HashMap源码分析 JDK1.8
本文按以下顺序叙述:
把源码啃下来有一种很爽的感觉, 相信你读完后也能体会到~ 如发现有误, 欢迎指出.
在开始之前, 先通过图例对HashMap建立感性认识
- 如果不清楚哈希表是一种什么样的数据结构的话, 可以先看书了解一下, 如果觉得看书麻烦, 推荐看一下浙大数据公开课中的[第十一讲 散列查找](https://www.icourse163.org/course/zju0901-93001?from=study), 了解了这种数据结构后理解HashMap就没有问题了.
- HashMap由一个数组组成, 对于每个键值对, 会通过对键进行哈希计算, 直接得出该键值对存储的位置, 保证了存取键值的操作拥有极其优良的时间性能.
- 当两个键值对存储的位置发生冲突时, 会通过链表把键值对在对应的位置上用链表连起来. 如果链太长的话, (在JDK1.8后)会把链表转换为存取效率更高的红黑树, 以保证HashMap的整体存取效率.
- HashMap中有专门记录容量的参数, 如果容量增大到一定的值会进行扩容, 使得HashMap散列更均匀, 整体存取效率更高.
下面是基于官方文档的粗糙翻译：
- HashMap和Hashtable是相似的, 只不过它是线程不安全的, 并且允许null值. 它不能保证键值对的有序性, 键值对的顺序甚至会在使用的过程中发生变化 (扩容等操作会重新进行哈希操作, 键值对的位置发生变化).
- 在哈希函数能散列均匀的前提下, 它能保证put和get两个基本操作有稳定的时间性能.
- 遍历HashMap所需要的时间和它的容量是成正比的, 如果迭代性能很重要, 请不要把初始容量设置得过高(或把负载因子设置得过小, 过小则会经常进行重新哈希的操作).
- 两个参数影响着HashMap的性能: 初始容量和负载因子. 这里的初始容量指创建Hash表时所开辟的内存空间. 负载因子是一个小数, 用于判断HashMap是否已经满了. 当map中的元素超过了负载因子和当前容量的乘积后, HashMap会进行扩容, 大概扩为原来大小的两倍. (比如说负载因子是0.75, 初始容量是100, 当实际容量达到
0.75*100=75时, HashMap就会进行扩容) - 一般来说, 默认负载因子(0.75)在时间和空间成本之间提供了很好的平衡。设置一个更大的负载因子值虽然节省了空间，但是增加了查找的时间成本(查找时间的增加会影响HashMap的大部分操作，包括get和set)，所以在设置HashMap的初始容量的时候要考虑map中预期的装填元素数量和负载因子的大小，以最大限度减少扩容的次数.
- 要注意的是HashMap是线程不安全的, 官方建议从外部实现对HashMap的同步操作, 官方给出的建议是
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
当然也可以用ConcurrentHashMap替代. - 使用iterator迭代器遍历HashMap时有一个fail-fast快速容错机制. 在使用迭代器遍历容器的过程中, 任何对HashMap结构进行修改的都会导致
ConcurrentModificationException并发修改异常. 如果不想这个异常出现, 但又想删除某个元素, 就要调用iterator迭代器自身的remove方法. 如果没有这个机制, 在迭代的过程中增删元素可能会导致HashMap结构的变更(比如扩容), 继续遍历的时候便会出错, 这一机制把这种风险扼杀在摇篮中.
1. HashMap的创建
在创建HashMap之前, 先看看它的几个基本属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16, HashMap的默认初始容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量, 如果在创建HashMap时显示指定HashMap的大小, 则不能超过这个值, 否则会默认使用这个值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//默认负载因子
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//当HashMap的容量大于这个值, 一个位置冲突过多时才能转为红黑树, 否则解决冲突过多的方式是扩容
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//冲突时元素会用链表连起来, 当链表的长度达到了这个值, 就会转换为红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当红黑树的结点数量少于这个值的时候, 会转换回链表.
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*/
int threshold; //当前容量与负载因子的乘积, 用于判断是否要扩容.
- HashMap一共有4个构造器. 这里只给出了无参构造, 如果清楚HashMap的使用环境, 可以使用其他有参构造设定初始容量和负载因子.
- 如果使用无参构造创建HashMap, 会把负载因子设置为0.75, 其他额外的属性都按照默认值进行初始化.
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
//无参构造
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
至此, HashMap创建完毕. 在创建HashMap的时候, 并没有为数组分配空间, 那么这些必要步骤什么时候做呢? 请继续看...
2. HashMap的使用
- HashMap的使用, 无非就是键值对的存储了, 先看存的代码.
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
- 我们发现在调用
put()方法的时候其实调用的是putVal()方法. putVal()是个重要的方法, 通过方法, 我们能对HashMap有个深入的理解.
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key key的hash code经过再次计算后得出hash值.
* @param key the key key值
* @param value the value to put value值
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
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;
}
}
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;
}
- 分析如下:
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
- 首先判断table是否为空, 如果为空的话会调用
resize()方法, 完成对HashMap的初始化, 为HashMap中的数组分配内存空间. resize()有两个作用: 1. 对HashMap进行初始化; 2. 进行两倍的扩容.
这里插入resize()方法的分析, 如需跳过, 点击这里
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; //如果是初始化HashMap, 到这里就够了, 会跳过if判断并返回
if (oldTab != null) {
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 般动数据
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
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;
}
- 首先判断HashMap容量是否超过了默认的最大值, 如果是就不会进行扩容, 并返回原表.
- 然后确定新表的大小
newCap, 确定新表的threshold值(用于判断是否要扩容)newThr. - 确定好这两个值后, 如果是初始化HashMap, 由于原表为空
oldTab == null,resize()函数也就结束了, 返回初始好的新表. - 如果
oldTab != null, 也就说这次调用resize()是进行扩容, 那么在创建好新表后, 就要把原来的数据重新计算并搬运到新表中. - 搬运数据的过程还是蛮有意思的, 分析如下:
在HashMap中计算元素存放位置的代码是 (n - 1) & hash
其中n是哈希表数组的长度, 这行代码保证了元素能落在数组的下标范围内
现在我们要进行扩容, 假设hash值为101010
初始容量 n = 16 , 计算地址: (n - 1) & hash = 1111 & 101010 = 001010
扩后容量 n = 32 , 计算地址: (n - 1) & hash = 11111 & 101010 = 001010
我们发现hash值为101010的时候计算出来的地址是一样的, 那么这个元素就不用挪位了.
再举例:
假设当前元素hash值为1010101
初始容量 n = 16 , 计算地址: (n - 1) & hash = 1111 & 1010101 = 0000101
扩后容量 n = 32 , 计算地址: (n - 1) & hash = 11111 & 1010101 = 0010101
我们发现这时两个地址不相等, 新地址为: 原地址 + 原长度 (0000101 + 16) = 0010101
这是一个精心的设计, 是这样的:
原来计算地址时 : (n - 1) = 1111 一共有4位
扩容后计算地址 : (n - 1) = 11111 多了一位, 多在了第五位
回头看hash值
第一个hash值: 101010. 第五位为0
第二个hash值: 1010101. 第五位为1
设计的原理就是: 在计算地址的时候, (n - 1)会比原来多了一位, 假设多的是第n位.
如果hash值的第n位为0那么元素就不用移动, 如果为1, 就要移动到新位置.
所以从严谨的角度看, 扩容的时候不是对每个元素重新计算哈希,
而是把每个位置上的元素分成两类调整位置.
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;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//判断第n位是否为0
if (loTail == null)//不用移动的串在一条链上
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {//需要移动的串在另一条链上
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;//在原位放好不用动的
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;//移动的位置: 原位置 + 原长度
}
}
下面继续是putVal()的分析
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
- 拿到数组后, 根据hash值计算插入地址
tab[i = (n - 1) & hash], 如果该地址中没有元素, 就直接插入. 插入完判断需不需要扩容if (++size > threshold), 如果需要就扩容, 不需要的话本次put()方法就结束了, 返回null. - 如果插入的地方已经有元素了, 也就是发生了冲突.
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
- 首先会判断Key是否相同, 如果相同, 就就行判断是否能替换值, 能就替换
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//在日常使用中, 基本新value都会替换旧value
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
如果不相同, 就要寻找插入的位置, 如果当前桶里装的是链表, 则遍历链表(遍历的过程中仍会判断是否有相同的key), 如果装的是红黑树, 则按照红黑树的策略寻找插入点(期间仍会判断是否有相同的key).
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
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;
}
}
- 补充: 在桶里装链表的情况下, 插入元素后会判断链表的长度有没有达到转换为红黑树的要求. 如果达到了就调用
treeifyBin()方法. - 但注意: 并不是调用了
treeifyBin()就会把桶中的结构转换为红黑树. 回想一下文章开头提及的基本参数, 有一个参数是MIN_TREEIFY_CAPACITY, 如果当前数组长度还没有达到这个参数的值, 是不会转换结构的, 会进行扩容resize().
结束
- 看到这里, HashMap在你的面前应该是没有什么秘密了.
- 曾经看过一个有关HashMap并发造成死循环的问题. 左耳朵耗子的博客中有详细的描述, 点此跳转
- 但是这个问题在JDK1.8中已经处理了. 造成死循环的原因是扩容时重新插入链表时是倒序插入的, JDK1.8中用了两条链表分别操作, 保证了链表插入到Map时还是按顺序插入的, 避免了死循环.
