Java容器 - HashMap(1)

作者: e244fad16d0f | 来源:发表于2017-11-08 19:45 被阅读37次

    美团技术团队的 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805 已经写得很全面的,自己做个记录方便以后复习。

    1.基础知识

     private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    

    简单来说,Java的序列化机制是通过在运行时判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的。在进行反序列化时,JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地相应实体(类)的serialVersionUID进行比较,如果相同就认为是一致的,可以进行反序列化,否则就会出现序列化版本不一致的异常。(InvalidCastException)

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    

    从字面可以知道这是HashMap的初始长度是16,之所以取16作为初始长度,而且之后的每次扩容或者是手动初始化都要是2的幂,是为了更好的服务于映射key到index 的hash算法。

    在数据结构的学习中,我们大多数会采用key对hashmap的长度取余来做key到index的映射,但这样太慢了,在Java里面的实现采用了位运算。

    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);  //取模运算
    }
    

    index = HashCode(Key) & (Length - 1)

    下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程:

    1.计算book的hashcode,结果为十进制的3029737,二进制的101110001110101110 1001。
    2.假定HashMap长度是默认的16,计算Length-1的结果为十进制的15,二进制的1111。
    3.把以上两个结果做与运算,101110001110101110 1001 & 1111 = 1001,十进制是9,所以 index=9。
    可以说,Hash算法最终得到的index结果,完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。
    但如果我们假设HashMap的长度是10,重复刚才的运算步骤:


    image

    单独看这个结果,表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode :


    image.png
    让我们再换一个HashCode:
    image.png
    是的,虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1,但是运算的结果都是1001。也就是说,当HashMap长度为10的时候,有些index结果的出现几率会更大,而有些index结果永远不会出现(比如0111)!
    这样,显然不符合Hash算法均匀分布的原则。
    反观长度16或者其他2的幂,Length-1的值是所有二进制位全为1,这种情况下,index的结果等同于HashCode后几位的值。
    只要输入的HashCode本身分布均匀,Hash算法的结果就是均匀的。

    接下来是hash的算法

    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);
    }
    

    在JDK1.8的实现中,优化了高位运算的算法,通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16),主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在数组table的length比较小的时候,也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销。
    下面举例说明下,n为table的长度。


    image

    2.HashMap的put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;
            //如果当前 哈希表内容为空,新建,n是新建后的长度,tab 为哈希表另一个引用
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 
                n = (tab = resize()).length;
            //如果插入的地方没有插入过其他元素,那么新建一个节点插入
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                //如果有插入的节点,而且他们的hashcode和equals都相等就判断他们相等,直接替换
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                //判断p节点是不是一个TreeNode, 因为在JDK1.8中如果超过8个就转行成红黑树,
                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);
                            //如果节点要到达树形阈值,那就把当前的对应的链表转换成红黑树
                            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;
                    }
                }
                //如果又遇到相同节点,和之前一样判断是否替换
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            //超过阈值,就要执行扩容了
            ++modCount;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    

    3.扩容

        final Node<K,V>[] resize() {
            //复制旧的数据,元素个数,和阈值
            Node<K,V>[] oldTab = table; 
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;  
            int oldThr = threshold;
            int newCap, newThr = 0;
            if (oldCap > 0) {
                //如果超过了最大值就不再进行扩容了
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                //新的容量为旧的2倍还没超过最大值,而且旧的容量大于16就执行扩容
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            //旧的容量为0而且旧的阈值大于0,说明有创建hashMap但是没有添加元素,所以容量还是为阈值
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
                // //旧的容量为0而且旧的阈值也为0,说明hashMap都没创建过,就用默认的参数做初始化,但我没懂什么情况下会发生
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            //如果新的阈值为0那么就重新用负载因子和新容量重新计算
            if (newThr == 0) {
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
            //再用新的阈值更新阈值
            threshold = newThr;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            //创建了新的数组,要开始进行遍历复制了
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        //清空旧桶
                        oldTab[j] = null;
                        //如果下一个为空,那么说明就一个元素,直接复制到新的桶
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //判断是不是树状节点,如果是的话,就把新的桶也变成树状节点
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order
                            //如果不是树,也有多个节点,那么就要开始直接复制链表
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                next = e.next;
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }
    

    扩容的开销很大,所以我们在初始化的时候最好就指定好HashMap的长度了。

    4.线程不安全

    当多线程并发访问一个 哈希表时,需要在外部进行同步操作,否则会引发数据不同步问题。
    你可以选择加锁,也可以考虑用 Collections.synchronizedMap 包一层,变成个线程安全的 Map

       Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
    

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