JDK1.8 HashMap源码分析

访客 阅读:237 2020-02-17 20:37:30 评论:0

一、HashMap概述

      在JDK1.8之前,HashMap采用数组+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的节点都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时,通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中,HashMap采用数组+链表+红黑树实现,当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树,这样大大减少了查找时间。

      下图中代表jdk1.8之前的hashmap结构,左边部分即代表哈希表,也称为哈希数组,数组的每个元素都是一个单链表的头节点,链表是用来解决冲突的,如果不同的key映射到了数组的同一位置处,就将其放入单链表中。

                jdk1.8之前hashmap结构图

     jdk1.8之前的hashmap都采用上图的结构,都是基于一个数组和多个单链表,hash值冲突的时候,就将对应节点以链表的形式存储。如果在一个链表中查找其中一个节点时,将会花费O(n)的查找时间,会有很大的性能损失。到了jdk1.8,当同一个hash值的节点数不小于8时,不再采用单链表形式存储,而是采用红黑树,如下图所示。

                                                        jdk1.8 hashmap结构图

说明:上图很形象的展示了HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树),桶中的结构可能是链表,也可能是红黑树,红黑树的引入是为了提高效率。

二、涉及到的数据结构:处理hash冲突的链表和红黑树以及位桶

1、链表的实现

Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。来看具体代码:

//Node是单向链表,它实现了Map.Entry接口 
static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> { 
    final int hash; 
    final K key; 
    V value; 
    Node<k,v> next; 
    //构造函数Hash值 键 值 下一个节点 
    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; } 
  
    public final int hashCode() { 
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); 
    } 
  
    public final V setValue(V newValue) { 
        V oldValue = value; 
        value = newValue; 
        return oldValue; 
    } 
    //判断两个node是否相等,若key和value都相等,返回true。可以与自身比较为true 
    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; 
    } 
}

可以看到,node中包含一个next变量,这个就是链表的关键点,hash结果相同的元素就是通过这个next进行关联的。

2、红黑树

//红黑树 
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> { 
    TreeNode<k,v> parent;  // 父节点 
    TreeNode<k,v> left; //左子树 
    TreeNode<k,v> right;//右子树 
    TreeNode<k,v> prev;    // needed to unlink next upon deletion 
    boolean red;    //颜色属性 
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) { 
        super(hash, key, val, next); 
    } 
  
    //返回当前节点的根节点 
    final TreeNode<k,v> root() { 
        for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) { 
            if ((p = r.parent) == null) 
                return r; 
            r = p; 
        } 
    } 
}

红黑树比链表多了四个变量,parent父节点、left左节点、right右节点、prev上一个同级节点,红黑树内容较多,不在赘述。

3、位桶

transient Node<k,v>[] table;//存储(位桶)的数组

HashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。

     有了以上3个数据结构,只要有一点数据结构基础的人,都可以大致联想到HashMap的实现了。首先有一个每个元素都是链表(可能表述不准确)的数组,当添加一个元素(key-value)时,就首先计算元素key的hash值,以此确定插入数组中的位置,但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了,这时就添加到同一hash值的元素的后面,他们在数组的同一位置,但是形成了链表,所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时,链表就转换为红黑树,这样大大提高了查找的效率。

三、HashMap源码分析

1、类的继承关系

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

     可以看到HashMap继承自父类(AbstractMap),实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中,Map接口定义了一组通用的操作;Cloneable接口则表示可以进行拷贝,在HashMap中,实现的是浅层次拷贝,即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象;Serializable接口表示HashMap实现了序列化,即可以将HashMap对象保存至本地,之后可以恢复状态。

2、类的属性

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的最小大小 
    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 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容 
    int threshold; 
    // 填充因子 
    final float loadFactor; 
}

说明:类的数据成员很重要,以上也解释得很详细了。

3、类的构造函数

(1)HashMap(int, float)型构造函数

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 
    // 初始容量不能小于0,否则报错 
    if (initialCapacity < 0) 
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + 
                                            initialCapacity); 
    // 初始容量不能大于最大值,否则为最大值 
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; 
    // 填充因子不能小于或等于0,不能为非数字 
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) 
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 
                                            loadFactor); 
    // 初始化填充因子                                         
    this.loadFactor = loadFactor; 
    // 初始化threshold大小 
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);     
}

说明:tableSizeFor(initialCapacity)返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值。

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; 
}

说明:>>> 操作符表示无符号右移,高位取0。

(2)HashMap(int)型构造函数。

public HashMap(int initialCapacity) { 
    // 调用HashMap(int, float)型构造函数 
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 
}

(3)HashMap()型构造函数。

public HashMap() { 
    // 初始化填充因子 
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;  
}

(4)HashMap(Map<? extends K>)型构造函数。

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { 
    // 初始化填充因子 
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
    // 将m中的所有元素添加至HashMap中 
    putMapEntries(m, false); 
}

说明:putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中。 

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { 
    int s = m.size(); 
    if (s > 0) { 
        // 判断table是否已经初始化 
        if (table == null) { // pre-size 
            // 未初始化,s为m的实际元素个数 
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? 
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); 
            // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值 
            if (t > threshold) 
                threshold = tableSizeFor(t); 
        } 
        // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理 
        else if (s > threshold) 
            resize(); 
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中 
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { 
            K key = e.getKey(); 
            V value = e.getValue(); 
            putVal(hash(key), key, value, false, evict); 
        } 
    } 
}

4、hash算法

在JDK 1.8中,hash方法如下:

static final int hash(Object key) { 
    int h; 
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 
}

(1)首先获取对象的hashCode()值,然后将hashCode值右移16位,然后将右移后的值与原来的hashCode做异或运算,返回结果。(其中h>>>16,在JDK1.8中,优化了高位运算的算法,使用了零扩展,无论正数还是负数,都在高位插入0)。

(2)在putVal源码中,我们通过(n-1)&hash获取该对象的键在hashmap中的位置。(其中hash的值就是(1)中获得的值)其中n表示的是hash桶数组的长度,并且该长度为2的n次方,这样(n-1)&hash就等价于hash%n。因为&运算的效率高于%运算。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 
                boolean evict) { 
    ... 
 
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//获取位置 
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 
    ... 
}

      tab即是table,n是map集合的容量大小,hash是上面方法的返回值。因为通常声明map集合时不会指定大小,或者初始化的时候就创建一个容量很大的map对象,所以这个通过容量大小与key值进行hash的算法在开始的时候只会对低位进行计算,虽然容量的2进制高位一开始都是0,但是key的2进制高位通常是有值的,因此先在hash方法中将key的hashCode右移16位在与自身异或,使得高位也可以参与hash,更大程度上减少了碰撞率。

下面举例说明下,n为table的长度。

5、重要方法分析

(1)putVal方法

首先说明,HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用,而是提供的put方法,而put方法就是通过putVal来插入元素的。

public V put(K key, V value) { 
    // 对key的hashCode()做hash  
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);   
} 

putVal方法执行过程可以通过下图来理解:

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容;

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③;

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals;

④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤;

⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;

⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。

具体源码如下:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 
                   boolean evict) { 
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 
    // 步骤①:tab为空则创建  
    // 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; 
    // 步骤②:计算index,并对null做处理   
    // (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; 
        // 步骤③:节点key存在,直接覆盖value  
        // 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; 
        // 步骤④:判断该链为红黑树  
        // 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); 
        // 步骤⑤:该链为链表  
        // 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,转化为红黑树 
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 
                        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; 
    // 步骤⑥:超过最大容量 就扩容  
    // 实际大小大于阈值则扩容 
    if (++size > threshold) 
        resize(); 
    // 插入后回调 
    afterNodeInsertion(evict); 
    return null; 
}

HashMap的数据存储实现原理

流程:

1. 根据key计算得到key.hash = (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16);

2. 根据key.hash计算得到桶数组的索引index = key.hash & (table.length - 1),这样就找到该key的存放位置了:

① 如果该位置没有数据,用该数据新生成一个节点保存新数据,返回null;

② 如果该位置有数据是一个红黑树,那么执行相应的插入 / 更新操作;

③ 如果该位置有数据是一个链表,分两种情况一是该链表没有这个节点,另一个是该链表上有这个节点,注意这里判断的依据是key.hash是否一样:

如果该链表没有这个节点,那么采用尾插法新增节点保存新数据,返回null;如果该链表已经有这个节点了,那么找到该节点并更新新数据,返回老数据。

注意:

HashMap的put会返回key的上一次保存的数据,比如:

HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
System.out.println(map.put("a", "A")); // 打印null
System.out.println(map.put("a", "AA")); // 打印A
System.out.println(map.put("a", "AB")); // 打印AA

(2)getNode方法

说明:HashMap同样并没有直接提供getNode接口给用户调用,而是提供的get方法,而get方法就是通过getNode来取得元素的。

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; 
    // table已经初始化,长度大于0,根据hash寻找table中的项也不为空 
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 
        // 桶中第一项(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; 
        // 桶中不止一个结点 
        if ((e = first.next) != null) { 
            // 为红黑树结点 
            if (first instanceof TreeNode) 
                // 在红黑树中查找 
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 
            // 否则,在链表中查找 
            do { 
                if (e.hash == hash && 
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
                    return e; 
            } while ((e = e.next) != null); 
        } 
    } 
    return null; 
}

(3)resize方法

①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容;

②.每次扩展的时候,都是扩展2倍;

③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。

final Node<K,V>[] resize() { 
    Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组 
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 
    int oldThr = threshold; 
    int newCap, newThr = 0; 
    if (oldCap > 0) {//如果oldCap不为空的话,就是hash桶数组不为空 
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了,就赋值为整数最大的阀值 
            threshold = Integer.MAX_VALUE; 
            return oldTab;//返回 
        }//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16 
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 
            newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold 
    } 
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 
        newCap = oldThr; 
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults 
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 
    } 
    if (newThr == 0) { 
        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];//新建hash桶数组 
    table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组 
    if (oldTab != null) {//进行扩容操作,复制Node对象值到新的hash桶数组 
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 
            Node<K,V> e; 
            if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空,复制给e 
                oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空,方便gc 
                if (e.next == null)//如果e后面没有Node结点 
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置 
                else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型,那么添加到红黑树中 
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 
                else { // preserve order 
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 
                    Node<K,V> next; 
                    do { 
                        next = e.next;//将Node结点的next赋值给next 
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0 
                            if (loTail == null)//如果loTail为null 
                                loHead = e;//将e结点赋值给loHead 
                            else 
                                loTail.next = e;//否则将e赋值给loTail.next 
                            loTail = e;//然后将e复制给loTail 
                        } 
                        else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0 
                            if (hiTail == null)//如果hiTail为null 
                                hiHead = e;//将e赋值给hiHead 
                            else 
                                hiTail.next = e;//如果hiTail不为空,将e复制给hiTail.next 
                            hiTail = e;//将e复制个hiTail 
                        } 
                    } while ((e = next) != null);//直到e为空 
                    if (loTail != null) {//如果loTail不为空 
                        loTail.next = null;//将loTail.next设置为空 
                        newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处 
                    } 
                    if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空 
                        hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空 
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度] 
                    } 
                } 
            } 
        } 
    } 
    return newTab; 
}

 

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