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tanglanwen:
感触很深,必定谨记!
少走弯路的十条忠告
1.HashMap概述:
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长。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。
HashMap是非线程安全的,只是用于单线程环境下,多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。
HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。
HashMap存数据的过程是:
HashMap内部维护了一个存储数据的Entry数组,HashMap采用链表解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表。当准备添加一个key-value对时,首先通过hash(key)方法计算hash值,然后通过indexFor(hash,length)求该key-value对的存储位置,计算方法是先用hash&0x7FFFFFFF后,再对length取模,这就保证每一个key-value对都能存入HashMap中,当计算出的位置相同时,由于存入位置是一个链表,则把这个key-value对插入链表头。
HashMap中key和value都允许为null。key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中。
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。
HashMap内存储数据的Entry数组默认是16,如果没有对Entry扩容机制的话,当存储的数据一多,Entry内部的链表会很长,这就失去了HashMap的存储意义了。所以HasnMap内部有自己的扩容机制。HashMap内部有:
变量size,它记录HashMap的底层数组中已用槽的数量;
变量threshold,它是HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)
变量DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f,默认加载因子为0.75
HashMap扩容的条件是:当size大于threshold时,对HashMap进行扩容
扩容是是新建了一个HashMap的底层数组,而后调用transfer方法,将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中(要重新计算元素在新的数组中的索引位置)。 很明显,扩容是一个相当耗时的操作,因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此,我们在用HashMap的时,最好能提前预估下HashMap中元素的个数,这样有助于提高HashMap的性能。
HashMap共有四个构造方法。构造方法中提到了两个很重要的参数:初始容量和加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中槽的数量(即哈希数组的长度),初始容量是创建哈希表时的容量(从构造函数中可以看出,如果不指明,则默认为16),加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 resize 操作(即扩容)。
如果加载因子越大,对空间的利用更充分,但是查找效率会降低(链表长度会越来越长);如果加载因子太小,那么表中的数据将过于稀疏(很多空间还没用,就开始扩容了),对空间造成严重浪费。如果我们在构造方法中不指定,则系统默认加载因子为0.75,这是一个比较理想的值,一般情况下我们是无需修改的。
另外,无论我们指定的容量为多少,构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数,且最大值不能超过2的30次方
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:
Java代码
/**
* 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。
3.HashMap的存取实现:
1) 存储:
Java代码
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))) {
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;
}
从上面的源代码中可以看出:当我们往HashMap中put元素的时候,先根据key的hashCode重新计算hash值,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。
put 方法过程:
1.程序首先计算该key的hashCode()值
2.然后对该哈希码值进行再哈希
3.然后把哈希值和(数组长度-1)进行按位与操作,得到存储的数组下标
4.如果该位置处设有链表节点,那么就直接把包含<key,value>的节点放入该位置。如果该位置有结点,就对链表进行遍历,看是否有hash,key和要放入的节点相同的节点,如果有的话,就替换该节点的value值,如果没有相同的话,就创建节点放入值,并把该节点插入到链表表头(头插法)。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值,将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法,代码如下:
Java代码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
resize(2 * table.length);
}
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。
hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算,防止低位不变,高位变化时,造成的hash冲突。
Java代码
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
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。
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。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:调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下:
Java代码
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1) 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:
Java代码
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
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。
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:
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,加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化,加入了高位计算,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。
为何数组的长度是2的n次方呢?
1.这个方法非常巧妙,它通过h & (table.length-1)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,2^n -1得到的二进制数的每个位上的值都为1,那么与全部为1的一一个数进行与操作,速度会大大提升。
2.当length总是2的n次方时,h& (length-1)运 算等价王对length取模,也就是h%length,但是&比%县有更高的效率。
3.当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得的index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰擁的几率小,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 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。
2) 读取:
Java代码
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;
}
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。
get方法过程:
1.首先通过key的两次hash后的值与数组的长度-1进行与操作,定位到数组的某个位置,
2.然后对该列的链表进行遍历,一般情况下,hashMap的这种查找速度是非常快的,hash 值相同的元( O就会造成链表中数据很多,而链表中的数据查找是通过应历所有链表中的元素进行的,这可能会影响到查找速度,找到即返回。特别注意:当返回为null时,你不能判断是没有找到指定元素,还是在hashmap中存着一一个value为null的元素,因为hashmap允许value为null.
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 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.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。
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:
Java代码
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
结合负载因子的定义公式可知,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:
Java代码
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
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。
Java代码
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[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:
注意到modCount声明为volatile,保证线程之间修改的可见性。
Java代码
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != 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出 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。
Hashtable和HashMap的相同点:
HashMap和Hashtable都是存储“键值对(key-value)”的散列表,而且都是采用拉链法实现的。
存储的思想都是:通过table数组存储,数组的每一个元素都是一个Entry;而一个Entry就是一个单向链表,Entry链表中的每一个节点就保存了key-value键值对数据。
添加key-value键值对:首先,根据key值计算出哈希值,再计算出数组索引(即,该key-value在table中的索引)。然后,根据数组索引找到Entry(即,单向链表),再遍历单向链表,将key和链表中的每一个节点的key进行对比。若key已经存在Entry链表中,则用该value值取代旧的value值;若key不存在Entry链表中,则新建一个key-value节点,并将该节点插入Entry链表的表头位置。
删除key-value键值对:删除键值对,相比于“添加键值对”来说,简单很多。首先,还是根据key计算出哈希值,再计算出数组索引(即,该key-value在table中的索引)。然后,根据索引找出Entry(即,单向链表)。若节点key-value存在与链表Entry中,则删除链表中的节点即可。
Hashtable与HashMap的区别:
1、继承的父类不同:
Hashtable继承的是Dictionary类,HashMap继承的是AbstractMap,但两者都实现了Map接口。
HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
Hashtable 继承于Dictionary,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
HashMap的定义:
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { ... }
Hashtable的定义:
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable { ... }
(1) HashMap和Hashtable都实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
实现了Map接口,意味着它们都支持key-value键值对操作。支持“添加key-value键值对”、“获取key”、“获取value”、“获取map大小”、“清空map”等基本的key-value键值对操作。
实现了Cloneable接口,意味着它能被克隆。
实现了java.io.Serializable接口,意味着它们支持序列化,能通过序列化去传输。
(2). HashMap继承于AbstractMap,而Hashtable继承于Dictionary
Dictionary是一个抽象类,它直接继承于Object类,没有实现任何接口。虽然Dictionary也支持“添加key-value键值对”、“获取value”、“获取大小”等基本操作,但它的API函数比Map少;而且Dictionary一般是通过Enumeration(枚举类)去遍历,Map则是通过Iterator(迭代器)去遍历。 然而‘由于Hashtable也实现了Map接口,所以,它即支持Enumeration遍历,也支持Iterator遍历。
AbstractMap是一个抽象类,它实现了Map接口的绝大部分API函数;为Map的具体实现类提供了极大的便利。
2、是否允许null:
HashMap可以允许存在一个 null 的 key 和任意个 null 的 value,不过建议尽量避免这样使用null作为 key,HashMap以null作为key时,总是存储在table数组的第一个节点table[0]为头结点的链表中;Hashtable中的 key 和 value 都不允许为 null 。
在HashMap中,当get()方法返回null值时,可能是 HashMap中没有该键,也可能使该键所对应的值为null。因此,在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键, 而应该用containsKey()方法来判断。
(1)当HashMap遇到为null的key时,它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理,只要是对象都可以。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
(2)如果在Hashtable中有类似put(null,null)的操作,编译时可以通过,因为key和value都是Object类型,但运行时会抛出NullPointerException异常。
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
3、Hashtable的方法是线程安全的,底层的每个方法都使用synchronized的,而HashMap的方法多线程不安全。
虽然HashMap不是线程安全的,但是它的效率会比Hashtable要好很多。当需要多线程操作的时候可以使用线程安全的ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap虽然也是线程安全的,但是它的效率比Hashtable要高好多倍。因为ConcurrentHashMap使用了分段锁,并不对整个数据进行锁定。
4、遍历不同:HashMap仅支持Iterator的遍历方式,Hashtable支持Iterator和Enumeration两种遍历方式。
(1)HashMap 的Iterator 使用的是fail-fast 迭代器,当有其他线程改变了 HashMap 的结构(增加、删除、修改元素),将会抛出ConcurrentModificationException。
(2)JDK8之前的版本中,Hashtable是没有fast-fail机制的。在JDK8及以后的版本中 ,HashTable也是使用fast-fail的, 源码如下:
if (expectedModCount != modCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
modCount 的使用类似于并发编程中的 CAS( Compare and Swap) 技术,每次在发生增删改操作的时候,都会出现modCount++的动作,而modcount可以理解为是当前hashtable的状态。每发生一次操作,状态+1。设置这个状态,主要是用于hashtable 等容器类在迭代时,判断数据是否过时时使用的。尽管hashtable采用了原生的同步锁来保护数据安全。但是在出现迭代数据的时候,则无法保证边迭代,边正确操作。于是使用这个值来标记状态。一旦在迭代的过程中状态发生了改变,则会快速抛出一个异常,终止迭代行为。
5、是否提供contains方法:
(1)HashMap把Hashtable的contains()方法去掉了,改成containsValue 和 containsKey ,因为contains() 方法容易让人引起误解;
(2)Hashtable则保留了contains,containsValue 和 containsKey 三个方法 ,其中 contains 和 containsValue 功能相同。
6、内部实现使用的数值初始化 和 扩容方式不同:
HashMap默认的容量大小是16;增加容量时,每次将容量变为“原始容量x2”。
Hashtable默认的容量大小是11;增加容量时,每次将容量变为“原始容量x2 + 1”。
HashMap默认的“加载因子”是0.75, 默认的容量大小是16。
当HashMap的 “实际容量” >= “阈值”时,(阈值 = 总的容量 * 加载因子),就将HashMap的容量翻倍。
Hashtable默认的“加载因子”是0.75, 默认的容量大小是11。
当Hashtable的 “实际容量” >= “阈值”时,(阈值 = 总的容量 x 加载因子),就将变为“原始容量x2 + 1”。
(1)两者的默认负载因子都是0.75,但Hashtable扩容时,容量变为原来的2倍+1,HashMap扩容时,将容量变成原来的2倍;Hashtable在不制定容量的情况下默认容量是11,也就是说Hashtable会尽量使用素数、奇数,而HashMap 的默认容量 为16,Hashtable不要求底层数组的容量为2的整数次幂,而 HashMap 要求一定为2的整数次幂。
(2)之所以会有这样的不同,是因为Hashtable和HashMap设计时的侧重点不同。Hashtable的侧重点是哈希的结果更加均匀,使得哈希冲突减少。当哈希表的大小为素数时,简单的取模哈希的结果会更加均匀。而HashMap则更加关注hash的计算效率问题。在取模计算时,如果模数是2的幂,那么我们可以直接使用位运算来得到结果,效率要大大高于做除法。HashMap为了加快hash的速度,将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题,所以HashMap为解决这问题,又对hash算法做了一些改动。这从而导致了Hashtable和HashMap的计算hash值的方法不同。
7、hash 值不同:
(1)Hashtable直接使用Object的hashCode(),hashCode是JDK根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值,然后再使用去取模运算来获得最终的位置。 这里一般先用 hash & 0x7FFFFFFF 后,再对length取模,&0x7FFFFFFF的目的是为了将负的hash值转化为正值,因为hash值有可能为负数,而 hash & 0x7FFFFFFF 后,只有符号外改变,而后面的位都不变。Hashtable在计算元素的位置时需要进行一次除法运算,而除法运算是比较耗时的。
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
(2)为了提高计算效率,HashMap 将哈希表的大小固定为了2的幂,这样在取模预算时,不需要做除法,只需要做位运算。位运算比除法的效率要高很多。HashMap的效率虽然提高了,但是hash冲突却也增加了。因为它得出的hash值的低位相同的概率比较高,HashMap的效率虽然提高了,但是hash冲突却也增加了。因为它得出的hash值的低位相同的概率比较高。而计算位运算为了解决这个问题,HashMap重新根据hashcode计算hash值后,又对hash值做了一些运算来打散数据。使得取得的位置更加分散,从而减少了hash冲突。当然了,为了高效,HashMap只做了一些简单的位处理。从而不至于把使用2 的幂次方带来的效率提升给抵消掉。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
HashMap源码剖析
package java.util;
import java.io.*;
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
// 默认的初始容量(容量为HashMap中槽的数目)是16,且实际容量必须是2的整数次幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量(必须是2的幂且小于2的30次方,传入容量过大将被这个值替换)
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子为0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 存储数据的Entry数组,长度是2的幂。
// HashMap采用链表法解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表
transient Entry[] table;
// HashMap的底层数组中已用槽的数量
transient int size;
// HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)
int threshold;
// 加载因子实际大小
final float loadFactor;
// HashMap被改变的次数
transient volatile int modCount;
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加载因此不能小于0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 找出“大于initialCapacity”的最小的2的幂
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 设置“加载因子”
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 创建Entry数组,用来保存数据
table = new Entry[capacity];
init();
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 默认构造函数。
public HashMap() {
// 设置“加载因子”为默认加载因子0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 创建Entry数组,用来保存数据
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
// 包含“子Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 将m中的全部元素逐个添加到HashMap中
putAllForCreate(m);
}
//求hash值的方法,重新计算hash值
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// 返回h在数组中的索引值,这里用&代替取模,旨在提升效率
// h & (length-1)保证返回值的小于length
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
public int size() {
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
// 获取key对应的value
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
// 获取key的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
//判断key是否相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
//没找到则返回null
return null;
}
// 获取“key为null”的元素的值
// HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,但不一定是该链表的第一个位置!
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
// HashMap是否包含key
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
// 返回“键为key”的键值对
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// 获取哈希值
// HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,“key不为null”的则调用hash()计算哈希值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
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 != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
// 将“key-value”添加到HashMap中
public V put(K key, V value) {
// 若“key为null”,则将该键值对添加到table[0]中。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 若“key不为null”,则计算该key的哈希值,然后将其添加到该哈希值对应的链表中。
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 若“该key”对应的键值对已经存在,则用新的value取代旧的value。然后退出!
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 若“该key”对应的键值对不存在,则将“key-value”添加到table中
modCount++;
//将key-value添加到table[i]处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
// putForNullKey()的作用是将“key为null”键值对添加到table[0]位置
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果没有存在key为null的键值对,则直接题阿见到table[0]处!
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
// 创建HashMap对应的“添加方法”,
// 它和put()不同。putForCreate()是内部方法,它被构造函数等调用,用来创建HashMap
// 而put()是对外提供的往HashMap中添加元素的方法。
private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// 若该HashMap表中存在“键值等于key”的元素,则替换该元素的value值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return;
}
}
// 若该HashMap表中不存在“键值等于key”的元素,则将该key-value添加到HashMap中
createEntry(hash, key, value, i);
}
// 将“m”中的全部元素都添加到HashMap中。
// 该方法被内部的构造HashMap的方法所调用。
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 利用迭代器将元素逐个添加到HashMap中
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}
}
// 重新调整HashMap的大小,newCapacity是调整后的容量
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果就容量已经达到了最大值,则不能再扩容,直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一个HashMap,将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中,
// 然后,将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
// 将"m"的全部元素都添加到HashMap中
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 有效性判断
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
// 计算容量是否足够,
// 若“当前阀值容量 < 需要的容量”,则将容量x2。
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
// 通过迭代器,将“m”中的元素逐个添加到HashMap中。
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
put(e.getKey(), e.getValue());
}
}
// 删除“键为key”元素
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
// 删除“键为key”的元素
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
// 获取哈希值。若key为null,则哈希值为0;否则调用hash()进行计算
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中“键为key”的元素
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
// 删除“键值对”
final Entry<K,V> removeMapping(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return null;
Map.Entry<K,V> entry = (Map.Entry<K,V>) o;
Object key = entry.getKey();
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中的“键值对e”
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (e.hash == hash && e.equals(entry)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
// 清空HashMap,将所有的元素设为null
public void clear() {
modCount++;
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length; i++)
tab[i] = null;
size = 0;
}
// 是否包含“值为value”的元素
public boolean containsValue(Object value) {
// 若“value为null”,则调用containsNullValue()查找
if (value == null)
return containsNullValue();
// 若“value不为null”,则查找HashMap中是否有值为value的节点。
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;
return false;
}
// 是否包含null值
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null)
return true;
return false;
}
// 克隆一个HashMap,并返回Object对象
public Object clone() {
HashMap<K,V> result = null;
try {
result = (HashMap<K,V>)super.clone();
} catch (CloneNotSupportedException e) {
// assert false;
}
result.table = new Entry[table.length];
result.entrySet = null;
result.modCount = 0;
result.size = 0;
result.init();
// 调用putAllForCreate()将全部元素添加到HashMap中
result.putAllForCreate(this);
return result;
}
// Entry是单向链表。
// 它是 “HashMap链式存储法”对应的链表。
// 它实现了Map.Entry 接口,即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
// 指向下一个节点
Entry<K,V> next;
final int hash;
// 构造函数。
// 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)"
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判断两个Entry是否相等
// 若两个Entry的“key”和“value”都相等,则返回true。
// 否则,返回false
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
// 实现hashCode()
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
// 当向HashMap中添加元素时,绘调用recordAccess()。
// 这里不做任何处理
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
// 当从HashMap中删除元素时,绘调用recordRemoval()。
// 这里不做任何处理
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置,bucketIndex是位置索引。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”,
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”,则调整HashMap的大小
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
// 创建Entry。将“key-value”插入指定位置。
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”,
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
size++;
}
// HashIterator是HashMap迭代器的抽象出来的父类,实现了公共了函数。
// 它包含“key迭代器(KeyIterator)”、“Value迭代器(ValueIterator)”和“Entry迭代器(EntryIterator)”3个子类。
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
// 下一个元素
Entry<K,V> next;
// expectedModCount用于实现fast-fail机制。
int expectedModCount;
// 当前索引
int index;
// 当前元素
Entry<K,V> current;
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
// 将next指向table中第一个不为null的元素。
// 这里利用了index的初始值为0,从0开始依次向后遍历,直到找到不为null的元素就退出循环。
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
// 获取下一个元素
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry<K,V> e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
// 注意!!!
// 一个Entry就是一个单向链表
// 若该Entry的下一个节点不为空,就将next指向下一个节点;
// 否则,将next指向下一个链表(也是下一个Entry)的不为null的节点。
if ((next = e.next) == null) {
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
current = e;
return e;
}
// 删除当前元素
public void remove() {
if (current == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Object k = current.key;
current = null;
HashMap.this.removeEntryForKey(k);
expectedModCount = modCount;
}
}
// value的迭代器
private final class ValueIterator extends HashIterator<V> {
public V next() {
return nextEntry().value;
}
}
// key的迭代器
private final class KeyIterator extends HashIterator<K> {
public K next() {
return nextEntry().getKey();
}
}
// Entry的迭代器
private final class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> {
public Map.Entry<K,V> next() {
return nextEntry();
}
}
// 返回一个“key迭代器”
Iterator<K> newKeyIterator() {
return new KeyIterator();
}
// 返回一个“value迭代器”
Iterator<V> newValueIterator() {
return new ValueIterator();
}
// 返回一个“entry迭代器”
Iterator<Map.Entry<K,V>> newEntryIterator() {
return new EntryIterator();
}
// HashMap的Entry对应的集合
private transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet = null;
// 返回“key的集合”,实际上返回一个“KeySet对象”
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks = keySet;
return (ks != null ? ks : (keySet = new KeySet()));
}
// Key对应的集合
// KeySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的Key。
private final class KeySet extends AbstractSet<K> {
public Iterator<K> iterator() {
return newKeyIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsKey(o);
}
public boolean remove(Object o) {
return HashMap.this.removeEntryForKey(o) != null;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// 返回“value集合”,实际上返回的是一个Values对象
public Collection<V> values() {
Collection<V> vs = values;
return (vs != null ? vs : (values = new Values()));
}
// “value集合”
// Values继承于AbstractCollection,不同于“KeySet继承于AbstractSet”,
// Values中的元素能够重复。因为不同的key可以指向相同的value。
private final class Values extends AbstractCollection<V> {
public Iterator<V> iterator() {
return newValueIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsValue(o);
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// 返回“HashMap的Entry集合”
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
return entrySet0();
}
// 返回“HashMap的Entry集合”,它实际是返回一个EntrySet对象
private Set<Map.Entry<K,V>> entrySet0() {
Set<Map.Entry<K,V>> es = entrySet;
return es != null ? es : (entrySet = new EntrySet());
}
// EntrySet对应的集合
// EntrySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的EntrySet。
private final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return newEntryIterator();
}
public boolean contains(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry<K,V> e = (Map.Entry<K,V>) o;
Entry<K,V> candidate = getEntry(e.getKey());
return candidate != null && candidate.equals(e);
}
public boolean remove(Object o) {
return removeMapping(o) != null;
}
public int size() {
return size;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// java.io.Serializable的写入函数
// 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”都写入到输出流中
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{
Iterator<Map.Entry<K,V>> i =
(size > 0) ? entrySet0().iterator() : null;
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
s.writeInt(table.length);
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (i != null) {
while (i.hasNext()) {
Map.Entry<K,V> e = i.next();
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
}
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// java.io.Serializable的读取函数:根据写入方式读出
// 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”依次读出
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
// Read in number of buckets and allocate the bucket array;
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read in size (number of Mappings)
int size = s.readInt();
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i=0; i<size; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
// 返回“HashMap总的容量”
int capacity() { return table.length; }
// 返回“HashMap的加载因子”
float loadFactor() { return loadFactor; }
}
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长。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。
HashMap是非线程安全的,只是用于单线程环境下,多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。
HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆。
HashMap存数据的过程是:
HashMap内部维护了一个存储数据的Entry数组,HashMap采用链表解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表。当准备添加一个key-value对时,首先通过hash(key)方法计算hash值,然后通过indexFor(hash,length)求该key-value对的存储位置,计算方法是先用hash&0x7FFFFFFF后,再对length取模,这就保证每一个key-value对都能存入HashMap中,当计算出的位置相同时,由于存入位置是一个链表,则把这个key-value对插入链表头。
HashMap中key和value都允许为null。key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中。
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。
HashMap内存储数据的Entry数组默认是16,如果没有对Entry扩容机制的话,当存储的数据一多,Entry内部的链表会很长,这就失去了HashMap的存储意义了。所以HasnMap内部有自己的扩容机制。HashMap内部有:
变量size,它记录HashMap的底层数组中已用槽的数量;
变量threshold,它是HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)
变量DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f,默认加载因子为0.75
HashMap扩容的条件是:当size大于threshold时,对HashMap进行扩容
扩容是是新建了一个HashMap的底层数组,而后调用transfer方法,将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中(要重新计算元素在新的数组中的索引位置)。 很明显,扩容是一个相当耗时的操作,因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此,我们在用HashMap的时,最好能提前预估下HashMap中元素的个数,这样有助于提高HashMap的性能。
HashMap共有四个构造方法。构造方法中提到了两个很重要的参数:初始容量和加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数,其中容量表示哈希表中槽的数量(即哈希数组的长度),初始容量是创建哈希表时的容量(从构造函数中可以看出,如果不指明,则默认为16),加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度,当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 resize 操作(即扩容)。
如果加载因子越大,对空间的利用更充分,但是查找效率会降低(链表长度会越来越长);如果加载因子太小,那么表中的数据将过于稀疏(很多空间还没用,就开始扩容了),对空间造成严重浪费。如果我们在构造方法中不指定,则系统默认加载因子为0.75,这是一个比较理想的值,一般情况下我们是无需修改的。
另外,无论我们指定的容量为多少,构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数,且最大值不能超过2的30次方
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:
Java代码
/**
* 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。
3.HashMap的存取实现:
1) 存储:
Java代码
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))) {
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;
}
从上面的源代码中可以看出:当我们往HashMap中put元素的时候,先根据key的hashCode重新计算hash值,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。
put 方法过程:
1.程序首先计算该key的hashCode()值
2.然后对该哈希码值进行再哈希
3.然后把哈希值和(数组长度-1)进行按位与操作,得到存储的数组下标
4.如果该位置处设有链表节点,那么就直接把包含<key,value>的节点放入该位置。如果该位置有结点,就对链表进行遍历,看是否有hash,key和要放入的节点相同的节点,如果有的话,就替换该节点的value值,如果没有相同的话,就创建节点放入值,并把该节点插入到链表表头(头插法)。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值,将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法,代码如下:
Java代码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
resize(2 * table.length);
}
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。
hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算,防止低位不变,高位变化时,造成的hash冲突。
Java代码
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
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。
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。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:调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下:
Java代码
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1) 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:
Java代码
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
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。
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:
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,加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化,加入了高位计算,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。
为何数组的长度是2的n次方呢?
1.这个方法非常巧妙,它通过h & (table.length-1)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,2^n -1得到的二进制数的每个位上的值都为1,那么与全部为1的一一个数进行与操作,速度会大大提升。
2.当length总是2的n次方时,h& (length-1)运 算等价王对length取模,也就是h%length,但是&比%县有更高的效率。
3.当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得的index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰擁的几率小,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 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。
2) 读取:
Java代码
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;
}
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。
get方法过程:
1.首先通过key的两次hash后的值与数组的长度-1进行与操作,定位到数组的某个位置,
2.然后对该列的链表进行遍历,一般情况下,hashMap的这种查找速度是非常快的,hash 值相同的元( O就会造成链表中数据很多,而链表中的数据查找是通过应历所有链表中的元素进行的,这可能会影响到查找速度,找到即返回。特别注意:当返回为null时,你不能判断是没有找到指定元素,还是在hashmap中存着一一个value为null的元素,因为hashmap允许value为null.
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 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.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。
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:
Java代码
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
结合负载因子的定义公式可知,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:
Java代码
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
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。
Java代码
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[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:
注意到modCount声明为volatile,保证线程之间修改的可见性。
Java代码
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != 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出 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。
Hashtable和HashMap的相同点:
HashMap和Hashtable都是存储“键值对(key-value)”的散列表,而且都是采用拉链法实现的。
存储的思想都是:通过table数组存储,数组的每一个元素都是一个Entry;而一个Entry就是一个单向链表,Entry链表中的每一个节点就保存了key-value键值对数据。
添加key-value键值对:首先,根据key值计算出哈希值,再计算出数组索引(即,该key-value在table中的索引)。然后,根据数组索引找到Entry(即,单向链表),再遍历单向链表,将key和链表中的每一个节点的key进行对比。若key已经存在Entry链表中,则用该value值取代旧的value值;若key不存在Entry链表中,则新建一个key-value节点,并将该节点插入Entry链表的表头位置。
删除key-value键值对:删除键值对,相比于“添加键值对”来说,简单很多。首先,还是根据key计算出哈希值,再计算出数组索引(即,该key-value在table中的索引)。然后,根据索引找出Entry(即,单向链表)。若节点key-value存在与链表Entry中,则删除链表中的节点即可。
Hashtable与HashMap的区别:
1、继承的父类不同:
Hashtable继承的是Dictionary类,HashMap继承的是AbstractMap,但两者都实现了Map接口。
HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
Hashtable 继承于Dictionary,实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
HashMap的定义:
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { ... }
Hashtable的定义:
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable { ... }
(1) HashMap和Hashtable都实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
实现了Map接口,意味着它们都支持key-value键值对操作。支持“添加key-value键值对”、“获取key”、“获取value”、“获取map大小”、“清空map”等基本的key-value键值对操作。
实现了Cloneable接口,意味着它能被克隆。
实现了java.io.Serializable接口,意味着它们支持序列化,能通过序列化去传输。
(2). HashMap继承于AbstractMap,而Hashtable继承于Dictionary
Dictionary是一个抽象类,它直接继承于Object类,没有实现任何接口。虽然Dictionary也支持“添加key-value键值对”、“获取value”、“获取大小”等基本操作,但它的API函数比Map少;而且Dictionary一般是通过Enumeration(枚举类)去遍历,Map则是通过Iterator(迭代器)去遍历。 然而‘由于Hashtable也实现了Map接口,所以,它即支持Enumeration遍历,也支持Iterator遍历。
AbstractMap是一个抽象类,它实现了Map接口的绝大部分API函数;为Map的具体实现类提供了极大的便利。
2、是否允许null:
HashMap可以允许存在一个 null 的 key 和任意个 null 的 value,不过建议尽量避免这样使用null作为 key,HashMap以null作为key时,总是存储在table数组的第一个节点table[0]为头结点的链表中;Hashtable中的 key 和 value 都不允许为 null 。
在HashMap中,当get()方法返回null值时,可能是 HashMap中没有该键,也可能使该键所对应的值为null。因此,在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键, 而应该用containsKey()方法来判断。
(1)当HashMap遇到为null的key时,它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理,只要是对象都可以。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
(2)如果在Hashtable中有类似put(null,null)的操作,编译时可以通过,因为key和value都是Object类型,但运行时会抛出NullPointerException异常。
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
3、Hashtable的方法是线程安全的,底层的每个方法都使用synchronized的,而HashMap的方法多线程不安全。
虽然HashMap不是线程安全的,但是它的效率会比Hashtable要好很多。当需要多线程操作的时候可以使用线程安全的ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap虽然也是线程安全的,但是它的效率比Hashtable要高好多倍。因为ConcurrentHashMap使用了分段锁,并不对整个数据进行锁定。
4、遍历不同:HashMap仅支持Iterator的遍历方式,Hashtable支持Iterator和Enumeration两种遍历方式。
(1)HashMap 的Iterator 使用的是fail-fast 迭代器,当有其他线程改变了 HashMap 的结构(增加、删除、修改元素),将会抛出ConcurrentModificationException。
(2)JDK8之前的版本中,Hashtable是没有fast-fail机制的。在JDK8及以后的版本中 ,HashTable也是使用fast-fail的, 源码如下:
if (expectedModCount != modCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
modCount 的使用类似于并发编程中的 CAS( Compare and Swap) 技术,每次在发生增删改操作的时候,都会出现modCount++的动作,而modcount可以理解为是当前hashtable的状态。每发生一次操作,状态+1。设置这个状态,主要是用于hashtable 等容器类在迭代时,判断数据是否过时时使用的。尽管hashtable采用了原生的同步锁来保护数据安全。但是在出现迭代数据的时候,则无法保证边迭代,边正确操作。于是使用这个值来标记状态。一旦在迭代的过程中状态发生了改变,则会快速抛出一个异常,终止迭代行为。
5、是否提供contains方法:
(1)HashMap把Hashtable的contains()方法去掉了,改成containsValue 和 containsKey ,因为contains() 方法容易让人引起误解;
(2)Hashtable则保留了contains,containsValue 和 containsKey 三个方法 ,其中 contains 和 containsValue 功能相同。
6、内部实现使用的数值初始化 和 扩容方式不同:
HashMap默认的容量大小是16;增加容量时,每次将容量变为“原始容量x2”。
Hashtable默认的容量大小是11;增加容量时,每次将容量变为“原始容量x2 + 1”。
HashMap默认的“加载因子”是0.75, 默认的容量大小是16。
当HashMap的 “实际容量” >= “阈值”时,(阈值 = 总的容量 * 加载因子),就将HashMap的容量翻倍。
Hashtable默认的“加载因子”是0.75, 默认的容量大小是11。
当Hashtable的 “实际容量” >= “阈值”时,(阈值 = 总的容量 x 加载因子),就将变为“原始容量x2 + 1”。
(1)两者的默认负载因子都是0.75,但Hashtable扩容时,容量变为原来的2倍+1,HashMap扩容时,将容量变成原来的2倍;Hashtable在不制定容量的情况下默认容量是11,也就是说Hashtable会尽量使用素数、奇数,而HashMap 的默认容量 为16,Hashtable不要求底层数组的容量为2的整数次幂,而 HashMap 要求一定为2的整数次幂。
(2)之所以会有这样的不同,是因为Hashtable和HashMap设计时的侧重点不同。Hashtable的侧重点是哈希的结果更加均匀,使得哈希冲突减少。当哈希表的大小为素数时,简单的取模哈希的结果会更加均匀。而HashMap则更加关注hash的计算效率问题。在取模计算时,如果模数是2的幂,那么我们可以直接使用位运算来得到结果,效率要大大高于做除法。HashMap为了加快hash的速度,将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题,所以HashMap为解决这问题,又对hash算法做了一些改动。这从而导致了Hashtable和HashMap的计算hash值的方法不同。
7、hash 值不同:
(1)Hashtable直接使用Object的hashCode(),hashCode是JDK根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值,然后再使用去取模运算来获得最终的位置。 这里一般先用 hash & 0x7FFFFFFF 后,再对length取模,&0x7FFFFFFF的目的是为了将负的hash值转化为正值,因为hash值有可能为负数,而 hash & 0x7FFFFFFF 后,只有符号外改变,而后面的位都不变。Hashtable在计算元素的位置时需要进行一次除法运算,而除法运算是比较耗时的。
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
(2)为了提高计算效率,HashMap 将哈希表的大小固定为了2的幂,这样在取模预算时,不需要做除法,只需要做位运算。位运算比除法的效率要高很多。HashMap的效率虽然提高了,但是hash冲突却也增加了。因为它得出的hash值的低位相同的概率比较高,HashMap的效率虽然提高了,但是hash冲突却也增加了。因为它得出的hash值的低位相同的概率比较高。而计算位运算为了解决这个问题,HashMap重新根据hashcode计算hash值后,又对hash值做了一些运算来打散数据。使得取得的位置更加分散,从而减少了hash冲突。当然了,为了高效,HashMap只做了一些简单的位处理。从而不至于把使用2 的幂次方带来的效率提升给抵消掉。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
HashMap源码剖析
package java.util;
import java.io.*;
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
// 默认的初始容量(容量为HashMap中槽的数目)是16,且实际容量必须是2的整数次幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量(必须是2的幂且小于2的30次方,传入容量过大将被这个值替换)
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子为0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 存储数据的Entry数组,长度是2的幂。
// HashMap采用链表法解决冲突,每一个Entry本质上是一个单向链表
transient Entry[] table;
// HashMap的底层数组中已用槽的数量
transient int size;
// HashMap的阈值,用于判断是否需要调整HashMap的容量(threshold = 容量*加载因子)
int threshold;
// 加载因子实际大小
final float loadFactor;
// HashMap被改变的次数
transient volatile int modCount;
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加载因此不能小于0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 找出“大于initialCapacity”的最小的2的幂
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 设置“加载因子”
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 创建Entry数组,用来保存数据
table = new Entry[capacity];
init();
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 默认构造函数。
public HashMap() {
// 设置“加载因子”为默认加载因子0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 设置“HashMap阈值”,当HashMap中存储数据的数量达到threshold时,就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 创建Entry数组,用来保存数据
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
// 包含“子Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 将m中的全部元素逐个添加到HashMap中
putAllForCreate(m);
}
//求hash值的方法,重新计算hash值
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// 返回h在数组中的索引值,这里用&代替取模,旨在提升效率
// h & (length-1)保证返回值的小于length
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
public int size() {
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
// 获取key对应的value
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
// 获取key的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
//判断key是否相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
//没找到则返回null
return null;
}
// 获取“key为null”的元素的值
// HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,但不一定是该链表的第一个位置!
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
// HashMap是否包含key
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
// 返回“键为key”的键值对
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// 获取哈希值
// HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置,“key不为null”的则调用hash()计算哈希值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
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 != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
// 将“key-value”添加到HashMap中
public V put(K key, V value) {
// 若“key为null”,则将该键值对添加到table[0]中。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 若“key不为null”,则计算该key的哈希值,然后将其添加到该哈希值对应的链表中。
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 若“该key”对应的键值对已经存在,则用新的value取代旧的value。然后退出!
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 若“该key”对应的键值对不存在,则将“key-value”添加到table中
modCount++;
//将key-value添加到table[i]处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
// putForNullKey()的作用是将“key为null”键值对添加到table[0]位置
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果没有存在key为null的键值对,则直接题阿见到table[0]处!
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
// 创建HashMap对应的“添加方法”,
// 它和put()不同。putForCreate()是内部方法,它被构造函数等调用,用来创建HashMap
// 而put()是对外提供的往HashMap中添加元素的方法。
private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// 若该HashMap表中存在“键值等于key”的元素,则替换该元素的value值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return;
}
}
// 若该HashMap表中不存在“键值等于key”的元素,则将该key-value添加到HashMap中
createEntry(hash, key, value, i);
}
// 将“m”中的全部元素都添加到HashMap中。
// 该方法被内部的构造HashMap的方法所调用。
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 利用迭代器将元素逐个添加到HashMap中
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}
}
// 重新调整HashMap的大小,newCapacity是调整后的容量
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果就容量已经达到了最大值,则不能再扩容,直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一个HashMap,将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中,
// 然后,将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
// 将"m"的全部元素都添加到HashMap中
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 有效性判断
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
// 计算容量是否足够,
// 若“当前阀值容量 < 需要的容量”,则将容量x2。
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
// 通过迭代器,将“m”中的元素逐个添加到HashMap中。
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
put(e.getKey(), e.getValue());
}
}
// 删除“键为key”元素
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
// 删除“键为key”的元素
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
// 获取哈希值。若key为null,则哈希值为0;否则调用hash()进行计算
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中“键为key”的元素
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
// 删除“键值对”
final Entry<K,V> removeMapping(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return null;
Map.Entry<K,V> entry = (Map.Entry<K,V>) o;
Object key = entry.getKey();
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中的“键值对e”
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (e.hash == hash && e.equals(entry)) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
// 清空HashMap,将所有的元素设为null
public void clear() {
modCount++;
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length; i++)
tab[i] = null;
size = 0;
}
// 是否包含“值为value”的元素
public boolean containsValue(Object value) {
// 若“value为null”,则调用containsNullValue()查找
if (value == null)
return containsNullValue();
// 若“value不为null”,则查找HashMap中是否有值为value的节点。
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;
return false;
}
// 是否包含null值
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null)
return true;
return false;
}
// 克隆一个HashMap,并返回Object对象
public Object clone() {
HashMap<K,V> result = null;
try {
result = (HashMap<K,V>)super.clone();
} catch (CloneNotSupportedException e) {
// assert false;
}
result.table = new Entry[table.length];
result.entrySet = null;
result.modCount = 0;
result.size = 0;
result.init();
// 调用putAllForCreate()将全部元素添加到HashMap中
result.putAllForCreate(this);
return result;
}
// Entry是单向链表。
// 它是 “HashMap链式存储法”对应的链表。
// 它实现了Map.Entry 接口,即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
// 指向下一个节点
Entry<K,V> next;
final int hash;
// 构造函数。
// 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)"
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判断两个Entry是否相等
// 若两个Entry的“key”和“value”都相等,则返回true。
// 否则,返回false
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
// 实现hashCode()
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
// 当向HashMap中添加元素时,绘调用recordAccess()。
// 这里不做任何处理
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
// 当从HashMap中删除元素时,绘调用recordRemoval()。
// 这里不做任何处理
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置,bucketIndex是位置索引。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”,
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”,则调整HashMap的大小
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
// 创建Entry。将“key-value”插入指定位置。
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”,
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
size++;
}
// HashIterator是HashMap迭代器的抽象出来的父类,实现了公共了函数。
// 它包含“key迭代器(KeyIterator)”、“Value迭代器(ValueIterator)”和“Entry迭代器(EntryIterator)”3个子类。
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
// 下一个元素
Entry<K,V> next;
// expectedModCount用于实现fast-fail机制。
int expectedModCount;
// 当前索引
int index;
// 当前元素
Entry<K,V> current;
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
// 将next指向table中第一个不为null的元素。
// 这里利用了index的初始值为0,从0开始依次向后遍历,直到找到不为null的元素就退出循环。
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
// 获取下一个元素
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry<K,V> e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
// 注意!!!
// 一个Entry就是一个单向链表
// 若该Entry的下一个节点不为空,就将next指向下一个节点;
// 否则,将next指向下一个链表(也是下一个Entry)的不为null的节点。
if ((next = e.next) == null) {
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
current = e;
return e;
}
// 删除当前元素
public void remove() {
if (current == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Object k = current.key;
current = null;
HashMap.this.removeEntryForKey(k);
expectedModCount = modCount;
}
}
// value的迭代器
private final class ValueIterator extends HashIterator<V> {
public V next() {
return nextEntry().value;
}
}
// key的迭代器
private final class KeyIterator extends HashIterator<K> {
public K next() {
return nextEntry().getKey();
}
}
// Entry的迭代器
private final class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> {
public Map.Entry<K,V> next() {
return nextEntry();
}
}
// 返回一个“key迭代器”
Iterator<K> newKeyIterator() {
return new KeyIterator();
}
// 返回一个“value迭代器”
Iterator<V> newValueIterator() {
return new ValueIterator();
}
// 返回一个“entry迭代器”
Iterator<Map.Entry<K,V>> newEntryIterator() {
return new EntryIterator();
}
// HashMap的Entry对应的集合
private transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet = null;
// 返回“key的集合”,实际上返回一个“KeySet对象”
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks = keySet;
return (ks != null ? ks : (keySet = new KeySet()));
}
// Key对应的集合
// KeySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的Key。
private final class KeySet extends AbstractSet<K> {
public Iterator<K> iterator() {
return newKeyIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsKey(o);
}
public boolean remove(Object o) {
return HashMap.this.removeEntryForKey(o) != null;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// 返回“value集合”,实际上返回的是一个Values对象
public Collection<V> values() {
Collection<V> vs = values;
return (vs != null ? vs : (values = new Values()));
}
// “value集合”
// Values继承于AbstractCollection,不同于“KeySet继承于AbstractSet”,
// Values中的元素能够重复。因为不同的key可以指向相同的value。
private final class Values extends AbstractCollection<V> {
public Iterator<V> iterator() {
return newValueIterator();
}
public int size() {
return size;
}
public boolean contains(Object o) {
return containsValue(o);
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// 返回“HashMap的Entry集合”
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
return entrySet0();
}
// 返回“HashMap的Entry集合”,它实际是返回一个EntrySet对象
private Set<Map.Entry<K,V>> entrySet0() {
Set<Map.Entry<K,V>> es = entrySet;
return es != null ? es : (entrySet = new EntrySet());
}
// EntrySet对应的集合
// EntrySet继承于AbstractSet,说明该集合中没有重复的EntrySet。
private final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return newEntryIterator();
}
public boolean contains(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry<K,V> e = (Map.Entry<K,V>) o;
Entry<K,V> candidate = getEntry(e.getKey());
return candidate != null && candidate.equals(e);
}
public boolean remove(Object o) {
return removeMapping(o) != null;
}
public int size() {
return size;
}
public void clear() {
HashMap.this.clear();
}
}
// java.io.Serializable的写入函数
// 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”都写入到输出流中
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{
Iterator<Map.Entry<K,V>> i =
(size > 0) ? entrySet0().iterator() : null;
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
s.writeInt(table.length);
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (i != null) {
while (i.hasNext()) {
Map.Entry<K,V> e = i.next();
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
}
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// java.io.Serializable的读取函数:根据写入方式读出
// 将HashMap的“总的容量,实际容量,所有的Entry”依次读出
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
// Read in number of buckets and allocate the bucket array;
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read in size (number of Mappings)
int size = s.readInt();
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i=0; i<size; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
// 返回“HashMap总的容量”
int capacity() { return table.length; }
// 返回“HashMap的加载因子”
float loadFactor() { return loadFactor; }
}
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