• 神奇的瘦身利器让你轻松瘦身,放心变美

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

原创投稿 wpadmin 6个月前 (02-12) 67次浏览 0个评论

HashMap实现原理和源码详细分析

学习要点:

HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现,是以 key-value 存储形式存在 ,HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null,此外,HashMap 中的映射不是有序的。

2、HashMap的特性

  • Hash存储无序的
  • key和value都可以存储null值,但是key只能存唯一的一个null值
  • jdk8之前的数据结构是数组+链表,Jdk8之后变成数组+链表+红黑树
  • 阀值大于8并且数组长度大于64才会转为红黑树

3、HashMap的数据结构

JDK7的情况,是数组加链接,hash冲突时候,就转换为链表:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

jdk8的情况,jdk8加上了红黑树,链表的数量大于8而且数组长度大于64之后,就转换为红黑树,红黑树节点小于6之后,就又转换为链表:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

翻下HashMap源码,对应的节点信息:

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {        // hashCode        final int hash;        final K key;        V value;        // 链表的next指针就不为null        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;        }        // ...}        

4、HashMap初始化操作

4.1、成员变量

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {/**     * 序列号版本号     */    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;   /**     * 初始化容量,为16=2的4次幂     */    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16   /**     * 最大容量,为2的30次幂     */    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    /**     * 默认的负载因子,默认值是0.75     */    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    /**     * 链表节点树超过8就转为为红黑树     */    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;        /**     * 红黑树节点少于6就再转换回链表     */    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;        /**     * 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值     */    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;        // ... /**     * HashMap存储元素的数组     */transient Node<K,V>[] table;    /**     * 用来存放缓存     */    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;    /**     * HashMap存放元素的个数     */    transient int size;    /**     * 用来记录HashMap的修改次数     */    transient int modCount;    /**     * 用来调整大小下一个容量的值(容量*负载因子)     */    int threshold;    /**     * Hash表的负载因子     */    final float loadFactor;}    

4.2、 构造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {    // 初始容量不能小于0,小于0直接抛出IllegalArgumentException    if (initialCapacity < 0)        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +                                           initialCapacity);     // 初始容量大于最大容量的时候,取最大容量作为初始容量    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;     // 负载因子不能小于0,而且要是数值类型,isNan:true,表示就是非数值类型    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +                                           loadFactor);    // 将指定的负载因子赋值给全局变量    this.loadFactor = loadFactor;    // threshold  = (容量) * (负载因子)    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}public HashMap(int initialCapacity) {     // 初始化容量和默认负载因子    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}public HashMap() {    // 默认的负载因子为0.75this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;}

然后,我们知道HashMap的默认容量是16,然后是在哪里赋值的?从上面这个代码就可以知道this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

static final int tableSizeFor(int cap) {    int n = cap - 1;    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;}

这里涉及到计算机基本知识的,右移运算和或运算,下面给出图例:通过比较麻烦的计算得出n为16

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

往代码里翻,还找到下面这个构造方法public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m):这个构造方法是用于构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap:

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

看一下putMapEntries这个方法:

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {    // 传入的集合长度    int s = m.size();    if (s > 0) {     // 判断table是否已经初始化处理        if (table == null) { // pre-size 未初始化的情况            // 加上1.0F的目的是对小数向上取整,保证最大容量,减少resize的调用次数            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);            // 计算出来的t大于HashMap的阀值,进行tableSizeFor            if (t > threshold)                threshold = tableSizeFor(t);        }        else if (s > threshold) // 已经初始化的情况,进行扩容resize            resize();         // 遍历,将map中的所有元素都添加到hashMap中        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {            K key = e.getKey();            V value = e.getValue();            putVal(hash(key), key, value, false, evict);        }    }}

5、Jdk8中HashMap的算法

5.1、HashMap中散列算法

在HashMap的java.util.HashMap#hash,这个方法中有特定的用于计算哈希值的方法:这个方法的作用?这个方法就是用于hashMap当put对应的key之后,计算特定的hashCode,然后再(n-1)&hash计算对应的数组table的下标,这个后面跟一下HashMap源码才比较清楚:

static final int hash(Object key) {    int h;    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

看起来代码只有两行,然后其实蕴含了一种散列算法的思想,下面简单分析一下:这里先将代码进行拆分,看起来清晰点:

static final int hash(Object key) {    // 传入的key为null,返回默认值0    if (key == null) return 0;    // 计算哈希code    int h = key.hashCode();    // 将计算出来的hashCode右移16位,相当于乘于(1/2)的16次方    int t = h >>> 16;    // 将两个值做异或运算然后返回    return h ^ t;}

其实里面要做的事情是先计算出hashCode,然后将hashCode右移16位,然后这两个数再做异或运算。看起来是这么一回事,然后作者的意图是什么?首先既然是散列算法,散列算法的目的就是为了让数据均匀分布

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

从图可以看出,使用异或运算,出现0和1的概率是相等的,所以这就是为什么要使用异或运算的原因,散列算法的本质目的就是为了让数据均匀分布,使用异或运算得出的哈希值因为比较均匀散列分布,所以出现哈希冲突的概率就小很多

然后为什么再进行右移16位?我们知道,int类型最大的数值是2的32次方,然后可以分为高16位加上低16位,右移16位就是使数值变小了,“左大右小”,这个是位移运算的准则

5.2、什么是HashMap中哈希冲突?

哈希冲突也可以称之为哈希碰撞,理论上的哈希冲突是指计算出来的哈希值一样,导致冲突了,不过在HashMap中的哈希冲突具体是指(n-1)&hash,这个值是hashMap里数组的下标。Jdk8之前的处理方法是通过链表处理,只要hash冲突了,就会将节点添加到链表尾部;jdk8之后的做法是通过链表+红黑树的方法,最开始哈希冲突了,也是用链表,然后链表节点达到8个,数组长度超过64的情况,转成红黑树,这个可以在源码里找到答案

翻下源码,HashMap#putVal,里面的逻辑,先校验计算出来的,数组tab的下标,i=(n-1)&hash是否冲突了,不冲突就新增节点,冲突的情况,转链表或者红黑树

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

6、Jdk8中HashMap的put操作

  • put方法的核心流程
  1. 根据hashcode计算数组的下标
  2. 对应下标数组为空的情况,新增节点
  3. 否则就是哈希冲突了,如果桶使用链表节点,就新增到链表节点尾部,使用了红黑树就新增到红黑树里

上面是核心的流程,忽略了存在重复的键,则为该键替换新值 value, size 大于阈值 threshold,则进行扩容等等这些情况

ok,还是跟一下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;    // 第1次新增,初始数据resize    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)        n = (tab = resize()).length;    // 判断是否出现hash冲突    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)        // hash不冲突,新增节点        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);    else { // 哈希冲突的情况,使用链表或者红黑树处理        Node<K,V> e; K k;        // 存在重复的键的情况,key和hash都相等        if (p.hash == hash &&            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            // 将旧的节点对象赋值给新的e            e = p;        else if (p instanceof TreeNode) // 使用了红黑树节点              // 将节点放到红黑树中            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);        else { // 链表的情况             // 无限循环            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                // 一直遍历,找到尾节点                if ((e = p.next) == null) {                    // 将新节点添加到尾部                    p.next = newNode(hash, key, value, null);                    // 节点数量大于8,转为红黑树                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                        treeifyBin(tab, hash);                    // 跳出循环                    break;                }                // 也是为了避免hashCode和key一样的情况                if (e.hash == hash &&                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                    break;                // 重新赋值,用于链表的遍历                p = e;            }        }        // 桶中找到的key、hash相等的情况,也就是找到了重复的键,要使用新值替换旧值        if (e != null) { // existing mapping for key            // 记录e的值            V oldValue = e.value;            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;        }    }    // 记录修改次数    ++modCount;    // size大于threshole,进行扩容    if (++size > threshold)        resize();     // 回调方法    afterNodeInsertion(evict);    return null;}

然后是怎么转换为红黑树的?红黑树的知识相对比较复杂

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {    int n, index; Node<K,V> e;    // MIN_TREEIFY_CAPACITY值为64,也就是说数组长度小于64是不会真正转红黑树的    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)    // 扩容方法        resize();     // 转红黑树操作    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {        // 红黑树的头节点hd和尾节点t1        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;        do {            // 构建树节点            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);            if (tl == null)                // 新节点p赋值给红黑树的头节点                hd = p;            else {                // 新节点的前节点就是原来的尾节点t1                p.prev = tl;                // 尾部节点t1的next节点就是新节点                tl.next = p;            }            tl = p;        } while ((e = e.next) != null);        // 让数组的节点执行新建的树节点,之后这个节点就变成TreeNode        if ((tab[index] = hd) != null)            hd.treeify(tab);    }}

7、HashMap的扩容机制

这个知识点是HashMap中的一个重点之一,也是一个比较难的问题

7.1、什么时候需要扩容?

当hashMap中元素个数超过threshold,threshold为数组长度乘以负载因子loadFactor,loadFactor默认是0.75f

7.2、什么是HashMap的扩容?

resize这个方法是HashMap的扩容方法,是比较耗时的。HashMap在扩容时,都是翻两倍,比如16的容量扩大到32,。HashMap进行扩容的方法是比较巧妙的,扩容后,与原来的下标(n-1)&hash相对,其实只是多了1bit位。扩容后节点要么是在原来位置,听起来好像很懵,所以还是认真看下面的分析:

下面给出例子,比如从容量为16扩容到32时,画图表示:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

进行扩容,扩大到原来的两倍:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

到这一步,下标(n-1) & hash,扩容后的数据10101和原来的00101相比,其实就是多了1bit,10101是十进制的21,而21=5+16,就是“原位置+旧容量”,还有另外一种情况是保持为0的情况,这种情况是不改变位置的

下面给出一份表格,数据如图:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

容量为16的情况

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

有低位的两个指针loHead、lloTail,高位的两个指针hiHead、hiTail

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

扩容到32之后,再两个链表加到对应位置。分别有两种情况,保持原来位置的和“原位置+旧容量”这个位置

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

所以,扩容的过程,对应的节点位置改变是这样的过程:

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)

7.3、resize的源码实现

经过上面比较详细的分析,这个实现逻辑是可以在代码里找到对应的,ok,跟一下对应的源码

final Node<K,V>[] resize() {   // 得到当前的节点数组    Node<K,V>[] oldTab = table;    // 数组的长度    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;    int oldThr = threshold;    int newCap, newThr = 0;    // 计算扩容后的大小    if (oldCap > 0) {        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大容量 即 1 <<< 30             // 超过最大容量就不扩充了,修改阀值为最大容量            threshold = Integer.MAX_VALUE;            return oldTab;        }        // 没超过的情况,扩大为原来的两倍        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         // 老阀值赋值给新的数组长度        newCap = oldThr;    else {               // zero initial threshold signifies using defaults        // 使用默认值16        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);    }    // 重新计算阀值,然后要赋值给threshold    if (newThr == 0) {        float ft = (float)newCap * loadFactor;        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);    }    // 新的阀值,原来默认是12,现在变为24    threshold = newThr;    // 创建新的节点, newCap是新的数组长度,为32    @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)                     // 是红黑树节点,调用split方法                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);                else { // preserve order 是链表的情况                // 定义相关的指针                         Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                    Node<K,V> next;                    do {                        next = e.next;                        // 不需要移动位置                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {                            if (loTail == null)                                loHead = e;                            else                                loTail.next = e;                            loTail = e;                        }                        else { // 需要移动位置 ,调整到“原位置+旧容量”这个位置                             if (hiTail == null)                                hiHead = e;                            else                                // hiTail指向要移动的节点e                                hiTail.next = e;                            hiTail = e;                        }                    } while ((e = next) != null);                    if (loTail != null) {                        loTail.next = null;                        // 位置不变                        newTab[j] = loHead;                    }                    if (hiTail != null) {                        // hiTail指向null                        hiTail.next = null;                        // oldCap是旧容量 ,移动到“原位置+旧容量”这个位置                        newTab[j + oldCap] = hiHead;                    }                }            }        }    }    return newTab;}

8、Jdk8中HashMap的remove操作

remove方法,这里思路是先要找到元素的位置,如果是链表,遍历链表remove元素就可以,红黑树的情况就遍历红黑树找到节点,然后remove树节点,如果这时候树节点数小于6,这种情况就要转链表

@Overridepublic boolean remove(Object key, Object value) {    return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;}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;    // 数组下标是(n-1)&hash,能找得到元素的情况    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;        // 桶上的节点就是要找的key        if (p.hash == hash &&            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            // 将Node指向该节点            node = p;        else if ((e = p.next) != null) { // 链表或者是红黑树节点的情况            if (p instanceof TreeNode)                // 找到红黑树节点                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);            else { // 链表的情况                // 遍历链表,找到需要找的节点                do {                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key ||                         (key != null && key.equals(k)))) {                        node = e;                        break;                    }                    p = e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        // 找到节点之后        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||                             (value != null && value.equals(v)))) {            if (node instanceof TreeNode)            // 红黑树remove节点                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);            else if (node == p)                // 链表remove,通过改变指针                tab[index] = node.next;            else                p.next = node.next;            // 记录修改次数            ++modCount;            // 变动的数量            --size;            afterNodeRemoval(node);            return node;        }    }    return null;}

9、Jdk8中HashMap的get操作

get方法:通过key找到value,这个方法比较容易理解

 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;   // 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&       (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {       // 根据索引的位置检查第一个节点       if (first.hash == hash && // always check first node           ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))           return first;       if ((e = first.next) != null) { // 不是第1个节点的情况,那就有可能是链表或者红黑树节点           if (first instanceof TreeNode)               // 根据getTreeNode获取红黑树节点               return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);            // 链表的情况,只能遍历链表           do {               if (e.hash == hash &&                   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                   return e;           } while ((e = e.next) != null);       }   }   return null;}

10、HashMap相关面试题

  • HashMap的数据结构是什么?
  • 在jdk8之前是数组+链表,jdk8之后是数组+链表+红黑树
  • HashMap 中 hash 函数是怎么实现的?
  • 先通过jdk的hashCode()方法获取hashCode,右移16位,然后这两个数再做异或运算
  • 什么是HashMap中的哈希冲突?
  • 哈希冲突,也可以称之为哈希碰撞,一般是值计算出的哈希值一样的,在HashMap中是根据计算出的hash,再去计算数组table下标(n-1)&hash一样了,也就是冲突了
  • HashMap是如何处理哈希冲突问题的?
  • 在jdk8之前是通过链表的方法,jdk8之后是通过链表+红黑树的方法
  • HashMap是线程安全的?
  • HashMap不是线程安全的,因为源码里没加同步锁也没其它保证线程安全的操作
  • HashMap不是线程安全的,然后有什么方法?
  • 可以使用ConcurrentHashMap
  • ConcurrentHashMap是怎么保证线程安全的?
  • ConcurrentHashMap在Jdk8中 使用了CAS加上synchronized同步锁来保证线程安全

有肥胖困扰?专业瘦身老师教你1天瘦1斤

添加微信咨询:A-noweixin (手机长按可复制,加好友)

hashmap源码扩容(hashmap底层原理面试)
已帮助30000+人成功瘦身
喜欢 (0)
发表我的评论
取消评论
表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址