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深入剖析 Android中的 ArrayMap

数据集合在任何一门编程语言中都是很重要的一部分，在 Android 开发中，我们会实用到ArrayList, LinkedList, HashMap等。其中HashMap是用来处理键值对需求的常用集合。而Android中引入了一个新的集合，叫做ArrayMap，为键值对存储需求增加了一种选择。

ArrayMap是什么

一个通用的key-value映射数据结构
相比HashMap会占用更少的内存空间
android.util和android.support.v4.util都包含对应的ArrayMap类

ArrayMap的内部结构

如上图所示，在ArrayMap内部有两个比较重要的数组，一个是mHashes,另一个是mArray。

mHashes用来存放key的hashcode值
mArray用来存储key与value的值，它是一个Object数组。

其中这两个数组的索引对应关系是

mHashes[index] = hash;
mArray[index<<1] = key;  //等同于 mArray[index * 2] = key;
mArray[(index<<1)+1] = value; //等同于 mArray[index * 2 + 1] = value;

注：向左移一位的效率要比乘以2倍高一些。

查找数据

查找数据是容器常用的操作，在Map中，通常是根据key找到对应的value的值。

ArrayMap中的查找分为如下两步

根据key的hashcode找到在mHashes数组中的索引值
根据上一步的索引值去查找key所对应的value值

其中占据时间复杂度最多的属于第一步:确定key的hashCode在mHahses中的索引值。

而这一步对mHashes查找使用的是二分查找，即Binary Search。所以ArrayMap的查询时间复杂度为 ‎O(log n)

确定key的hashcode在mHashes中的索引的代码的逻辑

int indexOf(Object key, int hash) {
    final int N = mSize;
    //快速判断是ArrayMap是否为空,如果符合情况快速跳出
    if (N == 0) {
        return ~0;
    }
    //二分查找确定索引值
    int index = ContainerHelpers.binarySearch(mHashes, N, hash);

    // 如果未找到，返回一个index值，可能为后续可能的插入数据使用。
    if (index < 0) {
        return index;
    }

    // 如果确定不仅hashcode相同，也是同一个key，返回找到的索引值。
    if (key.equals(mArray[index<<1])) {
        return index;
    }

    // 如果key的hashcode相同，但不是同一对象，从索引之后再次找
    int end;
    for (end = index + 1; end < N && mHashes[end] == hash; end++) {
        if (key.equals(mArray[end << 1])) return end;
    }

    // 如果key的hashcode相同，但不是同一对象，从索引之前再次找
    for (int i = index - 1; i >= 0 && mHashes[i] == hash; i--) {
        if (key.equals(mArray[i << 1])) return i;
    }
    //返回负值，既可以用来表示无法找到匹配的key，也可以用来为后续的插入数据所用。
    // Key not found -- return negative value indicating where a
    // new entry for this key should go.  We use the end of the
    // hash chain to reduce the number of array entries that will
    // need to be copied when inserting.
    return ~end;
}

既然对mHashes进行二分查找，则mHashes必须为有序数组。

插入数据

ArrayMap提供给我们进行插入数据的API有

append(key,value)
put(key,value)
putAll(collection)

以put方法为例，需要注意的有

新数据位置确定
key为null
数组扩容问题

新数据位置确定

为了确保mHashes能够进行二分查找，我们需要保证mHashes始终未有序数组。

在确定新数据位置过程中

根据key的hashcode在mHashes表中二分查找确定合适的位置。
如果新添加的数据的索引不是最后位置，在需要对这个索引之后的全部数据向后移动

深入剖析 Android中的 ArrayMap

key为null时

当key为null时，其实和其他正常的key差不多，只是对应的hashcode会默认成0来处理。

public V put(K key, V value) {
    final int hash;
    int index;
    if (key == null) {
        hash = 0;//如果key为null，其hashcode算作0
        index = indexOfNull();
    }
  ...
}

数组扩容问题

首先数组的容量会扩充到BASE_SIZE
如果BASE_SIZE无法容纳，则扩大到2 * BASE_SIZE
如果2 * BASE_SIZE仍然无法容纳，则每次扩容为当前容量的1.5倍。

具体的计算容量的代码为

/**
 * The minimum amount by which the capacity of a ArrayMap will increase.
 * This is tuned to be relatively space-efficient.
*/
private static final int BASE_SIZE = 4;
final int n = mSize >= (BASE_SIZE*2) ? (mSize+(mSize>>1))
  : (mSize >= BASE_SIZE ? (BASE_SIZE*2) : BASE_SIZE);

删除数据

删除ArrayMap中的一项数据，可以分为如下的情况

如果当前ArrayMap只有一项数据，则删除操作将mHashes，mArray置为空数组，mSize置为0.
如果当前ArrayMap容量过大（大于BASE_SIZE*2）并且持有的数据量过小（不足1/3）则降低ArrayMap容量，减少内存占用
如果不符合上面的情况，则从mHashes删除对应的值，将mArray中对应的索引置为null

ArrayMap的缓存优化

ArrayMap的容量发生变化，正如前面介绍的，有这两种情况

put方法增加数据，扩大容量
remove方法删除数据，减小容量

在这个过程中，会频繁出现多个容量为BASE_SIZE和2 * BASE_SIZE的int数组和Object数组。ArrayMap设计者为了避免创建不必要的对象，减少GC的压力。采用了类似对象池的优化设计。

这其中设计到几个元素

BASE_SIZE 值为4，与ArrayMap容量有密切关系。
mBaseCache 用来缓存容量为BASE_SIZE的int数组和Object数组
mBaseCacheSize mBaseCache缓存的数量，避免无限缓存
mTwiceBaseCache 用来缓存容量为 BASE_SIZE * 2的int数组和Object数组
mTwiceBaseCacheSize mTwiceBaseCache缓存的数量，避免无限缓存
CACHE_SIZE 值为10，用来控制mBaseCache与mTwiceBaseCache缓存的大小

这其中

mBaseCache的第一个元素保存下一个mBaseCache，第二个元素保存mHashes数组
mTwiceBaseCache和mBaseCache一样，只是对应的数组容量不同

具体的缓存数组逻辑的代码为

private static void freeArrays(final int[] hashes, final Object[] array, final int size) {
    if (hashes.length == (BASE_SIZE*2)) {
        synchronized (ArrayMap.class) {
            if (mTwiceBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
                array[0] = mTwiceBaseCache;
                array[1] = hashes;
                for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
                    array[i] = null;
                }
                mTwiceBaseCache = array;
                mTwiceBaseCacheSize++;
                if (DEBUG) Log.d(TAG, "Storing 2x cache " + array
                        + " now have " + mTwiceBaseCacheSize + " entries");
            }
        }
    } else if (hashes.length == BASE_SIZE) {
        synchronized (ArrayMap.class) {
            if (mBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
                array[0] = mBaseCache;
                array[1] = hashes;
                for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
                    array[i] = null;
                }
                mBaseCache = array;
                mBaseCacheSize++;
                if (DEBUG) Log.d(TAG, "Storing 1x cache " + array
                        + " now have " + mBaseCacheSize + " entries");
            }
        }
    }
}

具体的利用缓存数组的代码为

private void allocArrays(final int size) {
    if (mHashes == EMPTY_IMMUTABLE_INTS) {
        throw new UnsupportedOperationException("ArrayMap is immutable");
    }
    if (size == (BASE_SIZE*2)) {
        synchronized (ArrayMap.class) {
            if (mTwiceBaseCache != null) {
                final Object[] array = mTwiceBaseCache;
                mArray = array;
                mTwiceBaseCache = (Object[])array[0];
                mHashes = (int[])array[1];
                array[0] = array[1] = null;
                mTwiceBaseCacheSize--;
                if (DEBUG) Log.d(TAG, "Retrieving 2x cache " + mHashes
                        + " now have " + mTwiceBaseCacheSize + " entries");
                return;
            }
        }
    } else if (size == BASE_SIZE) {
        synchronized (ArrayMap.class) {
            if (mBaseCache != null) {
                final Object[] array = mBaseCache;
                mArray = array;
                mBaseCache = (Object[])array[0];
                mHashes = (int[])array[1];
                array[0] = array[1] = null;
                mBaseCacheSize--;
                if (DEBUG) Log.d(TAG, "Retrieving 1x cache " + mHashes
                        + " now have " + mBaseCacheSize + " entries");
                return;
            }
        }
    }

    mHashes = new int[size];
    mArray = new Object[size<<1];
}