HashMap 是数组和链表组合组成的复杂结构,哈希值决定了键值在数组的位置,当哈希值相同时则以链表形式存储,当链表长度到达设定的阈值则会对其进行树化,这样做是为了保证数据安全和数据相关操作的效率

HashMap 性能表现取决于哈希码的有效性,所以 hashCode 和 equals 的基本约定规则尤为重要,如:equals 相等,hashCode 一定要相等;重写了 hashCode 也要重写 equals;hashCode 需要保持一致性,状态改变返回的哈希值仍然要一致;equals 的对称、反射、传递等特性

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HashMap 与 Hashtable、TreeMap 的区别

HashMap:基于数组的非同步哈希表,支持 null 键或值,是键值对存取数据场景的首选

Hashtable:基于数组的同步哈希表,不支持null键或值,因为同步导致性能影响,很少被使用

TreeMap:基于红黑树提供顺序访问的 Map,比 HashMap 节省空间,但它的数据操作(查、增、删)时间复杂度均为:O(log(n)),这点与 HashMap 不同。支持空值,当键为空时且未实现 Comparator 接口,会出现 NullPointerException ,实现了 Comparator 接口并对 null 对象进行判断可实现正常存入

HashMap、Hashtable、TreeMap 均以键值对形式存储或操作数据元素。HashMap、TreeMap 继承自 AbstractMap 类,Hashtable 继承自 Dictionary 类,三者均实现 Map 接口

HashMap 源码解析

HashMap()

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor){  
    // ... 
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

初始化 HashMap 时仅设置了一些初始值,但在开始处理数据时,如 .put() 方法内渐渐开始复杂起来

HashMap.put()

    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) {
    	// 定义新tab数组及node对象
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 如果原table是空的或者未存储任何元素则需要先初始化进行tab的初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 当数组中对应位置为null时,将新元素放入数组中
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 若对应位置不为空时处理哈希冲突
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 1 - 普通元素判断: 更新数组中对应位置数据
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 2 - 红黑树判断:当p为树的节点时,向树内插入节点
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 3 - 链表判断:插入节点
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                	// 找到尾结点并插入
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 判断链表长度是否达到树化阈值,达到就对链表进行树化
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 更新链表中对应位置数据
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // 如果存在这个映射就覆盖
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                // 判断是否允许覆盖,并且value是否为空
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                // 回调以允许LinkedHashMap后置操作
                afterNodeAccess(e); 
                return oldValue;
            }
        }
        // 更新修改次数
        ++modCount;
        // 检查数组是否需要进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        // 回调以允许LinkedHashMap后置操作
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

当 table 为 null,会通过 resize() 初始化,且 resize() 有两个作用,一是创建并初始化 table ,二是在 table 容量不满足需求时进行扩容:

        if (++size > threshold)
            resize();

具体的键值对存储位置计算方法为:

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            // 向数组赋值新元素
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果新插入的结点和table中p结点的hash值,key值相同的话
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 如果是红黑树结点的话,进行红黑树插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 代表这个单链表只有一个头部结点,则直接新建一个结点即可
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 链表长度大于8时,将链表转红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    // 及时更新p
                    p = e;
                }
            }
            // 如果存在这个映射就覆盖
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                // 判断是否允许覆盖,并且value是否为空
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);     // 回调以允许LinkedHashMap后置操作
                return oldValue;
            }
        }

留意 .put() 方法中的 hash 计算,它并不是 key 的 hashCode ,而是将 key 的 hashCode 高位数据移位到低位进行异或运算,这样一些计算出来的哈希值主要差异在高位时的数据,就不会因 HashMap 里哈希寻址时被忽略容量以上的高位,那么即可有效避免此类情况下的哈希碰撞

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

HashMap.resize()

    final Node<K,V>[] resize() {
    	// 把当前底层数组赋值给oldTab,为数据迁移工作做准备
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        // 获取当前数组的大小,等于或小于0表示需要初始化数组,大于0表示需要扩容数组
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        // 获取扩容的阈值(容量*负载系数)
        int oldThr = threshold;
        // 定义并初始化新数组长度和目标阈值
        int newCap, newThr = 0;
        // 判断是初始化数组还是扩容,等于或小于0表示需要初始化数组,大于0表示需要扩容数组。若  if(oldCap > 0)=true 表示需扩容而非初始化
        if (oldCap > 0) {
        	// 判断数组长度是否已经是最大,MAXIMUM_CAPACITY =(2^30)
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            	// 阈值设置为最大
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)            	
            	// 目标阈值扩展2倍,数组长度扩展2倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 表示需要初始化数组而不是扩容
        else if (oldThr > 0) 
        	// 说明调用的是HashMap的有参构造函数,因为无参构造函数并没有对threshold进行初始化
            newCap = oldThr;
        // 表示需要初始化数组而不是扩容,零初始阈值表示使用默认值
        else {	
        	// 说明调用的是HashMap的无参构造函数
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            // 计算目标阈值
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 当目标阈值为0时需重新计算,公式:容量(newCap)*负载系数(loadFactor)
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        // 根据以上计算结果将阈值更新
        threshold = newThr;
        // 将新数组赋值给底层数组
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        
        // -------------------------------------------------------------------------------------
        // 此时已完成初始化数组或扩容数组,但原数组内的数据并未迁移至新数组(扩容后的数组),之后的代码则是完成原数组向新数组的数据迁移过程
        // -------------------------------------------------------------------------------------
        
        // 判断原数组内是否有存储数据,有的话开始迁移数据
        if (oldTab != null) {
        	// 开始循环迁移数据
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                // 将数组内此下标中的数据赋值给Node类型的变量e,并判断非空
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    // 1 - 普通元素判断:判断数组内此下标中是否只存储了一个元素,是的话表示这是一个普通元素,并开始转移
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 2 - 红黑树判断:判断此下标内是否是一颗红黑树,是的话进行数据迁移
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    // 3 -  链表判断:若此下标内包含的数据既不是普通元素又不是红黑树,则它只能是一个链表,进行数据转移
                    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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        // 返回初始化完成或扩容完成的新数组
        return newTab;
    }

容量和负载系数决定了数组容量,空余太多会造成空间浪费,使用太满会影响操作性能

如果能够明确知道 HashMap 将要存取的键值对的数量,可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估,根据前面的代码分析,我们知道它需要符合计算条件:负载因子 * 容量 > 元素数量

所以,预先设置的容量需要满足,大于 预估元素数量 / 负载因子,同时它是 2 的幂数

但需要注意的是:

如果没有特别需求,不要轻易进行更改,因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。如果确实需要调整,建议不要设置超过 0.75 的数值,因为会显著增加冲突,降低 HashMap 的性能。如果使用太小的负载因子,按照上面的公式,预设容量值也进行调整,否则可能会导致更加频繁的扩容,增加无谓的开销,本身访问性能也会受影响。

HashMap.get()

    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;
        // 将table赋值给变量tab并判断非空 && tab 的厂部大于0 && 通过位运算得到求模结果确定链表的首节点赋值并判断非空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        	// 判断首节点hash值 && 判断key的hash值(地址相同 || equals相等)均为true则表示first即为目标节点直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            // 若首节点非目标节点,且还有后续节点时,则继续向后寻找
            if ((e = first.next) != null) {
            	// 1 - 树:判断此节点是否为树的节点,是的话遍历树结构查找节点,查找结果可能为null
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 2 - 链表:若此节点非树节点,说明它是链表,遍历链表查找节点,查找结果可能为null
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

HashMap 为什么会被树化

为了保证数据安全及相关操作效率

因为在元素放置过程中,如果一个对象哈希冲突,都被放置到同一个桶里,则会形成一个链表,我们知道链表查询是线性的,会严重影响存取的性能

而在现实世界,构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情,恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互,导致服务器端 CPU 大量占用,这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击,国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件

以上就是Java HashMap透析的详细内容,更多请关注自学java网其它相关文章!

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原文地址:Java HashMap透析发布于2021-11-26 11:16:17