HashMap是我们最常用的类之一,它实现了hash算法,虽然使用很简单,但是其实现有很多值得研究的地方。
HashMap存储的是key-value形式的键值对,这个键值对在实现中使用一个静态内部类Entry来表示,它存储了key、value、hash值、以及在hash冲突时链表中下一个元素的引用。
HashMap底层实现使用了一个数组来存储元素。它的初始容量默认是16,而且必须容量必须是2的整数次幂,最大容量是1<<30(10.7亿+),同时还使用一个加载因子(load factor)来控制这个map的这个hash表的扩容,默认为0.75,即当容量达到初始容量3/4时会扩容(当然不只这样,后面会说明)。
在往HashMap中添加元素时,会计算key的hashCode,然后基于这个hashCode和数组大小来确定它在数组中的存储位置,当遇到hash冲突时,会以链表的形式存储在数组中。
下面具体看看源码,首先看构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0,否则会抛出异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 控制初始容量不能大于最大容量1<<30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 检查加载因子的合法性,不能小于0,且必须是数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
// 这个init方法是留给子类扩展
init();
}
可以看到在创建HashMap时,并不分配内存空间,而是在真正往map中添加数据时才会分配,可以从put方法中看到:
public V put(K key, V value) {
// 创建时未分配空间,所以检查如果还是空表的话,就分配内存空间
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 对null的key进行的特殊处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算key的hashCode
int hash = hash(key);
// 根据hashCode和当前容量来确定元素在hash表中的位置,即hash桶的位置
int i = indexFor(hash, table.length);
// 检查key是否已经存在,如果已经存在,则替换旧值为新值,并返回旧值
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 这里可以看到是根据hashCode和equals方法来判断一个key是否已经存在
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 增加map的修改次数,这用于实现fail-fast机制
modCount++;
// 真正把元素添加到hash表中指定的索引位置处理(也叫hash桶)
addEntry(hash, key, value, i);
// 返回null表示key之前不存在
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 判断是否需要扩容,当前容量达到阙值,并且产生了hash冲突(指定hash桶已经有元素存在)
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 容量扩展为之前的2倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新计算存储的hash桶位置
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 创建Entry并存储到hash表中
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 取出之前已经存在的元素
Entry e = table[bucketIndex];
// 把新元素放到链表的开头,即让新元素的next引用指向之前已经存在的元素
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
// 修改元素计数
size++;
}
只是当前容器中key value数量超过阙值是不会进行扩容的。就是说,比如初始容量为16,当达到阙值以前发生大量的hash冲突,而后添加的元素又很少发生hash冲突,那么有可能key value的数量超过16*0.75=12甚至超过16都不进行扩容,所以hash算法必须保证分布均匀,尽量减少hash冲突。
上面是添加元素的实现,这里再看看它是如何初始化并分配内存的:
private void inflateTable(int toSize) {
// 保证容量是2的整数次幂
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
// 在初始化的时候就把扩容的阙值计算好并保存,避免每次都重新计算
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 这里才会真正的分配内存
table = new Entry[capacity];
// 初始化hash种子
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
* 保证容量是2的整数次幂,并且不超过最大容量。
* 比如:传入的是15,值变成16,传入的是17,则会变成32,
* 即大于当前值且与最接近2的整数次幂的数
*/
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// 保证容量是2的整数次幂,并且不超过最大容量
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
对null key的特殊处理:
private V putForNullKey(V value) {
// 如果已经存在,则替换旧值
for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 增加map的修改次数,这用于实现fail-fast机制
modCount++;
// null key的hashCode固定为0,并且桶的位置也固定为0
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
再来看如何确定非null key的位置
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
h是key的hashCode,length是当前hash表的最大长度,h & (length-1)与h % length等价,只是前者使用位运算,而位运算比取模运算速度更快。这里为什么可以用&运算代替取模运算呢?因为length是2的整数次幂,而它减1,低位正好全是1,与另一个数进行&运算,结果肯定不会超过length,与%运算的效果一样。如果length不是2的整数次幂,那么是不能这样做的,所以这里运用的非常巧妙。
下面看看最核心的生成hashCode的hash方法:
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
// 调用key的hashCode()方法得到hashCode
h ^= k.hashCode();
// 对hashCode进行一系列的位移与异或运算并把结果作为hashCode返回
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
这里
为什么要进行这一系列的位移与异或运算呢?主要是经过它这里的运算之后,能够使这个hashCode中的bit 0和1均匀分布,从而减少hash冲突,从而提高整个HashMap的效率。
扩容时的rehash:
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 重新创建底层数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 对已经存在的元素进行重新hash放到新的hash桶中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
// 更新扩容阙值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry e : table) {
while(null != e) {
Entry next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
由于hash表长度变化了,所以对于已经存在的元素,需要重新计算hashCode并放到新的hash桶中。这是一个比较耗时的操作,所以在创建HashMap时,如果对数据量有个预期值,那么,应该设置更合适的初始容量,以避免添加数据的过程中不断的扩容造成的性能损失。
下面再来看看get操作
public V get(Object key) {
// null key进行特殊操作
if (key == null)
return getForNullKey();
// 获取key对应的Entry
Entry entry = getEntry(key);
// 如果存在则返回key对应的值,不存在则返回null
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry getEntry(Object key) {
// size为0表示没有元素,所以直接返回null
if (size == 0) {
return null;
}
// 获取key的hashCode
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 获取key对应的hash桶中的元素,并对链表进行迭代返回相应的value
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
// 根据hashCode和equalse()方法来确定key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
// 如果不存在,返回null
return null;
}
对于加载因子,默认为0.75,这是一个折衷的值, 我们可以通过构造方法来改变这个值,但是需要注意,
加载因子越大,查询数据的开销可能越大。因为加载因子越大,意味着map中存放的元素越多,所以hash冲突的可能性越大,根据hashCode计算出的hash桶的位置相同,则保存为链表,而链表的查询操作会遍历整个链表,所以查询效率不高。而在get和put时都要查询元素,所以提高查询效率就提高了hashmap的效率。这是一种用空间换取时间的策略。
为什么HashMap很高效呢?HashMap通过以下几点保证了它的效率: