集合 HashMap 的原理,与 Hashtable、ConcurrentHashMap 的区别
一、HashMap 的原理
1.HashMap简介
简单来讲,HashMap底层是由数组+链表的形式实现,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null),那么对于查找,添加等操作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表,对于添加操作,首先遍历链表,存在即覆盖,否则新增;对于查找操作来讲,仍需遍历链表,然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。当新建一个HashMap的时候,就会初始化一个数组(数组默认大小是16),可以允许存入null键和null值,线程不安全。
源码如下:
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table; static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
……
}
可以看出,Entry就是数组中的元素,每个 Map.Entry 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。
2.HashMap存储和读取 源码如下:
//存储
public V put(K key, V value) {
// HashMap允许存放null键和null值。
// 当key为null时,调用putForNullKey方法,将value放置在数组第一个位置。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据key的keyCode重新计算hash值。
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定hash值在对应table中的索引。
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null,通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
// 如果发现已有该键值,则存储新的值,并返回原始值
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果i索引处的Entry为null,表明此处还没有Entry。
modCount++;
// 将key、value添加到i索引处。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
} //读取
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;
} //hash算法
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
根据hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),如果数组该位置上已经存放有其他元素了,那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素,就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
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,这样就大大优化了查询的效率。
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 Entry 的存储位置:如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true,新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false,新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链,而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。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.归纳总结:
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 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对,当需要存储一个 Entry 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Entry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Entry。
4.上面HashMap原理是基于JDK1.7介绍的,在JDK1.8中对HashMap进行了优化:
JDK1.7中一个很明显的地方是:当 Hash 冲突严重时,在数组上形成的链表会变的越来越长,这样在查询时的效率就会越来越低;时间复杂度为 O(N)
。
因此 1.8 中重点优化了这个查询效率。区别具体体现在:1.增加了TREEIFY_THRESHOLD
用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值(默认是8),一旦链表中的数据较多(即>8个)之后,就会转用红黑树来进行存储,优化存储速度,查询效率也直接提高到了 O(logn)
;2.HashEntry 修改为 Node,Node 的核心组成其实也是和 1.7 中的 HashEntry 一样,存放的都是 key value hashcode next
等数据。
二、HashMap 与 Hashtable、ConcurrentHashMap 的区别
HashTable | HashMap | ConcurrentHashMap | |
底层数据结构 | 数组+链表 | 数组+链表 | 数组+链表 |
key可为空 | 否 | 是 | 否 |
value可为空 | 否 | 是 | 否 |
线程安全 | 是 | 否 | 是 |
默认初始容量 | 11 | 16 | 16 |
扩容方式 | (oldSize << 1)+1 | oldSize << 1 | 桶的扩容 |
扩容时间 | size超过(容量*负载因子) | size超过(容量*负载因子) | 桶超数超过(容量*负载因子) |
hash | key.hashCode() | (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) | (key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16)) & 0x7fffffff |
index计算方式 | (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length | (tab.length - 1) & hash | (tab.length - 1) & hash |
默认负载因子 | 0.75f | 0.75f | 0.75f |
三者主要区别:
1.存储时key、value能否为空问题:
HashTable和ConcurrentHashMap都不允许NULL键和NULL值,而HashMap允许
2.线程安全问题:
HashMap仅限运用于单线程,在多线程中可能存在问题,是线程不安全的;而HashTable和ConcurrentHashMap都是线程安全的。
HashTable实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable,让当前线程独占,效率低,而ConcurrentHashMap对此做了相关优化,ConcurrentHashMap通过把整个Map分为N个Segment(分段),在修改数据时会局部锁住某段部分数据,但不会把整个表都锁住。ConcurrentHashMap读操作不加锁,由于HashEntry的value变量是 volatile的,也能保证读取到最新的值。因为volatile定义的变量保证了对所有线程可见。
参考博文:
http://www.cnblogs.com/yuanblog/p/4441017.html
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