HashMap源码深度剖析 1

简介: HashMap源码深度剖析

1 HashMap数据结构

目标:

HashMap 概念、数据结构回顾(JDK8和JDK7) & 为什么1.8使用红黑树?

概念:

HashMap 是一个利用散列表(哈希表)原理来存储元素的集合,是根据Key value而直接进行访问的数

据结构

在 JDK1.7 中,HashMap 是由 数组+链表构成的。

在 JDK1.8 中,HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成

回顾: 数组、链表(优势和劣势)

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数组: 优势:数组是连续的内存,查询快(o1) 劣势:插入删除O(N)

链表: 优势:不是连续的内存,随便插入(前、中间、尾部) 插入O(1) 劣势:查询慢O(N)

思考?

为什么是JDK1.8 是数组+链表+红黑树?

HashMap变化历程

1.7的数据结构:链表变长,效率低了!

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1.8的数据结构:


数组+链表+红黑树

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链表–红黑(链长度>8、数组长度大于64)

总结:

JDK1.8使用红黑树,其实就是为了提高查询效率

因为,1.7的时候使用的数组+链表,如果链表太长,查询的时间复杂度直接上升到了O(N)


2 HashMap继承体系

目标:梳理map的继承关系

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总结

HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口那为什么HashMap还要在实现Map接口呢?

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述,这样的写法是一个失误。

在java集合框架中,类似这样的写法很多,最开始写java集合框架的时候,他认为这样写,在某些

地方可能是有价值的,直到他意识到错了。显然的,JDK的维护者,后来不认为这个小小的失误值

得去修改,所以就这样存在下来

Cloneable 空接口,表示可以克隆

Serializable 序列化

AbstractMap 提供Map实现接口


3 HashMap源码深度剖析

目标:

通过阅读HashMap(since1.2)源码,我们可以知道以下几个问题在源码是如何解决的

(1)HashMap的底层数据结构是什么?

(2)HashMap中增删改查操作的底部实现原理是什么?

(3)HashMap是如何实现扩容的?

(4)HashMap是如何解决hash冲突的?

(5)HashMap为什么是非线程安全的?


测试代码如下

package com.mmap;
import java.util.ArrayList;
import java.util.ConcurrentModificationException;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class MMapTest {
  public static void main(String[] args) {
    HashMap<Integer, String> m = new HashMap<Integer, String>();//尾插
    //断点跟踪put
    m.put(1, "001");
    m.put(1, "002");
    m.put(17, "003");//使用17可hash冲突(存储位置相同)
    //断点跟踪get
    System.out.println(m.get(1));//返回002(数组查找)
    System.out.println(m.get(17));//返回003(链表查找)
    //断点跟踪remove
    m.remove(1);
 }
}

下面源码看到16是默认容量1和17数组长度取余得到的值相同,所以会产生hash冲突


3.1 成员变量与内部类

目标:理解map的成员变量代表的意思


两大部分

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //16,默认容量:左位移4位,即2的4次幂
  static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量:即2的30次幂
  static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//负载因子:扩容使用,统计学计算出的最合理的
  static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//链表转红黑树阈值
  static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当链表的值小<6, 红黑树转链表
..略
  transient Node<K,V>[] table;//HashMap中的数组,中间状态数据;不参与序列化(重点)
  transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;//用来存放缓存,中间状态数据;
  transient int size;//size为HashMap中K-V的实时数量(重点),中间状态数据;
  transient int modCount;//用来记录HashMap的修改次数
  int threshold;//扩容临界点;(capacity * loadFactor)(重点)
  final float loadFactor;//负载因子 DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f赋值

1 << 4 表示1左移四位 ,推理公式

简单记忆:

如果 1 << 4 、1 << 5、1 << 20

等于

2^4、2^5、2^20

左移其实就是 X(对应1)乘以2的N次方

注意,前导(第一位)为1 不适用

下面会详细讲

静态内部类(1.8前是Entry)

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {//数组(哈希桶):1.8前是Entry
    final int hash;//扰动后的hash
    final K key;//map的key
    V value;//map的value
    Node<K,V> next;//下个节点
    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
      this.hash = hash;
      this.key = key;
      this.value = value;
      this.next = next;//链表下一个
     ....略
transient Node<K,V>[] table;//HashMap中的数组,不参与序列化(重点)
transient int size;//size为HashMap中K-V的实时数量(重点)
transient int modCount;//用来记录HashMap的修改次数
int threshold;//扩容临界点;(capacity * loadFactor)(重点)
final float loadFactor;//负载因子 DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f赋值
     ....略

总结:

1、上面的成员变量大体有个印象,后面源码分析我们会用到

2、位运算计算比较麻烦,可以按照上面的快速记忆计算


3.2 HashMap构造器

目标:学习下面的三个构造器,它们都干了哪些事情?

 public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 负载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR =0.75f
 }
public HashMap(int initialCapacity) {
      this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
   }
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);
 }

总结:

可以发现上面是三个构造器都么有在内存上创建对象,只是针对容量和负载因子做了大量的判断和赋值


3.3 HashMap插入方法

目标:图解+代码+断点分析put源码

插入流程如下

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插入主方法

当我们调用put方法添加元素时,实际是调用了其内部的putVal方法,第一个参数需要对key求hash值,

为了减少hash碰撞

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);//调用Map的putVal方法
 }

生成hash,干扰(扰动)函数

为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法,减少碰撞,尽可能使元素更散列地存储

 static final int hash(Object key) {//干扰(扰动)函数;通过key计算hash值,仅仅是
hash值,不是存储位置
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//hash后对右
    16(空位补0)后进行异或,key为null,表示HashMap是支持Key为空的,
 }

核心逻辑

在resize时会丢数据,线程不安全的,1.7叫做transfer函数功能相同


HashMap

1.在JDK1.7中,当并发执⾏扩容操作时会造成环形链和数据丢失的情况。

2.在JDK1.8中,在并发执⾏put操作时会发⽣数据覆盖就是丢数据的情况。


这是jdk1.8中HashMap中put操作的主函数, 注意代码,如果没有hash碰撞则会直接插入元素。如果线程A和线程B同时进行put操作,刚好这两条不同的数据hash值一样,并且该位置数据为null,所以这线程A、B都会进入这行代码中。假设一种情况,线程A进入后还未进行数据插入时挂起,而线程B正常执行,从而正常插入数据,然后线程A获取CPU时间片,此时线程A不用再进行hash判断了,问题出现:线程A会把线程B插入的数据给覆盖,发生线程不安全。


  final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
         boolean evict) {//onlyIfAbsent:true不更改现有值;evict:false表
示table为创建状态
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//临时变量
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//数组是否null或者==0,
第1次put为空
      n = (tab = resize()).length;//初始化数组(or扩容)!!!!!!!!!!!!!
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//寻址:(n - 1) & hash重要,16-1
按位与hash,为null表示没有值
      tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//等空,直接插入
    else {
      Node<K,V> e; K k;//1、key(hash)相等 2、hash冲突 (链表) 3、红黑树
      if (p.hash == hash &&//如果与第一个元素(数组中的结点)的hash值相等,key相等
       ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        e = p;//将第一个元素赋值给e,用e来记录;跳到646Line
      else if (p instanceof TreeNode)//判断是否红黑
树!!!!!!!!!!!!!!!!
        e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
      else {//生成链表(操作链表),开始遍历链表
        for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
          if ((e = p.next) == null) {//p.next为空表明处于链表的尾部,1、生成
链表 2、已经是链表
            p.next = newNode(hash, key, value, null);// 直接创建
            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //链表长度如果>8转红
黑树(or 扩容),-1是因为binCount从0开始
              treeifyBin(tab, hash);//树化;还需要判断是否大于64,否则扩
            break;
         }
          if (e.hash == hash &&
           ((k = e.key) == key || (key != null &&
key.equals(k))))//对链表节点中数据进行覆盖判断
            break;// 如果key相同,break跳出for循环,执行后面的逻辑
          p = e;
       }
     }
     if (e != null) { // key已经存在
        V oldValue = e.value;
        if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
          e.value = value;// 用新的value值去覆盖老的value值
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;// 返回覆盖前的value值,put的返回值
     }
   }
    ++modCount;//用来记录HashMap的修改次数
    if (++size > threshold)//map数量是否大于容量
      resize();//如果size大于threshold,就需要进行扩容
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
 }

重点(寻址计算):

计算存放到数组的位置,如果为null表示没值,有值,表示hash冲突(or key相等)

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

寻址公式:

(n - 1) & hash

(16-1) & 1122

0000 0000 1111B

0100 0110 0010B

0010B 开始按位与(都是1则为1,反之0)

思考,为什么不用模运算?(面试常问的问题)

与运算:(n - 1) & hash

模运算:15%2

都可以得到0-15之内的值

为什么不用mod(模运算)进行寻址?

package com.cmap;
public class CMod {
  public static void main(String[] args) {
    bit();
    mod();
 }
  public static void bit() {
    int num = 10000 * 10;
    int a = 1;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = num; i > 0; i++) {
      a &= i;
//      a = a&i;
   }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("BIT耗时>>" + (end - start));
 }
  public static void mod() {
    int num = 10000 * 10;
    int a = 1;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = num; i > 0; i++) {
      a %= i;
//      a = a%i;
   }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("MOD耗时>>" + (end - start));
 }
}

输出

b1a2ffb75b9d42e0bc7d50f7871c030f.png

结论:

mod运算是与运算的20倍,效率太低下

总之,一切为了性能

那么,&运算为什么这么高?操作的是二进制


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