HashMap原理分析及JDK1.8性能优化

最新推荐文章于 2022-08-22 22:17:25 发布

Frank_lyn

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分类专栏： java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/omelon1/article/details/79142438

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HashMap是java中一个重要概念，其源码部分研究起来也非常有意思，这里做下总结。

本文中1-4的原文链接是: http://blog.youkuaiyun.com/vking_wang/article/details/14166593

1、HashMap的数据结构

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。

数组

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

链表

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表

那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：

　　从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

　　HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

　　首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

/**

* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.

transient Entry[] table;

2、HashMap的存取实现

既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：

 
    // 存储时: 
    
    int hash  
    = key.hashCode();  
    // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值 
    
    int index  
    = hash  
    % Entry[].length; 
    
Entry[index]  
    = value; 
    
    // 取值时: 
    
    int hash  
    = key.hashCode(); 
    
    int index  
    = hash  
    % Entry[].length; 
    
    return Entry[index];

1）put

疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？

　　这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方，第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

public V put(K key, V value) {