HashMap解析
本文准备从以下几个方面去讲解HashMap:
1)HashMap源码详细分析
2)HashMap为什么是线程不安全的?
3)HashMap和HashTable的区别
4)1.7和1.8的HashMap实现区别总结
HashMap源码分析
一、构造函数
让我们先从构造函数说起,HashMap有四个构造方法,别慌
1.1 HashMap()
// 1.无参构造方法、
// 构造一个空的HashMap,初始容量为16,负载因子为0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
无参构造方法就没什么好说的了。
1.2 HashMap(int initialCapacity)
// 2.构造一个初始容量为initialCapacity,负载因子为0.75的空的HashMap,
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
HashMap(int initialCapacity)
这个构造方法调用了1.3中的构造方法。
1.3 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
// 3.构造一个空的初始容量为initialCapacity,负载因子为loadFactor的HashMap
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);
}
//最大容量
//static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
当指定的初始容量< 0时抛出IllegalArgumentException
异常,当指定的初始容量> MAXIMUM_CAPACITY
时,就让初始容量 = MAXIMUM_CAPACITY
。当负载因子小于0或者不是数字时,抛出IllegalArgumentException异常
。
设定threshold
。 这个threshold = capacity * load factor 。当HashMap的size到了threshold时,就要进行resize,也就是扩容。
tableSizeFor()
的主要功能是返回一个比给定整数大且最接近的2的幂次方整数,如给定10,返回2的4次方16.
我们进入tableSizeFor(int cap)
的源码中看看:
//Returns a power of two size for the given target capacity.
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;
}
note: HashMap要求容量必须是2的幂。
首先,int n = cap -1
是为了防止cap已经是2的幂时,执行完后面的几条无符号右移操作之后,返回的capacity是这个cap的2倍,因为cap已经是2的幂了,就已经满足条件了。 如果不懂可以往下看完几个无符号移位后再回来看。(建议自己在纸上画一下)
- 如果n这时为0了(经过了cap-1之后),则经过后面的几次无符号右移依然是0,最后返回的capacity是1(最后有个n+1的操作)。这里只讨论n不等于0的情况。
以16位为例,假设开始时 n 为 0000 1xxx xxxx xxxx (x代表不关心0还是1)
-
第一次右移
n |= n >>> 1;
由于n不等于0,则n的二进制表示中总会有一bit为1,这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位,则将最高位的1右移了1位,再做或操作,使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1,如0000 11xx xxxx xxxx 。
-
第二次右移
n |= n >>> 2;
注意,这个n已经经过了
n |= n >>> 1;
操作。此时n为0000 11xx xxxx xxxx ,则n无符号右移两位,会将最高位两个连续的1右移两位,然后再与原来的n做或操作,这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如0000 1111 xxxx xxxx 。 -
第三次右移
n |= n >>> 4;
这次把已经有的高位中的连续的4个1,右移4位,再做或操作,这样n的二进制表示的高位中会有8个连续的1。如0000 1111 1111 xxxx 。
第。。。,你还忍心让我继续推么?相信聪明的你已经想出来了,容量最大也就是32位的正数,所以最后一次 n |= n >>> 16;
可以保证最高位后面的全部置为1。当然如果是32个1的话,此时超出了MAXIMUM_CAPACITY
,所以取值到 MAXIMUM_CAPACITY
。
从https://blog.csdn.net/huzhigenlaohu/article/details/51802457这篇博客中找了张示例图:
注意,得到的这个capacity却被赋值给了threshold。 这里我和这篇博客的博主开始的想法一样,认为应该这么写:this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
因为这样子才符合threshold的定义:threshold = capacity * load factor 。但是,请注意,在构造方法中,并没有对table这个成员变量进行初始化,table的初始化被推迟到了put方法中,在put方法中会对threshold重新计算 。
我说一下我在理解这个tableSizeFor函数中间遇到的坑吧,我在想如果n=-1时的情况,因为初始容量可以传进来0。我将n= -1 和下面几条运算一起新写了个测试程序,发现输出都是 -1。 这是因为计算机中数字是由补码存储的,-1的补码是 0xffffffff。所以无符号右移之后再进行或运算之后还是 -1。 那我想如果就无符号右移呢? 比如-1>>>10。听我娓娓道来,32个1无符号右移10位后,高10位为0,低22位为1,此时这个数变成了正数,由于正数的补码和原码相同,所以就变成了0x3FFFFF即10进制的4194303。真刺激。
好开森,这个构造方法我们算是拿下了。怎么样,我猜你现在一定很激动,Hey,old Fe,这才刚开始。接下来看最后一个构造方法。
1.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
// 4. 构造一个和指定Map有相同mappings的HashMap,初始容量能充足的容下指定的Map,负载因子为0.75
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
套路,直接看 putMapEntries(m,false)
。源码如下:
/**
* 将m的所有元素存入本HashMap实例中
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//得到 m 中元素的个数
int s = m.size();
//当 m 中有元素时,则需将map中元素放入本HashMap实例。
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化,如果未初始化,则先初始化一些变量。(table初始化是在put时)
if (table == null) { // pre-size
// 根据待插入的map 的 size 计算要创建的 HashMap 的容量。
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 把要创建的 HashMap 的容量存在 threshold 中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 如果table初始化过,因为别的函数也会调用它,所以有可能HashMap已经被初始化过了。
// 判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold,则先进行 resize(),进行扩容
else if (s > threshold)
resize();
//然后就开始遍历 带插入的 map ,将每一个 <Key ,Value> 插入到本HashMap实例。
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
// put(K,V)也是调用 putVal 函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
介绍putVal方法前,说一下HashMap的几个重要的成员变量:
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
//实际存储key,value的数组,只不过key,value被封装成Node了
transient Node<K,V>[] table;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*/
transient int modCount;
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*
* @serial
*/
// (The javadoc description is true upon serialization.
// Additionally, if the table array has not been allocated, this
// field holds the initial array capacity, or zero signifying
// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
//因为 tableSizeFor(int) 返回值给了threshold
int threshold;
/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
其实就是哈希表。HashMap使用链表法避免哈希冲突(相同hash值),当链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD(默认为8)时,将链表转换为红黑树,当然小于UNTREEIFY_THRESHOLD(默认为6)时,又会转回链表以达到性能均衡。 我们看一张HashMap的数据结构(数组+链表+红黑树 )就更能理解table了:
再回到putMapEntries函数中,如果table为null,那么这时就设置合适的threshold,如果不为空并且指定的map的size>threshold,那么就resize()。然后把指定的map的所有Key,Value,通过putVal添加到我们创建的新的map中。
putVal中传入了个hash(key),那我们就先来看看hash(key):
/**
* key 的 hash值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)
* 主要是从速度、功效、质量来考虑的,这么做可以在数组table的length比较小的时候
* 也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中,同时不会有太大的开销
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
异或运算:(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
原 来 的 hashCode : 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
移位后的hashCode: 0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
进行异或运算 结果:1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101
这样做的好处是,可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算,而且混合后,低位的信息中加入了高位的信息,这样高位的信息被变相的保留了下来。掺杂的元素多了,那么生成的hash值的随机性会增大。
刚才我们漏掉了resize()和putVal() 两个函数,现在我们按顺序分析一波:
首先resize()
,先看一下哪些函数调用了resize()
,从而在整体上有个概念:
接下来上源码:
final Node<K,V>[] resize() {
// 保存当前table
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存当前阈值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
/*
1. resize()函数在size > threshold时被调用。oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空,
oldCap 为原表的大小,oldThr(threshold) 为 oldCap × load_factor
*/
if (oldCap > 0) {
// 若旧table容量已超过最大容量,更新阈值为Integer.MAX_VALUE(最大整形值),这样以后就不会自动扩容了。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍,使用左移,效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*
2. resize()函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0,代表用户创建了一个 HashMap,但是使用的构造函数为
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m),导致 oldTab 为 null,oldCap 为0, oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当table没初始化时,threshold持有初始容量。还记得threshold = tableSizeFor(t)么;
newCap = oldThr;
/*
3. resize()函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0,用户调用 HashMap()构造函数创建的 HashMap,所有值均采用默认值,oldTab(Table)表为空,oldCap为0,oldThr等于0,
*/
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
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"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 若节点是单个节点,直接在 newTab 中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap