap源码分析

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文章目录

​​哈希表​​​​一，简介​​​​二，HashMap源码分析​​

​​底层数据结构​​​​属性​​​​构造方法​​​​哈希算法​​​​put方法​​​​get方法​​​​remove方法​​​​小结​​

哈希表

一，简介

哈希表，也叫作散列表，是一种基于快速存取所设计的一种数据结构，也是一种经典的以空间获取时间的做法，该数据结构可以理解为一个线性表，其中的元素不是紧密排列，而是可能存在空隙

哈希表是根据关键字直接访问的数据结构，我们可以通过哈希函数将要存放的元素映射为对应哈希表一个地址的关键字，根据关键字获取元素的值

哈希冲突

当不同元素映射到哈希表的同一位置时，称为哈希冲突

解决冲突

分离链接法开放地址法

再散列双散列平方取中法折叠法

二，HashMap源码分析

底层数据结构

HashMap底层是数组，链表和红黑树实现的一个复杂数据结构

对于每一个元素，在map中是以键值对Entry的形式存储

static class Node implements Map.Entry { //哈希值 final int hash; //键 final K key; //值 V value; //指向下一元素的指针 Node next; }

那么整一个散列表就是一个Entry的线性集合

transient Node[] table;

当出现哈希冲突时，会使用分离链接法， 简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。 但是hashMap在这里还会对链表进行一定的处理，当链表长度大于等于8个节点时，会变成红黑树，从而避免当链表节点过多时链表过长，需要遍历的节点数过多而导致的效率问题

大概结构示意图：

属性

//默认负载因子，默认是0.75static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//最大容量 2的30次方static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//负载因子，用于计算哈希表元素数量的阈值。 threshold = 哈希表.length * loadFactor;final float loadFactor;//哈希表内元素数量的阈值，当哈希表内元素数量超过阈值时，会发生扩容resize()。int threshold;

关于threshold，loadFactor还有DEFAULT_LOAD_FACTOR的几点说明：

threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。 超过该值会引起扩容threshold = length * Load factor。也就是说，在数组（node[]）定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

对于默认的负载因子为什么要选取0.75呢？在翻看了很多资料后，得出：

默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择

如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值。如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

构造方法

hashMap中有4个构造方法，这里列举3个

1. 指定负载因子和初始容量构造hashmap

初始容量不能小于0负载因子必须大于0

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始容量不能小于0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //如果初始容量大于最大容量则，初始容量就赋值为最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; //设置阈值为 》= 初始化容量的 2的n次方的值 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }

2.指定初始容量构造

public HashMap(int initialCapacity) { //指定容量，默认负载因子0.75 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }

3.默认构造，初始负载因子是0.75

public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }

哈希算法

如果node[]数组足够大，那么即使较差的hash算法key的分布也会比较分散；如果node[]数组很小，那么即使很好的hash算法也会出现很多冲突，而对于hashMap，他是通过好的哈希算法和put方法内部的扩容机制来保证hashMap在降低hash冲突概率前提下，node[]数组所占的空间又少。

在了解扩容机制之前，先看看hashMap的hash算法

static final int hash(Object key) { int h; // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算（无符号右移16位，空位用0补齐） return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

如果key为null的话，生成的hash值是0，在hashMap中，最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null

put方法

put方法就是我们常用的添加键值对的方法

public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }

实际的添加函数

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //具体后面会提到 }

关于onlyIfAbsent参数：默认是false，即每一次执行put，都会覆盖原来key对应的value

map = new HashMap<>(); map.put(1,1); System.out.println(map.get(1)); map.put(1,2); System.out.println(map.get(1));

输出：

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hashmap扩容机制

当hashMap的node[]数组无法再装载更多的元素的时候，就需要扩容，从而能容乃更多的元素， Java里的数组是无法自动扩容的，所以，一般是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，然后将旧数组元素转移到新数组

就比如在ArrayList中的扩容函数，就是用到了这种方法

private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); if (newCapacity - minCapacity < 0) newCapacity = minCapacity; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // minCapacity is usually close to size, so this is a win: elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } //Arrays.copyOf(elementData, newCapacity)底层，生成一个新数组，然后将旧数组元素转移到新数组 public static T[] copyOf(U[] original, int newLength, Class newType) { @SuppressWarnings("unchecked") T[] copy = ((Object)newType == (Object)Object[].class) ? (T[]) new Object[newLength] : (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength); System.arraycopy(original, 0, copy, 0, Math.min(original.length, newLength)); return copy; }

扩容函数

final Node[] resize() { //oldTab 为当前表的哈希桶 Node[] oldTab = table; //当前哈希表的容量 length int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //当前的阈值 int oldThr = threshold; //初始化新的容量和阈值为0 int newCap, newThr = 0; //如果当前容量大于0 if (oldCap > 0) { //如果当前容量已经到达上限（容量达到上限，就提升阈值，以容乃更多键值对） if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //则设置阈值是2的31次方-1 threshold = Integer.MAX_VALUE; //同时返回当前的哈希表长度，不再扩容 return oldTab; }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //否则，新容量 = 旧容量 * 2 // 新阈值 = 旧阈值 * 2 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 当前容量 <= 0 如果当前阈值 > 0,这种情况就是当前表是空表，但是有阈值 else if (oldThr > 0) //那么新容量 = 旧的阈值 newCap = oldThr; //当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 else { //新容量 = 默认容量16 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //新阈值 = 默认容量16 * 默认负载因子0.75 = 12 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } //-----上面容量处理完成------- //如果新阈值等于0 if (newThr == 0) { //就根据 新表容量 * 负载因子得出新阈值 float ft = (float)newCap * loadFactor; //新阈值如果是新容量大于最大容量则使用整形最大数 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //更新阈值 threshold = newThr; //--------上面阈值处理完成-------- @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) //根据新的容量构造新的哈希表 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; //更新哈希表为新表 table = newTab; //旧表不是空表的情况，要将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中 if (oldTab != null) { //遍历旧表 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //存储节点 Node e; //当前对应哈希地址有元素，赋值给e if ((e = oldTab[j]) != null) { //旧哈希表gc oldTab[j] = null; //该哈希地址链表只有一个元素 if (e.next == null) //直接根据哈希地址赋值给新表指定位置 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) //当前哈希地址链表超过8个节点，要转成红黑树 ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //当前链表少于8个元素 //因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希表容量 //低位头尾节点 Node loHead = null, loTail = null; //高位头尾节点 Node hiHead = null, hiTail = null; //下一个节点指针 Node next; do { next = e.next; // 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位 if ((e.hash & oldCap) == 0) { //等于0代表小于oldCap，应该存放在低位 //尾节点加入 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //大于等于oldCap，应该存放在高位 //尾节点加入 if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } //循环到链表结束 } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { //将低位链表存放在原index处即（j）， loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { //高位存放在新index处（j+旧容量） hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } //返回新表 return newTab; }

扩容流程图：

再回到具体的添加函数，红黑树在这里不讨论

//onlyIfAbsent:true：那么不会覆盖相同key的值value，false：则会覆盖相同key的值value //如果evict是false。那么表示是在初始化时调用的 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { // tab：当前散列表 // p：新增的节点 // n：散列表长度 // i：散列表地址（数组下标） Node[] tab; Node p; int n, i; //当前的散列表示空表 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //空表需要初始化，初始化后将散列表长度赋值给n n = (tab = resize()).length; // 判断当前新增的节点插入时是否存在哈希冲突 if ((p = tab[i = (n - 1) & h ash]) == null) //没有发生哈希冲突，直接构造节点 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //发生哈希冲突 Node e; K k; //哈希值一样，key一样则更新为新节点（覆盖旧节点） if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 红黑树的情况 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //哈希值一样，但是key不一样，发生到哈希冲突，映射到node[]同一索引处 //链表的情况 //直接遍历链表，添加到链表尾节点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //找到尾节点，构造新节点 p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //TREEIFY_THRESHOLD = 8 //如果当前链表节点数超过或等于8，则转为红黑树 treeifyBin(tab, hash); break; } //如果链表里有key和hash值一样的节点，则需要要覆盖该节点 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; //原来没有这个节点就添加到链表的尾节点 p = e; } } //如果该节点原来已经存在，则更新value，返回原来的value if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }

添加流程

get方法

public V get(Object key) { Node e; //找不到就返回null，否则返回对应value return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }

真正get方法

final Node getNode(int hash, Object key) { Node[] tab; Node first, e; int n; K k; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //不是空表且存在该节点 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //判断链表第一个节点哈希值和key是否匹配，匹配则返回，成功找到 return first; if ((e = first.next) != null) { //否则就遍历链表 if (first instanceof TreeNode) //从红黑树中找 return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key); do { //遍历前8个节点，找到就返回 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } //找不到就返回null return null; }

从此可以看出，key可以为null，value也可以为null

所以，基于这个方法，也可以用于封装判断有无相关key

public boolean containsKey(Object key) { return getNode(hash(key), key) != null; }

java8新增，带默认值的get方法

以key为条件，找到了返回value。否则返回defaultValue

@Override public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { Node e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value; }

remove方法

//以key为条件 public V remove(Object key) { Node e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } //key和value为条件 public boolean remove(Object key, Object value) { //这里传入了value 同时matchValue为true return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null; }

真正的remove

从哈希表中删除某个节点， 如果参数matchValue是true，则必须key 、value都相等才删除。如果movable参数是false，在删除节点时，不移动其他节点

final Node removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { // p 是待删除节点的前置节点 Node[] tab; Node p; int n, index; //如果哈希表不为空，则根据hash值算出的index下 有节点的话。 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { //node是待删除节点 Node node = null, e; K k; V v; //如果链表头的就是需要删除的节点 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p;//将待删除节点引用赋给node else if ((e = p.next) != null) {//否则循环遍历 找到待删除节点，赋值给node if (p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode)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); } } //如果有待删除节点node， 且 matchValue为false，或者值也相等 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p)//如果node == p，说明是链表头是待删除节点 tab[index] = node.next; else//否则待删除节点在表中间 p.next = node.next; ++modCount;//修改modCount --size;//修改size afterNodeRemoval(node);//LinkedHashMap回调函数 return node; } } return null; }

小结

hashMap根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

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