Java8 HashMap的實作原理分析

HashMap的儲存結構如圖：一個桶（bucket）上的節點多於8個則儲存結構是紅黑樹，小於8個是單向鍊錶。

1：HashMap的一些屬性

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;

 

// 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
}

要確定位置

第一步：首先是要計算key的hash碼，是一個int型別數字。那後面的 h >>> 16 原始碼註解的說法是：為了避免hash碰撞(hash collisons)將高位分散到低位上了，這是綜合考慮了速度，性能等各方面因素之後做出的。

第二步： h是hash碼，length是上面Node[]陣列的長度，做與運算 h & （length-1）。由於length是2的倍數-1後它的二進位碼都是1而1與上其他數的結果可能是0也可能是1，這樣保證運算後的均勻性。也就是hash方法保證了結果的均勻性，這點非常重要，會極大的影響HashMap的put和get效能。看下圖比較：

圖3.1是不對稱的hash結果

圖3.2是均衡的hash結果

這兩個圖的數據不是很多，如果鍊錶長度超過8個會轉成紅黑樹。那時看著會更明顯，jdk8之前一直是鍊錶，鍊錶查詢的複雜度是O(n)而紅黑樹由於其自身的特點，查詢的複雜度是O(log(n))。如果hash的結果不均勻會極大影響操作的複雜度。相關的知識這裡有一個紅黑樹基礎知識部落格網路上還有一個例子來驗證：自訂了一個物件來做key，調整hashCode()方法來看put值得時間

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

   

4：get方法

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()));

   

– 1) 定位到那個桶然後看是紅黑樹還是鍊錶再putVal

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;
// hash & (length-1)得到红黑树的树根位置或者是链表的表头
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) {
// 如果是树，遍历红黑树复杂度是O(log(n))，得到节点值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<k,v>)first).getTreeNode(hash, key);
// else是链表结构
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}

   

6：resize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) {
Node<k,v>[] tab; Node<k,v> p; int n, i;
// 如果tab为空或长度为0，则分配内存resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash找到put位置，如果为空,则直接put
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<k,v> e; K k;
// 第一节节点hash值同，且key值与插入key相同
if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 红黑树的put方法比较复杂，putVal之后还要遍历整个树，必要的时候修改值来保证红黑树的特点
e = ((TreeNode<k,v>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// e为空，表示已到表尾也没有找到key值相同节点，则新建节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 新增节点后如果节点个数到达阈值，则将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 容许空key空value
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 更新hash值和key值均相同的节点Value值
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;
}

   

給我對以上所述給大家的介紹分析的相關知識，希望對大家有幫助！

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