Java8 HashMap详解
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2022-06-11 15:56:08
Java8 HashMap Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。 根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才 ......
java8 hashmap
java8 对 hashmap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。
根据 java7 hashmap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 o(n)。
为了降低这部分的开销，在 java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 o(logn)。
来一张图简单示意一下吧：
注意，上图是示意图，主要是描述结构，不会达到这个状态的，因为这么多数据的时候早就扩容了。
下面，我们还是用代码来介绍吧，个人感觉，java8 的源码可读性要差一些，不过精简一些。
java7 中使用 entry 来代表每个 hashmap 中的数据节点，java8 中使用 node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 treenode。
我们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 node 还是 treenode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。
put 过程分析
public v put(k key, v value) {
return putval(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第三个参数 onlyifabsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final v putval(int hash, k key, v value, boolean onlyifabsent,
boolean evict) {
node<k,v>[] tab; node<k,v> p; int n, i;
// 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
else {// 数组该位置有数据
node<k,v> e; k k;
// 首先，判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据，key 是不是"相等"，如果是，取出这个节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树
else if (p instanceof treenode)
e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到这里，说明数组该位置上是一个链表
for (int bincount = 0; ; ++bincount) {
// 插入到链表的最后面(java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newnode(hash, key, value, null);
// treeify_threshold 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个
// 会触发下面的 treeifybin，也就是将链表转换为红黑树
if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st
treeifybin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
// 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值
if (e != null) {
v oldvalue = e.value;
if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
e.value = value;
afternodeaccess(e);
return oldvalue;
}
}
++modcount;
// 如果 hashmap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afternodeinsertion(evict);
return null;
}
和 java7 稍微有点不一样的地方就是，java7 是先扩容后插入新值的，java8 先插值再扩容，不过这个不重要。
数组扩容
resize() 方法用于初始化数组或数组扩容，每次扩容后，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移。
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) { // 对应数组扩容
if (oldcap >= maximum_capacity) {
threshold = integer.max_value;
return oldtab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
oldcap >= default_initial_capacity)
// 将阈值扩大一倍
newthr = oldthr << 1; // double threshold
}
else if (oldthr > 0) // 对应使用 new hashmap(int initialcapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
newcap = oldthr;
else {// 对应使用 new hashmap() 初始化后，第一次 put 的时候
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;
// 用新的数组大小初始化新的数组
node<k,v>[] newtab = (node<k,v>[])new node[newcap];
table = newtab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newtab 即可
if (oldtab != null) {
// 开始遍历原数组，进行数据迁移。
for (int j = 0; j < oldcap; ++j) {
node<k,v> e;
if ((e = oldtab[j]) != null) {
oldtab[j] = null;
// 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null)
newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;
// 如果是红黑树，具体我们就不展开了
else if (e instanceof treenode)
((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
else {
// 这块是处理链表的情况，
// 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
// lohead、lotail 对应一条链表，hihead、hitail 对应另一条链表，代码还是比较简单的
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;
// 第一条链表
newtab[j] = lohead;
}
if (hitail != null) {
hitail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldcap，这个很好理解
newtab[j + oldcap] = hihead;
}
}
}
}
}
return newtab;
}
get 过程分析
相对于 put 来说，get 真的太简单了。
- 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的，如果不是，走第三步
- 判断该元素类型是否是 treenode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第四步
- 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key
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) {
// 判断第一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof treenode)
return ((treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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