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HashMap源码及原理详解

2022-08-08 分类：野生技术 阅读(202) 评论(0)

目录

  • HashMap概要
  • 基本属性
  • Node节点源码
  • TreeNode节点源码
  • 容量初始化
    • 容量为2的幂次方的好处
  • 哈希的计算
  • 哈希冲突
  • put - 添加元素
  • get - 获取元素
  • resize - 数组扩容
    • JDK 1.8优化了key的哈希计算过程
    • JDK 1.8的尾插的优化，解决环形链表问题
    • JDK 1.7头插法扩容和环形链表问题
  • 参考：

HashMap概要

代码如果没有特定说明，为JDK 1.8

  • HashMap用来存放键值对，是Map接口的实现，是非线程安全的
  • 可以存储key和value为null的值，但key为null的节点只能有一个
  • 哈希值的计算：在hashCode的基础上添加扰动函数，使元素分布更加随机
  • 哈希冲突：通过链表存储具有相同索引的元素，JDK1.8引入红黑树解决链表过长查询效率慢的问题
  • 容量：
    • 总是以2的幂次方作为哈希表大小，用于优化key的哈希值的计算过程，默认初始容量为16；
    • 2倍扩容，JDK 1.8优化了key的数组下标的计算过程；JDK 1.8使用尾插法代替头插法，避免循环链表问题

JDK1.8 HashMap数据结构图

image

基本属性

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    // 默认的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小容量
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组，总是2的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table;
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;
    // 临界值(容量*填充因子) 当实际大小超过临界值时，会进行扩容
    int threshold;
    // 加载因子
    final float loadFactor;
    //......
}
  • loadFactor：加载因子，用于控制数据存放的密度，默认值为0.75。如果哈希表的数据分布过于密集，会导致查找效率下降。
  • threshold：HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数，当size>threshold（注意这里是元素的个数，不是数组的长度），执行扩容（resize()）的逻辑。threshold=capacity * loadFactor，

Node节点源码

// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
       final K key;//键
       V value;//值
       // 指向下一个节点
       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; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        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;
        }
}

TreeNode节点源码

	static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       		}
        }
    	//......
	}

容量初始化

HashMap会保证容量（数组长度）为2的幂次方，默认容量为16。如果创建时，指定了容量，会转换成就近的、大于等于指定容量的2次幂的容量。如：传入的容量为10会转换成16(2^4)。

	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;
    }

容量为2的幂次方的好处

1. 计算key对应的数组下标更加高效

因为&运算比%运算计算的效率更高，源码中并不是通过key.hashCode()%table.length计算key对应的下标的，而是通过&的方式。

key.hashCode() & (table.length-1)

之所以可以使用&代替%是因为将容量设置为2的幂次方，这样table.length-1转换成二进制就能得到高位全部是0，低位全部是1的二进制，用于&运算。如下是table.length=16计算示例：

  10100101 11000100 00100101
& 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
  00000000 00000000 00000101    //高位全部归零，只保留末四位

2. 扩容时更加高效

在哈希表做扩容时，需要重新计算每个节点的哈希值。通过容量为2的幂次方和二倍扩容的机制，可以实现高效的计算哈希值的优化。请查看resize()部分。

哈希的计算

HashMap是通过hashCode去计算数组索引的，从而访问元素，无论是get()、put()都需要先计算元素对应的哈希值。

另外，为了减少哈希冲突，使节点分布的更加均匀，HashMap并不是直接使用key.hashCode()作为哈希值，而是添加了扰动函数，把(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)的计算结果作为哈希值，执行key.hashCode的高16位和低16位的异或运算。

	static final int hash(Object key) {
    	int h;
    	// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
    	// ^ ：按位异或
   		// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
	}

哈希冲突

  • 当发生哈希冲突，使用链表把具有相同数组索引串在一起。

  • 如果链表长度大于阈值（默认为8），且哈希表的数组长度大于或等于64时，会转换成红黑树，减少搜索时间；否则，执行resize()对数组扩容。

put - 添加元素

image

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;
    // table未初始化或者长度为0，进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
                    // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                    // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 减1，是因为头节点要计算在内，所以链表长度需要达到TREEIFY_THRESHOLD，才会调用treeifyBin
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) {
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

说明：

  • 在访问元素的过程中，先比较key.hashCode，如果hashCode不相等，就直接跳过；否则，再调用key.equals()比较元素。这么做的好处是hashCode的比较效率要高于调用equals()。
  • JDK 1.8在链表的基础上添加了红黑树，当数组长度>=64，且链表长度>=8时，就会将链表转换成红黑树。
  • 扩容的触发条件：
    • 元素个数大于>threshold
    • 数组为空
    • treeifyBin()方法中，数组长度<64

get - 获取元素

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) {
        // 数组元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

  1. 通过hash计算数组下标

  2. 查找元素：

    2.1 头节点命中，直接返回

    2.2 在红黑树中查找，返回查找结果

    2.3 在链表中查找，命中返回

命中：hash值相等，且key相等

resize - 数组扩容

resize()用于数组扩容，需要新建一个数组，然后遍历原数组，重新计算数组下标，迁移元素，非常耗时，应该尽量避免该操作。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过整数最大值就不再扩充
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值，就扩充为原来的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
        newCap = oldThr;
    else {
        // signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    
    //创建新的数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            //对不为空的bucket执行迁移
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null; 
                //bucket中仅有一个节点，直接迁移（这里不会发生哈希冲突吗？）
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    //树节点的迁移
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else {
                    //链表的节点迁移
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;//用于保存原数组中链表的下一个节点
                    do {
                        next = e.next;
                        // 新的索引=原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 新的索引=原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

可以看到扩容的方式，并不会改变节点原先在链表中的顺序，即尾插法。

JDK 1.8优化了key的哈希计算过程

JDK 1.8的resize()优化了key的哈希计算过程。

优化的前提：

  1. 哈希表的长度为2的幂次方
  2. 哈希表的扩容为2倍扩容

HashMap扩容后，newCap=2*oldCap，那么key.hash & (newCap -1)计算新的下标时，mask会在高位多个1。而key在这个位置的值不是0就是1，如果是0，那么新的数组下标=原来数组下标；如果是1，那么新的数组下标=原数组下标+oldCap。

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JDK 1.8的尾插的优化，解决环形链表问题

JDK 1.8扩容时，使用尾插代替JDK 1.7的头插法，不会改变节点原有的顺序，避免了多线程下环形链表的问题。

JDK 1.7头插法扩容和环形链表问题

以下为JDK 1.7的扩容源码

 1 void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
 2     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
 3     int oldCapacity = oldTable.length;         
 4     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
 5         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
 6         return;
 7     }
 8  
 9     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
10     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
11     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
12     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
13 }

 1 void transfer(Entry[] newTable) {
 2     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
 3     int newCapacity = newTable.length;
 4     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
 5         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
 6         if (e != null) {
 7             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
 8             do {
 9                 Entry<K,V> next = e.next;
10                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //重新计算每个元素在数组中的位置
11                 e.next = newTable[i]; //这里要插入的节点的下一个节点直接设置成了当前链表的头节点
12                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
13                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
14             } while (e != null);
15         }
16     }
17 }

transfer()的11和12行代码展示了头插的方式，即原链表在扩容之后，被反转了。（可以打个断点演示一下这个过程就清楚了。）

容量为2的HashMap扩容示例

image

可以看到链表反转了，即原先是{5,9}的顺序，扩容后，顺序变为{9,5}。

循环链表问题

在多个线程同时扩容时，头插法可能形成环形链表，造成死循环。具体实例可以参考Java 8系列之重新认识HashMap

参考：

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
  • https://javaguide.cn/java/collection/hashmap-source-code.html
  • https://mp.weixin.qq.com/s/oRx-8XXbgage9Hf97WrDQQ

来源：https://www.cnblogs.com/DehLiu/p/16560312.html
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