【集合学习HashMap】HashMap集合详细分析

HashMap集合详细分析

一、HashMap简介

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HashMap 主要用来存放键值对(key-value的形式),它基于哈希表的 Map 接口实现,是常用的 Java 集合之一,是非线程安全的
HashMap 可以存储 null 的 key 和 value,但 null 作为键只能有一个,null 作为值可以有多个.
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。
JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于等于阈值(默认为 8)(将链表转换成红黑树前会判断,如果当前数组的长度小于 64,那么会选择先进行数组扩容,而不是转换为红黑树)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。
HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充,容量变为原来的 2 倍。并且, HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。

二、HashMap 在JDK1.8之前版本及JDK1.8版本分析

JDK 1.8之前的版本

(一)JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列

HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数(hash函数)处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置(这里的 n 指的是数组的长度),如果当前位置存在元素的话,就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同,如果相同的话,直接覆盖不相同就通过拉链法解决冲突

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞

所谓 “拉链法” 就是:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格(即每一个桶)就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可

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(二)JDK1.8之前的版本,当发生哈希冲突时,HashMap采用头插法插入元素
HashMap在put元素时,如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的 key 比较,如果 key 相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。

JDK 1.8的版本

(一)相比于之前的版本,JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。1.8版本HashMap底层采用数组 + 链表/红黑树
当链表长度大于阈值(默认为 8)时,会首先调用 treeifyBin()方法。这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是执行 resize() 方法对数组扩容。
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(二)JDK1.8的版本,当发生哈希冲突时,HashMap采用 尾插法插入元素

三、HashMap原理及源码详细介绍

HashMap构造方法

HashMap中有四种构造方法,具体如下:

    // 默认构造函数。
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
     }

     // 包含另一个“Map”的构造函数
     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
     }

     // 指定“容量大小”的构造函数
     public HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }

     // 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
     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;
         // 初始容量暂时存放到 threshold ,在resize中再赋值给 newCap 进行table初始化
         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
     }

(一)put方法

HashMap的put方法具体流程如下:

  • 1、首先,判断数组table是否进行了初始化,如果table未初始化或者长度为0,进行扩容(无参构造情况下默认扩容到16)
  • 2、确定新加入的数据对象放入数组中的位置,(n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中:
  • 2.1、如果桶为空,则新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
  • 2.2、桶中已经存在元素(及存在hash冲突),先快速判断第一个节点table[i]的key是否与插入的新的数据对象的key一样,若相同就直接进行替换,将旧的元素替换掉。
  • 2.3、如果不是第一个节点,判断插入的是否是红黑树节点,如果是则插入到红黑树中。
  • 2.4、如果不是红黑树节点则说明为链表结点,判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等,相等则跳出循环,进行替换。如果不相同JDK1.8采用尾插法在尾部插入新结点(JDK1.7采用的头插法)。此时,继续进行判断,如果结点数量达到阈值(默认为 8 ),执行 treeifyBin 方法这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树,只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是对数组扩容。
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public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //辅助变量
    // table未初始化或者长度为0,进行扩容(无参构造情况下默认扩容到16)
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    	//resize扩容到16
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素(处理hash冲突)
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //快速判断第一个节点table[i]的key是否与插入的key一样,若相同就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
        // 判断插入的是否是红黑树节点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 不是红黑树节点则说明为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值(默认为 8 ),执行 treeifyBin 方法
                    // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                    // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是对数组扩容。
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等,跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) {
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

(二)get方法

HashMap的get方法具体流程如下:

HashMap的get方法的核心:是通过比较传入key的hash值与数组中、红黑树中、链表中元素的key的hash值是否相同来获取元素。

  • 1、首先判断传入key的hash值与数组中元素key的hash值是否相同,如果相同则返回
  • 2、如果不相同,说明桶中不止一个节点,则继续判断在树中元素key的hash值是否相同,如果相同则返回,如果不相同则继续判断在链表中元素key的hash值是否相同,如果相同则返回。
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) {
        // 数组元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

(三)resize方法(扩容)

HashMap扩容具体流程如下:

进行扩容,会伴随着一次重新 hash 分配,并且会遍历 hash 表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免 resize。resize方法实际上是将 table 初始化table 扩容 进行了整合,底层的行为都是给 table 赋值一个新的数组

  • 第一次添加元素时,table数组扩容到16,临界值(threshold)是16*加载因子(loadFactor是0.75)= 12
  • 如果table使用达到了临界值12.就会扩容为原来的2倍即16 * 2 = 32,新的临界值就是32 * 0.75 = 24依次类推。
  • 进行扩容,会伴随着一次重新 hash 分配,把每个bucket都移动到新的buckets中。
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) {
        // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
        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
        // 创建对象时初始化容量大小放在threshold中,此时只需要将其作为新的数组容量
        newCap = oldThr;
    else {
        // signifies using defaults 无参构造函数创建的对象在这里计算容量和阈值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        // 创建时指定了初始化容量或者负载因子,在这里进行阈值初始化,
    	// 或者扩容前的旧容量小于16,在这里计算新的resize上限
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    // 只有一个节点,直接计算元素新的位置即可
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    // 将红黑树拆分成2棵子树,如果子树节点数小于等于 UNTREEIFY_THRESHOLD(默认为 6),则将子树转换为链表。
                    // 如果子树节点数大于 UNTREEIFY_THRESHOLD,则保持子树的树结构。
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else {
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

四、HashMap的长度为什么是2的幂次方

为了能让 HashMap 存取高效,尽量减少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀。

我们在HashMap中新增元素时,并不是之间通过key的hash值来确定其在数组中的位置,我们会想到通过计算出key的hash值与数组长度取余来得到其数组下标,实际是通过(n-1)& hash这种算法,“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是 2 的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。

五、HashMap JDK 1.7版头插法会带来什么问题(HashMap多线程操作导致死循环问题)

JDK1.7 及之前版本的 HashMap 在多线程环境下扩容操作可能存在死循环问题,这是由于当一个桶位中有多个元素需要进行扩容时,多个线程同时对链表进行操作,头插法可能会导致链表中的节点指向错误的位置,从而形成一个环形链表,进而使得查询元素的操作陷入死循环无法结束。

具体场景如下:
假设在原来的链表中,A节点指向了B节点。
在线程1进行扩容时,由于使用了头插法,链表中B节点指向了A节点。
在线程2进行扩容时,由于使用了头插法,链表中A节点又指向了B节点。
在线程n进行扩容时,…
这就容易出现问题了。。在并发扩容结束后,可能导致A节点指向了B节点,B节点指向了A节点,链表中便有了环!!

为了解决这个问题,JDK1.8 版本的 HashMap 采用了尾插法而不是头插法来避免链表倒置,使得插入的节点永远都是放在链表的末尾,避免了链表中的环形结构但是还是不建议在多线程下使用 HashMap,因为多线程下使用 HashMap 还是会存在数据覆盖的问题。并发环境下,推荐使用 ConcurrentHashMap

六、Hash为什么线程不安全?

JDK1.7 及之前版本,在多线程环境下,HashMap 扩容时会造成死循环数据丢失的问题。(数据丢失这个在 JDK1.7 和 JDK 1.8 中都存在)

多个线程对 HashMap 的 put 操作会导致线程不安全,具体来说会有数据覆盖的风险。

举个例子:

  • 两个线程 1,2 同时进行 put 操作,并且发生了哈希冲突(hash 函数计算出的插入下标是相同的)。
  • 不同的线程可能在不同的时间片获得 CPU 执行的机会,当前线程 1 执行完哈希冲突判断后,由于时间片耗尽挂起。线程 2 先完成了插入操作。
  • 随后,线程 1 获得时间片,由于之前已经进行过 hash 碰撞的判断,所有此时会直接进行插入,这就导致线程 2 插入的数据被线程 1 覆盖了。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    // ...
    // 判断是否出现 hash 碰撞
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素(处理hash冲突)
    else {
    // ...
}

还有一种情况是这两个线程同时 put 操作导致 size 的值不正确,进而导致数据覆盖的问题:

  • 线程 1 执行 if(++size > threshold) 判断时,假设获得 size 的值为 10,由于时间片耗尽挂起。
  • 线程 2 也执行 if(++size > threshold) 判断,获得 size 的值也为 10,并将元素插入到该桶位中,并将 size 的值更新为 11。
  • 随后,线程 1 获得时间片,它也将元素放入桶位中,并将 size 的值更新为 11。
  • 线程 1、2 都执行了一次 put 操作,但是 size 的值只增加了 1,也就导致实际上只有一个元素被添加到了 HashMap 中。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    // ...
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

七、HashMap的七种遍历方式

具体包括:
2种通过Iterator迭代器方式遍历(entrySet,keySet)
2种通过foreach方式遍历(entrySet,keySet)
2种通过Stream API方式(单线程,多线程)
1种通过lambda表达式的方式

public static void dealHashMap() {
        Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
        map.put(10, "auto/json1");
        map.put(20, "auto/json2");
        map.put(30, "auto/json3");
        //方式1:通过Iterator迭代器方式,存储的元素为Map.Entry(entrySet方式)
        Iterator<Map.Entry<Integer, String>> iterator = map.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Integer, String> entry = iterator.next();
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        }
        //方式2:通过Iterator迭代器方式,存储元素为key
        Iterator<Integer> iterator1 = map.keySet().iterator();
        while (iterator1.hasNext()) {
            Integer key = iterator1.next();
            System.out.println(key);
            System.out.println(map.get(key));
        }
        //方式3:通过foreatch方式,存储元素为Map.Entry (entrySet方式)
        //Set> entry = map.entrySet();
        for (Map.Entry<Integer, String> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        }
        //方式4:通过foreach方式,存储元素为key
        for(Integer key : map.keySet()) {
            System.out.println(key);
            System.out.println(map.get(key));
        }
        //方式5:通过lambda表达式方式
        map.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key);
            System.out.println(value);
        });
        //方式6:通过Stream API单线程的方式
        map.entrySet().stream().forEach(entry -> {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        });
        //方式7:通过Stream API多线程(转化为一个并行流)
        map.entrySet().parallelStream().forEach(entry -> {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        });

        //附加方法,方法8:通过map.values:这种方式遍历map的value值
        for (String value : map.values()) {
            System.out.println(value);
        }
    }

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