HashMap的特点
- 不允许重复的key,支持Null值和Null键(Null键会被放在第一位)
- 元素是无序的-不能保证存储顺序
- 是线程不安全的(存在高并发问题)
- 性能较高
Java8HashMap采用的是数组+链表+红黑树的数据结构 ,结构如下
继承和实现情况
HashMap实现了Map
, Cloneable, Serializable接口,并继承AbstractMap 类
public class HashMap extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
成员变量
主要包含一些字段和常量
/* ---------------- 常量 -------------- */
/**
* 默认的初始容量(2的4次方)-是2幂次方
*/
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;
/**
* 默认的负载因子,如果没有指定的话就使用0.75
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 当链表元素达到8个的时候从链表结构变成红黑树结构
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 存储计数阈值,用于在存储期间取消(分割)存储
* 调整操作。应该小于TREEIFY_THRESHOLD,在大多数6网孔与收缩检测下去除。
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 容器可能被treeified的最小表容量。(否则,如果容器中有太多节点,就会调整表的大小。)
* 应该至少4 * TREEIFY_THRESHOLD以避免冲突在大小调整和树化阈值之间。
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/* ---------------- 字段 -------------- */
/**
* 具体存储数据的地方
*/
transient Node[] table;
/**
* entrySet()方法中的数据
*/
transient Set> entrySet;
/**
* 实际存储的key-value键值对的个数
*/
transient int size;
/**
* 这个HashMap在结构上被修改的次数
* 结构修改是指改变映射的数量
* HashMap或修改其内部结构(例如,重新哈希)。的集合视图上的迭代器
* HashMap很快失败。(见ConcurrentModificationException)。
*/
transient int modCount;
/**
* 阈值,当table == {}时,该值为初始容量(初始容量默认为16);当table被填充了,也就是为
* table分配内存空间后,threshold一般为 capacity*loadFactory
*/
int threshold;
/**
* 负载因子,代表了table的填充度有多少,默认是0.75
*/
final float loadFactor;
构造函数
//默认构造,所有的字段都是使用默认值
//负载因子默认值0.75
//容量默认值16
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//指定容量-
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//指定容量和负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//参数校验
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//超过容量最大值就指定为容量最大值(2的30次方)
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子校验
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化阈值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 返回一个2的幂次方且最接近并大于给定容量
* 比如给定 给定13,那得出的值应该是2的4次方=16
*/
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;
}
//给定一个集合
public HashMap(Map m) {
//使用默认字段构造HashMap
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//将集合中的元素放在新的map中
putMapEntries(m, false);
}
//将元素全部放在新生成的map中
final void putMapEntries(Map m, boolean evict) {
int s = m.size();
//元素个数大于才需要进行put操作
if (s > 0) {
//如果table是空,需要计算负载因子和阈值
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//如果给定的map的size大于阈值,需要对新的map进行扩容
else if (s > threshold)
resize();
//循环获取数据并拷贝到新map中
for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
扩容函数:resize()
- 该方法主要是在初始化数组和数组扩容的时候使用,如果是扩容的话大多数情况是扩容为原容量的2倍(如果扩容到最大值,以后就不在需要扩容)
- 有数据的时候需要完成数据的迁移
//主要进行map的扩容
final Node[] resize() {
// 定义旧的table保存当前table
Node[] oldTab = table;
// 定义旧的容量保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 定义旧的阈值保存当前阈值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
//1.如果旧的容量>0(说明是需要扩容的-旧的容量大于最的容量就直接扩容到最大整型,否则容量翻倍)
if (oldCap > 0) {
// 若旧table容量已超过最大容量,更新阈值为Integer.MAX_VALUE(最大整形值),
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab; //这样以后就不会自动扩容了
}
// 容量翻倍,使用左移,效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//2.如果旧的阈值是>0说明之前已经初始化过Map,第一次put的时候
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当table没初始化时,threshold持有初始容量,threshold = tableSizeFor(t);
newCap = oldThr;
//3.使用默认初始化后,第一次put的时候
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
if (newThr == 0) {
float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 初始化table-使用新的容量
Node[] newTab = (Node[]) new Node[newCap];
table = newTab;//至此初始化完成
// 如果旧数组中的数据不为空,就需要完成数组的拷贝
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果该数组位置是一个元素的链表,直接迁移就好
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若节点是 TreeNode 节点,要进行 红黑树的 rehash 操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode) e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 若是链表,进行链表的 rehash 操作根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割(代码后有图解,可以回过头再来看),分成两个不同的链表,完成rehash
// 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表,hiHead、hiTail 对应另一条链表
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
// 根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置rehash 后是否发生改变
//最高位==0,这是索引不变的链表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1 (这是索引发生改变的链表)
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
// 原bucket位置的尾指针不为空(即还有node)
loTail.next = null;
// 第一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}
put() 过程分析
- 根据table判断是否进行扩容
- 根据hash值找到数组的下标-如果当前位置没有值,直接初始化Node并放置在这个位置
- 如果hash对应的下标下有值,如果是链表的话进行链表的尾插法插入数据(Java7中是头插法),如果数量达到8个需要将链表变成红黑树结构
- 如果是红黑树,则进行红黑树的数据插入
- 最后再次判断是否需要扩容
- 返回null或者返回被替换位置的旧值
//实际是调用putVal()方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第四个参数 onlyIfAbsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第五个参数 evict在进行方法增强的时候才会使用到
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// 如果数组是null或者是数组长度是0,会触发扩容操作
// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样,因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 数组该位置有数据
else {
Node e; K k;
// 首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到这里,说明数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 为 8,所以,如果新插入的值是链表中的第 8 个
// 会触发下面的 treeifyBin,也就是将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时 break,那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
// 对于我们分析的put操作,下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖",然后返回旧值
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);//空实现
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);//方法是空实现-可自行实现
return null;
}
get() 过程分析
- 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果是直接获取找到的数据,否则继续向下执行
- 判断该元素类型是否是 TreeNode,如果是,用红黑树的方法取数据,否则,继续执行
- 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断第一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
对于其他的操作方法,基本逻辑大致为:
- 根据key获取hash值
- 根据hash值定位到数组的角标
- 获取角标下的数组元素,如果是链表,按照链表的操作方式进行操作,如果是红黑树按照红黑树的操作方式进行操作