Java面试必问之Hashmap底层实现原理(JDK1.8)
1. 前言
上一篇从源码方面了解了JDK1.7中Hashmap的实现原理，可以看到其源码相对还是比较简单的。本篇笔者和大家一起学习下JDK1.8下Hashmap的实现。JDK1.8中对Hashmap做了以下改动。
- 默认初始化容量=0
- 引入红黑树，优化数据结构
- 将链表头插法改为尾插法，解决1.7中多线程循环链表的bug
- 优化hash算法
- resize计算索引位置的算法改进
- 先插入后扩容
2. Hashmap中put()过程
笔者的源码是OpenJDK1.8的源码。
JDK1.8中，Hashmap将基本元素由Entry换成了Node，不过查看源码后发现换汤不换药，这里没啥好说的。
下图是一位大神级别画的图，自己就不再造轮子了。客官请看
put()源码如下
public V put(K key, V value) {
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;
// 判断数组是否为空，长度是否为0，是则进行扩容数组初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 通过hash算法找到数组下标得到数组元素，为空则新建
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 找到数组元素，hash相等同时key相等，则直接覆盖
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 该数组元素在链表长度>8后形成红黑树结构的对象,p为树结构已存在的对象
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 该数组元素hash相等，key不等，同时链表长度<8.进行遍历寻找元素，有就覆盖无则新建
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 新建链表中数据元素，尾插法
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 链表长度>=8 结构转为 红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 新值覆盖旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent默认false
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 判断是否需要扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
基本过程如下:
-
检查数组是否为空，执行resize()扩充；在实例化HashMap时，并不会进行初始化数组）
-
通过hash值计算数组索引，获取该索引位的首节点。
-
如果首节点为null（没发生碰撞），则创建新的数组元素，直接添加节点到该索引位(bucket)。
-
如果首节点不为null（发生碰撞），那么有3种情况
① key和首节点的key相同，覆盖old value（保证key的唯一性）；否则执行②或③
② 如果首节点是红黑树节点（TreeNode），将键值对添加到红黑树。
③ 如果首节点是链表，进行遍历寻找元素，有就覆盖无则新建，将键值对添加到链表。添加之后会判断链表长度是否到达TREEIFY_THRESHOLD - 1这个阈值，“尝试”将链表转换成红黑树。
-
最后判断当前元素个数是否大于threshold，扩充数组。
3. Hashmap中get()过程
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) {
// 永远检查第一个node
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode) // 树查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash && // 遍历链表
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
在Hashmap1.8中，无论是存元素还是取元素，都是优先判断bucket上第一个元素是否匹配，而在1.7中则是直接遍历查找。
基本过程如下:
- 根据key计算hash;
- 检查数组是否为空，为空返回null;
- 根据hash计算bucket位置，如果bucket第一个元素是目标元素，直接返回。否则执行4;
- 如果bucket上元素大于1并且是树结构，则执行树查找。否则执行5;
- 如果是链表结构，则遍历寻找目标
4. Hashmap中resize()过程
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) {
// 如果已达到最大容量不在扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 通过位运算扩容到原来的两倍
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);
}
// 新的扩容临界值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该位置元素没有next节点，将该元素放入新数组
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 树节点
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 链表节点。
// lo串的新索引位置与原先相同
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hi串的新索引位置为[原先位置j+oldCap]
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引，oldCap是2的n次方，二进制表示只有一个1，其余是0
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
// 尾插法
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);
// 根据hash判断该bucket上的整个链表的index还是旧数组的index，还是index+oldCap
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
JDK1.8版本中扩容相对复杂。在1.7版本中，重新根据hash计算索引位置即可；而在1.8版本中分2种情况，下边用图例来解释。
5. 总结
其余还有为什么阈值=8转红黑树，长度<=6 转链表这些问题。基本都是数据科学家根据概率做出的经验值，同时避免数据结构频繁的转换引起的性能开销。
整体看来，JDK1.8主要在数据结构、算法和性能上对1.7进行了优化。
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