HashMap

1. 何为hash

简单的说hash可直接理解为一个数组,区别在于其下标是通过hash算法来算出来的,一个好的算法能够使数据分配的更加均匀。但是不管多好的算法。总会发生不同的数据算出一样的hash值,这样就会发生hash碰撞,hashMap的解决办法是在发生hash碰撞的地址继续通过链式结构来组装,这其实就是HashMap的基本结构了!

2. HashMap中的基本变量

本次主要以JDK8为准,和7的区别主要是引入了红黑树

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// 默认初始化容器大小,必须是2的倍数
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// 最大的容器大小
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 扩容因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 结构体
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;
}
}

首先了解一下它的结构体,里面存了一个hash,key实际就HashMap中的key,value也就是我们实际的数据,next是为了链式而准备的。

3. 初始化

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public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 校验数据准确性
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;
// 获取调整容器的大小阈值,initialCapacity*loadFactor
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

初始化的过程比较简单,就是计算和校验了需要准备的参数,其中有个扩容因子,可以理解为当实际数据达到容器的多少比例就需要扩容处理。

4. 添加数据

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// 实际存放
transient Node<K,V>[] table;

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为null,则初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 由于n为2的整数,所以n-1的二进制尾数都为1
// 这里实际是获取hash在n的数组内的下标
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 该下标没有数据,则新增
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 该下标有数据,说明发生hash碰撞
Node<K,V> e; K k;
// 判断key值是否相等,相等直接替换value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断p是否是TreeNode是则走红黑树的判断
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 走正常的链表判断
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 将数据添加到链表结尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 这里要判断链表转红黑树的阈值,默认是8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key只相等,说明是update操作
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 这里e!=null表示是update操作,这里没有做任何处理
// 留了个钩子函数,给LinkedHashMap做继承使用
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果数量大于容器阈值,则需要扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 同样没有处理,给LinkedHashMap做继承使用
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

走完代码!逻辑其实已经很清晰。还需要看一下resize主要是怎么扩容的。

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final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 表示容器已经初始化,试一次扩容操作
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //到达容器的极限
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 未到达容器极限,数量乘以2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 这里表示初始化时,给了自定义的参数,阈值已提前算好
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 初始化是默认的,直接取默认的
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 上面只解决了newCap没有处理newThr,这里处理
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;
// 上面代码已经解决了初始化和扩容参数问题,这里主要解决实际的数据迁移问题
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;
}

resize其实就是对数据的初始化和2倍扩容操作。

5. Remove操作

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public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}

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;
// 判断下标是否存在数据
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;
// 下标中的第一个数据就相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 数据可能在链表或者红黑树中,在深入查找
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找到数据,对数据进行删除
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)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}

6. 结语

通过对HashMap的基本操作理解,其实可以大概知道了HashMap的基本元素!数组+链表or红黑树。
红黑树由于还没有研究,所以这里我直接跳过了,有需要可以在去深入理解一下。
所以这里知道对HashMap而言,增加性能的方法有:

  1. 减少Hash碰撞
  2. 减少扩容操作

其实1不是很好操作,对于2需要的仅仅只是在创建Map的时候对于已知的数据大小,要尽量给出初始化的容器大小,避免频繁的自动扩容!