HashMap

作者: 打杂的_e2c9 | 来源:发表于2020-03-31 10:50 被阅读0次

    本文就HashMap主要介绍一下几点:
    1. HashMap 基础
    2. HashMap 1.7 & 1.8
    3. HashMap 源码解析
    4. HashMap 面试

    HashMap 基础

    • HashMap 是无序的,即插入和读取的顺序不一致,这个和HashMap 的存取方式有关在后面源码分析时可以很容易理解这个问题,如想保证键值对有序可以使用LinkedHashMap
    • HashMap 是非线程安全的,如果需要使用线程安全的Map,可以使用
      HashTable
      Collections.synchronizedMap(new HashMap(...))
      ConcurrentHashMap
      当然最推荐使用的还是ConcurrentHashMap,因为前两个线程线程安全的Map都是简单的使用了Synchronized在put 和 set方法上,一个线程在读写元素,其余线程必须等待,降低了性能,而ConcurrentHashMap采用 分段锁的机制,实现并发的更新操作
    • 允许空key 和空value
    • 在迭代过程中,如果 HashMap 的结构被修改,会快速失败即fail-fast 机制[https://blog.csdn.net/chenssy/article/details/38151189]

    HashMap 1.7 & 1.8

    • JDK1.7用的是头插法,而JDK1.8及之后使用的都是尾插法,避免多线程操作死循环问题
    • 出现hash 冲突时,JDK1.7采用链表存储,1.8 先采用链表存储,当链表长度超过8时转换为红黑树
    • JDK1.8 初始化是在第一次插入数据时才初始化,而1.7是在构造的时候进行的初始化

    HashMap 源码解析<基于1.8>

    源码分析我们主要关注一下几点:

    • 重要参数
    • put 实现
    • get 实现
    • hash 实现
    • resize 实现

    重要参数

        //初始容量
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
        //最大容量
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
       //负载因子默认值: 提高空间利用率和 减少查询成本的折中,主要是泊松分布,0.75的话碰撞最小
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
        //bin(桶)容量大于等于8时,链表转化成红黑树()
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
        //bin(桶)容量小于等于6时,红黑树转化成链表
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
       //容量最小64时才会转会成红黑树
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    
        // 扩容的门槛,如果初始化时,给定数组大小的话,通过tableSizeFor 方法计算,永远接近于 2 的幂次方
        // 如果是通过 resize 方法进行扩容后,大小 = 数组容量 * 0.75
        int threshold;
    
        //存放数据的数组
        transient Node<K,V>[] table;
    

    put 实现

    • put(key,value)
    public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
    

    可以看到主要实现的方法是putVal,接下来我们看具体代码:

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            //如果数组为空,初始化
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            // hashCode的算法先右移16 在并上数组大小-1
            // 如果当前索引位置是空的,直接生成新的节点在当前索引位置上
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            // 如果hash冲突,当前索引上有值
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                // 如果key equals都相等,那么当前节点就是我们要新增的
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                // 如果是红黑树,使用红黑树的方式新增
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                // 是个链表
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        //如果是最后一个,还找不到和新增的元素相等的,直接新增
                        //节点是新增到链表最后的
                        if ((e = p.next) == null) {
                            //p.next是新增的节点,但是e仍然是null
                            //e和p.next都是持有对null的引用,即使p.next后来赋予了值
                            // 只是改变了p.next指向的引用,和e没有关系
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            //新增时,链表的长度大于等于8时,链表转红黑树
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        //链表中有元素和新增的元素相等,结束循环
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        //更改循环的当前元素
                        p = e;
                    }
                }
                //说明新增的元素table中原来就有
                if (e != null) {
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    // 当前节点移动到队尾
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            //如果kv的实际大小大于扩容的门槛,开始扩容
            if (++size > threshold)
                resize();
            // 删除不经常使用的元素
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    

    从以上代码我们对put 方法进行总结:

    1. 检查table 数组是否为空,如果为空则初始化[table 的初始化是在第一次进行赋值的时候进行的]
    2. 计算key 的索引,如果计算出索引没有值则直接新增赋值
    3. 如果hash 冲突则分为3种情况:
      -如果hash冲突的结点的key 与新插入的key相等,则当前节点就是我们要新增的,只要改变其value即可,将当前值赋值给e,代之后统一赋值
    • 如果是红黑树,则采用红黑树的新增方式,同样如果存在当前的key,赋值代之后处理
    • 如果为链表,则循环链表进行插入,第一种情况如果之前链表没有与此key相同的结点,则插入到链表最后,此时如果容量>=8则执行treeifyBin(tab, hash)<此函数稍后进行分析...>转换为红黑树;第二种情况如果循环过程中发现有与此key相同的结点,则赋值给e,代之后赋值value
    1. 查看e 是否有值,如果有则说明我们插入的结点在之前的桶中存在相同key值的结点,则直接改变其value,并返回结点中原来的value
    2. 如果是新添加的结点,则进行++size 操作并检查是否需要扩容

    在插入节点的过程中我们看到有链表转红黑树的操作,我们看下这个函数:

    // 链表转化成红黑树
        final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
            int n, index; Node<K,V> e;
            // 当表的长度小于64 时不会进行转换,而是进行扩容
            if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
                resize();
            else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
                TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                do {
                    TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                    if (tl == null)
                        hd = p;
                    else {
                        p.prev = tl;
                        tl.next = p;
                    }
                    tl = p;
                } while ((e = e.next) != null);
                if ((tab[index] = hd) != null)
                    hd.treeify(tab);
            }
        }
    

    因此我们需要注意一点:当table的的长度<64时并不会转换为红黑树,而是进行扩容!

    get 实现

    get(Object key)

    public V get(Object key) {
            Node<K,V> e;
            return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
        }
    

    getNode(int hash, Object key)

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
            //数组不为空 && hash算出来的索引下标有值,
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
                //hash 和 key 的 hash 相等,直接返回
                if (first.hash == hash &&
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                //hash不等,看看当前节点的 next 是否有值
                if ((e = first.next) != null) {
                    // 使用红黑树的查找
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                    // 采用自旋方式从链表中查找 key,e 为链表的头节点
                    do {
                        // 如果当前节点 hash == key 的 hash,并且 equals 相等,当前节点就是我们要找的节点
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                        // 否则,把当前节点的下一个节点拿出来继续寻找
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            return null;
        }
    

    get 方法比较简单,总结如下:

    1. 如果计算出的索引位置的key与取的key值相同,则直接返回
    2. 如果存在next :
      结点为红黑树,采用红黑树的获取方式获取值
      结点为链表结点,循环对比获取值

    hash 和 索引的实现

    • hash 实现
    //可以看到这个函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或
        static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    

    可以使高16位和低16位都参与运算,减少碰撞的概率,此外当key=null 时,hash 为0 ,从下面计算index 的方法可以看出,key 为空时index = 0,则放到了数组的第一个位置。

    • 获取索引
    // hash 值 & table 长度-1
    (n - 1) & hash
    

    结合设置链表的长度为2的幂,在扩容的时候可以保证index为之前或者oldIndex+oldlength ,即之前的位置加上之前数组的长度的位置

    resize 实现

    首先我们可以通过反射获取到HashMap的容量大小

    HashMap map = new HashMap();
    Class mapC = map.getClass();
    Field filed = mapC.getDeclaredField("table");
    filed.setAccessible(true);
    Object object = filed.get(map);
    Log.i(TAG, "onCreate: "+Array.getLength(object));
    

    接下来我们看下resize 的实现

    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) {
                //老数组大小大于等于最大值,不扩容
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                //老数组大小2倍之后,仍然在最小值和最大值之间,扩容成功
                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
                //初始化
                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];
            //这里也有问题,此时的table其实是个空值,get有可能是空的
            table = newTab;
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        //节点只有一个值,直接计算索引位置赋值
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //红黑树
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        //规避了8版本以下的成环问题
                        else { // preserve order
                            // loHead 表示老值,老值的意思是扩容后,该链表中计算出索引位置不变的元素
                            // hiHead 表示新值,新值的意思是扩容后,计算出索引位置发生变化的元素
                            // 举个例子,数组大小是 8 ,在数组索引位置是 1 的地方挂着两个值,两个值的 hashcode 是9和33。
                            // 当数组发生扩容时,新数组的大小是 16,此时 hashcode 是 33 的值计算出来的数组索引位置仍然是 1,我们称为老值
                            // hashcode 是 9 的值计算出来的数组索引位置是 9,就发生了变化,我们称为新值。
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            // java 7 是在 while 循环里面,单个计算好数组索引位置后,单个的插入数组中,在多线程情况下,会有成环问题
                            // java 8 是等链表整个 while 循环结束后,才给数组赋值,所以多线程情况下,也不会成环
                            do {
                                next = e.next;
                                // (e.hash & oldCap) == 0 表示老值链表
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                // (e.hash & oldCap) == 0 表示新值链表
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);
                            // 老值链表赋值给原来的数组索引位置
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            // 新值链表赋值到新的数组索引位置
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }
    

    接下来我们总结下具体的过程:

    • 初始化或者双倍扩容,如果是空的,按照初始容量进行初始化
    • 扩容采用双倍扩容机制
    • 扩容后将老数组中的值移到新的表中,我们在扩充HashMap的时候,不需要重新计算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,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap,分为三种情况:
      1. 如果原来位置只有一个值,则重新计算index 直接赋值到新数组中
      2. 如果为红黑树,则采用红黑树的split 方法将结点重新赋值到新数组
      3. 如果是链表,采用尾插后赋值法将链表中的值移动到新的数组

    面试题

    1. 什么时候使用HashMap,它有什么特点
    2. HashMap JDK1.8 做了哪些优化
    3. HashMap 中的hash 算法以及为什么这么设计
    4. HashMap 的扩容机制
    5. 默认初始容量和加载因子是多少,为什么?
    6. HashMap 和 HashTable 的区别
      HashMap和Hashtable的区别

    HashMap 线程不安全,Hashtable线程安全
    计算hash 值的方式不同
    扩容方式不同
    HashMap 的Key 可以为空,HashTable 不可以
    HashMap1.8后解决冲突的方式不同

    1. 扩展问题:为什么重写equals 方法时要重写hashcode 方法?
      [这个问题在网上搜到一篇不错的文章]
      https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9570850.html

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