HashMap的實(shí)現(xiàn)原理
首先有一個(gè)每個(gè)元素都是鏈表(可能表述不準(zhǔn)確)的數(shù)組,當(dāng)添加一個(gè)元素(key-value)時(shí),就首先計(jì)算元素key的hash值,以此確定插入數(shù)組中的位置,但是可能存在同一hash值的元素已經(jīng)被放在數(shù)組同一位置了,這時(shí)就添加到同一hash值的元素的后面,他們?cè)跀?shù)組的同一位置,但是形成了鏈表,同一各鏈表上的Hash值是相同的,所以說(shuō)數(shù)組存放的是鏈表。而當(dāng)鏈表長(zhǎng)度太長(zhǎng)時(shí),鏈表就轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù),這樣大大提高了查找的效率。 當(dāng)鏈表數(shù)組的容量超過(guò)初始容量的0.75時(shí),再散列將鏈表數(shù)組擴(kuò)大2倍,把原鏈表數(shù)組的搬移到新的數(shù)組中
即HashMap的原理圖是:
現(xiàn)在我來(lái)分析下JDK7與JDK8中HashMap的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
JDK7中的HashMap
HashMap底層維護(hù)一個(gè)數(shù)組,數(shù)組中的每一項(xiàng)都是一個(gè)Entry
transient Entry<K,V>[] table;
我們向 HashMap 中所放置的對(duì)象實(shí)際上是存儲(chǔ)在該數(shù)組當(dāng)中;
而Map中的key,value則以Entry的形式存放在數(shù)組中
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
而這個(gè)Entry應(yīng)該放在數(shù)組的哪一個(gè)位置上(這個(gè)位置通常稱(chēng)為位桶或者h(yuǎn)ash桶,即hash值相同的Entry會(huì)放在同一位置,用鏈表相連),是通過(guò)key的hashCode來(lái)計(jì)算的。
final int hash(Object k) {
int h = 0;
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
通過(guò)hash計(jì)算出來(lái)的值將會(huì)使用indexFor方法找到它應(yīng)該所在的table下標(biāo):
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
這個(gè)方法其實(shí)相當(dāng)于對(duì)table.length取模。
當(dāng)兩個(gè)key通過(guò)hashCode計(jì)算相同時(shí),則發(fā)生了hash沖突(碰撞),HashMap解決hash沖突的方式是用鏈表。
當(dāng)發(fā)生hash沖突時(shí),則將存放在數(shù)組中的Entry設(shè)置為新值的next(這里要注意的是,比如A和B都hash后都映射到下標(biāo)i中,之前已經(jīng)有A了,當(dāng)map.put(B)時(shí),將B放到下標(biāo)i中,A則為B的next,所以新值存放在數(shù)組中,舊值在新值的鏈表上)
示意圖:
所以當(dāng)hash沖突很多時(shí),HashMap退化成鏈表。
總結(jié)一下map.put后的過(guò)程:
當(dāng)向 HashMap 中 put 一對(duì)鍵值時(shí),它會(huì)根據(jù) key的 hashCode 值計(jì)算出一個(gè)位置, 該位置就是此對(duì)象準(zhǔn)備往數(shù)組中存放的位置。
如果該位置沒(méi)有對(duì)象存在,就將此對(duì)象直接放進(jìn)數(shù)組當(dāng)中;如果該位置已經(jīng)有對(duì)象存在了,則順著此存在的對(duì)象的鏈開(kāi)始尋找(為了判斷是否是否值相同,map不允許<key,value>鍵值對(duì)重復(fù)), 如果此鏈上有對(duì)象的話(huà),再去使用 equals方法進(jìn)行比較,如果對(duì)此鏈上的每個(gè)對(duì)象的 equals 方法比較都為 false,則將該對(duì)象放到數(shù)組當(dāng)中,然后將數(shù)組中該位置以前存在的那個(gè)對(duì)象鏈接到此對(duì)象的后面。
值得注意的是,當(dāng)key為null時(shí),都放到table[0]中
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
當(dāng)size大于threshold時(shí),會(huì)發(fā)生擴(kuò)容。 threshold等于capacity*load factor
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
jdk7中resize,只有當(dāng) size>=threshold并且 table中的那個(gè)槽中已經(jīng)有Entry時(shí),才會(huì)發(fā)生resize。即有可能雖然size>=threshold,但是必須等到每個(gè)槽都至少有一個(gè)Entry時(shí),才會(huì)擴(kuò)容。還有注意每次resize都會(huì)擴(kuò)大一倍容量
JDK8中的HashMap
一直到JDK7為止,HashMap的結(jié)構(gòu)都是這么簡(jiǎn)單,基于一個(gè)數(shù)組以及多個(gè)鏈表的實(shí)現(xiàn),hash值沖突的時(shí)候,就將對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)以鏈表的形式存儲(chǔ)。
這樣子的HashMap性能上就抱有一定疑問(wèn),如果說(shuō)成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)在hash時(shí)發(fā)生碰撞,存儲(chǔ)一個(gè)鏈表中,那么如果要查找其中一個(gè)節(jié)點(diǎn),那就不可避免的花費(fèi)O(N)的查找時(shí)間,這將是多么大的性能損失。這個(gè)問(wèn)題終于在JDK8中得到了解決。再最壞的情況下,鏈表查找的時(shí)間復(fù)雜度為O(n),而紅黑樹(shù)一直是O(logn),這樣會(huì)提高HashMap的效率。
JDK7中HashMap采用的是位桶+鏈表的方式,即我們常說(shuō)的散列鏈表的方式,而JDK8中采用的是位桶+鏈表/紅黑樹(shù)(有關(guān)紅黑樹(shù)請(qǐng)查看紅黑樹(shù))的方式,也是非線(xiàn)程安全的。當(dāng)某個(gè)位桶的鏈表的長(zhǎng)度達(dá)到某個(gè)閥值的時(shí)候,這個(gè)鏈表就將轉(zhuǎn)換成紅黑樹(shù)。
JDK8中,當(dāng)同一個(gè)hash值的節(jié)點(diǎn)數(shù)不小于8時(shí),將不再以單鏈表的形式存儲(chǔ)了,會(huì)被調(diào)整成一顆紅黑樹(shù)(上圖中null節(jié)點(diǎn)沒(méi)畫(huà))。這就是JDK7與JDK8中HashMap實(shí)現(xiàn)的最大區(qū)別。
接下來(lái),我們來(lái)看下JDK8中HashMap的源碼實(shí)現(xiàn)。
JDK中Entry的名字變成了Node,原因是和紅黑樹(shù)的實(shí)現(xiàn)TreeNode相關(guān)聯(lián)。
transient Node<K,V>[] table;
當(dāng)沖突節(jié)點(diǎn)數(shù)不小于8-1時(shí),轉(zhuǎn)換成紅黑樹(shù)。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
以put方法在JDK8中有了很大的改變
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;
//如果當(dāng)前map中無(wú)數(shù)據(jù),執(zhí)行resize方法。并且返回n
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果要插入的鍵值對(duì)要存放的這個(gè)位置剛好沒(méi)有元素,那么把他封裝成Node對(duì)象,放在這個(gè)位置上就完事了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//否則的話(huà),說(shuō)明這上面有元素
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果這個(gè)元素的key與要插入的一樣,那么就替換一下,也完事。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//1.如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是TreeNode類(lèi)型的數(shù)據(jù),執(zhí)行putTreeVal方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//還是遍歷這條鏈子上的數(shù)據(jù),跟jdk7沒(méi)什么區(qū)別
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//2.完成了操作后多做了一件事情,判斷,并且可能執(zhí)行treeifyBin方法
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;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || --
e.value = value;
//3.
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判斷閾值,決定是否擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
//4.
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
treeifyBin()就是將鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹(shù)。
之前的indefFor()方法消失 了,直接用(tab.length-1)&hash,所以看到這個(gè),代表的就是數(shù)組的下角標(biāo)。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
Reference:
1. http://www.tuicool.com/articles/Yruqiye
2. http://wenku.baidu.com/link?url=qRXqFTKcObVZATjznA97yNw8zMdsxNsX20sLAyn40YmUqF43QVf_yIPB97U33qMT36mtDaEzzuBHev5zCzr1jfJ2SZHjufV4LdEVzGHZ2T3
3. https://segmentfault.com/a/1190000003617333
4. http://blog.csdn.net/q291611265/article/details/46797557
到此這篇關(guān)于HashMap在JDK7與JDK8中的實(shí)現(xiàn)原理解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)JDK7與JDK8中HashMap的實(shí)現(xiàn)內(nèi)容請(qǐng)搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家!
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