• 深入理解HashMap(JDK1.8)


    HashMap 是 java 中用来存储 key-value 键值对的一种容器,其中的 key 和 value 都允许为 null。其底层的数据结构为数组 + 链表 + 红黑树,当链表长度达到 TREEIFY_THRESHOLD = 8 时,该链表会自动转化为红黑树,以提升 HashMap 的查询、插入效率,它实现了 Map<K, V>,Cloneable,Serializable接口。

    一、初始化

    三个最主要的构造函数

        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }
    
        public HashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, 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);
            this.loadFactor = loadFactor;
            this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
        }
    

    如果使用默认构造函数,则 HashMap 的初始化容量为 1 << 4 也就是 16,默认加载因子是 DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f,当 HashMap 底层的数组元素个数 > 数组容量 * 加载因子时,HashMap 将进行扩容操作,当然也可以在初始化时给定一个 loadFactor。如果在初始化时给定 initialCapacity,则初始化容量 C 需满足:C 是 2 的幂次方且 C >= initialCapacity 且 C <= (1 << 30)。其中的 tableSizeFor 方法保证函数返回值是大于等于给定参数 initialCapacity 最小的 2 的幂次方的数值,具体为:

        static final int tableSizeFor(int cap) {
            int n = cap - 1;
            n |= n >>> 1;
            n |= n >>> 2;
            n |= n >>> 4;
            n |= n >>> 8;
            n |= n >>> 16;
            return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
        }
    

    参考

    二、put() 操作

        public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
    
        static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }
    
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            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)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    

    向一个 HashMap 中添加一个元素,大致流程如下:

    • 对 key 求 hash 值,然后计算下标
      • hash = (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
      • index = (capacity - 1) & hash;
        在多数情况下,数组容量不会超过 2 ^ 16,所以如果直接用哈希值与数组容量进行与运算的话,哈希值的高十六位就用不到,所以进行 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 操作,这样不仅利用上了 hash 值得高十六位,还减小了 hash 冲突的几率!
        要计算一个 hash 的下标,通常是进行取余操作:hash % capacity。但因为 capacity 是 2 的幂次方,所以 hash % capacity = (capacity - 1) & hash,且位运算更加高效,所以采用位运算的方式计算下标,这也是为什么 HashMap 的容量要等于2的幂次方的原因。
    • 如果没有碰撞,直接放入数组
    • 如果发生碰撞,以链表的形式链接到后面(链接到链表最后,遍历的同时比较当前加入的节点是否已存在)
    • 如果链表的长度大于或等于阈值 TREEIFY_THRESHOLD,就把链表转换成红黑树
    • 如果节点已存在,就替换旧值
    • 如果桶(数组)满了(++size > threshold),就需要 resize

    三、HashMap 的扩容操作

    1. 容量扩充为原来的两倍,然后对每个节点重新计算哈希值
    2. 这个值可能在两个地方,一个是原下标的位置,另一种是在下标为<原下标+原容量>的位置

    假设 capacity = 10000,则 index = 1111 & hash。扩容为二倍后,capacity = 100000,则 index = 11111 & hash。扩容后 capacity - 1 的低四位没有变,而仅仅是多了一个最高位,而这个最高位(从右往左第五位)相对应的 hash 值的第五位只有 0 或 1 两种可能:如果为 0,则 index 不变;如果为 1,则 index = 原下标 + 原容量。

    扩容时,会新建一个哈希数组,然后将原来数组中的每个元素移过来,这是一个非常耗时的操作。所以如果我们预先知道了有多少个键值对,那么在初始化时我们就可以给定一个容量,这样就可以减少 HashMap 扩容所带来的消耗。例如,如果我们知道键值对大概有 1000 个,那么就可以得到 1000 / 0.75 ≈ 1333,比 1333 大且为 2 的幂次方的最小数是 2048。但是如果我们将 HashMap 的初始化容量设置为 2048 就会可能会出现空间浪费的情况。因为当把一个键值对添加到 HashMap 时,可能有很多键值对都会发生哈希冲突,然后他们将会以链表或红黑树的方式连接到哈希数组中,所以哈希数组中不为空的元素不一定为 1000,可能为 200,也有可能是 300。所以在给定 HashMap 初始换容量时,不仅要考虑键值对的数量,还要考虑这些键值对发生哈希冲突的概率等等。

    四、HashSet

    HashSet 是 java 中用来存储不能重复无序的数据的一种容器。但在本质上,HashSet 其实是用 HashMap 来存储数据的。在 HashSet 的源码中,有如下两个成员:

        private transient HashMap<E,Object> map;
    
        // Dummy value to associate with an Object in the backing Map
        private static final Object PRESENT = new Object();
    

    map 就是用来存储数据的容器,HashSet 将所有的数据存储在 map 的 key 中,因为 HashMap 中的 key 是唯一的,所以也就达到了 HashSet 存储不重复元素的目的。在向 HashSet 中添加一个元素时,实际上是调用了 HashMap 的 put() 方法:

        public boolean add(E e) {
            return map.put(e, PRESENT)==null;
        }
    

    可以看到,在添加元素时,将元素作为 key 添加到 map 中,而 value 则放入一个 Object 常量(本质上 value 没什么卵用),也就是说 map 中存储的所有键值对的 key 都不相同,而 value 都相同。
    HashSet 中的其它方法,其实也都是直接调用了 HashMap 中的方法,例如:

        public boolean remove(Object o) {
            return map.remove(o)==PRESENT;
        }
        
        public boolean contains(Object o) {
            return map.containsKey(o);
        }
        
        public int size() {
            return map.size();
        }
    
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