HashMap作为我们经常使用的集合,我们除了熟练的使用它,更应该掌握其具体的实现原理(JDK1.8)。关于HashMap是个啥,我这里就不讲述了。
从上图中我们可以看出HashMap的父类以及一些属性。下面我抽取其中几个关键的属性进行说明:
存储K-V数据的结构体,可以看出这是一个数组( bucket ),关于HasMap,我们会根据Key值计算一个索引即该K-V存储在数组位置中,当随着数据增多,会有不同的key会被存储在bucket相同的位置,在HasMap中解决冲突主要有两种方式:
该字段被标记为transient,表明不可被序列化,关于hashmap的序列化和反序列化我们后面会讲到,这里不过多提及。
看一下HashMap中链表的数据结构。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; }
从上述的定义,基于链表的实现主要有以下几个字段:
看一下HashMap中红黑树的数据结构,关于树的相关内容,我会单独开一篇文章写,这里就不过多讲述了。
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; }
从上述的定义,基于红黑树的实现主要有以下几个字段:
缓存了所有的K-V节点
k-v的数量
当k-v的数量达到threshold,默认值是DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16),当经历过一次扩容以后,该值的计算规则是capacity * load factor(当前容量*负载因子)
负载因子,默认值是0.75,该默认值平衡性能和存储空间,在实际使用中不建议修改。增大该值,会降低空间开销但是会增大查询成本(受影响的操作主要有get和put方法)。
HashMap默认的初始化容量,默认值16,初始化的容量可以在HashMap被初始化时进行指定,但是必须是2的幂。
默认的最大容量(2的30次方),HashMap的最大容量也可以在初始化时进行指定,但指定的值必须在2的幂并且小于等于2的30次方
默认的负载因子0.75
由于JDK1.8HashMap引入了红黑树,当同一个bucket中的链表长度过长时数据结构会被替换成红黑树,这个长度的阀值就是由TREEIFY_THRESHOLD控制的,默认值为8
当HashMap的key被移除时,会动态计算同一个bucket中的数量,当数量低于某个值时,那么数据结构会由红黑树再转化会列表。
上面两个属性用来控制同一个bucket中节点数量过多时会进行树状化,这个属性是用来控制当bucket的容量超过该值时强制进行树状化。
public HashMap() {} public HashMap(int initialCapacity) {} public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {} public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {}
HashMap的构造方法主要有上面三种,我们主要看第三种:
public 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); }
首先会check参数的正确性(初始化容量、负载因子),check完参数以后会设置负载因子,以及下一次扩容时HashMap中k-v的数量。下面看一下tableSizeFor方法
static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
解释一下上面一些特殊运算符的含义
在计算扩容的size时是HashMap在JDK1.8的一次性能优化,上述代码虽然很复杂,但最终功能是获得hash桶(bucket)的数量,假设指定的cap不是2的幂,那该方法获得的是比cap大的最小的2的幂。
首先分析一下 >>> 的作用并且为什么只右移到16位,首先我们返回的值是int,位数为32位。下面假设我们的n为01XX..XXX
下面依次类推,右移4位以后,n前面有8个1,右移8位以后,n前面有16个1,当右移16位以后,n前面就有32个1,因此对于32位的整形数字数字来说,右移16位就够了,
最后再将结果+1,就变成2的幂了。
那么为什么先要将cap进行-1呢?原因是防止cap本身就是2的幂,如果cap本身就是2的幂不减1得到的数量将会有问题。
后面我们会讲述HashMap的关键方法,比如get、put以及扩容等。
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; 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; }
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) { 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) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
public V remove(Object key) { Node<K,V> e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K,V> node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
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; 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 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; }
下面讲一下为什么用(e.hash & oldCap)==0就可以判断元素的位置,首先按照原来的计算位置的方法都是按照hash值和length-1进行与运算取值的,而length又都是2的N次幂,那么length-1说明低位全是1,新容量只不过是将老的容量进行左移一位,如果(e.hash & oldCap) == 0说明与新老length-1的计算结果是一样的,所以就在原位置,否则就是老位置+原数组长度。
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