JDK1.8集合之HashMap
简介
它根据键的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。
内部实现
HashMap使用了数组来存储值，当发生冲突的时候，使用链表+红黑树(红黑树是JDK1.8新特性)来处理冲突。
类的属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素(键值对)的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(table[].length容量*loadFactor填充因子)超过临界值时，会进行扩容，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}
Node数组
HashMap中的桶数组就是使用Node类来实现的，Node类实现了Map.Entry接口，本质上就是一个键值对。
transient Node<K,V>[] table;
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;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
重要方法
put()和putVal()方法
put()调用了putVal()，因此重要操作都在putVal()当中。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
putVal()作用是将新的键值对插入到table中。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.Node<K,V> p; int n, i;
// 如果为空就要进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n-1)&hash 是确定放在哪个bucket中
// 如果元素的计算hash后的位置在table中的bucket暂时没有元素,
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
HashMap.Node<K,V> e; K k;
// 如果table[hash]的key就是传入的key,那么可以直接覆盖,不用到树或者链表中找
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
// 如果结点采用红黑树处理冲突
e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果结点采用链表处理冲突,则在链表末尾插入新的键值对
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 链表末尾插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于转化为红黑树的阈值就要变为树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到就退出
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 迭代遍历
p = e;
}
}
// 如果能在hashmap中找到key
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 实际大小大于阈值就要扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get()和getNode()方法
get()与getNode()的关系与put()和putVal()关系类似。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
getNode()
final HashMap.Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
HashMap.Node<K,V>[] tab; HashMap.Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果bucket的第一个key就是要找的key
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是红黑树结点
if (first instanceof HashMap.TreeNode)
return ((HashMap.TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则就遍历链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize()方法
resize()的作用是table[]达到阈值后就要扩容，返回新的table[]。
这里如果原数组的某个bucket是用链表来处理冲突，那么因为容量和扩容都是2的幂，因此有些优化，在后面提到。
final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果之前table大小达到最大容量上限(1<<30)
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 阈值调整为最大的整数
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} // 否则就容量翻倍
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);
}
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"})
HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
table = newTab;
// 原来的table[]不为空,就进行复制
if (oldTab != null) {
// 遍历bucket
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
HashMap.Node<K,V> e;
// 如果bucket不为空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果只有一个元素,直接放入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 否则是树实现
else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 是链表实现
else { // preserve order
// 这里与容量和扩容都为2的幂有关,在后面讲
HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
HashMap.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;
}
容量设置为2的幂的优点
计算Hash时候
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
}
在计算hash的时候，因为n为2的幂，因此可以使用 hashPostion = hash & (n-1) 来代替取模运算，可以加快计算速度。
扩容时候
扩容的时候，扩容也是原容量乘二，这样可以省去重新计算hash的时间，因为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。这里将原来的size为2扩容为4.
这样只需要看原来的hash在扩容后的那一位是1还是0就可以得到新的hash值了。是1的话newHash = oldHash + oldCap(扩容前的容量) / 2。
至于扩容后的那一位是1还是0完全是随机的，因此可以看作概率相等，所以这样之后新的桶数组(bucket)的原来那个位置有一半的结点会分到新的位置。
这里用源码中扩容时候链表的修改做例子。
HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
HashMap.Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 如果扩容后的那一位是0,说明位置没有改变
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} // 否则是改变了,会最后放到原位置+oldCap的位置
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;
}
总结
- HashMap为线程不安全的，在put的时候可能导致数据丢失，要线程安全需要使用ConcurrentHashMap。
- JDK1.8引入了红黑树会使得链表长度过长后，找元素需要的O(n)时间缩短为O(logn)。
