前言:转载https://blog.csdn.net/qq_41345773/article/details/92066554
Note:文章的内容基于JDK1.7进行分析,1.8做的改动文章末尾进行讲解。
大家可以看一下:https://www.imooc.com/article/267756
HashMap基于Map接口实现,元素以键值对的方式存储,并且允许使用null 建和null值,因为key不允许重复,因此只能有一个键为null,另外HashMap不能保证放入元素的顺序,它是无序的,和放入的顺序并不能相同。HashMap是线程不安全的。
public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认初始化大小 16 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //负载因子0.75 static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; //初始化的默认数组 transient int size; //HashMap中元素的数量 int threshold; //判断是否需要调整HashMap的容量
注意:HashMap的扩容操作是一项很耗时的任务,所以如果能估算Map的容量,最好给它一个默认初始值,避免进行多次扩容。HashMap的线程是不安全的,多线程环境中推荐是ConcurrentHashMap。
两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全,而HashMap则非线程安全。
Hashtable的实现方法里面都添加了synchronized关键字来确保线程同步,因此相对而言HashMap性能会高一些,我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap,在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合。
Note:
Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类,这个类实现了Map接口,在调用方法时使用synchronized来保证线程同步,当然了实际上操作的还是我们传入的HashMap实例,简单的说就是Collections.synchronizedMap()方法帮我们在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步,类似的其它Collections.synchronizedXX方法也是类似原理。
HashMap可以使用null作为key,而Hashtable则不允许null作为key
虽说HashMap支持null值作为key,不过建议还是尽量避免这样使用,因为一旦不小心使用了,若因此引发一些问题,排查起来很是费事。
Note:HashMap以null作为key时,总是存储在table数组的第一个节点上。
HashMap是对Map接口的实现,HashTable实现了Map接口和Dictionary抽象类。
HashMap的初始容量为16,Hashtable初始容量为11,两者的填充因子默认都是0.75。
HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity2,Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity2+1。
Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模。
int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash,以获得更好的散列值,然后对table数组长度取摸。
int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); 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); } static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1);}
HashMap采用Entry数组来存储key-value对,每一个键值对组成了一个Entry实体,Entry类实际上是一个单向的链表结构,它具有Next指针,可以连接下一个Entry实体,以此来解决Hash冲突的问题。
数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1);数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;
链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N)。链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。
从上图我们可以发现数据结构由数组+链表组成,一个长度为16的数组中,每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key.hashCode())%len获得,也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中,12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap里面实现一个静态内部类Entry,其重要的属性有 hash,key,value,next。
HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0,记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办?HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C;这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止,HashMap的大致实现,我们应该已经清楚了。
public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); //遍历链表 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //如果key在链表中已存在,则替换为新value 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); return null; } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next //如果size超过threshold,则扩充table大小。再散列 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }
HashMap() //无参构造方法 HashMap(int initialCapacity) //指定初始容量的构造方法 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) //指定初始容量和负载因子 HashMap(Map<? extends K,? extends V> m) //指定集合,转化为HashMap
HashMap提供了四个构造方法,构造方法中 ,依靠第三个方法来执行的,但是前三个方法都没有进行数组的初始化操作,即使调用了构造方法此时存放HaspMap中数组元素的table表长度依旧为0 。在第四个构造方法中调用了inflateTable()方法完成了table的初始化操作,并将m中的元素添加到HashMap中。
public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) { //是否初始化 inflateTable(threshold); } if (key == null) //放置在0号位置 return putForNullKey(value); int hash = hash(key); //计算hash值 int i = indexFor(hash, table.length); //计算在Entry[]中的存储位置 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 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); //添加到Map中 return null; }
在该方法中,添加键值对时,首先进行table是否初始化的判断,如果没有进行初始化(分配空间,Entry[]数组的长度)。然后进行key是否为null的判断,如果key==null ,放置在Entry[]的0号位置。计算在Entry[]数组的存储位置,判断该位置上是否已有元素,如果已经有元素存在,则遍历该Entry[]数组位置上的单链表。判断key是否存在,如果key已经存在,则用新的value值,替换点旧的value值,并将旧的value值返回。如果key不存在于HashMap中,程序继续向下执行。将key-vlaue, 生成Entry实体,添加到HashMap中的Entry[]数组中。
/* * hash hash值 * key 键值 * value value值 * bucketIndex Entry[]数组中的存储索引 * / void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); //扩容操作,将数据元素重新计算位置后放入newTable中,链表的顺序与之前的顺序相反 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; }
添加到方法的具体操作,在添加之前先进行容量的判断,如果当前容量达到了阈值,并且需要存储到Entry[]数组中,先进性扩容操作,空充的容量为table长度的2倍。重新计算hash值,和数组存储的位置,扩容后的链表顺序与扩容前的链表顺序相反。然后将新添加的Entry实体存放到当前Entry[]位置链表的头部。在1.8之前,新插入的元素都是放在了链表的头部位置,但是这种操作在高并发的环境下容易导致死锁,所以1.8之后,新插入的元素都放在了链表的尾部。
public V get(Object key) { if (key == null) //返回table[0] 的value值 return getForNullKey(); Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
在get方法中,首先计算hash值,然后调用indexFor()方法得到该key在table中的存储位置,得到该位置的单链表,遍历列表找到key和指定key内容相等的Entry,返回entry.value值。
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }
删除操作,先计算指定key的hash值,然后计算出table中的存储位置,判断当前位置是否Entry实体存在,如果没有直接返回,若当前位置有Entry实体存在,则开始遍历列表。定义了三个Entry引用,分别为pre, e ,next。 在循环遍历的过程中,首先判断pre 和 e 是否相等,若相等表明,table的当前位置只有一个元素,直接将table[i] = next = null 。若形成了pre -> e -> next 的连接关系,判断e的key是否和指定的key 相等,若相等则让pre -> next ,e 失去引用。
public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode()); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值,遍历table[index]元素查找是否包含key相同的值。
public boolean containsValue(Object value) { if (value == null) return containsNullValue(); Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true; return false; }
containsValue方法就比较粗暴了,就是直接遍历所有元素直到找到value,由此可见HashMap的containsValue方法本质上和普通数组和list的contains方法没什么区别,你别指望它会像containsKey那么高效。
在Jdk1.8中HashMap的实现方式做了一些改变,但是基本思想还是没有变得,只是在一些地方做了优化,下面来看一下这些改变的地方,数据结构的存储由数组+链表的方式,变化为数组+链表+红黑树的存储方式,当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树。在性能上进一步得到提升。
public V put(K key, V value) { //调用putVal()方法完成 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table是否初始化,否则初始化操作 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //计算存储的索引位置,如果没有元素,直接赋值 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; //节点若已经存在,执行赋值操作 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //判断链表是否是红黑树 else if (p instanceof TreeNode) //红黑树对象操作 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //为链表, for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度8,将链表转化为红黑树存储 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //key存在,直接覆盖 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; } } //记录修改次数 ++modCount; //判断是否需要扩容 if (++size > threshold) resize(); //空操作 afterNodeInsertion(evict); return null; }
如果存在key节点,返回旧值,如果不存在则返回Null。