HashMap是如何添加元素的
前提知识
集合类存放于 Java.util
包中,主要有 3 种:Set
(集)、List
(列表包含 Queue
)和 Map
(映射)。
-
Collection
:Collection 是集合List
、Set
、Queue
的最基本的接口。 -
Iterator
:迭代器,可以通过迭代器遍历集合中的数据 -
Map
:是映射表的基础接口
List
Java中的List 是非常常用的数据类型。List 是有序的 Collection。Java List 一共三个实现类:分别是 ArrayList、Vector 和 LinkedList。
ArrayList(数组)
ArrayList 是最常用的 List 实现类,内部是通过数组实现的,它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔,当数组大小不满足时需要增加存储能力,就要将已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从 ArrayList 的中间位置插入或者删除元素时,需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此,它适合随机查找和遍历,不适合插入和删除。线程不安全。
Vector
数组实现,线程安全。Vector 与 ArrayList 一样,也是通过数组实现的,不同的是它支持线程的同步,即某一时刻只有一个线程能够写 Vector,避免多线程同时写而引起的不一致性,但实现同步需要很高的花费,因此,访问它比访问 ArrayList 慢。
LinkList(链表)
LinkedList 是用链表结构存储数据的,很适合数据的动态插入和删除,随机访问和遍历速度比较慢。另外,他还提供了 List 接口中没有定义的方法,专门用于操作表头和表尾元素,可以当作堆、栈、队列和双向队列使用。
Set
Set 注重独一无二的性质,该体系集合用于存储无序(存入和取出的顺序不一定相同)元素,值不能重复。对象的相等性本质是对象 hashCode值(java 是依据对象的内存地址计算出的此序号)判断的,如果想要让两个不同的对象视为相等的,就必须覆盖Object 的 hashCode 方法和 equals 方法。
HashSet(Hash 表)
哈希表边存放的是哈希值。HashSet 存储元素的顺序并不是按照存入时的顺序(和 List 显然不同) 而是按照哈希值来存的所以取数据也是按照哈希值取得。元素的哈希值是通过元素的hashcode 方法来获取的, HashSet 首先判断两个元素的哈希值,如果哈希值一样,接着会比较equals 方法 如果 equls 结果为 true ,HashSet 就视为同一个元素。如果 equals 为 false 就不是同一个元素。
哈希值相同,equals 为 false 的元素是怎么存储呢,就是在同样的哈希值下顺延(可以认为哈希值相同的元素放在一个哈希桶中)。也就是哈希一样的存一列。如图 1 表示 hashCode 值不相同的情况;图 2 表示 hashCode 值相同,但 equals 不相同的情况。
HashSet 通过 hashCode 值来确定元素在内存中的位置。一个 hashCode 位置上可以存放多个元素。
TreeSet(二叉树)
TreeSet()是使用二叉树的原理对新 add()的对象按照指定的顺序排序(升序、降序),每增加一个对象都会进行排序,将对象插入的二叉树指定的位置。
Integer 和 String 对象都可以进行默认的 TreeSet 排序,而自定义类的对象是不可以的,自己定义的类必须实现 Comparable 接口,并且覆写相应的 compareTo()函数,才可以正常使用。
在覆写 compare()函数时,要返回相应的值才能使 TreeSet 按照一定的规则来排序
比较此对象与指定对象的顺序。如果该对象小于、等于或大于指定对象,则分别返回负整数、零或正整数。
LinkHashSet(HashSet+LinkedHashMap)
对于 LinkedHashSet 而言,它继承与 HashSet、又基于 LinkedHashMap 来实现的。LinkedHashSet 底层使用 LinkedHashMap 来保存所有元素,它继承与 HashSet,其所有的方法操作上又与 HashSet 相同,因此 LinkedHashSet 的实现上非常简单,只提供了四个构造方法,并通过传递一个标识参数,调用父类的构造器,底层构造一个 LinkedHashMap 来实现,在相关操作上与父类 HashSet 的操作相同,直接调用父类 HashSet 的方法即可。
Map
HashMap(数组+链表+红黑树)
HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null,允许多条记录的值为 null。HashMap 非线程安全,即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap,可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全,可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使HashMap 具有线程安全的能力,或者使用 ConcurrentHashMap。我们用下面这张图来介绍HashMap 的结构。
Java7实现
大方向上,HashMap 里面是一个数组,然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中,每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例,Entry 包含四个属性:key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
-
capacity:当前数组容量,始终保持 2^n,可以扩容,扩容后数组大小为当前的 2 倍。初始容量为16。
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loadFactor:负载因子,默认为 0.75。
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threshold:扩容的阈值,等于 capacity * loadFactor
Java8实现
Java8 对 HashMap 进行了一些修改,最大的不同就是利用了红黑树,所以其由 数组+链表+红黑树 组成。根据 Java7 HashMap 的介绍,我们知道,查找的时候,根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标,但是之后的话,需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的,时间复杂度取决于链表的长度,为 O(n)。为了降低这部分的开销,在 Java8 中,当链表中的元素超过了 8 个以后,会将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
ConcurrentHashMap
Segment段(分段锁)
ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的,但是因为它支持并发操作,所以要复杂一些。整个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成,Segment 代表”部分“或”一段“的意思,所以很多地方都会将其描述为分段锁。注意,行文中,我很多地方用了“槽”来代表一个segment。
线程安全(Segment继承ReentrantLock加锁)
简单理解就是,ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组,Segment 通过继承ReentrantLock 来进行加锁,所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment,这样只要保证每个 Segment 是线程安全的,也就实现了全局的线程安全。
Java7 实现
并行度(默认16)
concurrencyLevel:并行级别、并发数、Segment 数,怎么翻译不重要,理解它。默认是 16,也就是说 ConcurrentHashMap 有 16 个 Segments,所以理论上,这个时候,最多可以同时支持 16 个线程并发写,只要它们的操作分别分布在不同的 Segment 上。这个值可以在初始化的时候设置为其他值,但是一旦初始化以后,它是不可以扩容的。再具体到每个 Segment 内部,其实每个 Segment 很像之前介绍的 HashMap,不过它要保证线程安全,所以处理起来要麻烦些。
Java8 实现 (引入了红黑树)
Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动,Java8 也引入了红黑树。
HashTable(线程安全)
Hashtable 是遗留类,很多映射的常用功能与 HashMap 类似,不同的是它承自 Dictionary 类,并且是线程安全的,任一时间只有一个线程能写 Hashtable,并发性不如 ConcurrentHashMap,因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。Hashtable 不建议在新代码中使用,不需要线程安全的场合可以用 HashMap 替换,需要线程安全的场合可以用 ConcurrentHashMap 替换。
TreeMap(可排序)
TreeMap 实现 SortedMap 接口,能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序,也可以指定排序的比较器,当用 Iterator 遍历 TreeMap 时,得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射,建议使用 TreeMap。在使用 TreeMap 时,key 必须实现 Comparable 接口或者在构造 TreeMap 传入自定义的Comparator,否则会在运行时抛出 java.lang.ClassCastException 类型的异常。
参考:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/index.html
LinkHashMap(记录插入顺序)
LinkedHashMap 是 HashMap 的一个子类,保存了记录的插入顺序,在用 Iterator 遍历LinkedHashMap 时,先得到的记录肯定是先插入的,也可以在构造时带参数,按照访问次序排序。
参考 1:http://www.importnew.com/28263.html
参考 2:http://www.importnew.com/20386.html#comment-648123
回到正题
HashMap在jdk7和8,底层的实现是不一样,一个是数组+链表,一个是数组+链表+红黑树。HashMap的初始容量是16。存储的元素在jdk1.7
当中是Entry
作为存储的节点,在jdk1.8
当中用Node
作为存储的节点,Node
实现了Map.Entry
接口。在map
中其实是将key
和value
节点组合起来成为一个Node
节点作为存储。
// jdk1.8 Node节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
// 下面省略代码
}
在HashMap
中链表部分在jdk1.7
中新的节点总是在链表的头部,旧的节点在新节点的next
域当中(也就是头插法),而在jdk1.8
中是新的节点总是在链表的尾部(尾插法),他们的指向都是由旧节点指向新的节点,由此我们可以记成七上八下
。
-
首先检查大小,看是否需要扩容(默认元素超过最大值的0.75时扩容),如果需要扩容就进行扩容
-
然后计算出key的hashcode,根据hashcode定位数值所在的bucket Index
-
如果该位置上没有元素,就直接插入,结束
-
如果该位置上有元素就使用equal比较是否相同
-
如果key相同就把新的value替换旧的value,结束
-
如果key不同,就继续遍历,找到根节点,如果没找到key的话,就构造一个新的节点,然后把节点插入到链表尾部,表示put成功(jdk 1.8 之后链表长度超过8,数组长度超过64,如果这两个条件满足就会转换成红黑树,然后插入元素)
HashMap
存储元素过程源码解析(jdk1.8)
// 存储元素的数组,加上transient关键字代表不可以被序列化
transient Node<K,V>[] table;
// 这个方法是HashMap对外公开的添加元素方法
public V put(K key, V value) {
// 实际调用里面的一个默认修饰符的方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 在jdk1.7当中,创建一个HashMap实例是直接分配一个长度为16的数组,
// 在jdk1.8当中,创建HashMap时是分配了一个长度为0的数组,然后调用put方法时,如果数组长
// 度为0时,则调用数组扩容方法,扩容数组到长度为16。当长度不为0时,扩容操作是扩大到原来
// 长度的两倍
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 调用扩容方法,并利用n变量,记录数组的长度
n = (tab = resize()).length;
// 通过计算哈希散列,得出该key应该放在数组的哪一个位置上,用变量p存储该位置上的元素
// 判断该位置上是否已经存在元素,如果不存在元素则直接将该元素放入数组中,存放
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 如果数组的该位置已经存在了元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比较需要加入的元素,于原来的元素hash值进行比较,如果hash值和equals都为true那么
// 判定两个元素为相同元素,用变量e来记录原来的元素,方便下面进行替换
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果上述条件不满足,但是是一个TreeNode类型,则当作树节点插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 当hash值不同,或者equals为false,也不是TreeNode时将新元素插入数组对应位置的
// 链表中,遍历对应数组位置的链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 用变量e存储链表的下一个节点
if ((e = p.next) == null) {
// 如果该链表只有一个元素,则直接将旧节点的next域指向新的节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 当单条链表上元素数量大于最大数量时则按照红黑树存储8,在进行红黑树时
// 又会进行判断数组容量是否到达红黑树最小容量64,两个条件同时满足,则该
// 条链表改造成红黑树存储
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 比较链表的下一个节点的hash值和equals
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果e不等于null则证明,在链表中存在相同的元素,则进行替换
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;
}
// 将链表改造成红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 判断是否满足条件,数组大小达到64,没有达到则做扩容操作,达到则改成红黑树
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);
}
}
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