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HashMap原理和底層實現

2018.01.24 21:33 38109瀏覽

最近研究了一下java中比較常見的map類型,主要有HashMap,HashTable,LinkedHashMap和concurrentHashMap。這幾種map有各自的特性和適用場景。使用方法的話,就不說了,本文重點介紹其原理和底層的實現。文章中的代碼來源于jdk1.9版本。

HashMap特點及原理分析
特點

HashMap是java中使用最為頻繁的map類型,其讀寫效率較高,但是因為其是非同步的,即讀寫等操作都是沒有鎖保護的,所以在多線程場景下是不安全的,容易出現數據不一致的問題。在單線程場景下非常推薦使用。

原理

HashMap的整體結構,如下圖所示:
圖片描述

根據圖片可以很直觀的看到,HashMap的實現并不難,是由數組和鏈表兩種數據結構組合而成的,其節點類型均為名為Entry的class(后邊會對Entry做講解)。采用這種數據結果,即是綜合了兩種數據結果的優點,既能便于讀取數據,也能方便的進行數據的增刪。

每一個哈希表,在進行初始化的時候,都會設置一個容量值(capacity)和加載因子(loadFactor)。容量值指的并不是表的真實長度,而是用戶預估的一個值,真實的表長度,是不小于capacity的2的整數次冪。加載因子是為了計算哈希表的擴容門限,如果哈希表保存的節點數量達到了擴容門限,哈希表就會進行擴容的操作,擴容的數量為原表數量的2倍。默認情況下,capacity的值為16,loadFactor的值為0.75(綜合考慮效率與空間后的折衷)。

  • 數據寫入。以HashMap(String, String)為例,即對于每一個節點,其key值類型為String,value值類型也為String。在向哈希表中插入數據的時候,首先會計算出key值的hashCode,即key.hashCode()。關于hashCode方法的實現,有興趣的朋友可以看一下jdk的源碼(之前看到信息說有一次面試中問到了這個知識點)。該方法會返回一個32位的int類型的值,以int h = key.hashCode()為例。獲取到h的值之后,會計算該key對應的哈希表中的數組的位置,計算方法就是取模運算,h%table.length。因為table的長度為2的整數次冪,所以可以用h與table.length-1直接進行位與運算,即是,index = h & (table.length-1)。得到的index就是放置新數據的位置。
    圖片描述
    如果插入多條數據,則有可能最后計算出來的index是相同的,比如1和17,計算的index均為1。這時候出現了hash沖突。HashMap解決哈希沖突的方式,就是使用鏈表。每個鏈表,保存的是index相同的數據。

  • 數據讀取。從哈希表中讀取數據時候,先定位到對應的index,然后遍歷對應位置的鏈表,找到key值和hashCode相同的節點,獲取對應的value值。
  • 數據刪除。 在hashMap中,數據刪除的成本很低,直接定位到對應的index,然后遍歷該鏈表,刪除對應的節點。哈希表中數據的分布越均勻,則刪除數據的效率越高(考慮到極端場景,數據均保存到了數組中,不存在鏈表,則復雜度為O(1))。
JDK源碼分析

構造方法

    /**
     * Constructs an empty {@code HashMap} with the specified initial
     * capacity and load factor.
     *
     * @param  initialCapacity the initial capacity
     * @param  loadFactor      the load factor
     * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
     *         or the load factor is nonpositive
     */
    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;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

從構造方法中可以看到

  • 參數中的initialCapacity并不是哈希表的真實大小。真實的表大小,是不小于initialCapacity的2的整數次冪。
  • 哈希表的大小是存在上限的,就是2的30次冪。當哈希表的大小到達該數值時候,之后就不再進行擴容,只是向鏈表中插入數據了。

    PUT 方法

     /**
     * Associates the specified value with the specified key in this map.
     * If the map previously contained a mapping for the key, the old
     * value is replaced.
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return the previous value associated with {@code key}, or
     *         {@code null} if there was no mapping for {@code key}.
     *         (A {@code null} return can also indicate that the map
     *         previously associated {@code null} with {@code key}.)
     */
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

     /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    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;
    }

可以看到:

  • 給哈希表分配空間的動作,是向表中添加第一個元素觸發的,并不是在哈希表初始化的時候進行的。
  • 如果對應index的數組值為null,即插入該index位置的第一個元素,則直接設置tab[i]的值即可。
  • 查看數組中index位置的node是否具有相同的key和hash如果有,則修改對應值即可。
  • 遍歷數組中index位置的鏈表,如果找到了具有相同key和hash的node,跳出循環,進行value更新操作。否則遍歷到鏈表的結尾,并在鏈表最后添加一個節點,將對應數據添加進去。
  • 方法中涉及到了TreeNode,可以暫時先不關注。

    GET 方法

    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
     * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
     * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
     * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
     * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
     * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
     * distinguish these two cases.
     *
     * @see #put(Object, Object)
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    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;
    }

代碼分析:

  • 先定位到數組中index位置,檢查第一個節點是否滿足要求 
  • 遍歷對應該位置的鏈表,找到滿足要求節點進行return

擴容操作

    /**
     * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
     * accord with initial capacity target held in field threshold.
     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
     * elements from each bin must either stay at same index, or move
     * with a power of two offset in the new table.
     *
     * @return the table
     */
    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) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            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 {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        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) {
            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 { // preserve order
                        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;
    }

代碼分析:

  • 如果就容量大于0,容量到達最大值,則不擴容。容量未到達最大值,則新容量和新門限翻倍。
  • 如果舊門限和舊容量均為0,則相當于初始化,設置對應的容量和門限,分配空間。
  • 舊數據的整理部分,非常非常的巧妙,先膜拜一下眾位大神。在外層遍歷node數組,對于每一個table[j],判斷該node擴容之后,是屬于低位部分(原數組),還是高位部分(擴容部分數組)。判斷的方式就是位與舊數組的長度,如果為0則代表的是地位數組,因為index的值小于舊數組長度,位與的結果就是0;相反,如果不為零,則為高位部分數組。低位數組,添加到以loHead為頭的鏈表中,高位數組添加到以hiHead為頭的數組中。鏈表遍歷結束,分別設置新哈希表的index位置和(index+舊表長度)位置的值。非常的巧妙。
    注意點
  • HashMap的操作中未進行鎖保護,所以多線程場景下存取數據,很存在數據不一致的問題,不推薦使用
  • HashMap中key和value可以為null
  • 計算index的運算,h & (length - 1),感覺很巧妙,學習了
  • 哈希表的擴容中的數據整理邏輯,寫的非常非常巧妙,大開眼界
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