1.    HashMap概述:

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

2.    HashMap的数据结构:

在java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。

从上图中可以看出,HashMap底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候,就会初始化一个数组。

源码如下:

 /** 
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. 
 */  
transient Node<K, V>[] table;  
  
static class Node<K,V> implements Entry<K, V> {  
    final K key;  
    V value;  
    Node<K, V> next;  
    final int hash;  
    ……  
}  

可以看出,Node就是数组中的元素,每个Node其实就是一个key-value对,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。

3.    HashMap的存取实现:

1) 存储:

1、对Key求Hash值,然后再计算下标

2、如果没有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中)

3、如果碰撞了,以链表的方式链接到后面

4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树

5、如果节点已经存在就替换旧值

6、如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)

 final V putVal(final int n, final K k, final V value, final boolean b, final boolean b2) {
Node<K, V>[] array;
int n2;
if ((array = this.table) == null || (n2 = array.length) == 0) {
n2 = (array = this.resize()).length;
}
final int n3;
Node<K, V> node;
if ((node = array[n3 = (n2 - 1 & n)]) == null) {
array[n3] = this.newNode(n, k, value, null);
}
else {
Node<K, V> node2 = null;
Label_0222: {
final K key;
if (node.hash == n && ((key = node.key) == k || (k != null && k.equals(key)))) {
node2 = node;
}
else if (node instanceof TreeNode) {
node2 = ((TreeNode<K, V>)node).putTreeVal(this, array, n, k, value);
}
else {
int n4;
for (n4 = 0; (node2 = node.next) != null; node = node2, ++n4) {
if (node2.hash == n) {
final K key2;
if ((key2 = node2.key) == k) {
break Label_0222;
}
if (k != null && k.equals(key2)) {
break Label_0222;
}
}
}
node.next = (Node<K, V>)this.newNode(n, (K)k, (V)value, (Node<K, V>)null);
if (n4 >= 7) {
this.treeifyBin(array, n);
}
}
}
if (node2 != null) {
final V value2 = node2.value;
if (!b || value2 == null) {
node2.value = value;
}
this.afterNodeAccess(node2);
return value2;
}
}
++this.modCount;
if (++this.size > this.threshold) {
this.resize();
}
this.afterNodeInsertion(b2);
return null;
}

当系统决定存储HashMap中的key-value对时,完全没有考虑Entry中的value,仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属,当系统决定了 key 的存储位置之后,value 随之保存在那里即可。

我们可以看到在hashmap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表。 所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,能不能找一种更快速,消耗更小的方式

 static final int hash(final Object o) {
int n;
if (o == null) {
n = 0;
}
else {
final int hashCode = o.hashCode();
n = (hashCode ^ hashCode >>> 16);
}
return n;
}

简单来说就是:高16bt不变,低16bit和高16bit做了一个异或(得到的HASHCODE转化为32位的二进制,前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或)

对于任意给定的对象,只要它的 hashCode() 返回值相同,那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。

 public int hashCode() {
  int h = this.hash;
  int len = this.value.length;
  if (h == 0 && len > 0) {
    char[] s = this.value;
    for (int i = 0; i < len; ++i) {
      h = 31 * h + s[i];
    }
    //s[0]*31^(len-1) + s[1]*31^(len-2) + ... + s[len-1]
    this.hash = h;
  }
  return h;
}

我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,在HashMap中是这样做的:

n3 = (n2 - 1 & n)

这个方法非常巧妙,它通过 array.length - 1 & h 来得到该对象的保存位,而HashMap底层数组的长度总是 2 的 n 次方,这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码:

 static final int tableSizeFor(final int n) {
final int n2 = n - 1;
final int n3 = n2 | n2 >>> 1;
final int n4 = n3 | n3 >>> 2;
final int n5 = n4 | n4 >>> 4;
final int n6 = n5 | n5 >>> 8;
final int n7 = n6 | n6 >>> 16;
return (n7 < 0) ? 1 : ((n7 >= 1073741824) ? 1073741824 : (n7 + 1));
}

 先把容量减一,然后将容量的二进制数为1的位,后1、2、4、8、16位分别置1。最终n7的二进制数即是n2的二进制数最高为1,其后补1的数。 

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方,即底层数组的长度总是为2的n次方(1~2^30)。

当length总是 2 的n次方时,h& (length-1)运算等价于对length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。

这看上去很简单,其实比较有玄机的,我们举个例子来说明:

假设数组长度分别为15和16,优化后的hash码分别为8和9,那么&运算后的结果如下:

h & (table.length-1)                     hash                             table.length-1

8 & (15-1):                                 0100                   &              1110                   =                0100

9 & (15-1):                                 0101                   &              1110                   =                0100

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

8 & (16-1):                                 0100                   &              1111                   =                0100

9 & (16-1):                                 0101                   &              1111                   =                0101

从上面的例子中可以看出:当它们和15-1(1110)“与”的时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表,那么查询的时候就需要遍历这个链表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hash值会与15-1(1110)进行“与”,那么 最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!而当数组长度为16时,即为2的n次方时,2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1,这使得在低位上&时,得到的和原hash的低位相同,就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

所以说,当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得得index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰撞的几率小,相对的,查询的时候就不用遍历某个位置上的链表,这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出,当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时,程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Node 的存储位置:如果两个 Node 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Node 的 key 通过 equals 比较返回 true,新添加 Node 的 value 将覆盖集合中原有 Node 的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Node 的 key 通过 equals 比较返回 false,新添加的 Node 将与集合中原有 Node 形成 Node 链。

2)  读取:

 final Node<K, V> getNode(final int n, final Object o) {
final Node<K, V>[] table;
final int length;
final Node<K, V> node;
if ((table = this.table) != null && (length = table.length) > 0 && (node = table[length - 1 & n]) != null) {
final K key;
if (node.hash == n && ((key = node.key) == o || (o != null && o.equals(key)))) {
return node;
}
Node<K, V> node2;
if ((node2 = node.next) != null) {
if (node instanceof TreeNode) {
return ((TreeNode<K, V>)node).getTreeNode(n, o);
}
K key2;
while (node2.hash != n || ((key2 = node2.key) != o && (o == null || !o.equals(key2)))) {
if ((node2 = node2.next) == null) {
return null;
}
}
return node2;
}
}
return null;
}

有了上面存储时的hash算法作为基础,理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出:从HashMap中get元素时,首先计算key的hashCode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

3) 归纳起来简单地说,HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理,这个整体就是一个 Node 对象。HashMap底层采用一个 Node [] 数组来保存所有的 key-value 对,当需要存储一个 Node 对象时,会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置,在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置;当需要取出一个Node 时,也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置,再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Node。

4.    HashMap的resize(rehash):

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,这是一个常用的操作,而在HashMap数组扩容之后,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resize。

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。比如说,我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适,不过上面已经说过,即使是1000,HashMap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的,因为0.75*1024 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适,既考虑了&的问题,也避免了resize的问题。

5.    HashMap的性能参数:

HashMap 包含如下几个构造器:

HashMap():构建一个初始容量为 16,负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity):构建一个初始容量为 initialCapacity,负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数,它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。

initialCapacity:HashMap的最大容量,即为底层数组的长度。

loadFactor:负载因子loadFactor定义为:散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。

负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是O(1+a),因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。

HashMap的实现中,通过threshold字段来判断HashMap的最大容量:

  this.threshold = tableSizeFor(n); 

结合tableSizeFor函数代码可知,threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新resize,以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时, resize后的HashMap容量是容量的两倍:

 final float n = size / this.loadFactor + 1.0f;
final int n2 = (n < 1.07374182E9f) ? ((int)n) : 1073741824;
if (n2 > this.threshold) {
this.threshold = tableSizeFor(n2);
}

6.    Fail-Fast机制:

我们知道java.util.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。

 HashIterator() {
this.expectedModCount = HashMap.this.modCount;
final Node<K, V>[] table = HashMap.this.table;
final Node<K, V> node = null;
this.next = node;
this.current = node;
this.index = 0;
if (table != null && HashMap.this.size > 0) {
while (this.index < table.length && (this.next = table[this.index++]) == null) {}
}
}

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。

 final Node<K, V> nextNode() {
final Node<K, V> next = this.next;
if (HashMap.this.modCount != this.expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
...
}

在HashMap的API中指出:

由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器本身的 remove 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在非同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常的程序的做法是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

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