JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等
简介
Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map
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HashMap:它根据键的hashCode值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度。
HashMap最多只允许一条记录的键为null,允许多条记录的值为null。非线程安全。
如果需要满足线程安全,可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力,或者使用ConcurrentHashMap
Hashtable:Hashtable是遗留类,很多映射的常用功能与HashMap类似,不同的是它承自Dictionary类。线程安全。并发性不如ConcurrentHashMap,因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。
LinkedHashMap:LinkedHashMap是HashMap的一个子类,保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的,也可以在构造时带参数,按照访问次序排序。
TreeMap:TreeMap实现SortedMap接口,能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。
在使用TreeMap时,key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator,否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。
内部实现
(1) 存储结构-字段
(2) 功能实现-方法
存储结构-字段
HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的。
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这里需要讲明白两个问题:数据底层具体存储的是什么?这样的存储方式有什么优点呢?
HashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //链表的下一个node
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}
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。
HashMap就是使用哈希表来存储的。Java中HashMap采用了拉链法解决冲突。
例如程序执行下面代码:
map.put(“美团”,“小美”);
系统将调用"美团"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值(该方法适用于每个Java对象),然后再通过Hash算法的后两步运算(高位运算和取模运算,下文有介绍)来定位该键值对的存储位置。
哈希桶数组需要在空间成本和时间成本之间权衡。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小,哈希桶数组(Node[] table)占用空间又少呢?答案就是好的Hash算法和扩容机制。
HashMap的默认构造函数就是对下面几个字段进行初始化
int threshold; // 所能容纳的key-value对极限
final float loadFactor; // 负载因子
int modCount; // 用来记录HashMap内部结构发生变化的次数
int size;
Node[] table的初始化长度length(默认值是16),Load factor为负载因子(默认值是0.75),threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。
threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新resize(扩容),扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。
在HashMap中,哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数),这是一种非常规的设计,常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数2.
HashMap采用这种非常规设计,主要是为了在取模和扩容时做优化,同时为了减少冲突,HashMap定位哈希桶索引位置时,也加入了高位参与运算的过程。
当链表长度太长(默认超过8)时,链表就转换为红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能。
功能实现-方法
HashMap的内部功能实现很多,本文主要讲述:
根据key获取哈希桶数组索引位置
put方法的详细执行
扩容过程
确定哈希桶数组索引位置
先看看源码的实现(方法一+方法二):
方法一:
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二:
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码,jdk1.8没有这个方法,但是实现原理一样的
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}
这里的Hash算法本质上就是三步:取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
只要它的hashCode()返回值相同,那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,模运算的消耗还是比较大的,在HashMap中是这样做的:调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。
而HashMap底层数组的长度总是2的n次方,这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时,h& (length-1)运算等价于对length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。
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分析HashMap的put方法
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JDK1.8HashMap的put方法源码如下:
1 public V put(K key, V value) {
2 // 对key的hashCode()做hash
3 return putVal(hash(key), key, value, false, true);
4 }
5
6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
7 boolean evict) {
8 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
9 // 步骤①:tab为空则创建
10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
11 n = (tab = resize()).length;
12 // 步骤②:计算index,并对null做处理
13 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
14 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
15 else {
16 Node<K,V> e; K k;
17 // 步骤③:节点key存在,直接覆盖value
18 if (p.hash == hash &&
19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
20 e = p;
21 // 步骤④:判断该链为红黑树
22 else if (p instanceof TreeNode)
23 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24 // 步骤⑤:该链为链表
25 else {
26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
27 if ((e = p.next) == null) {
28 p.next = newNode(hash, key,value,null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
30 treeifyBin(tab, hash);
31 break;
32 }
// key已经存在直接覆盖value
33 if (e.hash == hash &&
34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;
36 p = e;
37 }
38 }
39
40 if (e != null) { // existing mapping for key
41 V oldValue = e.value;
42 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43 e.value = value;
44 afterNodeAccess(e);
45 return oldValue;
46 }
47 }
48 ++modCount;
49 // 步骤⑥:超过最大容量 就扩容
50 if (++size > threshold)
51 resize();
52 afterNodeInsertion(evict);
53 return null;
54 }
扩容机制
当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。
鉴于JDK1.8融入了红黑树,较复杂,为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码,好理解一些,本质上区别不大,具体区别后文再说。
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 }
transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
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]; //标记1
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 }
同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置
我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了
(这部分并没有完全懂)
线程安全
HashMap在多线程的情况下可能链结构会受到破坏,导致无限循坏(JDK8 可能已经解决)
小结
(1) 扩容是一个特别耗性能的操作,所以当程序员在使用HashMap的时候,估算map的大小,初始化的时候给一个大致的数值,避免map进行频繁的扩容。
(2) 负载因子是可以修改的,也可以大于1,但是建议不要轻易修改,除非情况非常特殊。
(3) HashMap是线程不安全的,不要在并发的环境中同时操作HashMap,建议使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。
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