Java8 HashMapの実装原理の解析

HashMap のストレージ構造は図に示すとおりです。バケット内にノードが 8 個を超える場合、ストレージ構造は赤黒ツリーになり、ノードが 8 個未満の場合は一方向リンクになります。リスト。

1: HashMapの一部の属性

public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子(以前的版本也有叫加载因子的)
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 这是一个阈值，当桶(bucket)上的链表数大于这个值时会转成红黑树，put方法的代码里有用到
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 也是阈值同上一个相反，当桶(bucket)上的链表数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 看源码注释里说是：树的最小的容量，至少是 4 x TREEIFY_THRESHOLD = 32 然后为了避免(resizing 和 treeification thresholds) 设置成64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的倍数
transient Node<k,v>[] table;
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;

2: HashMapの構築方法

// 指定初始容量和填充因子的构造方法
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
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor: +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 指定容量后，tableSizeFor方法计算出临界值，put数据的时候如果超出该值就会扩容，该值肯定也是2的倍数
// 指定的初始容量没有保存下来，只用来生成了一个临界值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 该方法保证总是返回大于cap并且是2的倍数的值，比如传入999 返回1024
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
// 向右做无符号位移
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
// 三目运算符的嵌套
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
//构造函数2
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//构造函数3
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

3: 取得時とput時の配列内の要素の位置の決定

rrre

場所を特定するには

最初のステップ: まず、int 型の数値であるキーのハッシュ コードを計算します。次の h >>> 16 個のソース コードのコメントには、次のように書かれています。 ハッシュ衝突 (ハッシュ衝突) を避けるために、上位ビットは下位ビットに分散されます。これは、速度やパフォーマンスなどのさまざまな要素を総合的に考慮した上で行われます。 。

ステップ 2: h はハッシュ コード、length は上記の Node[] 配列の長さで、AND 演算 h & (length-1) を実行します。長さは 2 -1 の倍数であるため、そのバイナリ コードはすべて 1 であり、1 とその他の上記の数値の結果は 0 または 1 になる可能性があるため、演算後の均一性が保証されます。つまり、ハッシュ メソッドは結果の均一性を保証します。これは非常に重要であり、HashMap の put および get のパフォーマンスに大きく影響します。以下の比較を見てください:

図 3.1 は非対称ハッシュの結果です

図 3.2 はバランスの取れたハッシュの結果です

リンクされた長さの場合、これら 2 つの図にはそれほど多くのデータはありません。リストが 8 を超えると、黒い木になります。 jdk8 より前では、リンク リストのクエリの複雑さは O(n) でしたが、赤黒ツリーのクエリの複雑さは O(log(n)) でした。独自の特性に合わせて。ハッシュ結果が不均等であると、操作の複雑さに大きな影響を与えます。関連知識はこちらです72e1214e15ec42bfc5f5aa5e4f182c03赤黒木の基礎知識ブログ5db79b134e9f6b82c0b36e0489ee08edインターネット上にも例があります検証するには: オブジェクトをキーとしてカスタマイズし、hashCode() メソッドを調整して、put にかかる時間を確認します。 , h & (length – 1) によると、バケットを見つけて赤黒ツリーかリンクリストかを確認してから putVal

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

6: サイズ変更メソッド

public class MutableKeyTest {
public static void main(String args[]){
class MyKey {
Integer i;
public void setI(Integer i) {
this.i = i;
}
public MyKey(Integer i) {
this.i = i;
}
@Override
public int hashCode() {
// 如果返回1
// return 1
return i;
}
// object作为key存map里，必须实现equals方法
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof MyKey) {
return i.equals(((MyKey)obj).i);
} else {
return false;
}
}
}
// 我机器配置不高，25000的话正常情况27毫秒，可以用2500万试试，如果hashCode()方法返回1的话，250万就卡死
Map<MyKey,String> map = new HashMap<>(25000,1);
Date begin = new Date();
for (int i = 0; i < 20000; i++){
map.put(new MyKey(i), "test " + i);
}
Date end = new Date();
System.out.println("时间(ms) " + (end.getTime() - begin.getTime()));

上記は編集者が紹介した Java8 HashMap 実装原理解析の関連知識ですので、皆様のお役に立てれば幸いです！

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