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HashMap源码

开发技术 开发技术 2022-05-26 次浏览

HashMap源码

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目录

  • 1.1 包含的属性

  • 1.2 构造器

  • 1.3 hash方法源码

  • 1.4 put源码

  • 1.5 resize源码

  • 1.6 table 变量为什么用transient 修饰

1.1 包含的属性

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的最小容量
    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(容量*填充因子) 当实际大小超过临界值时,会进行扩容
    int threshold;
    
    // 加载因子
    final float loadFactor;
}
  • 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,loadFactor 越小,也就是趋近于 0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。

    给定的默认容量为 16,负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据,当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容,而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作,所以非常消耗性能。

    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

    理想情况下,在随机 hashCodes 下,桶 中节点的频率遵循泊松分布,默认调整大小阈值为 0.75,参数平均约为 0.5,尽管由于调整大小粒度而存在很大差异。

    **当阈值为0.75,泊松分布的参数为0.5时,桶中元素超过8的概率极低
    HashMap源码

  • 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

1.2 构造器

public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 16
}

public HashMap(int initialCapacity) {
        //this(16,0.75)
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}


public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
}

/**
* 构造一个具有指定初始容量和负载因子的空 HashMap。
  参数:
    initialCapacity - 初始容量
    loadFactor – 负载因子
  抛出:
    IllegalArgumentException – 如果初始容量为负或负载因子为非正
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //异常检测
    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);
    //赋值负载因子
    this.loadFactor = loadFactor;
    //计算容量,并将容量赋值给阈值
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/**
 * 返回给定目标容量的 2 次方。
 */
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}


1.3 hash方法源码

static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode():返回散列值也就是hashcode
      // ^ :按位异或
      // >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }
  • HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置,使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

  • 这里的 Hash 算法本质上就是三步:取key的 hashCode 值、根据 hashcode 计算出hash值、通过取模计算下标。

  • 扰动hash的好处

    • 当n比较小时,hash只有低16位参与了计算,高位的计算可以认为是无效的。这样导致了计算结果只与低位信息有关,高位数据没发挥作用。为了处理这个缺陷,我们可以让 hash 高16位数据与低16位数据进行异或运算,通过这种方式,让高位数据与低位数据进行异或,让高位数据参与到计算中

    • 增加 hash 的复杂度。当覆盖的 hashCode 方法分布性不佳时, hash 的冲突率比较高。通过移位和异或运算,可以让 hash 变得更复杂,进而影响 hash 的分布性。

1.4 put源码

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;
        // 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时,则将 e 指向该键值对
        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(默认为 8 ),执行 treeifyBin 方法
                    // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                    // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,
                    //以减少搜索时间。否则,就是只是对数组扩容。
                    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;
}

1.5 resize源码

HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容,阈值也变为原来的2倍(如果计算过程中,阈值溢出归零,则按阈值公式重新计算)

final Node<K,V>[] resize() {
    //保存旧map
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //旧数组的容量
    int oldThr = threshold; //旧数组的阈值
    int newCap, newThr = 0; //初始化新容量和新阈值
    // 如果 table 不为空,表明已经初始化过了
    if (oldCap > 0) {
        // 当 table 容量超过容量最大值,则不再扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        } 
        // 否则,按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    } else if (oldThr > 0) // 桶未初始化,且旧阈值大于0
        /*
         * 初始化时,将 threshold 的值赋值给 newCap,
         * HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
         */ 
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        /*
         * 调用无参构造方法时,桶数组容量为默认容量,
         * 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
         */
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    
    // 由于newThr是移位计算,所以可能为0,newThr 为 0 时,按阈值计算公式进行计算
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    // 创建新的桶数组,桶数组的初始化也是在这里完成的
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 如果旧的桶数组不为空,则遍历桶数组,并将键值对映射到新的桶数组中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null) //如果桶中只有一个节点
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode) //若无红黑树
                    // 重新映射时,需要对红黑树进行拆分
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order //若无链表
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 遍历链表,并将链表节点按原顺序进行分组
                    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);
                    // 将分组后的链表映射到新桶中
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
  • 在 JDK 1.8 中,重新映射节点需要考虑节点类型。对于树形节点,需先拆分红黑树再映射。对于链表类型节点,则需先对链表进行分组,然后再映射

1.6 table 变量为什么用transient 修饰

HashMap 并没有使用默认的序列化机制,而是自己实现了readObject和writeObject两个方法自定义了序列化的内容

  1. table 多数情况下是无法被存满的,序列化未使用的部分,浪费空间

  2. 同一个键值对在不同 JVM 下,所处的桶位置可能是不同的,在不同的 JVM 下反序列化 table 可能会发生错误。

程序员灯塔
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