HashMap浅析

最新推荐文章于 2022-12-10 13:46:00 发布

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#hashmap #数据结构 #java #算法

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本文详细解析了HashMap的工作原理，包括为何容量是2的幂、哈希算法的优化（如位运算替代模运算）、查找与插入操作的流程，以及在JDK1.8中对高位运算的优化，确保在保持高效性能的同时降低哈希冲突。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

断断续续看了好几遍hashmap…

疑问

为什么HashMap的容量多是2的n次方？
hash算法有什么特点？
何时扩容？
哈希的数据结构？

HashMap

HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)

/**
 * The default initial capacity - MUST be a power of two.
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认容量16
 
/**
 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
 * by either of the constructors with arguments.
 * MUST be a power of two <= 1<<30.
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    // 最大容量
 
/**
 * The load factor used when none specified in constructor.
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认负载因子0.75
 
/**
 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
 * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
 * bin with at least this many nodes. The value must be greater
 * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
 * tree removal about conversion back to plain bins upon
 * shrinkage.
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表节点转换红黑树节点的阈值, 第9个节点treeifyBin
 
/**
 * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
 * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
 * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;   // 红黑树节点转换链表节点的阈值, 6个节点转
 
/**
 * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
 * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
 * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
 * between resizing and treeification thresholds.
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 转红黑树时, table的最小长度
 
/**
 * 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> {  // 基本hash节点, 继承自Entry
    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) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
 
    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;
    }
}
 
/**
 * Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn
 * extends Node) so can be used as extension of either regular or
 * linked node.
 */
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {// 红黑树节点
    TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
    // ...
}

定位哈希桶数组索引的位置

// 代码1
static final int hash(Object key) { // 计算key的hash值

    int h;
    // 1.先拿到key的hashCode值; 2.将hashCode的高16位参与运算
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

// 代码2

int n = tab.length;
// 将(tab.length - 1) 与 hash值进行&运算
int index = (n - 1) & hash;

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么计算得到的hash值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对table长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。

但是模运算消耗还是比较大的，我们知道计算机比较快的运算为位运算，因此JDK团队对取模运算进行了优化，使用上面代码2的位与运算来代替模运算。这个方法非常巧妙，它通过 “(table.length -1) & h” 来得到该对象的索引位置，这个优化是基于以下公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)。我们知道HashMap底层数组的长度总是2的n次方，并且取模运算为“h mod table.length”，对应上面的公式，可以得到该运算等同于“h & (table.length - 1)”。这是HashMap在速度上的优化，因为&比%具有更高的效率。

在JDK1.8的实现中，还优化了高位运算的算法，将hashCode的高16位与hashCode进行异或运算，主要是为了在table的length较小的时候，让高位也参与运算，并且不会有太大的开销。这部分的优化，使得分布更均衡，比如当某些数据hash之后，它的低位都是相同的，那么和lenth与之后，会有大量的哈希冲突，但是让高位也参与计算，可以有效地避免冲突。

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不为空 && table长度大于0 && table索引位置(根据hash值计算出)不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {    
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
            return first;	// first的key等于传入的key则返回first对象
        if ((e = first.next) != null) { // 向下遍历
            if (first instanceof TreeNode)  // 判断是否为TreeNode
            	// 如果是红黑树节点，则调用红黑树的查找目标节点方法getTreeNode
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 走到这代表节点为链表节点
            do { // 向下遍历链表, 直至找到节点的key和传入的key相等时,返回该节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;    // 找不到符合的返回空
}

先对table进行校验，校验是否为空，length是否大于0
使用table.length - 1和hash值进行位与运算，得出在table上的索引位置，将该索引位置的节点赋值给first节点，校验该索引位置是否为空
检查first节点的hash值和key是否和入参的一样，如果一样则first即为目标节点，直接返回first节点
如果first的next节点不为空则继续遍历
如果first节点为TreeNode，则调用getTreeNode方法（见下文代码块1）查找目标节点

如果first节点不为TreeNode，则调用普通的遍历链表方法查找目标节点

如果查找不到目标节点则返回空

getTreeNode方法

final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
	// 使用根结点调用find方法
    return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); 
}

找到调用此方法的节点的树的根节点
使用该树的根节点调用find方法（见下文代码块2）

find方法:

/**
 * 从调用此方法的结点开始查找, 通过hash值和key找到对应的节点
 * 此处是红黑树的遍历, 红黑树是特殊的自平衡二叉查找树
 * 平衡二叉查找树的特点：左节点<根节点<右节点
 */
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {    
    TreeNode<K,V> p = this; // this为调用此方法的节点
    do {
        int ph, dir; K pk;
        TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
        if ((ph = p.hash) > h)  // 传入的hash值小于p节点的hash值, 则往p节点的左边遍历
            p = pl; // p赋值为p节点的左节点
        else if (ph < h)    // 传入的hash值大于p节点的hash值, 则往p节点的右边遍历
            p = pr; // p赋值为p节点的右节点
        // 传入的hash值和key值等于p节点的hash值和key值,则p节点为目标节点,返回p节点
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) 
            return p;
        else if (pl == null)    // p节点的左节点为空则将向右遍历
            p = pr; 
        else if (pr == null)    // p节点的右节点为空则向左遍历
            p = pl;
        else if ((kc != null ||
        		 // 如果传入的key(k)所属的类实现了Comparable接口,则将传入的key跟p节点的key比较
                  (kc = comparableClassFor(k)) != null) && // 此行不为空代表k实现了Comparable
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)//k<pk则dir<0, k>pk则dir>0
            p = (dir < 0) ? pl : pr;    // k < pk则向左遍历(p赋值为p的左节点), 否则向右遍历
        // 代码走到此处, 代表key所属类没有实现Comparable, 直接指定向p的右边遍历
        else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)   
            return q;
        else// 代码走到此处代表上一个向右遍历（pr.find(h, k, kc)）为空, 因此直接向左遍历
            p = pl; 
    } while (p != null);
    return null;
}

将p节点赋值为调用此方法的节点
如果传入的hash值小于p节点的hash值，则往p节点的左边遍历
如果传入的hash值大于p节点的hash值，则往p节点的右边遍历
如果传入的hash值等于p节点的hash值，并且传入的key值跟p节点的key值相等, 则该p节点即为目标节点，返回p节点
如果p的左节点为空则向右遍历，反之如果p的右节点为空则向左遍历
如果传入的key（即代码中的参数变量k）所属的类实现了Comparable接口（kc不为空，comparableClassFor方法见下文代码块3），则将传入的key跟p节点的key进行比较（kc实现了Comparable接口，因此通过kc的比较方法进行比较），并将比较结果赋值给dir，如果dir<0则代表k<pk，则向p节点的左边遍历（pl）；否则，向p节点的右边遍历（pr）。
代码走到此处，代表key所属类没有实现Comparable，因此直接指定向p的右边遍历，如果能找到目标节点则返回
代码走到此处代表与第7点向右遍历没有找到目标节点，因此直接向左边遍历

以上都找不到目标节点则返回空

comparableClassFor方法

/**
 * Returns x's Class if it is of the form "class C implements
 * Comparable<C>", else null.
 */
static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
    if (x instanceof Comparable) {
        Class<?> c; Type[] ts, as; Type t; ParameterizedType p;
        if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
            return c;
        if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
            for (int i = 0; i < ts.length; ++i) {
                if (((t = ts[i]) instanceof ParameterizedType) &&
                    ((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
                     Comparable.class) &&
                    (as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
                    as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
                    return c;
            }
        }
    }
    return null;
}

如果x实现了Comparable接口，则返回 x的Class。

put方法

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是否为空或者length等于0, 如果是则调用resize方法进行初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;    
    // 通过hash值计算索引位置, 如果table表该索引位置节点为空则新增一个
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 将索引位置的头节点赋值给p
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {  // table表该索引位置不为空
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash && // 判断p节点的hash值和key值是否跟传入的hash值和key值相等
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
            e = p;  // 如果相等, 则p节点即为要查找的目标节点，赋值给e
        // 判断p节点是否为TreeNode, 如果是则调用红黑树的putTreeVal方法查找目标节点
        else if (p instanceof TreeNode) 
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {	// 走到这代表p节点为普通链表节点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  // 遍历此链表, binCount用于统计节点数
                if ((e = p.next) == null) { // p.next为空代表不存在目标节点则新增一个节点插入链表尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 计算节点是否超过8个, 减一是因为循环是从p节点的下一个节点开始的
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);// 如果超过8个，调用treeifyBin方法将该链表转换为红黑树
                    break;
                }
                if (e.hash == hash && // e节点的hash值和key值都与传入的相等, 则e即为目标节点,跳出循环
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
                    break;
                p = e;  // 将p指向下一个节点
            }
        }
        // e不为空则代表根据传入的hash值和key值查找到了节点,将该节点的value覆盖,返回oldValue
        if (e != null) { 
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e); // 用于LinkedHashMap
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold) // 插入节点后超过阈值则进行扩容
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);  // 用于LinkedHashMap
    return null;
}

校验table是否为空或者length等于0，如果是则调用resize方法（见下文resize方法）进行初始化
通过hash值计算索引位置，将该索引位置的头节点赋值给p节点，如果该索引位置节点为空则使用传入的参数新增一个节点并放在该索引位置
判断p节点的key和hash值是否跟传入的相等，如果相等, 则p节点即为要查找的目标节点，将p节点赋值给e节点
如果p节点不是目标节点，则判断p节点是否为TreeNode，如果是则调用红黑树的putTreeVal方法（见下文代码块4）查找目标节点
走到这代表p节点为普通链表节点，则调用普通的链表方法进行查找，并定义变量binCount来统计该链表的节点数
如果p的next节点为空时，则代表找不到目标节点，则新增一个节点并插入链表尾部，并校验节点数是否超过8个，如果超过则调用treeifyBin方法（见下文代码块6）将链表节点转为红黑树节点
如果遍历的e节点存在hash值和key值都与传入的相同，则e节点即为目标节点，跳出循环
如果e节点不为空，则代表目标节点存在，使用传入的value覆盖该节点的value，并返回oldValue

如果插入节点后节点数超过阈值，则调用resize方法（见下文resize方法）进行扩容

putTreeVal方法:

/**
 * Tree version of putVal.
 * 红黑树插入会同时维护原来的链表属性, 即原来的next属性
 */
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                               int h, K k, V v) {
    Class<?> kc = null;
    boolean searched = false;
    // 查找根节点, 索引位置的头节点并不一定为红黑树的根结点
    TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;  
    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {    // 将根节点赋值给p, 开始遍历
        int dir, ph; K pk;
        if ((ph = p.hash) > h)  // 如果传入的hash值小于p节点的hash值 
            dir = -1;	// 则将dir赋值为-1, 代表向p的左边查找树
        else if (ph < h)    // 如果传入的hash值大于p节点的hash值,
            dir = 1;	// 则将dir赋值为1, 代表向p的右边查找树
        // 如果传入的hash值和key值等于p节点的hash值和key值, 则p节点即为目标节点, 返回p节点
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))  
            return p;
        // 如果k所属的类没有实现Comparable接口 或者 k和p节点的key相等
        else if ((kc == null &&
                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { 
            if (!searched) {    // 第一次符合条件, 该方法只有第一次才执行
                TreeNode<K,V> q, ch;
                searched = true;
                // 从p节点的左节点和右节点分别调用find方法进行查找, 如果查找到目标节点则返回
                if (((ch = p.left) != null &&
                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                    ((ch = p.right) != null &&
                     (q = ch.find(h, k, kc)) != null))  
                    return q;
            }
            // 否则使用定义的一套规则来比较k和p节点的key的大小, 用来决定向左还是向右查找
            dir = tieBreakOrder(k, pk); // dir<0则代表k<pk，则向p左边查找；反之亦然
        }
 
        TreeNode<K,V> xp = p;   // xp赋值为x的父节点,中间变量,用于下面给x的父节点赋值
        // dir<=0则向p左边查找,否则向p右边查找,如果为null,则代表该位置即为x的目标位置
        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {  
        	// 走进来代表已经找到x的位置，只需将x放到该位置即可
            Node<K,V> xpn = xp.next;    // xp的next节点      
            // 创建新的节点, 其中x的next节点为xpn, 即将x节点插入xp与xpn之间
            TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);   
            if (dir <= 0)   // 如果时dir <= 0, 则代表x节点为xp的左节点
                xp.left = x;
            else        // 如果时dir> 0, 则代表x节点为xp的右节点
                xp.right = x;
            xp.next = x;    // 将xp的next节点设置为x
            x.parent = x.prev = xp; // 将x的parent和prev节点设置为xp
            // 如果xpn不为空,则将xpn的prev节点设置为x节点,与上文的x节点的next节点对应
            if (xpn != null)    
                ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
            moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); // 进行红黑树的插入平衡调整
            return null;
        }
    }
}

回到开头

1.只有在容量是2的n次方时，快速取模算法才生效，即 x % 2^n= x & (2^n -1)，此处的len=2^n
2.让高16位的哈希参与运算，避免因为len过短，大量低位相同的键产生哈希冲突
3.loadFactory=0.75，为什么是0.75，这是一种折中，平衡时间和空间复杂度
4.数组 + (链表/红黑树)