集合框架源码学习之HashMap(JDK1.8)

目录:

0-1. 简介

0-2. 内部结构分析

  0-2-1. JDK18之前

  0-2-2. JDK18之后

0-3. LinkedList源码分析

  0-3-1. 构造方法

  0-3-2. put方法

  0-3-3. get方法

  0-3-4. resize方法

0-4. HashMap常用方法测试

简介

HashMap主要用来存放键值对,它基于哈希表的Map接口实现,是常用的Java集合之一。与HashTable主要区别为不支持同步和允许null作为key和value,所以如果你想要保证线程安全,可以使用ConcurrentHashMap代替而不是线程安全的HashTable,因为HashTable基本已经被淘汰。

内部结构分析

JDK1.8之前:

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来计算hash值,当hashCode相同时,通过“拉链法”解决冲突。

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。

jdk1.8之前的内部结构
简单来说,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,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null),那么对于查找,添加等操作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表,对于添加操作,其时间复杂度依然为O(1),因为最新的Entry会插入链表头部,急需要简单改变引用链即可,而对于查找操作来讲,此时就需要遍历链表,然后通过key对象的equals方法逐一比对查找.

JDK1.8之后:

相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

JDK1.8之后的内部结构
类的属性:

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默认的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组,总是2的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;   
    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
    int threshold;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}

(1)loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度,loadFactor越趋近于1,那么 数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加,load Factor越小,也就是趋近于0,

loadFactor太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。  

(2)threshold

threshold = capacity * loadFactor当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准

Node节点类源码:

// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值,存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
       final K key;//键
       V value;//值
       // 指向下一个节点
       Node<K,V> next;
       Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> 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; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        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;
        }
}

树节点类源码:

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }

LinkedList源码分析

构造方法

四个构造方法

    // 默认构造函数。
    public More ...HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
     }
     
     // 包含另一个“Map”的构造函数
     public More ...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 More ...HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }
     
     // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
     public More ...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;
         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
     }

putMapEntries方法:

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判断table是否已经初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化,s为m的实际元素个数
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 计算得到的t大于阈值,则初始化阈值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

put方法

HashMap只提供了put用于添加元素,putVal方法只是给put方法调用的一个方法,并没有提供给用户使用。

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;
    // table未初始化或者长度为0,进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        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
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e,用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 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,转化为红黑树
                    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;
} 

get方法

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;
}

resize方法

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。

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
        newCap = oldThr;
    else { 
        signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        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)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((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;
}

HashMap常用方法测试

package map;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

	public static void main(String[] args) {
		HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
		// 键不能重复,值可以重复
		map.put("san", "张三");
		map.put("si", "李四");
		map.put("wu", "王五");
		map.put("wang", "老王");
		map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
		map.put("lao", "老王");
		System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
		System.out.println(map);
		/**
		 * 遍历HashMap
		 */
		// 1.获取Map中的所有键
		System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
		Set<String> keys = map.keySet();
		for (String key : keys) {
			System.out.print(key+"  ");
		}
		System.out.println();//换行
		// 2.获取Map中所有值
		System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
		Collection<String> values = map.values();
		for (String value : values) {
			System.out.print(value+"  ");
		}
		System.out.println();//换行
		// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
		System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
		Set<String> keys2 = map.keySet();
		for (String key : keys2) {
			System.out.print(key + ":" + map.get(key)+"   ");

		}
		/**
		 * 另外一种不常用的遍历方式
		 */
		// 当我调用put(key,value)方法的时候,首先会把key和value封装到
		// Entry这个静态内部类对象中,把Entry对象再添加到数组中,所以我们想获取
		// map中的所有键值对,我们只要获取数组中的所有Entry对象,接下来
		// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
		Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
		for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
			System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
		}
		
		/**
		 * HashMap其他常用方法
		 */
		System.out.println("after map.size():"+map.size());
		System.out.println("after map.isEmpty():"+map.isEmpty());
		System.out.println(map.remove("san"));
		System.out.println("after map.remove():"+map);
		System.out.println("after map.get(si):"+map.get("si"));
		System.out.println("after map.containsKey(si):"+map.containsKey("si"));
		System.out.println("after containsValue(李四):"+map.containsValue("李四"));
		System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
		System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
	}

}

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