深入HashMap源码

260 阅读5分钟

前言

HashMap是Java中最常用的集合类框架,是Java语言中非常典型的数据结构。也是面试爱问的,下面博主会通过HashMap的源码深入分析这一数据结构。

1 HashMap源码分析

注:源码基于jdk1.8,与jdk1.7及之前版本有所区别

1.1 哈希表

分析HashMap源码之前,我们先大致了解一下数组、链表、哈希表的不同。
数组
屏幕快照 2021-04-01 下午5.51.07.png
对于数组,我们都很了解,它在内存中是一串连续的空间,所以,读的效率很高,但是删除或插入效率低,因为插入删除都可能引起其他数据的左移右移。
链表
占用内存宽松,空间复杂度小,时间复杂度O(N),插入删除都比较快,内存利用率高。
缺点就是查询效率比较低,得从第一个开始遍历。
哈希表
屏幕快照 2021-04-01 下午6.55.45.png
哈希表就是数组加链表的结合,取两者的优缺点做了一个结合与平衡。

1.2 put方法

进入put的源码后,第一个方法如下,

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

这个方法的关键在hash(key),生成了key的hash值。
具体的生成逻辑是native实现,各位有兴趣可以去看看public native int hashCode();
然后用hash值的高16位与hash做 ^ 运算得到更加随机的低16位。
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
这样做的目的是为了计算出更加散列的下标,减少hash冲突,不懂的朋友可以去专门查一查,算法设计的还是很精妙的,博主在这里就不赘述了。

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;
}

这个方法实现了HashMap put的核心操作。
屏幕快照 2021-04-01 下午7.14.54.png

第一步是声明,然后判断是否需要初始化table。初始化的结果是一个长度为16的Node数组。

屏幕快照 2021-04-01 下午7.19.16.png

然后,通过hash值计算出下标,如果那个下标位置没有数据,就把值添加进去。
如果有值,就处理冲突,

屏幕快照 2021-04-01 下午7.24.43.png

可以看到,p.next表明,它把值放到了链表的尾部,这样就是一个单向链表。
细心的人还会发现,后面有个if判断。

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    treeifyBin(tab, hash);

当长度大于等于8时,会走treeifyBin方法,里面有个判断,如果数值长度小于64,则进行扩容;超过64,将会把链表变成一个红黑树,提高效率。
这也是JDK1.8后做的一个变化,通过红黑树来提升效率!

1.3 get方法

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;
    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) {
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

取的逻辑就比较简单了,通过key的hash值计算数组下标,然后到那个下标位置的链表上去找,找到就返回,没有返回null。

2 谈谈HashMap的扩容机制

2.1 为什么需要扩容

这个问题其实很好回答。
因为Java8之前还是之后,HashMap存储相同hash值的key-value的越多,hash冲突带来的消耗就越多。所以,需要进行扩容,提升效率。

2.2 什么时候扩容

  1. 当达到阀值的时候扩容,阀值 = 数组长度 x 负载因子
  2. 当链表长度达到8,且数值长度小于64时会扩容数组。

2.3 JDK1.8的扩容策略

jdk1.7及之前的扩容策略较为简单,就是定义一个长度为当前table两倍的newTable,然后找到存在hash冲突的位置,遍历链表。依次根据hash值计算出该元素在新数组的位置,放过去即可。

JDK1.8之后,有所不同,下面是源码。

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) {
        // 超过数组在java中最大容量,冲突就只能冲突
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 扩容两倍,这是个【位运算】
        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);
    }
    // 更新新容量为扩容后的
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 扩容后新数组
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 遍历老数组
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) { // j位置上有元素,放到e中
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null) // 只有一个元素,计算新位置存放即可
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode) // 红黑树做单独处理
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 冲突链表
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 遍历所有节点
                    do {
                        next = e.next;
                        // 判断key的hash值与老数组长度与操作后结果决定元素是放在原索引处还是新索引
                        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);
                    // (e.hash & oldCap) == 0的所有节点形成的链表放到新数组j位置
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // (e.hash & oldCap) == 1的所有节点形成的链表放到新数组(j+老数组长度)位置
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

从源码中,我们可以看到1.8的计算策略更加优秀了。
e.hash & oldCap去计算元素在新数组中的位置,不需要再次计算hash,计算结果为0下标位置不变,不为0,下标位置 = 原数组长度 + 原下标位置。