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谈谈HashMap源码中的优雅设计

程序员文章站 2022-04-02 10:21:55
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; // 初始化桶数组 table, table 被延迟到插入新数据时再进行初始化 if ((tab = table) == null || (n = tab.len...

一、HashMap构造器
HashMap总共给我们提供了三个构造器来创建HashMap对象。
1.无参构造函数public HashMap():使用无参构造函数创建的hashmap对象,其默认容量为16,默认的负载因子为0.75。
2.有参构造函数public HashMap(int initialCapacity,float loadFactor):使用该构造函数,我们可以指定hashmap的初始化容量和负载因子,但是在hashmap底层不一定会初始化成我们传入的容量,而是会初始化成大于等于传入值的最小的2的幂次方,比如我们传入的是17,那么hashmap会初始化成32(2^5)。那么hashmap是如何高效计算大于等于一个数的最小2的幂次方数的呢,源码如下:

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;
  }

它的设计可以说很巧妙,其基本思想是如果一个二进制数低位全是1,那么这个数+1则肯定是一个2的幂次方数。举个例子看一下:
谈谈HashMap源码中的优雅设计

可以看到,它的计算过程是:首先将我们指定的那个数cap减1(减1的原因是,如果cap正好是一个2的幂次方数,也可以正确计算),然后对cap-1分别无符号右移1位、2位,4位、8位、16位(加起来正好是31位),并且每次移位后都与上一个数做按位或运算,通过这样的运算,会使得最终的结果低位都是1。那么最终对结果加1,就会得到一个2的幂次方数。
3.另一个有参构造函数就是有参构造函数public HashMap(int initialCapacity),该构造函数和上一个构造函数唯一不同之处就是不能指定负载因子。

二、HashMap插入机制
1.插入方法源码

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;
        // 初始化桶数组 table, table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 如果桶中不包含键值对节点引用,说明当前数组下标下不存在任何数据,则将新键值对节点的引用存入桶中即可
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //如果hash相等,并且equals方法返回true,这说明key相同,此时直接替换value即可,并且返回原值
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
             //如果第一个节点是树节点,则调用putTreeVal方法,将当前值放入红黑树中
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
               //如果第一个节点不是树节点,则说明还是链表节点,则开始遍历链表,将值存储到链表合适的位置
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                     //如果遍历到了链接末尾,则创建链表节点,将数据存储到链表结尾
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断链表中节点树是否超多了阈值8,如果超过了则将链表转换为红黑树(当然不一定会转换,treeifyBin方法中还有判断)
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果在链表中找到,完全相同的key,则直接替换value
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //e!=null说明只是遍历到中间就break了,该种情况就是在链表中找到了完全相等的key,该if块中就是对value的替换操作
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //加入value之后,更新size,如果超过阈值,则进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

2.插入流程图
谈谈HashMap源码中的优雅设计
(1)在put一个k-v时,首先调用hash()方法来计算key的hashcode,而在hashmap中并不是简单的调用key的hashcode求出一个哈希码,还用到了扰动函数来降低哈希冲突。源码如下:

static final int hash(Object key) {
     int h;
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
 }

从源码中可以看到,最终的哈希值是将原哈希码和原哈希码右移16位得到的值进行异或运算的结果。 16正好是32的一半,因此hashmap是将hashcode的高位移动到了低位,再通过异或运算将高位散播的低位,从而降低哈希冲突。至于为什么能够降低冲突呢,我们可以看看作者对hash方法的注释:

从注释中我们可以得出,作者进行高位向低位散播的原因是:由于hashmap在计算bucket下标时,计算方法为hash&n-1,n是一个2的幂次方数,因此hash&n-1正好取出了hash的低位,比如n是16,那么hash&n-1取出的是hash的低四位,那么如果多个hash的低四位正好完全相等,这就导致了always collide(冲突),即使hash不同。因此将高位向低位散播,让高位也参与到计算中,从而降低冲突,让数据存储的更加散列。

(2)在计算出hash之后之后,调用putVal方法进行key-value的存储操作。在putVal方法中首先需要判断table是否被初始化了(因为hashmap是延迟初始化的,并不会在创建对象的时候初始化table),如果table还没有初始化,则通过resize方法进行扩容。

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;

(3)通过(n-1)&hash计算出当前key所在的bucket下标,如果当前table中当前下标中还没有存储数据,则创建一个链表节点直接将当前k-v存储在该下标的位置。

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
     tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

(4)如果table下标处已经存在数据,则首先判断当前key是否和下标处存储的key完全相等,如果相等则直接替换value,并将原有value返回,否则继续遍历链表或者存储到红黑树。

if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
      e = p;

(5)当前下标处的节点是树节点,则直接存储到红黑树中

else if (p instanceof TreeNode)
         e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

(6)如果不是红黑树,则遍历链表,如果在遍历链表的过程中,找到相等的key,则替换value,如果没有相等的key,就将节点存储到链表尾部(jdk8中采用的是尾插法),并检查当前链表中的节点树是否超过了阈值8,如果超过了8,则通过调用treeifyBin方法将链表转化为红黑树。

              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;
                }

(7)将数据存储完成之后,需要判断当前hashmap的大小是否超过扩容阈值Cap*load_fact,如果大于阈值,则调用resize()方法进行扩容。

f (++size > threshold)
       resize();

HashMap在扩容后的容量为原容量的2倍,起基本机制是创建一个2倍容量的table,然后将数据转存到新的散列表中,并返回新的散列表。和jdk1.7中不同的是,jdk1.8中多转存进行了优化,可以不再需要重新计算bucket下标,其实现源码如下:
谈谈HashMap源码中的优雅设计
从源码中我们可以看出,如果一个key hash和原容量oldCap按位与运算结果为0,则扩容前的bucket下标和扩容后的bucket下标相等,否则扩容后的bucket下标是原下标加上oldCap。使用的基本原理总结如下:

原理图:
谈谈HashMap源码中的优雅设计

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