Java1.7全网最深入HashMap源码解析
目录
- 存储结构
- 属性成员
- 构造函数:
- hash方法
- Map中添加数据
- put方法
- 流程图
- 源码
- inflateTable方法
- putForNullKey方法
- addEntry方法
- createEntry方法
- 扩容方法
- resize方法
- transfer方法
- 从HashMap中获取数据
- get方法
- 从HashMap中删除数据
- remove方法
- 对HashMap的其他操作
- 1.7和1.8版本区别
- 数据结构
- hash值计算方式
- 扩容机制
存储结构
内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。Entry 存储着键值对。它包含了四个字段,从 next 字段我们可以看出 Entry 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶,一个桶存放一个链表。HashMap 使用拉链法来解决冲突,同一个链表中存放哈希值和散列桶容量取模运算结果相同的 Entry。
啊啊
transient Entry[] table; //位桶数组 /** * Entry类实现了Map.Entry接口 * 即 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法 **/ static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; // 键 V value; // 值 Entry<K,V> next; // next指针 int hash; //hashCode()方法计算出的hash值 /** * 构造方法,创建一个Entry * 参数:哈希值h,键值k,值v、下一个节点n */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } // 返回 与 此项 对应的键 public final K getKey() { return key; } // 返回 与 此项 对应的值 public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } /** * equals() * 作用:判断2个Entry是否相等,必须key和value都相等,才返回true */ public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } /** * hashCode() */ public final int hashCode() { return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } /** * 当向HashMap中添加元素时,即调用put(k,v)时, * 对已经在HashMap中k位置进行v的覆盖时,会调用此方法 * 此处没做任何处理 */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } /** * 当从HashMap中删除了一个Entry时,会调用该函数 * 此处没做任何处理 */ void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } }
属性成员
// 1. 容量(capacity): HashMap中数组的长度 // a. 容量范围:必须是2的幂 & <最大容量(2的30次方) // b. 初始容量 = 哈希表创建时的容量 // 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量 = 2的30次方(若传入的容量过大,将被最大值替换) static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2. 加载因子(Load factor):HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度 // a. 加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低(因为链表变长了) // b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减小、查找效率高(链表不长) // 实际加载因子 final float loadFactor; // 默认加载因子 = 0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 3. 扩容阈值(threshold):当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时,就会扩容哈希表(即扩充HashMap的容量) // a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数 // b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子 int threshold; //默认的threshold值 static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE; // 4. 其他 // 存储数据的Entry类型 数组,长度 = 2的幂 // HashMap的实现方式 = 拉链法,Entry数组上的每个元素本质上是一个单向链表 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; //HashMap内部的存储结构是一个数组,此处数组为空,即没有初始化之前的状态 static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; // HashMap的大小,即 HashMap中存储的键值对的数量 transient int size;
构造函数:
- 构造函数仅用于接收初始容量大小(
capacity
)、负载因子(Load factor
),但仍无真正初始化哈希表(存储数组table
) - 此处先给出结论:真正初始化存储数组
table
是在第1次调用put()
添加键值对时
/** * 构造函数1:默认构造函数(无参) 实际上是调用构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 */ public HashMap() { // 传入默认的容量(16)和负载因子(0.75) this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数2:指定“容量大小”的构造函数 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 传入指定的容量,和默认的负载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量都由自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY,哪怕传入的 > 最大容量 //如果大于最大容量,还是赋值为1 << 30 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 = 初始容量 // 注:此处不是真正的阈值,是为了扩展table,该阈值后面会重新计算 threshold = initialCapacity; init(); // 一个空方法用于未来的子对象扩展 } /** * 构造函数4:包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 该方法用于初始化 数组 & 阈值,下面会详细说明 inflateTable(threshold); // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putAllForCreate(m); } }
hash方法
hash(Object k):计算key的hash值
该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同,但原理(扰动函数)一样使得根据key生成的哈希码(hash值)分布更加均匀、更具备随机性,避免出现hash值冲突(即指不同key但生成同1个hash值)
- JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算
- JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算
/** * 确定位桶数组下标主要分为2步:计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置 */ // a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1 int hash = hash(key); // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2 int i = indexFor(hash, table.length); // JDK 1.7实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算(9次扰动) static final int hash(int h) { h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } // JDK 1.8实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算(2次扰动) // 1. 取hashCode值: h = key.hashCode() // 2. 高位参与低位的运算:h ^ (h >>> 16) static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // a. 当key = null时,hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null // 注:对比HashTable,HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null // b. 当key ≠ null时,则通过先计算出 key的 hashCode()(记为h),然后 对哈希码进行 扰动处理: 按位 异或(^) 哈希码自身右移16位后的二进制 } /** * 函数源码分析2:indexFor(hash, table.length) * JDK 1.8中实际上无该函数,但原理相同,即具备类似作用的函数 */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) (数组长度-1),最终得到存储在数组table的位置(即数组下标、索引) }
Map中添加数据
put方法
put(int hash, K key, V value, int bucketIndex):向HashMap添加数据(成对存放 key - value)
流程图
源码
/** * 函数使用原型 */ map.put("name", "huangkaiyu"); map.put("age", 21); public V put(K key, V value) // 1.如果哈希表未初始化(即 table为空) if (table == EMPTY_TABLE) { // 则使用构造函数传入的阈值(即初始容量) 初始化数组table inflateTable(threshold); } // 2. 判断key是否为空值null // 若key == null,则将该键值对放在table [0](本质:key = Null时,hash值 = 0,故存放到table[0]中) if (key == null) return putForNullKey(value); //若 key ≠ null,则计算存放数组 table 中的位置(下标、索引) //计算hash值 int hash = hash(key); //传入hash值和table长度算出index int i = indexFor(hash, table.length); // 3. 遍历table[indexFor]对应的链表判断该key对应的值是否已存在 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //若该key已存在(即 key-value已存在 ),则用替换原来的值 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //并返回旧的value } } //改动计数器+1 modCount++; // 若该key不存在,则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
inflateTable方法
inflateTable(int toSize):初始化数组(table
)、扩容阈值(threshold
)
注意:
真正初始化哈希表(初始化存储数组table
)是在第1次添加键值对时,即第1次调用put()
时
/** * put中调用 */ if (table == EMPTY_TABLE) { //此处传入的是构造函数时设置的阈值(即初始容量),不是真正的扩容阈值 inflateTable(threshold); } private void inflateTable(int toSize) { // 1. 将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的次幂(传入18转化得32) int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); // 2. 重新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子(之前存的是容量) threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); // 3.传入容量初始化位桶数组table(作为数组长度) table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); } /** * roundUpToPowerOf2(toSize) * 作用:将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的幂 * 特别注意:容量大小必须为2的幂 */ private static int roundUpToPowerOf2(int number) { //若超过了最大值,则设置为最大值;否则,设置为大于传入容量大小的最小的2的次幂 return number >= MAXIMUM_CAPACITY ? MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
putForNullKey方法
putForNullKey(V value):当 key ==null时,将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置,即table [0]
/** * put()方法调用时 传入的key为空 */ if (key == null) return putForNullKey(value); /** * 遍历以table[0]为首的链表,寻找是否存在key==null 对应的键值对 有就替换并返回旧值,没有就调用addEntry()将(null,value)添加到链表中 */ private V putForNullKey(V value) { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { //如果链表结点key为空 if (e.key == null) { //保存旧值 V oldValue = e.value; //链表赋新值 e.value = value; e.recordAccess(this); //返回旧值 return oldValue; } } //改动次数+1 modCount++; // 若没有key==null的键,那么调用addEntry()将其加入链表 addEntry(0, null, value, 0); // a. addEntry()的第1个参数hash值传入0(当key = null时,也有hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null) // c. 对比HashTable,由于HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null // d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中即可,关于addEntry()的源码分析将等到下面再详细说明, return null; }
addEntry方法
addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex):添加键值对(Entry )到 HashMap中
/** * put中key不存在调用,将Entry对象存入链表 */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 1. 插入前先判断是否需要扩容 // 如果元素个数>=扩容阈值 并且 对应数组下标不为空 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //扩容2倍 resize(2 * table.length); // 重新计算Key对应的hash值 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } //如果不需要扩容,则创建1个新的Entry并放入到数组中 createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }
createEntry方法
createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
/** * 分析2:createEntry(hash, key, value, bucketIndex); * 作用: 若容量足够,则创建1个新的数组元素(Entry) 并放入到数组中 */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 1. 把table中该位置原来的Entry保存 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 2. 在table中该位置新建一个Entry:将原头结点位置(数组上)的键值对 放入到(链表)后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中(数组上)-> 从而形成链表 // 即 在插入元素时,是在链表头插入的,table中的每个位置永远只保存最新插入的Entry,旧的Entry则放入到链表中(即 解决Hash冲突) table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 3. 哈希表的键值对数量计数增加 size++; }
扩容方法
resize方法
resize(int newCapacity):扩容为原来两倍
在扩容resize()
过程中,在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时,转移操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入,即在转移数据、扩容后,容易出现链表逆序的情况
设重新计算存储位置后不变,即扩容前 = 1->2->3,扩容后 = 3->2->1
此时若(多线程)并发执行 put()操作,一旦出现扩容情况,则 容易出现 环形链表,从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环(Infinite Loop),即 死锁的状态 = 线程不安全
/** * resize(2 * table.length) * 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍) */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组(old table) Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量(数组长度) int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将扩容阈值设置成整型的最大值,退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. 将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); }
transfer方法
transfer(Entry[] newTable):
/** * transfer(newTable); * 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 * 过程:按旧链表的正序遍历链表采用头插法插入新链表 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src指向原table Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历旧table,将键值对转移到新table上 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 创建辅助entry指向旧数组中的元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象) src[j] = null; //开始遍历 do { //创建辅助指针next(因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开 ) Entry<K,V> next = e.next; // 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //头插法插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // e跳到下一个entry e = next; } while (e != null); // 循环直到遍历完数组上的所有数据元素 } } }
从HashMap中获取数据
get方法
public V get(Object key):根据键key,向HashMap获取对应的值
public V get(Object key) { // 1. 当key == null时,则到table[0]为头结点的链表去检索 if (key == null) return getForNullKey(); // 2. 当key ≠ null时,去获得对应值 Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } /** * getForNullKey() * 作用:当key == null时,在table[0]中去寻找对应 key为null的键值对 */ private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } // 遍历以table[0]为头结点的链表,寻找 key==null 对应的值 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { // 从table[0]中取key==null的value值 if (e.key == null) return e.value; } return null; } /** * getEntry(key) * 作用:当key ≠ null时,去获得对应值 */ final Entry<K,V> getEntry(Object key) { //如果元素个数为空返回null if (size == 0) { return null; } // 1. 计算key对应的hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 根据hash值计算出对应的数组下标 // 3. 遍历对应index的数组元素为头结点的链表,检索键值对 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; // 若 hash值 & key 相等,则证明该Entry = 我们要的键值对 // 通过==或者equals()判断key是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
从HashMap中删除数据
remove方法
remove(Object key):删除该键值对
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } // 1. 计算hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 计算存储的数组下标位置 int i = indexFor(hash, table.length); //prev记录要删除entry的前一个entry Entry<K,V> prev = table[i]; //e记录要删除的entry Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { //辅助指针,指向下一个entry Entry<K,V> next = e.next; Object k; //如果key相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; //改动次数+1 size--; //元素个数-1 // 若删除的是链表的头结点 if (prev == e) // 则将头结点的next引用存入table[i]中 table[i] = next; //否则 将当前结点的前1个结点中的next指向当前结点的下一个结点(直接越过当前Entry) else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } //prev指向当前结点 prev = e; //e指向下一个结点 e = next; } //遍历结束e为null,表示没找到返回null return e; }
对HashMap的其他操作
HashMap
除了核心的put()
、get()
函数,还有以下主要使用的函数方法
void clear(); | 清除哈希表中的所有键值对 |
---|---|
int size(); | 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 |
boolean isEmpty(); | 判断HashMap是否为空;size == 0时 表示为 空 |
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); | 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 |
boolean containsKey(Object key); | 判断是否存在该键的键值对;是 则返回true |
boolean containsValue(Object value); | 判断是否存在该值的键值对;是 则返回true |
源码
/** * 函数:isEmpty() * 作用:判断HashMap是否为空,即无键值对;size == 0时 表示为 空 */ public boolean isEmpty() { return size == 0; } /** * 函数:size() * 作用:返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 */ public int size() { return size; } /** * 函数:clear() * 作用:清空哈希表,即删除所有键值对 * 原理:将数组table中存储的Entry全部置为null、size置为0 */ public void clear() { //改动次数+1 modCount++; //全部元素设空 Arrays.fill(table, null); //元素个数清0 size = 0; } /** * 函数:putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) * 作用:将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 * 原理:类似Put函数 */ public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 1. 统计需复制多少个键值对 int numKeysToBeAdded = m.size(); if (numKeysToBeAdded == 0) return; // 2. 若table还没初始化,先用刚刚统计的复制数去初始化table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold)); } // 3. 若需复制的数目 > 阈值,则需先扩容 if (numKeysToBeAdded > threshold) { int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1); if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int newCapacity = table.length; while (newCapacity < targetCapacity) newCapacity <<= 1; if (newCapacity > table.length) resize(newCapacity); } // 4. 开始复制(实际上不断调用Put函数插入) for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) put(e.getKey(), e.getValue()); } /** * 函数:containsKey(Object key) * 作用:判断是否存在该键的键值对;是 则返回true * 原理:调用get(),判断是否为Null */ public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } /** * 函数:containsValue(Object value) * 作用:判断是否存在该值的键值对;是 则返回true */ public boolean containsValue(Object value) { // 若value为空,则调用containsNullValue() if (value == null) return containsNullValue(); // 若value不为空,则遍历链表中的每个Entry,通过equals()比较values 判断是否存在 Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true;//返回true return false; } // 判断是否有空值 private boolean containsNullValue() { Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (e.value == null) return true; return false; }
1.7和1.8版本区别
JDK 1.8
的优化目的主要是:减少 Hash
冲突 & 提高哈希表的存、取效率
数据结构
版本 | 存储结构 | 数组&链表结点实现类 | 红黑树的实现类 | 初始化方式 |
---|---|---|---|---|
JDK1.7 | 数组+链表 | Entry类 | 无红黑树 | 单独函数:inflateTable() |
JDK1.8 | 数组+链表+红黑树 | Node类 | TreeNode类 | 直接集成在扩容函数:resize()中 |
hash值计算方式
版本 | hash值计算方式 |
---|---|
JDK1.7 | 1.hashcode计算 |
JDK1.8 | 按照扩容后的规律计算(扩容后的位置=原位置 or 原位置 +旧容量) |
扩容机制
版本 | 重hash计算位置 |
---|---|
JDK1.7 | 1.Object.hashCode计算 2. 9次扰动处理 =4次位运算+5次异或运算 |
JDK1.8 | 1.Object.hashCode计算 2. 2次扰动处理 =1次位运算+1次异或运算 |
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