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HashMap的源码解析

HashMap的源码解析

作者: devKen | 来源:发表于2020-11-24 22:15 被阅读0次

    今天我们要解析的HashMap源码是基于jdk1.8。
    在正式具体的看HashMap的源码之前,我们先简单的看下,Map(映射)在java 集合框架的位置。

    Java 集合框架
    由上图,我们其实可以看到,Map其实一种比较特殊的集合,它单独继承AbstractMap,与之对应的是AbstractCollection。可以说,这里就代表了java集合框架的两大类型。Collection和Map。抽象类里一般是放置的公共方法。继承Collection接口的集合,如ArrayList,它的新增方法是

    public boolean add(E e) {
    add(size(), e);
    return true;
    }

    即新增一个元素。而继承了Map接口的集合或者说映射,如HashMap,它新增元素的方法就是

    public V put(K key, V value) {
    throw new UnsupportedOperationException();
    }

    由此就可以明显的区分两大类集合了。
    另外,这里的类图其实忽略一个HashTable类。它是继承的Dictionary。且是同步的。和Vector,Stack等类一样,因为都有新的可代替类,所以现在都不提倡使用了。
    需要提醒的是,之所以单独搞出这么一个Map类型集合,首先是看重的它的常数时间存取,而这一性能相当依赖HashCode的结果有效性。即通过Hash算法计算出的Hash值的有效性。在jdk中,如果你是使用HashCode,必须了解它对应的equals方法。并且满足HashCode和equals的一些基本约定。

    • equals相等,hashcode一定要相等。
    • 重写了hashcode也要重写equals。
    • hashcode需要保持一致性,状态改变返回的哈希值仍要一致。
    • equals的对称,反射,传递等特性。

    最后再补充一个类LinkedHashMap。从上图类图可以看出,它是HashMap的子类。之所以要提供这个类,是为满足遍历顺序符合插入顺序的。要知道HashMap是无序的。而LinkedHashMap通过维护一个双向链表支持创建反映访问顺序的实例,所谓的put,get,compute等操作都算是“访问”。
    下面我们看下HashMap的源码。
    根据HashMap的构造方法

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            if (initialCapacity < 0)
                throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                                   initialCapacity);
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
            if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
                throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                                   loadFactor);
            this.loadFactor = loadFactor;
            this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
        }
    

    我们可以知道,HashMap最重要的两个属性 initialCapacity和loadFactor。即初始容量和负载因子。一般负载因子默认是0.75。初始容量如果在你已经知道将来这个HashMap里要存多少键值对的情况下,可以通过下面的公式自行设置。

    负载因子*容量 > 元素数量

    此时,我们就需要提下HashMap的数据结构设计。它可以被看做数组加链表的复合结构,通过key的Hash值在HashMap内置的Hash方法做的位运算结果,决定这个键值对在数组中的寻址。数组被分成了一个个bucket。当Hash值相同,则会在一个桶下以链表的形式存储。就像下图一样。


    其实,从这个数据结构看,不难看出其性能的瓶颈。一个瓶颈就是桶数。桶数太多,会占用额外资源,桶数太少,不免要不断的重建数组。另一个瓶颈,则是链表。链表是不善随机查询的。一个极端的情况,如果有攻击不断撞击一个桶,就会形成一个单链表,这样会给虚拟机造成很大的压力。所以,jdk8后,就做了个限制,链表超过一定长度,就会进行树化。这个长度,在jdk源码里默认是

    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    它是在什么时候判断的呢,请看下面的putVal方法。

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    

    由上面源码,我们可以看出,如果hashtable是空的,它会用resize方法进行初始化。resize方法也是HashMap里极其重要的一个方法。因为,它还承担着重建数组的重担。这个时候大家应该会有个疑问,我平时往HashMap里新增元素,是用的put方法呀。这里怎么是putvalue。其实,不难想到,putVal其实就是put的具体实现。只是,在putVal之前,需要使用HashMap自己的hash方法帮助你的key生成个Hash值。而不是直接使用key自己的hashcode方法。源码如下。

    public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
    
     static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    

    然后我们再回过头看下putVal方法。
    如果table不为空,它就会计算下当前键值对应该放到哪个桶里,如果没有,就新建一个桶。

    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    

    如果已经存在桶,那么就需要往链表或者红黑树里新增键值对元素了。即

    Node<K,V> e

    首先它会判断,如果已存在同样的key,它会把原有的value覆盖掉。

    if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
    

    然后是新元素,就会看下它是否是TreeNode类型。TreeNode是HashMap里的一个内部类。代表的就是红黑树节点。

     static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
            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;
    

    如果也不是,才会正式开始往链表里新增键值元素。

    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
    

    这个时候终于开始做之前的长度判断,来决定是否进行树化。

    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
    

    进行树化的方法就是treefyBin。

    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
            int n, index; Node<K,V> e;
            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);
            }
        }
    

    总的来说,HashMap本质上就是存储键值对的容器。至于它是以什么形式的存储的,其实,我们大多数情况下是不用关心的。集合就是这样的一个东西。它提供了一个方便的方式供我们去存储我们的对象。这也是为什么在日常开发中集合的使用频率这么高的原因。

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