HashMap实现分析
HashMap最基本的实现思想如下图所示,使用数组加链表的组合形式来完成数据的存储。
Entry在数组中的位置是由key的hashcode决定的。
向一个数组长度为16,负载因子为0.75的HashMap中插入key的hashcode为26、126、1、337、184、12、31、111的对象后的结构为:

1%16 =1 ,337%16 =1。数组中存储的是最后插入的数据,并用next指针指向之前已经存在的数据。
HashMap查找数据的依据是:现根据key的hashcode查找位于数组中的位置,在使用next依次遍历链表中的元素,调用key的equals方法,如果key equals Entry对应的key,则Entry中的value就是所找的值。所以使用对象作为HashMap的key时,重写hashcode方法的同时需要重写equals方法。
可以参考HashMap的get方法的代码,就会更清楚上面的描述:
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
HashMap中的Hash算法是经过了优化之后的,可以看到
int hash = hash(key.hashCode());对hashcode又进行了二次散列操作,这样做的目的是使得计算出的hash比hashcode在数组上的分布将更为均匀,HashMap的空间利用率也越高。
HashMap对hashcode的二次散列如下:
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
HashMap在使用hash计算位于数组中的位置时也不是简单的%操作,而是用的indexFor来完成的。%操作比较耗资源,当HashMap中数组的length是2 的n次方时,h& (length-1)运算等价于h%length,但是&比%具有更高的效率。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
理解了二次散列和indexFor,上面的代码就比较的好理解了。table数组就是图中的Entry数组。
HashMap可以存储key为null的Entry,该Entry将被放在数组指标为0的位置。
当HashMap中的元素越来越多的时候,hash冲突的几率也就越来越高,因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率,就要对HashMap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中。最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是rehash。
那么HashMap什么时候进行扩容呢?当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
HashMap不是线程安全的,因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map,那么将抛出ConcurrentModificationException,这就是所谓fail-fast策略。
这一策略在源码中的实现是通过modCount域,modCount顾名思义就是修改次数,对HashMap内容的修改都将增加这个值,那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。
在迭代过程中,判断modCount跟expectedModCount是否相等,如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map:
modCount的修饰符为volatile,保证线程之间修改的可见性。
HashSet的底层也是用HashMap来实现的,使用HashMap的key来进行存储与散列。
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