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HashMap源码分析

下面以HashMap为例子,深入对Map的实现机制进行了解,在这个过程中,请打开jdk源码。

Hash算法

HashMap使用Hash算法,所以在解剖HashMap之间,需要先简单的了解Hash算法,Hash算法一般也成为散列算法,通过散列算法将任意的值转化成固定的长度输出,该输出就是散列值,这是一种压缩映射,也就是,散列值的空间远远小于输入的值空间。

简单的说,hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等里面存取数据。

下面我们建立一个HashMap,然后往里面放入12对key-value,这个HashMap的默认数组长度为16,我们的key分别存放在该数组的格子中,每个格子下面存放的元素又是以链表的方式存放元素。

   public static void main(String[] args) {

       Map map = new HashMap();

       map.put("What", "chenyz");

       map.put("You", "chenyz");

       map.put("Don't", "chenyz");

       map.put("Know", "chenyz");

       map.put("About", "chenyz");

       map.put("Geo", "chenyz");

       map.put("APIs", "chenyz");

       map.put("Can't", "chenyz");

       map.put("Hurt", "chenyz");

       map.put("you", "chenyz");

       map.put("google", "chenyz");

       map.put("map", "chenyz");

       map.put("hello", "chenyz");

   }

当我们新添加一个元素时,首先我们通过Hash算法计算出这个元素的Hash值的hashcode,通过这个hashcode的值,我们就可以计算出这个新元素应该存放在这个hash表的哪个格子里面,如果这个格子中已经存在元素,那么就把新的元素加入到已经存在格子元素的链表中。

运行上面的程序,我们对HashMap源码进行一点修改,打印出每个key对象的hash值

What-->hash值:8

You-->hash值:3

Don't-->hash值:7

Know-->hash值:13

About-->hash值:11

Geo-->hash值:12

APIs-->hash值:1

Can't-->hash值:7

Hurt-->hash值:1

you-->hash值:10

google-->hash值:3

map-->hash值:8

hello-->hash值:0

计算出来的Hash值分别代表该key应该存放在Hash表中对应数字的格子中,如果该格子已经有元素存在,那么该key就以链表的方式依次放入格子中

从上表可以看出,Hash表是线性表和链表的综合所得,根据数据结构的定义,可以得出粗劣的结论,Hash算法的存取速度要比数组差一些,但是比起单纯的链表,在查找和存取方面却要好多。

如果要查找一个元素时,同样的方式,通过Hash函数计算出这个元素的Hash值hashcode,然后通过这个hashcode值,直接找到跟这个hash值相对应的线性格子,进如该格子后,对这个格子存放的链表元素逐个进行比较,直到找到对应的hash值。

在简单了解完Hash算法后,我们打开HashMap源码

初始化HashMap

下面我们看看Map map = new HashMap();这段代码究竟做了什么,发生了什么数据结构的变化。

HashMap中几个重要的属性

transient Entry[] table;

用来保存key-value的对象Entry数组,也就是Hash表

transient int size;

返回HashMap的键值对个数

final float loadFactor;

负载因子,用来决定Entry数组是否扩容的因子,HashMap默认是0.75f

int threshold;

重构因子,(capacity * load factor)负载因子与Entry[]数组容积的乘值

public class HashMap<K,V>

   extends AbstractMap<K,V>

   implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

{

   int threshold;    

   final float loadFactor;

   transient Entry[] table;

   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

   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);

       // Find a power of 2 >= initialCapacity

       int capacity = 1;

       while (capacity < initialCapacity)

           capacity <<= 1;

       this.loadFactor = loadFactor;

       threshold = (int)(capacity * loadFactor);

       table = new Entry[capacity];

       init();

以public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)构造函数为例,另外两个构造函数实际上也是以同种方式来构建HashMap.

首先是要确定hashMap的初始化的长度,这里使用的策略是循环查出一个大于initialCapacity的2的次方的数,例如initialCapacity的值是10,那么大于10的数是2的4次方,也就是16,capacity的值被赋予了16,那么实际上table数组的长度是16,之所以采用这样的策略来构建Hash表的长度,是因为2的次方运算对于计算机来说是有相当的效率。

loadFactor,被称为负载因子,HashMap的默认负载因子是0.75f

threshold,接下来是重构因子,由负载因子和容量的乘机组成,它表示当HashMap元素被存放了多少个之后,需要对HashMap进行重构。

通过这一系列的计算和定义后,初始化Entry[] table;

put(key,value)

接下来看一对key-value是如何被存放到HashMap中:put(key,value)

   public V put(K key, V value) {

       if (key == null)

           return putForNullKey(value);

       int hash = hash(key.hashCode());

       int i = indexFor(hash, table.length);

       System.out.println(key+"-->hash值:"+i);//这就是刚才程序打印出来的key对应hash值

       for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {

           Object k;

           if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

               V oldValue = e.value;

               e.value = value;

               e.recordAccess(this);

               return oldValue;

           }

       }

       modCount++;

       addEntry(hash, key, value, i);

       return null;

   static int hash(int h) {

       h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

       return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

   static int indexFor(int h, int length) {

       return h & (length-1);

这里是整个hash的关键,请打开源码查看一步一步查看。

hash(key.hashCode()) 计算出key的hash码 //对于hash()的算法,这里有一篇分析很透彻的文章<HashMap hash方法分析>

indexFor(hash, table.length) 通过一个与算法计算出来,该key应在存放在Hash表的哪个格子中。

for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) 然后再遍历table[i]格中的链表,判断是否已经存在一样的key,如果存在一样的key值,那么就用新的value覆盖旧的value,并把旧的value值返回。

addEntry(hash, key, value, i) 如果经过遍历链表没有发现同样的key,那么进行addEntry函数的操作,增加当前key到hash表中的第i个格子中的链表中

   void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

       Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

       table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);

       if (size++ >= threshold)

           resize(2 * table.length);

Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  创建一个Entry对象来存放键值(ps:Entry对象是一个链表对象)

table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); 将Entry对象添加到链表中

if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); 最后将size进行自增,判断size值是否大于重构因子,如果大于那么就是用resize进行扩容重构。

   void resize(int newCapacity) {

       Entry[] oldTable = table;

       int oldCapacity = oldTable.length;

       if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {

           threshold = Integer.MAX_VALUE;

           return;

       Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];

       transfer(newTable);

       table = newTable;

       threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);

这里为什么是否需要扩容重构,其实是涉及到负载因子的性能问题

loadFactor负载因子

上面说过loadFactor是一个hashMap的决定性属性,HashSet和HashMap的默认负载因子都是0.75,它表示,如果哈希表的容量超过3/4时,将自动成倍的增加哈希表的容量,这个值是权衡了时间和空间的成本,如果负载因子较高,虽然会减少对内存空间的需求,但也会增加查找数据的时间开销,无论是put()和get()都涉及到对数据进行查找的动作,所以负载因子是不适宜设置过高

get(key)

接下来看看get(key)做了什么

   public V get(Object key) {

           return getForNullKey();

       for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];

            e != null;

            e = e.next) {

           if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

               return e.value;

这些动作似乎是跟put(key,value)相识,通过hash算法获取key的hash码,再通过indexFor定位出该key存在于table的哪一个下表,获取该下标然后对下标中的链表进行遍历比对,如果有符合就直接返回该key的value值。

keySet()

这里还涉及另一个问题,上面说了HashMap是跟set没有任何亲属关系,但map也一样实现了keySet接口,下面谱析一下keySet在hashMap中是如何实现的,这里给出部分代码,请结合源码查看

public K next() {

           return nextEntry().getKey();

   final Entry<K,V> nextEntry() {

           if (modCount != expectedModCount)

               throw new ConcurrentModificationException();

           Entry<K,V> e = next;

           if (e == null)

               throw new NoSuchElementException();

           if ((next = e.next) == null) {

               Entry[] t = table;

               while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)

                   ;

       current = e;

           return e;

代码很简单,就是对每个格子里面的链表进行遍历,也正是这个原因,当我们依次将key值put进hashMap中,但在使用map.entrySet().iterator()进行遍历时候却不是put时候的顺序。

扩容

在前面说到put函数的时候,已经提过了扩容的问题

if (size++ >= threshold)

resize(2 * table.length);

这里一个是否扩容的判断,当数据达到了threshold所谓的重构因子,而不是HashMap的最大容量,就进行扩容。

   void transfer(Entry[] newTable) {

       Entry[]  table;  

       int newCapacity = newTable.length;

       for (int j = 0; j < src.length; j++) {

           Entry<K,V> e = src[j];

           if (e != null) {

               src[j] = null;

               do {

                   Entry<K,V> next = e.next;

                   int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

                   e.next = newTable[i];

                   newTable[i] = e;

                   e = next;

               } while (e != null);

transfer方法实际上是将所有的元素重新进行一些hash,这是因为容量变化了,每个元素相对应的hash值也会不一样。

使用HashMap

1.不要再高并发中使用HashMap,HashMap是线程不安全,如果被多个线程共享之后,将可能发生不可预知的问题。

2.如果数据大小事固定的,最好在初始化的时候就给HashMap一个合理的容量值,如果使用new HashMap()默认构造函数,重构因子的值是16*0.75=12,当HashMap的容量超过了12后,就会进行一系列的扩容运算,重建一个原来成倍的数组,并且对原来存在的元素进行重新的hash运算,如果你的数据是有成千上万的,那么你的成千上万的数据也要跟这你的扩容不断的hash,这将产生高额的内存和cpu的大量开销。

当然啦,HashMap的函数还有很多,不过都是基于table的链表进行操作,当然也就是hash算法,Map & hashMap在平时我们的应用非常多,最重要的是我们要对每句代码中每块数据结构变化心中有数

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