- 浏览: 568205 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
- 全部博客 (267)
- 随笔 (4)
- Spring (13)
- Java (61)
- HTTP (3)
- Windows (1)
- CI(Continuous Integration) (3)
- Dozer (1)
- Apache (11)
- DB (7)
- Architecture (41)
- Design Patterns (11)
- Test (5)
- Agile (1)
- ORM (3)
- PMP (2)
- ESB (2)
- Maven (5)
- IDE (1)
- Camel (1)
- Webservice (3)
- MySQL (6)
- CentOS (14)
- Linux (19)
- BI (3)
- RPC (2)
- Cluster (9)
- NoSQL (7)
- Oracle (25)
- Loadbalance (7)
- Web (5)
- tomcat (1)
- freemarker (1)
- 制造 (0)
最新评论
-
panamera:
如果设置了连接需要密码,Dynamic Broker-Clus ...
ActiveMQ 集群配置 -
panamera:
请问你的最后一种模式Broker-C节点是不是应该也要修改持久 ...
ActiveMQ 集群配置 -
maosheng:
longshao_feng 写道楼主使用 文件共享 模式的ma ...
ActiveMQ 集群配置 -
longshao_feng:
楼主使用 文件共享 模式的master-slave,produ ...
ActiveMQ 集群配置 -
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; }
}
发表评论
-
java 类的加载 以及 ClassLoader
2020-04-16 09:43 477Class Loader 类加载器: 类加载器负责加载 ... -
Stack 的实现原理深入剖析
2020-04-06 13:26 494Stack 介绍: Stack是栈。 ... -
Vector 的实现原理深入剖析
2020-04-06 13:17 371Vector介绍: Vector 是矢量队列,它是JDK1. ... -
JDK 分析工具
2020-04-05 17:30 390常用分析工具: jps:显示指定系统中所有的HotSpot虚 ... -
二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历
2020-03-10 09:33 622概述: 1、深度优先遍历(Depth-First-Sear ... -
Hashtable 的实现原理深入剖析
2020-02-18 20:59 568一、Hashtable的基本方法: 1、定义: HashT ... -
jdk 1.8 新特性
2020-02-17 13:43 3871、default关键字 ... -
Java IO 架构
2019-11-11 16:39 354主要两类: 磁盘I/O 网络I/O 基于字节 ... -
Java 数据结构与算法
2019-04-03 10:25 526程序=数据结构+算法 ... -
Java语言异常(Exception)
2018-10-09 11:40 554异常,是Java中非常常用 ... -
Java并发问题--乐观锁与悲观锁以及乐观锁的一种实现方式-CAS
2018-08-17 09:47 1479首先介绍一些乐观锁与 ... -
Java 高性能编程注意事项
2016-11-17 09:55 6521. 尽量在合适的场合使用单例 使用单例可以减轻加载的负担, ... -
Netty 解析
2017-03-07 13:47 1228Linux网络IO模型: Linux ... -
2016年Java 面试题总结
2016-01-18 13:34 54799多线程、并发及线程的基础问题: 1)Java 中能创建 vo ... -
java 内存模型
2015-12-29 13:44 821JAVA内存模型: Java内存 ... -
JVM 深入剖析
2015-12-29 12:51 1100JVM是JAVA虚拟机(JAVA Virtual Machin ... -
Java 并发编程_Synchronized
2015-12-16 12:42 875硬件的效率和一致性: 由于计算机的运算速度和它的存储和通讯子 ... -
Java 并发编程_Volatile
2015-12-15 13:42 624术语定义: 共享变量:在多个线程之间能够被共享的变量被称为共 ... -
Java 并发编程_ConcurrentLinkedQueue
2015-12-15 13:32 913ConcurrentLinkedQueue 的分析和使用: ... -
Java 并发编程_ConcurrentHashMap
2015-11-10 11:30 836ConcurrentHashMap 的分析和 ...
相关推荐
·自Java语言起源始,循序渐进,知识点剖析细致且每章配备大量随堂练习,让你步步为营,学得透彻、练得明白 ·拒绝晦涩难懂的呆板教学,宋老师语言生动幽默,举例形象生动深入浅出,迅速让你把握问题本质,四两拨千...
马士兵老师的HashMap学习笔记深入剖析了这一核心组件的工作原理,旨在帮助开发者更深入地理解其内部机制。本文将结合马士兵老师的讲解,详细阐述HashMap在不同JDK版本中的put操作流程,以及可能遇到的死循环问题。 ...
本篇技术文档将深入剖析这两类数据结构的源码,帮助开发者理解其内部实现原理,提升在实际开发中的应用能力。 HashSet类是基于HashMap实现的,它不包含重复元素,并且不保证集合中元素的顺序。在HashSet中,元素的...
作为集合框架的一部分,HashMap实现了Map接口,提供了高效、非同步的键值对存储功能。在这个10页的PDF文档中,我们将深入探讨HashMap的内部实现机制,以帮助开发者更好地理解和运用这一工具。 1. **HashMap概述** ...
本篇文章将深入探讨HashMap的内部实现原理,通过源码分析,帮助开发者更好地理解和使用这个高效的数据结构。 HashMap是一个基于哈希表的Map接口实现,它提供了快速的插入、删除和查找操作。在JDK7中,HashMap的主要...
在面试过程中,尤其是2020年及以后的技术面试中,深入理解HashMap的实现原理成为了考察候选人基础技能的重要环节。本篇文章将通过分析一个名为"MyHashMap"的手写HashMap源码,来探讨HashMap的内部机制,帮助提升编程...
4. **集合框架**:对ArrayList、LinkedList、HashMap、HashSet等集合类的理解和使用,包括它们的底层实现原理,如数组和链表的区别,以及并发环境下集合的选择。 5. **内存管理**:理解Java内存模型(JVM),包括堆...
深入理解Java中的HashMap源码,有助于我们更好地掌握这个常用数据结构的工作原理。HashMap是Java集合框架的重要组成部分,它实现了Map接口,提供了一种快速查找、插入和删除元素的方式。本文将详细解析HashMap的内部...
本文将深入剖析Java中HashMap的数据结构以及性能优化策略,特别是自Java 8以来的改进。 HashMap的核心在于其内部的哈希表存储机制。它包含一个数组,数组的每个元素都是一个链表的头节点,这种结构称为“桶”...
在JDK 1.7版本中,HashMap的实现机制有着独特的设计,本文将详细剖析其内部的工作原理和源码实现。 1. **HashMap的基本结构** HashMap基于哈希表(散列表)的数据结构,内部使用一个Entry数组作为主要的数据存储...
深入剖析 Java、高并发、Spring、数据库、消息队列、分布式系统、JVM 等技术栈 在本文中,我们将对 2019 金三银四 30 家公司面试题汇总进行深入分析,从 Java 基础到高并发、Spring、数据库、消息队列、分布式系统...
总体而言,Brian Goetz在文章中不仅深入剖析了ConcurrentHashMap的工作原理,还讲解了如何在保证线程安全的前提下优化数据结构以提高并发性能,这对于Java并发编程的学习者而言是非常有帮助的。通过阅读这篇文章,...
在并发编程部分,书中深入剖析了Java多线程的工作原理,包括线程的创建、同步与通信,线程池的构建和管理,以及各种锁机制(如synchronized、ReentrantLock等),还有进程调度算法的基础知识。 数据结构和算法是...
本文将深入剖析Java 7版本的HashMap源码,揭示其内部实现机制,帮助读者理解其高效性和潜在的并发问题。 HashMap在Java 7中主要依赖于数组和链表的结构来存储数据,它使用了哈希表的原理来快速定位元素。当一个键值...
9、HashMap的底层原理 10、Java单例模式详解 11、JAVA的内存结构 12、java队列 13、Java基础思考之数据传递 14、JAVA内存泄漏详解 15、java序列化方式 16、java中实现多态的机制 17、string常量池和intern
1. HashMap的实现原理是什么?如何解决哈希冲突? 2. 为什么HashMap不保证元素顺序,而LinkedHashMap可以? 3. TreeMap的键必须实现哪个接口?它如何保证键的有序性? 此外,还有Queue(队列)和Deque(双端队列)...
本文将深入剖析Java 7版本的HashMap源码,旨在帮助开发者理解其内部工作原理,提升对数据结构和算法的理解。 HashMap在Java 7中的核心实现基于数组和链表,它通过哈希函数将键(key)映射到数组的特定位置,以实现...
2. **集合框架**:ArrayList、LinkedList、HashMap、HashSet等数据结构的实现原理,如数组动态扩容、链表操作、哈希算法等,这些是Java程序员必须掌握的基础知识。 3. **多线程与并发**:Java提供了丰富的并发工具...