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HashMap为何从头插入改为尾插入

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最近更新:2018-09-21

前言

     前面对于HashMap在jdk1.8中元素插入的实现原理,进行了详细分析,具体请看:HashMap之元素插入。文章发布之后,有一位朋友问了这么一个问题:"jdk1.7中采用头插入,为什么jdk1.8中改成了尾插入?"。有人说这就是java大神随性而为,没什么特殊的用处。当时因为没仔细看过1.7的源码,所以不好解答。现在特此写了本文,来对该问题进行详细的分析。

静态常量

源码:
 1/**
2 * 默认初始大小,值为16,要求必须为2的幂
3 */

4static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4// aka 16
5
6/**
7 * 最大容量,必须不大于2^30
8 */

9static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
10
11/**
12 * 默认加载因子,值为0.75
13 */

14static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
15
16/**
17 * HashMap的空数组
18 */

19static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
20
21/**
22 * 可选的默认哈希阈值
23 */

24static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
复制代码

     注意:jdk1.7中HashMap默认采用数组+单链表方式存储元素,当元素出现哈希冲突时,会存储到该位置的单链表中。这和1.8不同,除了数组和单链表外,当单链表中元素个数超过8个时,会进而转化为红黑树存储,巧妙地将遍历元素时时间复杂度从O(n)降低到了O(logn))。

构造函数

1、无参构造函数:

1public HashMap() {
2    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
3}
复制代码

2、带参构造函数,指定初始容量:

1public HashMap(int initialCapacity) {
2    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
3}
复制代码

3、带参构造函数,指定初始容量和加载因子:

 1public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2    if (initialCapacity < 0)
3        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
4                                           initialCapacity);
5    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
6        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
7    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
8        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
9                                           loadFactor);
10
11    this.loadFactor = loadFactor;
12    threshold = initialCapacity;//和jdk8不同,初始阈值就是初始容量,并没做2次幂处理
13    init();
14}
复制代码
4、带参构造函数,指定Map集合:
 1public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
2        int numKeysToBeAdded = m.size();
3        if (numKeysToBeAdded == 0)
4            return;
5
6        if (table == EMPTY_TABLE) {
7            inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold));
8        }
9
10        if (numKeysToBeAdded > threshold) {
11            int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
12            if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
13                targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
14            int newCapacity = table.length;
15            while (newCapacity < targetCapacity)
16                newCapacity <<= 1;
17            if (newCapacity > table.length)
18                resize(newCapacity);
19        }
20
21        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
22            put(e.getKey(), e.getValue());
23    }
复制代码

     说明:执行构造函数时,存储元素的数组并不会进行初始化,而是在第一次放入元素的时候,才会进行初始化操作。创建HashMap对象时,仅仅计算初始容量和新增阈值。

添加元素

1、源码:

 1public V put(K key, V value) {
2    if (table == EMPTY_TABLE) {
3        inflateTable(threshold);//初始化数组
4    }
5    if (key == null)//key为null,做key为null的添加
6        return putForNullKey(value);
7    int hash = hash(key);//计算键值的哈希
8    int i = indexFor(hash, table.length);//根据哈希值获取在数组中的索引位置
9    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {//遍历索引位置的单链表,判断是否存在指定key
10        Object k;
11        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {//key已存在则更新value值
12            V oldValue = e.value;
13            e.value = value;
14            e.recordAccess(this);
15            return oldValue;
16        }
17    }
18
19    modCount++;
20    addEntry(hash, key, value, i);//key不存在,则插入元素
21    return null;
22}
23
24private V putForNullKey(V value) {
25    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
26        if (e.key == null) {//key为null已存在,更新value值
27            V oldValue = e.value;
28            e.value = value;
29            e.recordAccess(this);
30            return oldValue;
31        }
32    }
33    modCount++;
34    addEntry(0null, value, 0);//不存在则新增,key为null的哈希值为0
35    return null;
36}
37
38void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
39    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {//插入位置存在元素,并且元素个数大于等于新增阈值
40        resize(2 * table.length);//进行2倍扩容
41        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;//扩容中可能会调整哈希种子的值,所以重新计算哈希值
42        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);//重新计算在扩容后数组中的位置
43    }
44
45    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);//添加元素
46}
47
48//计算对象哈希值
49final int hash(Object k) {
50    int h = hashSeed;
51    if (0 != h && k instanceof String) {//String采用单独的算法
52        return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
53    }
54
55    h ^= k.hashCode();//利用哈希种子异或哈希值,为了进行优化,增加随机性
56
57    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
58    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);//这里的移位异或操作属于扰乱函数,都是为了增加哈希值的随机性,降低哈希冲突的概率
59}
60
61void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
62    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
63    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);//新增元素插入到数组索引位置,原来元素作为其后继节点,即采用头插入方法
64    size++;
65}
复制代码

2、流程图:

图注:添加元素流程图
图注:添加元素流程图

3、示例:

图注:初始状态
图注:初始状态

图注:添加10
图注:添加10

图注:添加18
图注:添加18

图注:扩容
图注:扩容

图注:扩容后添加
图注:扩容后添加

初始化数组

1、源码:

 1//根据指定的大小,初始化数组
2private void inflateTable(int toSize) {
3    // Find a power of 2 >= toSize
4    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
5
6    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//根据容量和加载因子计算阈值,最大为2^30+1
7    table = new Entry[capacity];//创建指定容量大小的数组
8    initHashSeedAsNeeded(capacity);
9}
10
11//获取大于指定值的最小2次幂,最大为2^30
12private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
13    // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
14    return number >= MAXIMUM_CAPACITY
15            ? MAXIMUM_CAPACITY
16            : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
17}
复制代码

2、说明:

     关于哈希种子,是为了优化哈希函数,让其值更加随机,从而降低哈希冲突的概率。通过HashMap中私有静态类Holder,在JVM启动的时候,指定-Djdk.map.althashing.threshold=值,来设置可选的哈希阈值,从而在initHashSeedAsNeeded中决定是否需要调整哈希种子。

 1private static class Holder {
2
3    /**
4     * Table capacity above which to switch to use alternative hashing.
5     */

6    static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD;
7
8    static {
9        String altThreshold = java.security.AccessController.doPrivileged(
10            new sun.security.action.GetPropertyAction(
11                "jdk.map.althashing.threshold"));//通过-Djdk.map.althashing.threshold=值指定可选哈希阈值
12
13        int threshold;
14        try {
15            threshold = (null != altThreshold)
16                    ? Integer.parseInt(altThreshold)
17                    : ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT;//默认为Integer.MAX_VALUE
18
19            // disable alternative hashing if -1
20            if (threshold == -1) {
21                threshold = Integer.MAX_VALUE;
22            }
23
24            if (threshold < 0) {
25                throw new IllegalArgumentException("value must be positive integer.");
26            }
27        } catch(IllegalArgumentException failed) {
28            throw new Error("Illegal value for 'jdk.map.althashing.threshold'", failed);
29        }
30
31        ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = threshold;//指定可选的哈希阈值,在initHashSeedAsNeeded作为是否初始化哈希种子的判定条件
32    }
33}
34
35//根据容量决定是否需要初始化哈希种子
36final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
37    boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;//哈希种子默认为0
38    boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
39            (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);//如果容量大于可选的哈希阈值,则需要初始化哈希种子
40    boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
41    if (switching) {
42        hashSeed = useAltHashing
43            ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)//生成一个随机的哈希种子
44            : 0;
45    }
46    return switching;
47}
复制代码

扩容

1、源码:

 1//按照指定容量进行数组扩容
2void resize(int newCapacity) {
3    Entry[] oldTable = table;
4    int oldCapacity = oldTable.length;
5    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//原有容量达到最大值,则不再扩容
6        threshold = Integer.MAX_VALUE;
7        return;
8    }
9
10    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
11    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
12    table = newTable;
13    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//按照扩容后容量重新计算阈值
14}
15
16//将元素重新分配到新数组中
17void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
18    int newCapacity = newTable.length;
19    for (Entry<K,V> e : table) {//遍历原数组
20        while(null != e) {
21            Entry<K,V> next = e.next;
22            if (rehash) {//扩容后数组需要重新计算哈希
23                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
24            }
25            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//计算新数组中的位置
26            e.next = newTable[i];//采用头插入法,添加到新数组中
27            newTable[i] = e;
28            e = next;
29        }
30    }
31}
复制代码

2、问题:

     上述扩容代码,在并发情况下执行,就会出现常说的链表成环的问题,下面通过示例来分析:
2.1、初始状态:

图注:初始状态
图注:初始状态

     线程1插入18,线程2插入26。此时线程1发现size为6,进行扩容。线程2发现size为6,也进行扩容。
2.2、 线程1执行:
     线程1首先获取到CPU执行权,执行transfer()中代码:

 1for (Entry<K,V> e : table) {
2    while(null != e) {
3        Entry<K,V> next = e.next;//线程1执行到此行代码,e为10,next为2。此时CPU调度线程2执行。
4        if (rehash) {
5            e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
6        }
7        int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
8        e.next = newTable[i];
9        newTable[i] = e;
10        e = next;
11    }
12}
复制代码

2.3、 线程2执行:
     线程2此时获取到CPU执行权,执行transfer()中代码:

 1for (Entry<K,V> e : table) {
2    while(null != e) {
3        Entry<K,V> next = e.next;
4        if (rehash) {
5            e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
6        }
7        int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
8        e.next = newTable[i];
9        newTable[i] = e;
10        e = next;
11    }
12}
复制代码

     第一次遍历:e为10,next为2,rehash为false,i为2,newTable[2]为null,10.next为null,newTable[2]为10,e为2。
     第二次遍历:e为2,next为null,rehash为false,i为2,newTable[2]为10,2.next为10,newTable[2]为2,e为null。
     第三次遍历:e为null,退出循环。
     注意,此时原table中元素2的next指向了10。

图注:线程2执行扩容后结果
图注:线程2执行扩容后结果

2.4、 线程1执行:

 1for (Entry<K,V> e : table) {
2    while(null != e) {
3        Entry<K,V> next = e.next;//线程1执行到此行代码,e为10,next为2。CPU调度线程1继续执行。
4        if (rehash) {
5            e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
6        }
7        int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
8        e.next = newTable[i];
9        newTable[i] = e;
10        e = next;
11    }
12}
复制代码

     当前:e为10,next为2,rehash为false,i为2,newTable[2]为null,修改:10.next为null,newTable[2]为10,e为2。
     第二次遍历:当前:e为2,next为10【线程2执行后的结果】,rehash为false,i为2,newTable[2]为10,修改:2.next为10,newTable[2]为2,e为10。
     第三次遍历:当前:e为10,next为null,rehash为false,i为2,newTable[2]为2,修改:10.next为2,newTable[2]为10,e为null,退出循环。
此时,链表成环,如果进行查找,会陷入死循环!!!

图注:线程1执行扩容后结果
图注:线程1执行扩容后结果

3、说明:

     由上例可知,HashMap在jdk1.7中采用头插入法,在扩容时会改变链表中元素原本的顺序,以至于在并发场景下导致链表成环的问题。而在jdk1.8中采用尾插入法,在扩容时会保持链表元素原本的顺序,就不会出现链表成环的问题了。

总结

     通过上述的分析,在这里总结下HashMap在1.7和1.8之间的变化:

  • 1.7采用数组+单链表,1.8在单链表超过一定长度后改成红黑树存储
  • 1.7扩容时需要重新计算哈希值和索引位置,1.8并不重新计算哈希值,巧妙地采用和扩容后容量进行&操作来计算新的索引位置。
  • 1.7插入元素到单链表中采用头插入法,1.8采用的是尾插入法。

     通过对HashMap在jdk1.7和1.8中源码的学习,深深地体会到一个道理:一切设计都有着它背后的原因。作为学习者,我们需要不断的问自己,为什么这么设计,这么设计有什么好处。本着这样的学习态度,我想不久的将来,你就会变成他。
     文章的最后,感谢大家的支持,欢迎扫描下方二维码,进行关注。如有任何疑问,欢迎大家留言。


     还没结束,哈哈。斗胆给大家分享一个足球故事:
     主人公是现役足球运动员姆巴佩,小时候家里贴满了C罗的海报。通过自己的不懈努力,最终成为了一名职业运动员,并且成功和偶像成为了对手。

图注:小时候收藏的海报
图注:小时候收藏的海报

图注:长大后和偶像同场
图注:长大后和偶像同场

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