通过源码了解Java中的HashMap的属性细节以及扩容内幕哦!

本文详细解读了Java HashMap的工作原理,包括其源码属性、Node定义,以及添加元素的过程。重点介绍了初始容量、负载因子、扩容策略和链表转树的机制。

一、HashMap概述

(1)HashMap在Java中是一个类。它是通过键值对结构来存取数据的。底层是通过数组+链表/红黑树实现的。
(2) HashMap的特点是 “无序”“键唯一“
(3)注意:HashMap中的key和value都允许为null。

二、HashMap中的源码属性

(1)HashMap继承自AbstractMap这个抽象类,实现了Map、Cloneable、Serializable接口。

/**
(1)类的定义
*/
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    ........
    }

(2)默认初始容量为2的4次幂(16),并且HashMap的容量必须为2的n次方。当在第一次添加元素时,会默认生成一个长度为16的数组。
(3)HashMap的最大容量为2的30次方。
(4)当构造函数中未指定时使用的负载因子默认为0.75f。当数组元素超过容量的0.75时HashMap就会自动扩容。
(5)在 jdk1.8中当链表的长度必须大于等于2小于等于8。当超过8时就会转换成树的结构。(红黑树)。当树中元素小于6时,就会自动回退成链表的结构。
(6)树化的表的最小容量为64。如果树中的结点过多的话,则会调整表的容量,然后重新计算,重新存储在不同的位置上。
*最少为 4 * TREEIFY_THRESHOLD 以避免调整大小和树阈值之间的冲突。

    //(2)初始容量
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    //(3) 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
     //(4)默认负载因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //(5)链表与树之间转换的阈值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//链表树化
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//树链表化
    //(6)
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//树化的表的最小容量

三、HashMap中对Node的定义

HashMap 中对静态内部类Node的定义。其中包括属性 hash,key,value,以及引用next。

 /**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        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; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
        //更改元素的值,将旧的value覆盖掉并且返回
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
        //判断两个结点是否相同
            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;
        }
    }

定义hash函数,计算key的hash值,来确定存储的索引。

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

四、HashMap中添加元素的实现

我们在添加元素时会调用HashMap的put这个api,来完成元素的添加。
基本原理:
(1) 根据hash函数得到索引值,如果这个位置没有元素就直接插。
(2)如果有元素的话就要判断这个对象的hashcode与已有对象的hashcode是否相等?(注意:不同key的hashcode可能相同哦!)
(3)如果不相等,则直接在链表的末尾创建一个结点,将要存储的对象插入进去就行。
(4)但如果hashcode值相等,则要通过equals()方法来判断key是否相等,若不相等则直接插入;否则:hashcode值和key都相等,则说明这个对象已经存在,由于hashMap的key的唯一性,则会覆盖掉这个已存在对象的旧的值,完成put操作。

底层源码如下:

(1)添加的的put方法,去调用putVal()方法来实现元素的真正的添加。

/**
* (1)添加的的put方法,去调用putVal方法来实现元素的真正的添加。
*/
public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

(2)将元素添加进去的代码。其中hash是通过key计算出的hash值onlyIfAbsent如果为true, 则不改变已经存在的值evict如果是false, 则表处于创建模式。

/**
*(2)将元素添加进去的代码。
其中hash是通过key计算出的hash值
onlyIfAbsent如果为true, 则不改变已经存在的值
evict如果是false, 则表处于创建模式
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

(3)resize()方法:来重新确定table的容量(初始化或加倍大小),并将重新变化后的table返回。扩容之后计算新的索引的高位,如果是0则索引位置不变;如果是1,则新索引的位置=原来索引的位置+原来数组的长度。

*① 如果为空,则分配在阈值范围内符合初始容量的值。
*②否则,在新表中容量为 2 次方。

 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) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            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 {               // 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];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((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;
                            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);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

关于HashMap的一些api的简单使用,在JCF框架处有简单的示例,如果有需要可以去了解一下。
以上就是我对HashMap的简单认识,有问题感谢大家指出,共同学习,共同进步!!!

### JavaHashMap的底层实现、默认容量以及扩容机制 #### 1. HashMap的底层实现 `HashMap` 是基于哈希表实现的一种数据结构,其底层由数组和链表(或红黑树)组成。在 JDK 1.8 中,当链表长度超过一定阈值(默认为 8)时,链表会转换为红黑树以提高查找效率[^4]。`HashMap` 的核心思想是通过键的 `hashCode` 方法计算哈希值,并将该哈希值映射到数组的一个索引位置。如果发生哈希冲突(即多个键映射到同一个索引),则使用链表或红黑树来存储这些键值对。 #### 2. 默认容量 `HashMap` 的默认初始容量为 16,负载因子为 0.75。这意味着当 `HashMap` 中的元素数量超过容量与负载因子的乘积时,就会触发扩容操作。例如,默认情况下,当 `HashMap` 中的元素数量超过 \(16 \times 0.75 = 12\) 时,会进行扩容[^3]。 #### 3. 扩容逻辑 当 `HashMap` 的元素数量达到阈值时,会触发扩容操作。扩容过程包括以下步骤: - 创建一个新的数组,其容量为原数组容量的两倍。 - 将旧数组中的所有元素重新映射到新数组中。这个过程称为“重新哈希”或“重分布”,可能会导致性能开销较大,因此建议在创建 `HashMap` 时根据预估的元素数量设置合适的初始容量以减少扩容次数[^3]。 扩容的具体触发条件是:当 `HashMap` 中的元素数量超过 `threshold` 时,其中 `threshold = capacity * loadFactor`。例如,默认情况下,`capacity` 为 16,`loadFactor` 为 0.75,因此 `threshold` 为 12。一旦元素数量超过 12,就会触发扩容操作[^4]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 `HashMap` 使用示例,展示了如何初始化 `HashMap` 并插入元素: ```java // 初始化HashMap,指定初始容量为16 Map<String, Integer> map = new HashMap<>(16); // 插入元素 map.put("key1", 1); map.put("key2", 2); ``` #### 4. 关键点解析 - **为什么需要扩容?** 当 `HashMap` 中的元素数量超过阈值时,如果不进行扩容,会导致哈希冲突增加,进而降低查找效率。因此,扩容是为了保持 `HashMap` 的高效性[^1]。 - **为什么数组长度必须是 2 的幂次方?** 数组长度为 2 的幂次方可以确保哈希值与数组长度取模的结果分布更加均匀,从而减少哈希冲突的发生。具体来说,取模运算可以通过按位与运算实现,即 `hash & (length - 1)`,这比直接取模更高效。 - **为什么负载因子默认为 0.75?** 负载因子决定了 `HashMap` 的空间利用率和性能平衡。较高的负载因子可以节省空间但可能增加哈希冲突;较低的负载因子可以减少冲突但会浪费空间。经过权衡,`HashMap` 的默认负载因子被设定为 0.75。 ####
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