北京 切换校区

全国24小时免费热线

400-009-1906

Java HashMap源码分析

时间:2019-01-10   来源:尚学堂   阅读:313
首页> Java HashMap源码分析

  本文从Hash方法开始,通过分析源码,深入介绍了JDK不同版本中HashMap的实现。

 

  HashMap简介

  HashMap主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一。

  JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突).JDK1.8以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

 

  底层数据结构分析

  JDK1.8之前

  JDK1.8之前HashMap底层是数组和链表结合在一起使用也就是链表散列。HashMap通过key的hashCode经过扰动函数处理过后得到hash值,然后通过(n-1)&hash判断当前元素存放的位置(这里的n指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的hash值以及key是否相同,如果相同的话,直接覆盖,不相同就通过拉链法解决冲突。

  所谓扰动函数指的就是HashMap的hash方法。使用hash方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的hashCode()方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

  JDK1.8HashMap的hash方法源码:

  JDK1.8的hash方法相比于JDK1.7hash方法更加简化,但是原理不变。

static final int hash(Object key) {
  int h;
  // key.hashCode():返回散列值也就是hashcode
  // ^ :按位异或
  // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

  对比一下JDK1.7的HashMap的hash方法源码.

static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
 
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

  相比于JDK1.8的hash方法,JDK1.7的hash方法的性能会稍差一点点,因为毕竟扰动了4次。

  所谓“拉链法”就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。

 

  JDK1.8之后

  相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

  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(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
    int threshold;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}

  •  loadFactor加载因子

  loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,loadFactor越小,也就是趋近于0,

  loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

  •  threshold

  threshold=capacity*loadFactor,当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。

  Node节点类源码:

// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
       final K key;//键
       V value;//值
       // 指向下一个节点
       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; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }
 
        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        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;
        }
}

  树节点类源码:

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }

 

  HashMap源码分析

  构造方法

// 默认构造函数。
public More ...HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
 }
 
 // 包含另一个“Map”的构造函数
 public More ...HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
     putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
 }
 
 // 指定“容量大小”的构造函数
 public More ...HashMap(int initialCapacity) {
     this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
 }
 
 // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
 public More ...HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
     if (initialCapacity < 0)
         throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
     if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
     if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
         throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
     this.loadFactor = loadFactor;
     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
 }

 

  putMapEntries方法:

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判断table是否已经初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化,s为m的实际元素个数
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

 

  put方法

  HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。

  对putVal方法添加元素的分析如下:

  ①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

  ②如果定位到的数组位置有元素就和要插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,如果key不相同,就判断p是否是一个树节点,如果是就调用e=((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value)将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入。

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;
    // table未初始化或者长度为0,进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e,用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值,转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等,跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) { 
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

  我们再来对比一下JDK1.7put方法的代码

  对于put方法的分析如下:

  ①如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。

  ②如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的key比较,如果key相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。

public V put(K key, V value)
    if (table == EMPTY_TABLE) { 
    inflateTable(threshold); 
}  
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue; 
        }
    }
 
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);  // 再插入
    return null;
}

 

  get方法

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) {
        // 数组元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            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

  进行扩容,会伴随着一次重新hash分配,并且会遍历hash表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免resize。

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 { 
        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 { 
                    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;
}

 

  HashMap常用方法测试

package map;
 
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;
 
public class HashMapDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        // 键不能重复,值可以重复
        map.put("san", "张三");
        map.put("si", "李四");
        map.put("wu", "王五");
        map.put("wang", "老王");
        map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
        map.put("lao", "老王");
        System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
        System.out.println(map);
        /**
         * 遍历HashMap
         */
        // 1.获取Map中的所有键
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
        Set<String> keys = map.keySet();
        for (String key : keys) {
            System.out.print(key+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 2.获取Map中所有值
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
        Collection<String> values = map.values();
        for (String value : values) {
            System.out.print(value+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
        System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
        Set<String> keys2 = map.keySet();
        for (String key : keys2) {
            System.out.print(key + ":" + map.get(key)+"   ");
 
        }
        /**
         * 另外一种不常用的遍历方式
         */
        // 当我调用put(key,value)方法的时候,首先会把key和value封装到
        // Entry这个静态内部类对象中,把Entry对象再添加到数组中,所以我们想获取
        // map中的所有键值对,我们只要获取数组中的所有Entry对象,接下来
        // 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
        Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
        for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
            System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
        }
 
        /**
         * HashMap其他常用方法
         */
        System.out.println("after map.size():"+map.size());
        System.out.println("after map.isEmpty():"+map.isEmpty());
        System.out.println(map.remove("san"));
        System.out.println("after map.remove():"+map);
        System.out.println("after map.get(si):"+map.get("si"));
        System.out.println("after map.containsKey(si):"+map.containsKey("si"));
        System.out.println("after containsValue(李四):"+map.containsValue("李四"));
        System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
        System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
    }
 
}

相关资讯

  • 北京校区
  • 山西校区
  • 郑州校区
  • 武汉校区
  • 四川校区
  • 长沙校区
  • 深圳校区
  • 上海校区
  • 广州校区
  • 保定招生办

北京海淀区校区(总部):北京市海淀区西三旗街道建材城西路中腾建华商务大厦东侧二层尚学堂
北京京南校区:北京亦庄经济开发区科创十四街6号院1号楼 赛蒂国际工业园
咨询电话:400-009-1906 / 010-56233821
面授课程: JavaEE+微服务+大数据     大数据+机器学习+平台架构     Python+数据分析+机器学习  人工智能+模式识别+强化学习   WEB前端+移动端+服务端渲染

 

山西学区地址:山西省晋中市榆次区大学城大学生活广场万科商业A1座702

郑州学区地址:河南电子商务产业园6号楼4层407
咨询电话:0371-55177956

武汉学区地址:武汉市东湖高新区光谷金融港B22栋11楼
咨询电话:027-87989193

四川学区地址:成都市高新区锦晖西一街99号布鲁明顿大厦2栋1003室
咨询电话:028-65176856 / 13880900114

网址:http://www.cssxt.com/
咨询电话:0731-83072091

深圳校区地址:深圳市宝安区航城街道航城大道航城创新创业园A4栋210(固戍地铁站C出口)
咨询电话:0755-23061965 / 18898413781

上海尚学堂松江校区地址:上海市松江区荣乐东路2369弄45号绿地伯顿大厦2层
咨询电话:021-67690939

广州校区地址:广州市天河区元岗横路31号慧通产业广场B区B1栋6楼尚学堂(地铁3号线或6号线到“天河客运站”D出口,右拐直走约800米)
咨询电话:020-2989 6995

保定招生办公室

地址:河北省保定市竞秀区朝阳南大街777号鸿悦国际1101室

电话:15132423123

Copyright 2006-2019 北京尚学堂科技有限公司  京ICP备13018289号-19  京公网安备11010802015183  
媒体联系:18610174079 闫老师  

Java基础班,免费试学三周