Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8

程序员文章站 2022-06-07 13:57:56

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一概述

HashMap 最早出现在 JDK 1.2中，底层基于散列算法实现。HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干。HashMap 允许 null 键和 null 值，在计算哈键的哈希值时，null 键哈希值为 0。HashMap 并不保证键值对的顺序，这意味着在进行某些操作后，键值对的顺序可能会发生变化。另外，需要注意的是，HashMap 是非线程安全类，在多线程环境下可能会存在问题。
HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8

二 HashMap的实现原理

在JDK1.8之前的版本中，HashMap采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。
JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值8时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。

Java集合——HashMap底层实现与原理源码分析——JDK1.8

存储查找原理：

存储：首先获取key的hashcode，然后取模数组的长度，这样可以快速定位到要存储到数组中的坐标，然后判断数组中是否存储元素，如果没有存储则，新构建Node节点，把Node节点存储到数组中，如果有元素，则迭代链表(红黑二叉树)，如果存在此key,默认更新value,不存在则把新构建的Node存储到链表的尾部。
查找：同上，获取key的hashcode，通过hashcode取模数组的长度，获取要定位元素的坐标，然后迭代链表，进行每一个元素的key的equals对比，如果相同则返回该元素。

HashMap在相同元素个数时，数组的长度越大，则Hash的碰撞率越低，则读取的效率就越高，数组长度越小，则碰撞率高，读取速度就越慢。典型的空间换时间的例子。

三源码分析

本篇文章所分析的源码版本为 JDK 1.8。与 JDK 1.7 相比，JDK 1.8 对 HashMap 进行了一些优化。比如引入红黑树解决过长链表效率低的问题。重写 resize 方法，移除了 alternative hashing 相关方法，避免重新计算键的 hash 等。

3.1 JDK1.8中的涉及到的数据结构

1. 位桶数组

transient Node<k,v>[] table;//存储（位桶）的数组<k,v>

2. 数组元素 `Node<K,V>` 实现了`Entry`接口

/**
 *  Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口  
 */
static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> {  
   final int hash;  
   final K key;  
   V value;  
   Node<k,v> next;  
   //构造函数Hash值 键 值 下一个节点  
   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; }  

   public final int hashCode() {  
       return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);  
   }  

   public final V setValue(V newValue) {  
       V oldValue = value;  
       value = newValue;  
       return oldValue;  
   }  
   //判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true  
   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;  
   }

3. 位桶数组

/**
 *  红黑树 
 */
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {  
   TreeNode<k,v> parent;  // 父节点  
   TreeNode<k,v> left; //左子树  
   TreeNode<k,v> right;//右子树  
   TreeNode<k,v> prev;    // needed to unlink next upon deletion  
   boolean red;    //颜色属性  
   TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {  
       super(hash, key, val, next);  
   }

3.2 重要属性初始容量、负载因子、阈值

我们在一般情况下，都会使用无参构造方法创建 HashMap。但当我们对时间和空间复杂度有要求的时候，使用默认值有时可能达不到我们的要求，这个时候我们就需要手动调参。在 HashMap 构造方法中，可供我们调整的参数有两个，一个是初始容量 initialCapacity，另一个负载因子 loadFactor。通过这两个设定这两个参数，可以进一步影响阈值大小。但初始阈值 threshold 仅由 initialCapacity 经过移位操作计算得出。

public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {  
   private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;  
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16  
   static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量  
   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比  
   //当add一个元素到某个位桶，其链表长度达到8时将链表转换为红黑树  
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;  
   static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;  
   static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;  
   transient Node<k,v>[] table;//存储元素的数组  
   transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;  
   transient int size;//存放元素的个数  
   transient int modCount;//被修改的次数fast-fail机制  
   int threshold;//临界值 当实际大小(容量*填充比)超过临界值时，会进行扩容   
   final float loadFactor;//填充比（......后面略）

initialCapacity 是 HashMap 初始容量，默认值16。
loadFactor 是负载因子，默认值0.75.负载因子是一个很重要的参数，该参数反应了 HashMap 桶数组的使用情况（假设键值对节点均匀分布在桶数组中）。通过调节负载因子，可使 HashMap 时间和空间复杂度上有不同的表现。当我们调低负载因子时，HashMap 所能容纳的键值对数量变少。扩容时，重新将键值对存储新的桶数组里，键的键之间产生的碰撞会下降，链表长度变短。此时，HashMap 的增删改查等操作的效率将会变高，这里是典型的拿空间换时间。相反，如果增加负载因子（负载因子可以大于1），HashMap 所能容纳的键值对数量变多，空间利用率高，但碰撞率也高。这意味着链表长度变长，效率也随之降低，这种情况是拿时间换空间。至于负载因子怎么调节，这个看使用场景了。一般情况下，我们用默认值就可以了。
threshold 阈值由容量乘上负载因子计算而来，即threshold = capacity * loadFactor当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值，超过这个值，则需扩容。

3.3 构造方法

HashMap 的构造方法不多，只有四个。HashMap 构造方法做的事情比较简单，一般都是初始化一些重要变量，比如 loadFactor 和 threshold。而底层的数据结构则是延迟到插入键值对时再进行初始化。HashMap 相关构造方法如下：

/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/** 构造方法 3 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //指定的初始容量非负
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    //如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量                                         
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //填充比为正     Not a Number
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    //新的扩容阈值
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

3.4 HashMap 查找

HashMap 的查找操作比较简单，首先定位键值对所在的桶的位置，然后再对链表或红黑树进行查找。迫不及待了，一起来看源码吧。

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;
    // 1. 定位键值对所在桶的位置
    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) {
            // 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

            // 3. 对链表进行查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

3.5 HashMap.put（key, value）插入方法

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) {
        //p：链表节点  n:数组长度   i：链表所在数组中的索引坐标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //判断tab[]数组是否为空或长度等于0，进行初始化扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //判断tab指定索引位置是否有元素，没有则，直接newNode赋值给tab[i]
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //如果该数组位置存在Node
        else {
            //首先先去查找与待插入键值对key相同的Node，存储在e中，k是那个节点的key
            Node<K,V> e; K k;
            //判断key是否已经存在(hash和key都相等)
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //如果Node是红黑二叉树，则执行树的插入操作
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //否则执行链表的插入操作（说明Hash值碰撞了，把Node加入到链表中）
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果该节点是尾节点，则进行添加操作
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断如果链表长度，如果链表长度大于8则调用treeifyBin方法，判断是扩容还是把链表转换成红黑二叉树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果键值存在，则退出循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //把p执行p的子节点，开始下一次循环（p = e = p.next）
                    p = e;
                }
            }
            //在循环中判断e是否为null，如果为null则表示加了一个新节点，不是null则表示找到了hash、key都一致的Node。
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                //判断是否更新value值。（map提供putIfAbsent方法，如果key存在，不更新value，但是如果value==null任何情况下都更改此值）
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //此方法是空方法，什么都没实现，用户可以根据需要进行覆盖
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        //只有插入了新节点才进行++modCount；
        ++modCount;
        //如果size>threshold则开始扩容（每次扩容原来的1倍）
        if (++size > threshold)
            resize();
        //此方法是空方法，什么都没实现，用户可以根据需要进行覆盖
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

1.判断键值对数组tab[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

2.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向6，如果table[i]不为空，转向3；

3.判断链表（或二叉树）的首个元素是否和key一样，不一样转向④，相同转向6；

4.判断链表（或二叉树）的首节点是否为treeNode，即是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，不是则执行5；

5.遍历链表，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树（还判断数组长度是否小于64，如果小于只是扩容，不进行转换二叉树），在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；如果调用putIfAbsent方法插入，则不更新值（只更新值为null的元素）。

6.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

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一概述

二 HashMap的实现原理

三源码分析

3.1 JDK1.8中的涉及到的数据结构

1. 位桶数组

2. 数组元素 `Node<K,V>` 实现了`Entry`接口

3. 位桶数组

3.2 重要属性初始容量、负载因子、阈值

3.3 构造方法

3.4 HashMap 查找

3.5 HashMap.put（key, value）插入方法

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Java编程之HashMap底层源码方法原理（jdk1.8）