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Java 8 HashMap 详解

文章目录

  • 1. HashMap 存储结构
      • 1.1 HashMap底层结构
      • 1.2 HashMap 为什么采用数组 + 链表
          • Reference: 解决hash冲突的四种方法:
      • 1.2 HashMap 数组结构可否被替代
      • 1.3 HashMap 为何不直接使用红黑树
      • 1.4 HashMap 红黑树什么时候退化为链表
  • 2. HashMap 存取过程
      • 2.1 HashMap put()方法
      • 2.2 HashMap get()方法
  • 3. HashMap 容量相关
      • 3.1 HashMap 初始化容量
      • 3.2 HashMap 扩容为什么是2的次幂
      • 3.3 HashMap 扩容机制
  • 4. HashMap 使用指南
      • 4.1 使用不可变类作为HashMap的Key
      • 4.2 实现自定义类作为HashMap的Key
        • 4.2.1 重写 hashcode 和 equals 方法
        • 4.2.2 如何设计一个不变类

1. HashMap 存储结构

1.1 HashMap底层结构


JDK 1.8 的 HashMap 底层数据结构与 JDK1.7 时大致相同,主要为 数组+链表。它采用Entry数组来存储key-value对,每一个键值对组成了一个Entry实体,Entry类实际上是一个单向的链表结构,它具有Next指针,可以连接下一个Entry实体。但在1.8 版本中如果链表元素数量达到 8 , 就会尝试进行树化操作(如果数组长度小于 64, 则进行扩容操作,而不是树化操作),将链表转化为 红黑树结构。故 HashMap 数据结构可作如下总结:

  • JDK 1.7 数组+链表
  • JDK 1.8 数组+链表+红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
  
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize(); // 如果数组长度小于 64, 则进行扩容操作,而不是树化操作
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
  
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
  
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
  
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }

1.2 HashMap 为什么采用数组 + 链表

  • 数组结构简单,利用元素 key的hash值对数组长度取模可以快速定位到数组下标 index,效率极高
  • 链表是用来解决hash冲突问题,当出现 hashCode 值一样的情形,就在数组相应下标位置形成一条链表。这是解决hash冲突的链地址法
Reference: 解决hash冲突的四种方法:
  • 链地址法
    基本思想是将所有哈希地址为 i 的元素构成一个单链表,并将单链表的头指针存在哈希表的第 i 个单元中,因而查找、插入和删除主要在链表中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除情况。
  • 开放定址法
    也称再散列法,基本思想是当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中。
  • 再哈希法
    同时构造多个不同的哈希函数,当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key),直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。
  • 公共溢出区域法
    将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表。

1.2 HashMap 数组结构可否被替代

能否用LinkedList 代替

  • 答案是可以,但是用数组效率最高。 在HashMap中定位数组下标利用元素的key的哈希值对数组长度取模就可以,显然数组的查找效率比LinkedList高。

ArrayList底层是数组查找也快,能否用ArrayList

  • 采用基本数组结构扩容机制可以自己定义,HashMap中数组扩容刚好是2的次幂,在做取模运算的效率高。而ArrayList的扩容机制是1.5倍扩容,默认容量为10,不利于高效定位。
    private void grow(int minCapacity) {
        
         // overflow-conscious code
         int oldCapacity = elementData.length;
         int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 1.5 倍扩容,默认为10
         ......
     }
    

1.3 HashMap 为何不直接使用红黑树

  1. 当元素小于8个时,做查询操作链表结构已经能保证查询性能。
  2. 当元素大于8个的时候,此时需要红黑树来加快查询速度,但是新增节点的效率变慢了。因为红黑树需要进行左旋,右旋,变色操作来保持平衡,这些都是性能损耗。

因此,如果一开始就用红黑树结构,元素太少,新增效率又比较慢,无疑是浪费性能。

1.4 HashMap 红黑树什么时候退化为链表

从源码看,节点数量为6的时候退转为链表,中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构,小于8则树结构转换成链表,如果一个HashMap不停插入删除元素,链表个数在8左右徘徊,就会频繁的发生树转链表、链表转树,效率很低。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
  
           ......
            if (loHead != null) {
  
                if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index] = loHead.untreeify(map); // 解除树化
             ......
        }

2. HashMap 存取过程

2.1 HashMap put()方法

存储元素的过程如下:

  1. 对key 做hash() 运算,获取其hashCode 值, 可看到有对 key==null 返回 0 的处理,这就是HashMap允许 null 键的原因。 另外 hash() 将 hashCode 与 hashCode 无符号右移16位的值进行异或处理,是出于减少哈希冲突的目的,因为这个操作把原 hashCode 中没有使用到的高位数据也利用起来参与到运算中了。

Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围,目的是节省空间,使得数据容易保存。比较出名的有MurmurHash、MD4、MD5等等。

 static final int hash(Object key) {
  
        int h;
        // 此处 h与其低16位 异或 操作,目的是减少index定位时的 hash碰撞
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
  1. 懒加载策略,如果当前 Entry[] 数组尚未初始化,则调用 resize()方法初始化。

  2. 使用 hash()运算后的值与【数组长度-1】与运算 后定位到数组 index,如果该位置上没有元素则插入。

  3. 如果碰撞了,【1】首先通过 equals()比较 key,如相同则使用新的 value 覆盖旧 value,从此可知HashMap 只允许一个Key为null的键值对;【2】不符合前一条则首先判断碰撞的元素是否是 树节点,即该位置链表是否已经转化成红黑树,如是则将新元素转化为 树节点插入;【3】不符合前两条,遍历该数组位置链表,判断链表长度是否大于8,大于8则将链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作,遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可。

  4. 插入成功后,判断数组实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold,如果超过则进行扩容。

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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
  
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
  
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
  
                    if ((e = p.next) == null) {
  
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            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)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
 }

2.2 HashMap get()方法

获取value的过程也很简单:

  1. 对key 做hash() 运算,获取用于定位数组下标的值。

  2. 使用 hash()运算后的值与【数组长度-1】与运算 后定位到数组下标index,取该位置上第一个节点 first,如其直接命中则直接返回。

  3. 如果有冲突,则通过key.equals(k)去查找对应的Entry:若为树,则在树中通过key.equals(k)查找,O(logn);如果是链表,则在链表中通过key.equals(k)查找,O(n)。

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) {
  
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
  
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
  
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

3. HashMap 容量相关

3.1 HashMap 初始化容量

HashMap默认容量为 16,最大容量为 1<<30 。扩容负载因子为 0.75,也就是默认容量下数组中实际存储的元素数量达到 16 * 0.75 = 12,就会触发扩容。

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

一般建议使用 HashMap 的时候指定初始容量大小,因为随着元素的不断增加,如果实际容量与初始容量相差太大,HashMap会发生多次扩容,而其扩容机制决定了每次扩容都需要重建hash表,非常影响性能。

另外即便通过 HashMap(int initialCapacity) 设置初始容量的时候,HashMap也不一定会直接采用传入的数值,而是经过计算,得到一个新值,目的是提高hash的效率。 从以下代码看,经过无符号右移和按位或运算, HashMap的容量最终会被设置成 大于传入参数的最小的2的次幂(7–>8, 10–>16)

  static final int tableSizeFor(int cap) {
  
        int n = cap - 1; // 参数值 -1 是为了处理传入参数值恰好是 2 的次幂的情况
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

3.2 HashMap 扩容为什么是2的次幂

HashMap为了存取高效就要尽量减少碰撞,也就是尽量把数据分配均匀,每个index下标上的链表(也可能是红黑树)长度需要大致相同, 这个算法实际就是取模,hash%length。

但是取模运算不如位移运算快。因此源码中优化为 hash()&(length-1),也就是hash%length 等价于 hash()&(length-1).

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) {
   // 注意,此处即为取模定位 index
       ......
    }

之所以取数组长度为 2 的n 次方,是因为2的n次方用二进制表示实际就是1后面n个0,而2的n次方-1,实际就是n个1。

  • 例如长度为8时候,3&(8-1)–>(11 & 111)=3, 2&(8-1)–>(10 & 111)=2 ,下标不同,不碰撞。
  • 而长度为5的时候,3&(5-1)=0, 2&(5-1)=0,都在0上,出现碰撞了。

所以,保证容积是2的n次方,是为了保证在做 hash&(length-1)的时候,每一位都能&1 ,也就是和1111……1111111进行与运算, 尽量减少哈希冲突.

3.3 HashMap 扩容机制

HashMap 扩容为原来2倍,所以链表中节点的位置要么是在数组原位置,要么是在数组原位置再移动2次幂的数组位置,且链表元素的顺序不变。

  • JDK1.7中 HashMap旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置。1.8的优化解决了 1.7 版本 HashMap多线程扩容出现链表中两个节点 next 指针互相指向对方的 死循环(HashMap Infinite Loop)问题。

以下代码中已经添加了注释,JDK1.8中HashMap 不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash值,而是复用原 hash 值,将其与原容量进行与操作,进而确定其数组下标是否需要改变。

  • 例如原容量 oldCap = 16,二进制表示为: 00001 0000
    则 key1=0001 1001, key2 = 0000 1001, 扩容前两个 key&(oldCap-1) 都在下标 9 位置
    扩容时 key1&oldCap = 0001 0000=16 下标变化, key2&oldCap=0 下标不变

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
          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
  
              threshold = Integer.MAX_VALUE;
             return oldTab;
         }
         // 没超过最大值,扩充为原来的2倍
         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
             newThr = oldThr << 1; // double threshold
     }
    ......
     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) {
  
                ......
                 else {
   // 重点,重新处理链表节点位置代码块
                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                     Node<K,V> next;
                     do {
  
                         next = e.next;
                         // 复用原 hash 值与 原容量与操作,若原容量为oldCap = 16 = 00001 0000
                           // 则 key1=0001 1001, key2 = 0000 1001, 扩容前两个[key&(oldCap-1)]都
                           // 在下标 9 位置
                           // 扩容时 key1&oldCap = 0001 0000=16 下标变化, key2&oldCap=0 下标不变
                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
  
                             if (loTail == null)
                                 loHead = e;
                             else
                                 loTail.next = e;
                             loTail = e;
                         }
                         // 其他则需移动位置
                         else {
  
                             if (hiTail == null)
                                 hiHead = e;
                             else
                                 hiTail.next = e;
                             hiTail = e;
                         }
                     } while ((e = next) != null);
                     // 放到new bucket里 位置与原索引相同
                     if (loTail != null) {
  
                         loTail.next = null;
                         newTab[j] = loHead;
                     }
                     // 放到new bucket里,下标位置为 原索引 + oldCap 
                     if (hiTail != null) {
  
                         hiTail.next = null;
                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
                     }
                 }
             }
         }
     }
     return newTab;
 }

4. HashMap 使用指南

4.1 使用不可变类作为HashMap的Key

一般用Integer、String这种不可变类当HashMap当key,最常用String。

  1. 因为字符串是不可变的,所以在它创建的时候hashcode就被缓存了,不需要重新计算。这就使得字符串很适合作为Map中的键,字符串的处理速度要快过其它的键对象。
  2. HashMap 存取值的时候要用到 equals()和 hashCode()方法,键对象正确地重写这两个方法是非常重要的,通常不可变类已经很规范的覆写了hashCode()以及equals()方法。

使用可变类(如List)作为 HashMap 的key 的问题

  • 例如把List 作为键,那么当这个 List 对象添加删除元素的时候 hashcode可能发生改变, 这样可能会导致其在HashMap中数组 index下标定位不准,也就无法取出存储的value。

4.2 实现自定义类作为HashMap的Key

主要涉及两个关键点:

  • 重写 hashcode 和 equals 方法
  • 设计一个不变类

4.2.1 重写 hashcode 和 equals 方法

需要遵守以下四个原则:

  1. 两个对象相等,hashcode一定相等

  2. 两个对象不等,hashcode不一定不等

  3. hashcode相等,两个对象不一定相等

  4. hashcode不等,两个对象一定不等

4.2.2 如何设计一个不变类

  1. 类添加final修饰符,保证类不被继承
    如果类可被继承就会破坏类的不可变性机制,只要子类覆盖父类的方法(如equals 和 hashCode)并且子类可以改变成员变量值,那么一旦子类以父类的形式出现时,不能保证当前类是否可变。

  2. 所有成员变量必须私有,并且加上final修饰
    通过这种方式保证成员变量不可改变。但只做到这一步还不够,因为对象成员变量有可能在外部改变其值,所以第5点弥补这个不足。

  3. 不提供改变成员变量的方法,包括setter
    避免通过其他接口改变成员变量的值,破坏不可变特性。

  4. 在getter方法中,不要直接返回对象本身,而是克隆对象并返回对象的拷贝
    这种做法也是防止对象外泄,防止通过getter获得内部可变成员对象后对成员变量直接操作,导致成员变量发生改变。

  5. 通过构造器初始化所有成员,进行深拷贝(deep copy)
    如果构造器传入的对象直接赋值给成员变量,还是可以通过对传入对象的修改达到改变内部变量的效果。例如:

public final class Table {
    
    private final int[] myArray;  
    public Table (int[] array) {
    
        this.myArray = array; // myArray和array指向同一块内存地址
                           //修改传入的array对象的值可改变myArray内部的值
    }  
}

为了保证内部的值不被修改,可采用深度copy来创建一个新内存保存传入的值。正确做法:

public final class Table {
    
    private final int[] myArray;  
    public Table (int[] array) {
    
        this.myArray = array.clone();   
    }   
}