HashMap
JDK1.7
结构
- HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。
- 每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
HashMap 初始化
//初始容量为2的倍数，这里是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//初始化负载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化扩容阈值
threshold = initialCapacity;
init();
}
put详解
上面只是对负载因子和阈值的初始化，对Map的初始化是在 put(K, V) 里面进行的。
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 如果key为null，将其放入table[0]中
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//对键值进行散列
int hash = hash(key);
//根据散列值和数组的长度来计算当前Key对应的数组下标
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
在第一个元素插入 HashMap 的时候做一次数组的初始化，就是先确定初始的数组大小，并计算数组扩容的阈值。
private void inflateTable(int toSize) {
//将容量设置为2的N次方
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//计算扩容阈值
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
计算Key对应的下标
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
这个方法很简单，简单说就是取 hash 值的低 n 位。这里就是利用了数组的容量都是2的N次方倍的好处。如在数组长度为 32 的时候，其实取的就是 key 的 hash 值的低 5 位，作为它在数组中的下标位置。
添加节点到链表中
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//如果当前HashMap的大小 >= 阈值，并且当前Key对应的数组下标不为null，就进行扩容。
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//将table的容量扩大为原来的2倍，再将原来的节点重新计算下标放入新的table内
resize(2 * table.length);
//计算当前key的hash
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
//计算key对应的数组下标
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//创建节点
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
//将新值放到表头，然后size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
扩容
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//初始化新table
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将原来旧table中的节点迁移到新的数组里面
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
//刷新table
table = newTable;
//重新计算扩容阈值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
// transfer这个方法其实很简单
// 就是遍历了old table中每个下标里面的链表，将里面的元素取出来，根据 new table的容量重新计算下标
// 最后放入新的table中
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
获取节点
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据key获取相应的节点
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
// 计算key的哈希码
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 下面这个循环就是为了获取key对应的节点的
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
// 如果key为null
private V getForNullKey() {
// 先判断一下map是否添加过节点，
if (size == 0) {
// 没有添加过就返回null
return null;
}
// 遍历table[0]中的所有节点，查找key为null的节点，并返回
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
为什么说HashMap是非线程安全？
在并发环境下，HashMap在扩容的时候可能会出现回环链表，这时候对HashMap进行get操作会出现 CPU 资源占用100%的情况。
下面来模拟一下环境。
假设一个HashMap已经到了Resize的临界点。此时有两个线程A和B，在同一时刻对HashMap进行Put操作：
put完之后
此时达到Resize条件，两个线程各自进行Rezie的第一步，也就是扩容：
这时候，两个线程都走到了ReHash的步骤。让我们回顾一下ReHash的代码：
假如此时线程B遍历到Entry3对象，刚执行完红框里的这行代码，线程就被挂起。对于线程B来说：
e = Entry3
next = Entry2
这时候线程A畅通无阻地进行着Rehash，当ReHash完成后，结果如下（图中的e和next，代表线程B的两个引用）：
直到这一步，看起来没什么毛病。接下来线程B恢复，继续执行属于它自己的ReHash。线程B刚才的状态是：
e = Entry3
next = Entry2
当执行到上面这一行时，显然 i = 3，因为刚才线程A对于Entry3的hash结果也是3。
我们继续执行到这两行，Entry3放入了线程B的数组下标为3的位置，并且e指向了Entry2。此时e和next的指向如下：
e = Entry2
next = Entry2
整体情况如图所示：
接着是新一轮循环，又执行到红框内的代码行：
e = Entry2
next = Entry3
整体情况如图所示：
接下来执行下面的三行，用头插法把Entry2插入到了线程B的数组的头结点：
整体情况如图所示：
第三次循环开始，又执行到红框的代码：
e = Entry3
next = Entry3.next = null
最后一步，当我们执行下面这一行的时候，见证奇迹的时刻来临了：
newTable[i] = Entry2
e = Entry3
Entry2.next = Entry3
Entry3.next = Entry2
链表出现了环形！
整体情况如图所示：
此时，问题还没有直接产生。当调用Get查找一个不存在的Key，而这个Key的Hash结果恰好等于3的时候，由于位置3带有环形链表，所以程序将会进入死循环！
JDK7 HashMap总结
- HashMap是非线程安全的。
- HashMap初始化数组是在第一次put的时候进行的。
- HashMap每次扩容的时候，新的容器容量为旧的容器的 2 倍。
- 对于key为null的键值对来说，是存放在table[0]中的。
- 新添加的节点位于链表的表头。
JDK1.8
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HashMap在Java8中的数据结构为 数组+链表+红黑树。
根据Java7 HashMap的介绍，我们知道，查找节点的时候，会根据hash值来确定链表的下标，之后再去遍历链表中的节点直到找到符合key的节点，并返回。时间复杂度为链表的长度为O(n);
为了减低这部分的开销，在Java8中，当链表中的元素达到8个的时候，将会把链表转换成红黑树，在这些位置进行查找的时候，其时间复杂度为O(logN)。
先来看一下Java8中HashMap的数据结构：
注意：上图是示意图，主要是描述数据结构，不会达到这个状态，因为这么多数据的时候早就扩容了。
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);
}
/**
* @hash，key的哈希码
* @key
* @value
* @onlyIfAbsent，如果onlyIfAbsent==true且当前的key已经存在，那么不替换已经存在的值；否则用新值替换旧值。
* @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;
// 在进行第一次put操作的时，会进到这个逻辑里面，进行数组table初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标，判断是否为null，如果为null，那么初始化当前下标下的链表，并将key和value作为表头放进去。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 下面是链表有节点的情况
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 要添加的节点已经添加过 ，同时还是链表表头时，取出该节点
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果,该节点是代表红黑树节点，那么调用红黑树的添加方法
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 进到这里，说明 1.要添加的节点不存在表头；2.当前是链表而不是红黑树。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 将key和value放到链表的末端
// 这里和Java7的存放的方式不一样，Java7是放到表头，Java8是放到表末
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 当前链表若已经达到转换成红黑树的阈值，就进行转换成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 判断链表里面是否已经存在要添加的节点，如果存在跳出循环。
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 检查链表下一个节点
p = e;
}
}
// e != null，说明要添加的节点已经存在链表或者红黑树中，根据onlyIfAbsent来决定是否覆盖旧的值
// 最后将旧值返回
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 判断当前容量是否大于扩容的阈值
// Java7中的HashMap是先判断是否需要扩容，再进行插入；Java8中的HashMap相反，是先进行插入，再判断是否需要扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
数组扩容
final Node<K,V>[] resize() {
// 第一次初始化时，table == null
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 数组长度为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0)
// 通过HashMap(int, float)初始化HashMap的第一次初始化数组
newCap = oldThr;
else {
// 通过HashMap()初始化HashMap的第一次初始化数组
using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 针对通过HashMap(int, float)初始化后，第一次put的时候，要初始化其新的阈值。
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化新数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 如果是初始化数组，到这里就结束了。
table = newTab;
// 下面开始将节点从旧数组迁移到新数组中
if (oldTab != null) {
// 首先遍历旧链表数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 将旧数组中的每一个下标设为null，等待JVM GC回收内存
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 当前链表只有一个节点，则将其设为新数组某一下标的表头
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 不是单节点且当前链表为红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 这段没怎么看懂，只知道将旧链表分为 lo 和 hi 两种链表，其中loHead与loTail一对，hiHead和hiTail一对。
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 第一个节点既是表头也是表尾，后面的进来的节点就一次放到链表的末端。
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);
// 接着将上面两个链表放入下面两个新的数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get过程分析
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 如果getNode返回null，则返回null，否则返回e.value;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
看看 getNode 到底进行了哪些操作。
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
/**
* 1. 判断当前数组是否为空
* 2. 判断当前数组长度是否大于0
* 3. 判断表头是否为null
* 如果上述3个判断有一个为否，就返回null
*/
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 这个判断是检查表头是否是key所对应的节点
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 寻找链表中的下一个节点
if ((e = first.next) != null) {
// 在红黑树中查找节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中查找节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
JDK8 HashMap总结
-
JDK8中的HashMap的数据结构发生改变。由原来的 数组+链表 的形式转变成现在 数组+链表 或 数组+红黑树 的结构。
-
HashMap数据结构从 数组+链表 到 数组+红黑树 的转变根据是由
TREEIFY_THRESHOLD == 8来决定的。当要添加的链表节点个数大于8个，会将链表转变成红黑树。 -
Java7中的HashMap是先判断是否需要扩容，再进行插入；Java8中的HashMap相反，是先进行插入，再判断是否需要扩容。