• HashMap


    HashMap

    HashMap在jdk1.6之前使用了桶和链表来保存信息,这样有一点不好的地方如果一个桶里面的链表过长,O(n)的查询效率会使得查询效率过低。
    1.6之后采用了桶和链表,以及红黑树实现,当链表的长度超过了一定值的时候,就会将链表转化为红黑树。这样查询效率会稳定在0(nlogn)。

    HashMap实现

    数据结构

    • Node链表

    HashMap使用Node表示每个键值对,它实现了Map.Entry的方法。

        static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final int hash;
            final K key;
            V value;
            Node<K,V> next;
    		//构造
            Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
                this.hash = hash;
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.next = next;
            }
    
            public final K getKey()        { return key; }
            public final V getValue()      { return value; }
            public final String toString() { return key + "=" + value; }
    
            public final int hashCode() {
                return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
            }
    
            public final V setValue(V newValue) {
                V oldValue = value;
                value = newValue;
                return oldValue;
            }
    		//判断是否相等
            public final boolean equals(Object o) {
                if (o == this)
                    return true;
                if (o instanceof Map.Entry) {
                    Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                    if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                        Objects.equals(value, e.getValue()))
                        return true;
                }
                return false;
            }
        }
    
    
    • 红黑树 TreeNode

    HashMap的红黑树定义如下:

        static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> 		{
            TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
            TreeNode<K,V> left;
            TreeNode<K,V> right;
            TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
            boolean red;
            TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
                super(hash, key, val, next);
            }
      }
    
    • 桶 bucket
       transient Node<K,V>[] table;
    

    这里桶的长度一般都是2的幂次方,这样做的原因是HashMap使用p = tab[i = (n - 1) & hash]来确认放在哪个桶里(n为桶的长度),(n - 1) 为奇数可以保证二进制的最后一位为1,这样hash为奇数的时候可以被分配到奇数的桶里面,为偶数的时候保证可以被分配到偶数的桶里面。这样子,分布就会比较均匀。

    transient 表示Node不会被序列化。

    PUT实现

        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table为空,那就创建一个table
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            //找到对象在table中的保存下标
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                //如果第一个就找到相同的对象,那就返回
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                //找不到了,发现对象是TreeNode 类型,调用TreeNode插入
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                //存放到链表中
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果遍历到链表尾部了找不到,那就创建一个新的节点,并返回
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            //如果大于了一定值,就转化为红黑树
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        //如果找到了,那就停止,注意这里的比较
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        //将P指向下一个节点
                        p = e;
                    }
                }
                //更新值value
                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;
        }
    

    GET实现

        final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
            //一堆的检查
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
                //看看第一个是否匹配
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                //如果第一个不匹配,并且第一个后面还有对象
                if ((e = first.next) != null) {
                //如果是TreeNode ,那就说明是红黑树,调用红黑树查找
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);				
                    //调用链表查找       
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            return null;
        }
    
    

    RESIZE实现

    resize是指的HashMap的容量大于了一定的阈值(0.75),就将HashMap的容量扩大,并讲旧的table中的内容复制到新的table中,由于有复制的操作,resize很耗时间。

        final Node<K,V>[] resize() {
            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;
                }
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            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"})
                Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                next = e.next;
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    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);
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }
    

    HashMap不安全

    我们知道java.util.HashMap不是线程安全的,因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map,那么将抛出ConcurrentModificationException,这就是所谓fail-fast策略。
    ail-fast 机制是java集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生 fail-fast 事件。
    例如:当某一个线程A通过 iterator去遍历某集合的过程中,若该集合的内容被其他线程所改变了;那么线程A访问集合时,就会抛出 ConcurrentModificationException异常,产生 fail-fast 事件。
    这一策略在源码中的实现是通过modCount域,modCount顾名思义就是修改次数,对HashMap内容(当然不仅仅是HashMap才会有,其他例如ArrayList也会)的修改都将增加这个值(大家可以再回头看一下其源码,在很多操作中都有modCount++这句),那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

            HashIterator() {
                expectedModCount = modCount;
                Node<K,V>[] t = table;
                current = next = null;
                index = 0;
                if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
                    do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
                }
            }
    
            public final boolean hasNext() {
                return next != null;
            }
    
            final Node<K,V> nextNode() {
                Node<K,V>[] t;
                Node<K,V> e = next;
                //注意这里的比较,如果modCount不一致,就会抛出异常
                if (modCount != expectedModCount)
                    throw new ConcurrentModificationException();
                if (e == null)
                    throw new NoSuchElementException();
                if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
                    do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
                }
                return e;
            }
    
    

    参考

    HashMap实现

    Java集合学习1:HashMap的实现原理

  • 相关阅读:
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    八卦
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    想到Exchanger N parties的一种用法
    该拒绝MSN Messager了
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/SpeakSoftlyLove/p/5501432.html
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