HashMap&LinkedHashMap源码分析

作者: 易码当先 | 来源:发表于2019-03-21 23:49 被阅读1次

    引言

    java集合框架图

           基于Java集合框架图,本文针对Map集合的主要实现类从实现原理、特点、核心功能实现细节角度进行分析总结,目的是深入的了解其性能特点和适应场景,合理的优化使用;学习它们的架构设计思想和算法思想,编写更高效的代码。

    HashMap的结构特点?

           JDK中HashMap是一种将元素以Key-Value形式存储的非线程安全、自动扩容的集合。其特点是利用java对象的hashCode唯一性作为元素的key,基于数组结构,使用哈希函数(除留取余法,hash(key)%n,n为数组长度),将非固定长度的key,映射为数组下标。进而通过下标位置存储key对应的哈希值value。

           可以说没有数组就没有哈希表。HashMap中的HashTable存储的元素是单链表,利用单链表解决哈希冲突,HashMap的HashTable是一个单链表数组结构。

    HashMap

    HashMap的哈希存储及查找原理?

           首先来看下HashMap的key的hash计算方法

    hash

           如图,h>>>16将32位int值保留高16位,使用java对象hashCode异或操作,目的是使key值更随机。

           然后,看下put()方法的具体实现,在此之前先了解下,Node结点实现:HashMap内部使用单链表来存储元素,其中hash/key/value均为链表结点的数据属性。而HashTable就是存储单链表的数组。

    Node

    其中627-628是在进行扩容判断,629判断当前结点不在hash表中,则创建结点放入HashTable中。(其中   (n -1) &hash 等价于 hash%n ,n为HashTable长度,利用二进制按位&操作代替取余操作来提高在HashTable中定位元素的查找效率)。如果当前结点在HashTable中存在,则通过key原值比较,进而判断HashTable中存在的结点和当前结点是否相同,如果不是相同结点,此时发生哈希冲突,则将当前结点也放入链表尾部即可。当链表长度大于规定阀值8时,JDK1.8将单链表转换为红黑树存储元素,从而避免极端情况下散列到HashTable一个桶内,造成单链表过长性能退化。

    putVal

    HashMap的初始化及其扩容机制?为什么每次扩容为旧容量的2倍,而不是1.5倍或其他倍数呢?

           HashMap初始默认容量为16,初始扩容因子为0.75,初始化容量阀值=容量*扩容因子,即16*0.75=12。

           扩容逻辑是:插入元素后,容量是否超过当前容量阀值。每次扩容为原容量的2倍,并重新分配内存,对旧hash表中的数据,重新计算hash值,并迁移到新的hash表中。也就是说当HashMap采用默认初始化后,新增元素超过12时,会进行第一次扩容,扩容后的容量为16*2。之后每次都扩容为原容量的2倍,也就是说HashMap的容量始终是2的N次幂。

           HashMap定位和存储元素在hash表中的位置都是通过hash(key)%n实现的(除留取余法)这种方式如果除数不是2的N次幂,则无法利用位&操作,散列函数性能会大打折扣。这正是HashMap每次扩容为旧容量的2倍的原因。

           由于HashMap扩容条件,会导致浪费其自身%25的存储空间,以牺牲空间的代价来降低哈希冲突的概率,以此达到空间换性能的做法。如果一个容器存储1万个元素,则需要扩容7次。那么如何降低扩容的性能损耗呢?如果事先能够预见数据量大小,可以指定容量的方式初始化固定容量的集合,以此降低不必要的被动扩容性能损耗。

           下面对HashMap存储1万个元素,分别使用默认构造方法和指定容量(Capacity=10390,不扩容)方式构造,进行JMH吞吐量测试。从下图测试结果反馈,第一条指定容量比第二条未指定容量,ops高出不少。可见频繁被动扩容性能消耗不小,指定容量减少扩容可以提升性能。

    HashMapJMH

    小结:

           HashMap基于数组支持按下标随机访问的特性,利用除留取余的哈希算法,将key映射到数组下标,并将key对应的value值存储到下标位置。HashMap采用链表法解决哈希冲突,同时引入红黑树优化链表过长导致的哈希碰撞攻击。通常情况下认为HashMap的查询、插入和删除操作的时间复杂度均为O(1),适合快速精确无序查找的场景。


    LinkedHashMap特点?为什么散列表经常和链表一起使用?

           LinkedHashMap是通过双向链表和散列表这两种数据结构组合实现的。LinkedList中的“Linked”实际上不仅仅指它是通过链表法来解决哈希冲突的,它还指双向链表实现的缓冲LRU策略,使HashMap支持按插入顺序或操作顺序遍历的含义。

            虽然散列表作为一种动态数据结构其插入、删除、查找操作的性能较高,但散列表中的数据都是通过散列函数之后,无序存储的。也就是说它不支持按某种顺序查找元素,为了使其有序遍历。每次遍历都要先排序的话,那效率势必会很低。为了解决这个问题,通常将散列表和链表(或者跳表)一起使用。

    相关文章

      网友评论

        本文标题:HashMap&LinkedHashMap源码分析

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/puydmqtx.html