Jdk1.8 HashMap实现原理详细介绍
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。
*/ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用于定位数组索引的位置 final K key; V value; Node<K,V> next;//链表的下一个Node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 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:
int threshold; // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor; // 负载因子 int modCount; int size;
首先,Node[] table的初始化长度length(默认值是16),Load factor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 = length * Load factor。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Load factor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Load factor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://www.jb51.net/article/100911.htm,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: 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); } //方法二: 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); //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old value(保证key的唯一性)
- 如果bucket满了(超过load factor*current capacity),就要resize。
具体代码实现如下:
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** *生成hash的方法 */ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, 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 Node<K,V> e; K k; //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 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)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 (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; } } // 写入 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++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); return null; }
HashMap的get方法实现
思路如下:
1.bucket里的第一个节点,直接命中;
2.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)。
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 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)))) return first; // 未命中 if ((e = first.next) != null) { // 在树中获取 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在链表中获取 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
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。
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组 int oldCapacity = 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 = new Entry[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)(newCapacity * loadFactor);//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。
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 Entry<K,V> e = 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 { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置 e.next = newTable[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key mod 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mod 2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:
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:
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, 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; return oldTab; } // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; 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; } } } } } return newTab; }
总结
我们现在可以回答开始的几个问题,加深对HashMap的理解:
1.什么时候会使用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。
2.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Load Facotr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Java 8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。
3.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
4.你知道hash的实现吗?为什么要这样实现?
在Java 1.8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。
5.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)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。
6.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。
7.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
8.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)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
9.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(tail traversing)。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
10.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
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