Java集合框架1-- HashMap

2020-07-21

HashMap的知识点可以说在面试中经常被问到,是Java中比较常见的一种数据结构。所以这一篇就通过源码来深入理解下HashMap。

1 HashMap的底层是如何实现的?(基于JDK8)

1.1 HashMap的类结构和成员

/**
HashMap继承AbstractMap,而AbstractMap又实现了Map的接口
*/ 
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 
    

从上面源码可以看出HashMap支持序列化和反序列化,而且实现了cloneable接口,能支持clone()方法复制一个对象。

1.1.1 HashMap源码中的几个成员属性
//最小容量为16,且一定是2的幂次
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

 //最大容量为2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//当某节点的链表长度大于8并且hash数组的容量达到64时,链表将会转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//当链表长度小于6时,红黑树将转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//链表变成红黑树的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

从上面的源码可以看出,JDK1.8的HashMap实际上是由数组+链表+红黑树组成,在一定条件下链表会转换成红黑树。这里要谈一下默认加载因子为什么为0.75(3/4),加载因子也叫扩容因子,用来判断HashMap什么时候进行扩容。选择0.75的原因是为了平衡容量与查找性能:扩容因子越大,造成hash冲突的几率就越大,查找性能就会越低,反之扩容因子越小,所占容量就会越大。于此同时,负载因子为3/4的话,和capacity的乘积结果就可以是一个整数。

下面再看看hash数组中的元素

1.1.2 HashMap中的数组节点

​ hash数组一般称为哈希桶(bucket),结点在JDK1.7中叫Entry,在JDK1.8中叫Node。

//1.8中Node实现entry的接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    //每个节点都会包含四个字段:hash、key、value、next
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;//指向下一个节点

        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; }
    
		//hash值是由key和value的hashcode异或得到
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            //判断o对象是否为Map.Entry的实例
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                //再判断两者的key和value值是否相同
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
}
//这个是扰动函数,减少hash碰撞
static final int hash(Object key) {
        int h;
    	//将key的高16位与低16位异或(int是2个字节,32位)
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

1.2 HashMap中的方法

1.2.1 查询方法
public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
    	//将key值扰动后传入getNode函数查询节点
        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;
    	//判断哈希表是否为空,第一个节点是否为空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //从第一个节点开始查询,如果hash值和key值相等,则查询成功,返回该节点
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //查询下一个节点
            if ((e = first.next) != null) {
                //若该节点存在红黑树,则从红黑树中查找节点
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //若该节点存在链表,循着链表查找节点
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
}
1.2.2 新增方法

向哈希表中插入一个节点

public V put(K key, V value) {
    	//将扰动的hash值传入,调用putVal函数
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
//当参数onlyIfAbsent为true时,不会覆盖相同key的值value;当evict是false时,表示是在初始化时调用
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //若哈希表为空,直接对哈希表进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //若当前节点为空,则直接在该处新建节点
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {//若当前节点非空,则说明发生哈希碰撞,再考虑是链表或者红黑树
        Node<K,V> e; K k;
        //如果与该节点的hash值和key值都相等,将节点引用赋给e
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //如果p是树节点的实例,调用红黑树方法新增一个树节点e
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //若该节点后是链表
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //遍历到链表末尾插入新节点
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //若插入节点后,链表节点数大于转变成红黑树的临界值(>=8)
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        //将链表转换成红黑树
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //遍历过程中发现了key和hash值相同的节点,用e覆盖该节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        //对e节点进行处理
        if (e != null) { 
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    //节点插入成功,修改modCount值
    ++modCount;
    //如果达到扩容条件,直接扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

1.2.3 扩容方法(非常重要)
final Node<K,V>[] resize() {
    //当前的数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    //当前的数组大小和阈值
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    //对新数组大小和阈值初始化
    int newCap, newThr = 0;
    //若当前数组非空
    if (oldCap > 0) {
        //若当前数组超过容量最大值,返回原数组不扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //若当前数组低于阈值,直接在数组容量范围内扩大两倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    //数组为空,且大于最小容量(数组初始化过)
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    //数组为空,且没有初始化
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        //初始化数组
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    //数组为空,且新的阈值为0
    if (newThr == 0) {
        //求出新的阈值(新数组容量*加载因子)
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        //判断新阈值是否越界,并做相应的赋值
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    //阈值更新
    threshold = newThr;
    
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    //构建新的数组并赋值
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    //若之前数组非空,将数据复制到新数组中
    if (oldTab != null) {
        //循环之前数组,将非空元素复制到新数组中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                //若循环到该节点是最后一个非空节点,直接赋值
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //若发现该节点是树节点
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                //若该节点后是链表
                else { // preserve order
                    //定义现有数组的位置low,扩容后的位置high;high = low + oldCap
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        /*通过(e.hash & oldCap)来确定元素是否需要移动,
                          e.hash & oldCap大于0,说明位置需要作相应的调整。
                          反之等于0时说明在该容量范围内,下标位置不变。
                        */
                        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);
                    //低位下标位置不变
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    //处于高位位置要改变为j + oldCap
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

​ HashMap实际上是线程不安全的,在JDK1.7中,链表的插入方式为头插法,在多线程下插入可能会导致死循环。因此在JDK1.8中替换成尾插法(其实想要线程安全大可用ConcurrentHashMap、Hashtable)

//JDK1.7源码
void transfer(Entry[] newTable boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            //多线程在这里会导致指向成环
            Entry<K,V> next = e.next;
            if(rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, new Capacity);
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}

假如HashMap的容量为2,其中在数组中有一个元素a(此时已经到达扩容的临界点)。创建两个线程t1、t2分别插入b、c,因为没有锁,两个线程都进行到扩容这一步,那么其中有节点位子因为扩容必然会发生变化(以前的容量不够),这个时候假设t1线程成功运行,插入成功。但是由于t2线程的合并,加上节点位置的挪动,就会造成链表成环。最后读取失败

1.2.4 删除方法
//通过key值删除该节点,并返回value
public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}
//删除某个节点
//若matchValue为true时,需要key和value都要相等才能删除;若movable为false时,删除节点时不移动其他节点
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    //若数组非空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        //设node为删除点
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        //查到头节点为所要删除的点,直接赋于node
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        //否则遍历
        else if ((e = p.next) != null) {
            //当节点为树节点
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            //节点为链表时
            else {
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //对取回的node节点进行处理,当matchValue为false,或者value相等时
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                     (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode) //为树节点
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p) //为链表头结点
                tab[index] = node.next;
            else //为链表中部节点
                p.next = node.next;
            //修改modCount和size
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

2.一些面试题

2.1 JDK1.8 HashMap扩容时做了哪些优化

  1. 新元素下标方面,1.8通过高位运算(e.hash & oldCap) == 0分类处理表中的元素:低位不变,高位原下标+原数组长度;而不是像1.7中计算每一个元素下标。

  2. 在resize()函数中,1.8将1.7中的头插逆序变成尾插顺序。但是仍然建议在多线程下不要用HashMap。

2.2 HashMap与Hashtable的区别

  1. 线程安全:Hashtable是线程安全的,不允许key,value为null。
  2. 继承父类:Hashtable是Dictionary类的子类(Dictionary类已经被废弃),两者都实现了Map接口。
  3. 扩容:Hashtable默认容量为11,扩容为原来的容量2倍+1,所以Hashtable获取下标直接用模运算符%。
  4. 存储方式:Hashtable中出现冲突后,只有用链表方式存储。

2.3 HashMap线程不安全,那么有哪些Map可以实现线程安全

  1. Hashtable: 直接在方法上加synchronized关键字,锁住整个哈希桶
  2. ConcurrentHashMap:使用分段锁,相比于Hashtable性能更高
  3. Collectons.synchronizedMap:是使用Collections集合工具的内部类,通过传入Map封装一个SynchronizedMap对象,内部定义一个对象锁,方法通过对象锁实现。

参考博文:

HashMap 底层实现原理是什么?JDK8 做了哪些优化?

一个HashMap跟面试官扯了半个小时