HashMap是存放键值对的集合,数据结构如下:
table被称为桶,大小(capacity)始终为2的幂,当发生扩容时,map容量扩大为两倍 HashMap采用拉链法解决Hash冲突,发生冲突时,新元素采用头插法插入到对应桶的链表中
HashMap有几个重要字段:
size:HashMap键值对的数量 capacity:桶数量,即table.length,默认16 loadFactor:负载因子,度量负载程度,基于时间和空间的权衡,默认0.75 threshold:阈值,当size>=threshold将发生扩容,threshold=capacity * loadFactor。
/** * 默认初始容量 (必须是2的幂) */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * 最大容量 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认负载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 空表 */ static final Entry[] EMPTY_TABLE = {}; /** * hash table */ transient Entry[] table = (Entry[]) EMPTY_TABLE; /** * 键值对数目 */ transient int size; /** * 阈值 (等于capacity * load factor). */ int threshold; /** * 负载因子 */ final float loadFactor; /** * HashMap 结构性变化次数 * 用于快速失败 */ transient int modCount; static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
/** * 构造函数 */ 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; threshold = initialCapacity; init(); } /** * 构造函数,默认负载因子 */ public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数,默认初始容量和负载因子 */ public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数,通过map构造 */ public HashMap(Map m) { this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); //初始化table inflateTable(threshold); //赋值到新map putAllForCreate(m); }
Hash函数是获取对象处理后的hash值,为了让hash值散列更加均匀,减少碰撞,
扰动函数(Hash函数)对hashCode进行一些位运算。
/** * 扰动函数(减少碰撞几率) */ final int hash(Object k) { int h = hashSeed; if (0 != h && k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }
确定桶下标的常用方式:hash % table.length,为了提高运行效率,
用位运算替代模运算。
能够这样做的前提,table.length必须是2的幂,这也是table的长度始终是2的幂的原因之一。
/** * 确定桶下标 */ static int indexFor(int h, int length) { // length必须是2的幂 return h & (length-1); }
注意HashMap的值比较方法:e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))
public V put(K key, V value) { //空数组,则分配内存空间(延迟初始化) if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } //null键处理 if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); //若key已经存在,则替换 for (Entrye = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //比较值是否相同 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //key不存在,则新增 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; }
HashMap的空间分配不是在构造函数中完成的,而是采用延迟初始化的方式,当第一个元素put时,才会进行空间分配。
private void inflateTable(int toSize) { // Find a power of 2 >= toSize int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //分配空间 table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); }
HashMap与HashTable的区别其中一点便是,前者key value都可以为null,后者都不能为null。
为null的键存放在table[0]中,即第一个桶。
/** * null键插入 */ private V putForNullKey(V value) { /** * null键存放在table[0]中(table[0]中不全是null键) */ for (Entrye = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //计数增加 modCount++; //添加Entry addEntry(0, null, value, 0); return null; }
当向HashMap添加一个不存在的key时(即size将增大),添加之前扩容检查。
扩容触发条件为:数量达到阈值并且发生Hash冲突。
扩容本质上,新建一个数组,使用头插法将旧map的元素拷贝到新map中。
添加键值对时,检验是否需要扩容。扩容的条件:数量达到阈值并且发生Hash冲突
/** * 添加Entry */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //扩容条件:size大于阈值并且发生碰撞 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //容量扩为2倍 resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; //确定新桶下标 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }
当扩容时:
容量已经达到最大值,仅调整阈值 容量未达到最大值,扩大table空间,并将旧map数据添加到新map中
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //当容量达到最大时,仅调整阈值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } //扩容 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //数据复制 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); }
实际上,扩容本质是新建一个数组,然后在把数据复制过去,复制过程中,元素需要重新定位桶标
所以,多次扩容对性能影响很大
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entrye : table) { while(null != e) { Entrynext = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } }
从Entry的构造函数中next = n;可以看出元素插入链表使用的头插法。
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //table下标中第一个元素 Entrye = table[bucketIndex]; /** * 构造方法中 next = e; 可见 使用的头插法插入到链表中 */ table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; } Entry(int h, K k, V v, Entryn) { value = v; next = n; key = k; hash = h; }
/** * 获取值 * 返回null有两种可能:1.不存在对应的键值对;2.存在key,但值为null * 可以通过 {@link #containsKey containsKey} 进行区分 */ public V get(Object key) { if (key == null) //获取key为null的值 return getForNullKey(); Entryentry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } //可见,null的key存放在table[0]中,即第一个桶中 for (Entrye = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) return e.value; } return null; } final EntrygetEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //确定桶下标后,遍历链表 for (Entrye = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; //判断key是否相等。先比较的hash值,再比较的地址,最后比较equals if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }