前言
HashMap是面試中比較常見的問題，這一篇颠黎，我們將通過閱讀源碼圃验，了解其設計原理以及以下問題
- HashMap的實現(xiàn)原理
- 初始容量為什么是2的倍數(shù)
- 如何
resize - 是否線程安全
常用參數(shù)
//最大容量 2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//初始容量為16 擴容時才會觸發(fā)
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//默認的加載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//哈希表袁梗，存放鏈表。 長度是2的N次方坎怪，或者初始化時為0.
transient Node<K,V>[] table;
//加載因子，用于計算哈希表元素數(shù)量的閾值廓握。 threshold = 哈希表.length * loadFactor;
final float loadFactor;
//哈希表內(nèi)元素數(shù)量的閾值搅窿，當哈希表內(nèi)元素數(shù)量超過閾值時，會發(fā)生擴容resize()隙券。
int threshold;
其中男应，table稱之為哈希表，用于存放 鏈表Node
Node 鏈表
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
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; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
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;
}
}
可以看到娱仔，Node的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是Node嵌套Node沐飘，故稱之為鏈表；
整個鏈表中的某個Node稱之為節(jié)點。
構(gòu)造方法
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
//指定初始化容量的構(gòu)造函數(shù)
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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;
//設置閾值 初始化容量的 2的n次方
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//將m中元素加入新的哈希表中耐朴，同增借卧、改邏輯
putMapEntries(m, false);
}
擴容
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) {
//已經(jīng)達到上限，不在擴容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//如果舊的容量大于等于默認初始容量16
//新的容量將變?yōu)榕f的2倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//舊哈希表為0筛峭，則新表為默認值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//新的閾值是0 重新計算
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) {
//遍歷舊的哈希表
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//就一個元素铐刘，將其放入新哈希表的e.hash & (newCap - 1)位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//因為擴容是容量翻倍，所以原哈希表上的每個鏈表蜒滩，現(xiàn)在可能存放在原來的下標滨达，即low位，
// 或者擴容后的下標俯艰，即high位捡遍。 high位= low位+原哈希桶容量
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
簡單來說，如果哈希表為空竹握，則分配為初始容量画株，否則擴容為原來的2倍，原哈希表的元素可能會在新哈希表的相同位置啦辐，也可能會在index+oldCap位置
增谓传、改 public V put(K key, V value)
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
- 1.計算哈希值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
哈希值的算法，不是本文的重點芹关，在此先略過
- 2.插入或覆蓋值
如果table的第(n - 1) & hash個位置為空续挟，則在該位置插入新的鏈表；如不為空侥衬，先判斷鍵值是否相等诗祸，如相等則直接覆蓋值；如為紅黑樹轴总，則插入直颅；否則，在鏈表的尾部追加新的節(jié)點怀樟。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果當前table為null 代表是初始化功偿，直接擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果第i（(n - 1) & hash）個為null 直接放入新的節(jié)點
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果哈希值相等，key也相等往堡，則返回的是需要覆蓋的節(jié)點
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//紅黑樹
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//遍歷到尾部械荷，追加新節(jié)點到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果追加節(jié)點后，鏈表數(shù)量大于等于8虑灰，則轉(zhuǎn)化為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到了要覆蓋的節(jié)點
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//有需要覆蓋的節(jié)點
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//空的
afterNodeAccess(e);
//返回舊的值
return oldValue;
}
}
++modCount;
//更新size养葵，并判斷是否需要擴容。此處的size即為map的size
if (++size > threshold)
resize();
//空的
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
流程圖如下
image.png
查 public V get(Object key)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
1.計算哈希值
2.判斷
table的第(n - 1) & hash位置值的情況
如key相等瘩缆，則返回該節(jié)點关拒；如為紅黑樹，則返回該節(jié)點；否則着绊，從該節(jié)點往后循環(huán)查找谐算，直到找到相等的key或者空節(jié)點。
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//key相等 則返回該節(jié)點
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//紅黑樹
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//從該節(jié)點往后循環(huán)查找归露，直到找到相等的key或者空節(jié)點
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
刪除 public V remove(Object key)
- 1.計算哈希值
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) - 2.判斷
table的第(n - 1) & hash位置節(jié)點的情況
matchValue是true洲脂，則必須key 、value都相等才刪除
movable參數(shù)是false剧包，在刪除節(jié)點時恐锦，不移動其他節(jié)點
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//key相等 則返回該節(jié)點
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
//紅黑樹
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//從該節(jié)點往后循環(huán)查找，直到找到相等的key或者空節(jié)點
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//有待刪的節(jié)點且 matchValue為false疆液，或者值也相等
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
//鏈表頭是待刪除鏈表
tab[index] = node.next;
else
//待刪除節(jié)點在表中間
p.next = node.next;
++modCount;
//修正size
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
如key相等一铅，則返回該節(jié)點；如為紅黑樹堕油，則返回該鏈表潘飘；否則，從該節(jié)點往后循環(huán)查找掉缺，直到找到節(jié)點卜录，然后刪除它。
總結(jié)
HashMap內(nèi)部是一個Node數(shù)組即Node<K,V>[] table眶明，稱之為哈希表艰毒，其中存放的Node即鏈表，鏈表中的每個節(jié)點則是我們放入HashMap中的元素搜囱。
- 是否線程安全
線程不安全丑瞧，存取過程沒有任何鎖。 - 為何要擴容
因其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組犬辰，所以會涉及到擴容。 - 如何擴容
當HashMap的容量大于threshold(length*擴容因子)值時冰单，就會觸發(fā)擴容幌缝；如果鏈表為空，則分配為初始容量诫欠，否則擴容為原來的2倍涵卵，原鏈表的節(jié)點可能會在新鏈表的相同位置，也可能會在index+oldCap位置荒叼，擴容前后轿偎，哈希表的長度一定會是2的倍數(shù)。 - 為什么哈希表(
table)容量是2的倍數(shù)
HashMap存取時被廓，計算index即(length- 1) & hash坏晦，使用&運算符（相比%效率更高），如果length為2的倍數(shù)，可以最大程度的確保index的均分昆婿，簡單來說：如果是2的倍數(shù)球碉，就可以用位運算替代取余操作，更加高效 - 為什么需要需要
&位運算（取余%）
hashCode()是int類型仓蛆，取值范圍是40多億睁冬，只要哈希函數(shù)映射的比較均勻松散，碰撞幾率是很小的看疙。
但是由于HashMap的哈希表的長度遠比hash取值范圍小豆拨，默認是16，所以當對hash值以表的的長度length取余能庆，以找到存放該key的下標時施禾，由于取余是通過與操作(&)完成的，會忽略hash值的高位相味。因此只有hashCode()的低位參加運算拾积，發(fā)生不同的hash值，但是得到的index相同的情況的幾率會大大增加丰涉，這種情況稱之為hash碰撞拓巧。 - 怎么解決hash碰撞
擾動函數(shù)（hash(Object key)）就是為了解決hash碰撞的。它會綜合hash值高位和低位的特征一死，并存放在低位肛度，因此在與運算時，相當于高低位一起參與了運算投慈，以減少hash碰撞的概率承耿。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
-
HashMap優(yōu)化
1.使用合適的初始容量，減少resize帶來的損失
2.使用合適的key伪煤，比如String加袋、Integer，來減少hash碰撞抱既，這樣的話职烧，存、取效率最高防泵。
