|
|
| Jdk1.8中的HashMap实现原理 |
|
|
|
|
Jdk1.8中的HashMap实现原理
HashMap概述
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap的数据结构
在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结构，但是在jdk1.8里
加入了红黑树的实现，当链表的长度大于8时，转换为红黑树的结构。
从上图中可以看出，java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。
/
staticclassNodeimplementsMap.Entry{
finalinthash;//用于定位数组索引的位置
finalKkey;
Vvalue;
Nodenext;//链表的下一个Node
Node(inthash,Kkey,Vvalue,Nodenext){
this.hash=hash;
this.key=key;
this.value=value;
this.next=next;
}
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)。
有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
HashMap类中有一个非常重要的字段，就是Node[]table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。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。
在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：
intthreshold;//所能容纳的key-value对极限
finalfloatloadFactor;//负载因子
intmodCount;
intsize;
首先，Node[]table的初始化长度length(默认值是16)，Loadfactor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=lengthLoadfactor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Loadfactor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。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Loadfactor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。
size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
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，具体证明可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。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。
这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（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，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法
确定哈希桶数组索引位置
代码实现：
//方法一：
staticfinalinthash(Objectkey){//jdk1.8&jdk1.7
inth;
//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：
staticintindexFor(inth,intlength){//jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
returnh&(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。
对于任意给定的对象，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。
这个方法非常巧妙，它通过h&(table.length-1)来得到该对象的保存位，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。
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。
HashMap的put方法实现
put函数大致的思路为：
对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
如果没碰撞直接放到bucket里；
如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
如果节点已经存在就替换oldvalue(保证key的唯一性)
如果bucket满了(超过loadfactorcurrentcapacity)，就要resize。
具体代码实现如下：
publicVput(Kkey,Vvalue){
returnputVal(hash(key),key,value,false,true);
}
/
生成hash的方法
/
staticfinalinthash(Objectkey){
inth;
return(key==null)?0:(h=key.hashCode())^(h>>>16);
}
finalVputVal(inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,booleanevict){
Node[]tab;Nodep;intn,i;
//判断table是否为空，
if((tab=table)==null||(n=tab.length)==0)
n=(tab=resize()).length;//创建一个新的table数组，并且获取该数组的长度
//根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加
if((p=tab[i=(n-1)&hash])==null)
tab[i]=newNode(hash,key,value,null);
else{//如果对应的节点存在
Nodee;Kk;
//判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
if(p.hash==hash&&
((k=p.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))
e=p;
//判断table[i]是否为treeNode，即table[i]是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对
elseif(pinstanceofTreeNode)
e=((TreeNode)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value);
//该链为链表
else{
//遍历table[i]，判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为8)，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
for(intbinCount=0;;++binCount){
if((e=p.next)==null){
p.next=newNode(hash,key,value,null);
if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1)//-1for1st
treeifyBin(tab,hash);
break;
}
if(e.hash==hash&&
((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))
break;
p=e;
}
}
//写入
if(e!=null){//existingmappingforkey
VoldValue=e.value;
if(!onlyIfAbsent||oldValue==null)
e.value=value;
afterNodeAccess(e);
returnoldValue;
}
}
++modCount;
//插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容
if(++size>threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
returnnull;
}
HashMap的get方法实现
思路如下：
bucket里的第一个节点，直接命中；
如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
publicVget(Objectkey){
Nodee;
return(e=getNode(hash(key),key))==null?null:e.value;
}
finalNodegetNode(inthash,Objectkey){
Node[]tab;Nodefirst,e;intn;Kk;
if((tab=table)!=null&&(n=tab.length)>0&&
(first=tab[(n-1)&hash])!=null){
//直接命中
if(first.hash==hash&&//每次都是校验第一个node
((k=first.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))
returnfirst;
//未命中
if((e=first.next)!=null){
//在树中获取
if(firstinstanceofTreeNode)
return((TreeNode)first).getTreeNode(hash,key);
//在链表中获取
do{
if(e.hash==hash&&
((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))
returne;
}while((e=e.next)!=null);
}
}
returnnull;
}
扩容机制
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。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。
我们分析下resize的源码，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。
voidresize(intnewCapacity){//传入新的容量
Entry[]oldTable=table;//引用扩容前的Entry数组
intoldCapacity=oldTable.length;
if(oldCapacity==MAXIMUM_CAPACITY){//扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
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
return;
}
Entry[]newTable=newEntry[newCapacity];//初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable);//！！将数据转移到新的Entry数组里
table=newTable;//HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold=(int)(newCapacityloadFactor);//修改阈值
}
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
voidtransfer(Entry[]newTable){
Entry[]src=table;//src引用了旧的Entry数组
intnewCapacity=newTable.length;
for(intj=0;j
Entrye=src[j];//取得旧Entry数组的每个元素
if(e!=null){
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）
do{
Entrynext=e.next;
inti=indexFor(e.hash,newCapacity);//！！重新计算每个元素在数组中的位置
e.next=newwww.baiyuewang.netTable[i];//标记[1]
newTable[i]=e;//将元素放在数组上
e=next;//访问下一个Entry链上的元素
}while(e!=null);
}
}
}
newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。
下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用keymod一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2，所以key=3、7、5，put顺序依次为5、7、3。在mod2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子loadFactor=1，即当键值对的实际大小size大于table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。
下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，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，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
jdk1.8hashMap扩容例图
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:
finalNode[]resize(){
Node[]oldTab=table;
intoldCap=(oldTab==null)?0:oldTab.length;
intoldThr=threshold;
intnewCap,newThr=0;
if(oldCap>0){
//超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if(oldCap>=MAXIMUM_CAPACITY){
threshold=Integer.MAX_VALUE;
returnoldTab;
}
//没超过最大值，就扩充为原来的2倍
elseif((newCap=oldCap<<1)
oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr=oldThr<<1;//doublethreshold
}
elseif(oldThr>0)//initialcapacitywasplacedinthreshold
newCap=oldThr;
else{//zeroinitialthresholdsignifiesusingdefaults
newCap=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr=(int)(DEFAULT_LOAD_FACTORDEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//计算新的resize上限
if(newThr==0){
floatft=(float)newCaploadFactor;
newThr=(newCap
(int)ft:Integer.MAX_VALUE);
}
threshold=newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[]newTab=(Node[])newNode[newCap];
table=newTab;
if(oldTab!=null){
//把每个bucket都移动到新的buckets中
for(intj=0;j
Nodee;
if((e=oldTab[j])!=null){
oldTab[j]=null;
if(e.next==null)
newTab[e.hash&(newCap-1)]=e;
elseif(einstanceofTreeNode)
((TreeNode)e).split(this,newTab,j,oldCap);
else{//preserveorder
NodeloHead=null,loTail=null;
NodehiHead=null,hiTail=null;
Nodenext;
do{
next=e.next;
//原索引
if((e.hash&oldCap)==0){
if(loTail==null)
loHead=e;
else
loTail.next=e;
loTail=e;
}
//原索引+oldCap
else{
if(hiTail==null)
hiHead=e;
else
hiTail.next=e;
hiTail=e;
}
}while((e=next)!=null);
//原索引放到bucket里
if(loTail!=null){
loTail.next=null;
newTab[j]=loHead;
}
//原索引+oldCap放到bucket里
if(hiTail!=null){
hiTail.next=null;
newTab[j+oldCap]=hiHead;
}
}
}
}
}
returnnewTab;
}
总结
我们现在可以回答开始的几个问题，加深对HashMap的理解：
什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash,key,value,next)对象。
你知道HashMap的工作原理吗？
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过LoadFacotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标(n-1&hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java1.8的实现中，是通过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bucket的n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。
如果HashMap的大小超过了负载因子(loadfactor)定义的容量，怎么办？
如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。
关于Java集合的小抄中是这样描述的：
以Entry[]数组实现的哈希桶数组，用Key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。
插入元素时，如果两条Key落在同一个桶(比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶)，Entry用一个next属性实现多个Entry以单向链表存放，后入桶的Entry将next指向桶当前的Entry。
查找哈希值为17的key时，先定位到第一个哈希桶，然后以链表遍历桶里所有元素，逐个比较其key值。
当Entry数量达到桶数量的75%时(很多文章说使用的桶数量达到了75%，但看代码不是)，会成倍扩容桶数组，并重新分配所有原来的Entry，所以这里也最好有个预估值。
取模用位运算(hash&(arrayLength-1))会比较快，所以数组的大小永远是2的N次方，你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。
iterator()时顺着哈希桶数组来遍历，看起来是个乱序。
当两个对象的hashcode相同会发生什么？
因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。
如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？
找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。因此，设计HashMap的key类型时，如果使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择
如果HashMap的大小超过了负载因子(loadfactor)定义的容量，怎么办？
默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置
你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tailtraversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。因此在并发环境下，我们使用CurrentHashMap来替代HashMap
为什么String,Interger这样的wrapper类适合作为键？
因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
