概要
HashMap在JDK1.8之前的实现方式 数组+链表,但是在JDK1.8后对HashMap进行了底层优化,改为了由 数组+链表+红黑树实现,主要的目的是提高查找效率。
如图所示：
| JDK版本 | 实现方式 | 节点数>=8 | 节点数<=6 |
|---|---|---|---|
| 1.8以前 | 数组+单向链表 | 数组+单向链表 | 数组+单向链表 |
| 1.8以后 | 数组+单向链表+红黑树 | 数组+红黑树 | 数组+单向链表 |
HashMap
1.继承关系
public class HashMap extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable
2.常量&构造方法
//这两个是限定值 当节点数大于8时会转为红黑树存储
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当节点数小于6时会转为单向链表存储
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//红黑树最小长度为 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//HashMap容量初始大小
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//HashMap容量极限
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//负载因子默认大小
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//Node是Map.Entry接口的实现类
//在此存储数据的Node数组容量是2次幂
//每一个Node本质都是一个单向链表
transient Node[] table;
//HashMap大小,它代表HashMap保存的键值对的多少
transient int size;
//HashMap被改变的次数
transient int modCount;
//下一次HashMap扩容的大小
int threshold;
//存储负载因子的常量
final float loadFactor;
//默认的构造函数
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//指定容量大小
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//指定容量大小和负载因子大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//指定的容量大小不可以小于0,否则将抛出IllegalArgumentException异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//判定指定的容量大小是否大于HashMap的容量极限
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//指定的负载因子不可以小于0或为Null，若判定成立则抛出IllegalArgumentException异常
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置“HashMap阈值”，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//传入一个Map集合,将Map集合中元素Map.Entry全部添加进HashMap实例中
public HashMap(Map m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//此构造方法主要实现了Map.putAll()
putMapEntries(m, false);
}
3.Node单向链表的实现
//实现了Map.Entry接口
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next;
//构造函数
Node(int hash, K key, V value, Node 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; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//equals属性对比
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
4.TreeNode红黑树实现
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.LinkedHashMapEntry {
TreeNode parent; // 红黑树的根节点
TreeNode left; //左树
TreeNode right; //右树
TreeNode prev; // 上一个几点
boolean red; //是否是红树
TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* 根节点的实现
*/
final TreeNode root() {
for (TreeNode r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
...
5.Hash的计算实现
//主要是将传入的参数key本身的hashCode与h无符号右移16位进行二进制异或运算得出一个新的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
延伸讲解
5.1.下面的做了一个例子讲解,经过hash函数计算后得到的key的hash值
hash计算.png
5.2那为什么要这么做呢？直接通过key.hashCode()获取hash不得了吗?为什么在右移16位后进行异或运算？
答案 : 与HashMap的table数组下计算标有关系
我们在下面讲解的put/get函数代码块中都出现了这样一段代码
//put函数代码块中
tab[i = (n - 1) & hash])
//get函数代码块中
tab[(n - 1) & hash])
tab下标计算h计算.png
这样做的根本原因是当发生较大碰撞时也用树形存储降低了冲突。既减少了系统的开销
6.HashMap.put的源码实现
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//HashMap.put的具体实现
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
//判定table不为空并且table长度不可为0,否则将从resize函数中获取
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//这样写法有点绕,其实这里就是通过索引获取table数组中的一个元素看是否为Nul
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//若判断成立,则New一个Node出来赋给table中指定索引下的这个元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //若判断不成立
Node e; K k;
//对这个元素进行Hash和key值匹配
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) //如果数组中德这个元素P是TreeNode类型
//判定成功则在红黑树中查找符合的条件的节点并返回此节点
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //若以上条件均判断失败，则执行以下代码
//向Node单向链表中添加数据
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若节点数大于等于8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e; //p记录下一个节点
}
}
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) //判断是否需要扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
梳理以下HashMap.put函数的执行过程
- 1.首先获取Node数组table对象和长度，若table为null或长度为0，则调用resize()扩容方法获取table最新对象，并通过此对象获取长度大小
- 2.判定数组中指定索引下的节点是否为Null，若为Null 则new出一个单向链表赋给table中索引下的这个节点
- 3.若判定不为Null,我们的判断再做分支
-3.1 首先对hash和key进行匹配,若判定成功直接赋予e- 3.2 若匹配判定失败,则进行类型匹配是否为TreeNode 若判定成功则在红黑树中查找符合条件的节点并将其回传赋给e
- 3.3 若以上判定全部失败则进行最后操作,向单向链表中添加数据若单向链表的长度大于等于8,则将其转为红黑树保存，记录下一个节点,对e进行判定若成功则返回旧值
- 4.最后判定数组大小需不需要扩容
7.HashMap.get的源码实现
//这里直接调用getNode函数实现方法
public V get(Object key) {
Node e;
//经过hash函数运算 获取key的hash值
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;
//判定三个条件 table不为Null & table的长度大于0 & table指定的索引值不为Null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//判定 匹配hash值 & 匹配key值 成功则返回 该值
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//若 first节点的下一个节点不为Null
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode) //若first的类型为TreeNode 红黑树
//通过红黑树查找匹配值 并返回
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
//若上面判定不成功 则认为下一个节点为单向链表,通过循环匹配值
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//匹配成功后返回该值
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
梳理以下HashMap.get函数的执行过程
- 1.判定三个条件 table不为Null & table的长度大于0 & table指定的索引值不为Null
- 2.判定 匹配hash值 & 匹配key值 成功则返回 该值
- 3.若 first节点的下一个节点不为Null
- 3.1 若first的类型为TreeNode 红黑树 通过红黑树查找匹配值 并返回查询值
- 3.2若上面判定不成功 则认为下一个节点为单向链表,通过循环匹配值
8.HashMap扩容原理分析
//重新设置table大小/扩容 并返回扩容的Node数组即HashMap的最新数据
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table; //table赋予oldTab作为扩充前的table数据
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//判定数组是否已达到极限大小，若判定成功将不再扩容，直接将老表返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//若新表大小(oldCap*2)小于数组极限大小 并且 老表大于等于数组初始化大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//旧数组大小oldThr 经二进制运算向左位移1个位置 即 oldThr*2当作新数组的大小
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//若老表中下次扩容大小oldThr大于0
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr; //将oldThr赋予控制新表大小的newCap
else { //若其他情况则将获取初始默认大小
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//若新表的下表下一次扩容大小为0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor; //通过新表大小*负载因子获取
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; //下次扩容的大小
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab; //将当前表赋予table
if (oldTab != null) { //若oldTab中有值需要通过循环将oldTab中的值保存到新表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//获取老表中第j个元素 赋予e
oldTab[j] = null; //并将老表中的元素数据置Null
if (e.next == null) //若此判定成立 则代表e的下面没有节点了
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //将e直接存于新表的指定位置
else if (e instanceof TreeNode) //若e是TreeNode类型
//分割树，将新表和旧表分割成两个树，并判断索引处节点的长度是否需要转换成红黑树放入新表存储
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null; //存储与旧索引的相同的节点
Node hiHead = null, hiTail = null; //存储与新索引相同的节点
Node next;
//通过Do循环 获取新旧索引的节点
do {
next = e.next;
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);
//通过判定将旧数据和新数据存储到新表指定的位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
//返回新表
return newTab;
}
梳理以下HashMap.resize函数的执行过程
- 1.判定数组是否已达到极限大小，若判定成功将不再扩容，直接将老表返回
- 2.若新表大小(oldCap2)小于数组极限大小&老表大于等于数组初始化大小 判定成功则 旧数组大小oldThr 经二进制运算向左位移1个位置 即 oldThr2当作新数组的大小
- 2.1. 若[2]的判定不成功，则继续判定 oldThr （代表 老表的下一次扩容量）大于0，若判定成功 则将oldThr赋给newCap作为新表的容量
- 2.2 若 [2] 和[2.1]判定都失败,则走默认赋值 代表 表为初次创建
- 3.确定下一次表的扩容量, 将新表赋予当前表
- 4.通过for循环将老表中德值存入扩容后的新表中
- 4.1 获取旧表中指定索引下的Node对象 赋予e 并将旧表中的索引位置数据置空
- 4.2 若e的下面没有其他节点则将e直接赋到新表中的索引位置
- 4.3 若e的类型为TreeNode红黑树类型
- 4.3.1 分割树，将新表和旧表分割成两个树，并判断索引处节点的长度是否需要转换成红黑树放入新表存储
- 4.3.2 通过Do循环 不断获取新旧索引的节点
- 4.3.3 通过判定将旧数据和新数据存储到新表指定的位置
- 最后返回值为 扩容后的新表。
9.HashMap 的treeifyBin讲解
final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {
int n, index; Node e;
//做判定 tab 为Null 或 tab的长度小于 红黑树最小容量
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//则通过扩容,扩容table数组大小
resize();
//做判定 若tab索引位置下数据不为空
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//定义两个红黑树；分别表示头部节点、尾部节点
TreeNode hd = null, tl = null;
//通过循环将单向链表转换为红黑树存储
do {
//将单向链表转换为红黑树
TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null) //若头部节点为Null,则说明该树没有根节点
hd = p;
else {
p.prev = tl; //指向父节点
tl.next = p; //指向下一个节点
}
tl = p; //将当前节点设尾节点
} while ((e = e.next) != null); //若下一个不为Null,则继续遍历
//红黑树转换后,替代原位置上的单项链表
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab); // 构建红黑树，以头部节点定为根节点
}
}
TreeNode replacementTreeNode(Node p, Node next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}
梳理以下HashMap.treeifyBin函数的执行过程
- 1.做判定 tab 为Null 或 tab的长度小于红黑树最小容量， 判定成功则通过扩容,扩容table数组大小
- 2.做判定 若tab索引位置下数据不为空，判定成功则通过循环将单向链表转换为红黑树存储
- 2.1 通过Do循环将当前节点下的单向链表转换为红黑树，若下一个不为Null,则继续遍历
- 2.2 构建红黑树，以头部节点定为根节点