理解Java集合框架里面的的transient关键字

在分析HashMap和ArrayList的源码时，我们会发现里面存储数据的数组都是用transient关键字修饰的，如下：

HashMap里面的：

````
 transient Node<K,V>[] table;
````

ArrayList里面的：

````
 transient Object[] elementData
````

既然用transient修饰，那就说明这个数组是不会被序列化的，那么同时我们发现了这两个集合都自定义了独自的序列化方式：

先看HashMap自定义的序列化的代码：

````
//1
    private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws IOException {
        int buckets = capacity();
        // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
        s.defaultWriteObject();
        s.writeInt(buckets);
        s.writeInt(size);
        internalWriteEntries(s);
    }
//2    
 public void internalWriteEntries(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
        Node<K,V>[] tab;
        if (size > 0 && (tab = table) != null) {
            for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                    s.writeObject(e.key);
                    s.writeObject(e.value);
                }
            }
        }
    } 
    
````

再看HashMap自定义的反序列化的代码：

````
//1
   private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
        throws IOException, ClassNotFoundException {
        // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
        s.defaultReadObject();
        reinitialize();
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
                                             loadFactor);
        s.readInt();                // Read and ignore number of buckets
        int mappings = s.readInt(); // Read number of mappings (size)
        if (mappings < 0)
            throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
                                             mappings);
        else if (mappings > 0) { // (if zero, use defaults)
            // Size the table using given load factor only if within
            // range of 0.25...4.0
            float lf = Math.min(Math.max(0.25f, loadFactor), 4.0f);
            float fc = (float)mappings / lf + 1.0f;
            int cap = ((fc < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) ?
                       DEFAULT_INITIAL_CAPACITY :
                       (fc >= MAXIMUM_CAPACITY) ?
                       MAXIMUM_CAPACITY :
                       tableSizeFor((int)fc));
            float ft = (float)cap * lf;
            threshold = ((cap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
                Node<K,V>[] tab = (Node<K,V>[])new Node[cap];
            table = tab;

            // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
            for (int i = 0; i < mappings; i++) {
                @SuppressWarnings("unchecked")
                    K key = (K) s.readObject();
                @SuppressWarnings("unchecked")
                    V value = (V) s.readObject();
                putVal(hash(key), key, value, false, false);
            }
        }
    }
    
    
    
````

这里面我们看到HashMap的源码里面自定义了序列化和反序列化的方法，序列化方法主要是把当前HashMap的buckets数量，size和里面的k,v对一一给写到了对象输出流里面，然后在反序列化的时候，再从流里面一一的解析出来，然后又重新恢复出了HashMap的整个数据结构。


接着我们看ArrayList里面自定义的序列化的实现：

````
    private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws java.io.IOException{
        // Write out element count, and any hidden stuff
        int expectedModCount = modCount;
        s.defaultWriteObject();

        // Write out size as capacity for behavioural compatibility with clone()
        s.writeInt(size);

        // Write out all elements in the proper order.
        for (int i=0; i<size; i++) {
            s.writeObject(elementData[i]);
        }

        if (modCount != expectedModCount) {
            throw new ConcurrentModificationException();
        }
    }
    
````

然后反序列化的实现：

````
        private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
        throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
        elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;

        // Read in size, and any hidden stuff
        s.defaultReadObject();

        // Read in capacity
        s.readInt(); // ignored

        if (size > 0) {
            // be like clone(), allocate array based upon size not capacity
            ensureCapacityInternal(size);

            Object[] a = elementData;
            // Read in all elements in the proper order.
            for (int i=0; i<size; i++) {
                a[i] = s.readObject();
            }
        }
    }
````

ArrayList里面也是把其size和里面不为null的数据给写到流里面，然后在反序列化的时候重新使用数据把数据结构恢复出来。



那么问题来了，为什么他们明明都实现了Serializable接口，已经具备了自动序列化的功能，为啥还要重新实现序列化和反序列化的方法呢？



（1）HashMap中实现序列化和反序列化的原因：


在HashMap要定义自己的序列化和反序列化实现，有一个重要的因素是因为hashCode方法是用native修饰符修饰的，也就是用它跟jvm的运行环境有关，Object类中的hashCode源码如下：

````
 public native int hashCode();

````

也就是说不同的jvm虚拟机对于同一个key产生的hashCode可能是不一样的，所以数据的内存分布可能不相等了，举个例子，现在有两个jvm虚拟机分别是A和B，他们对同一个字符串x产生的hashCode不一样：

所以导致：

在A的jvm中它的通过hashCode计算它在table数组中的位置是3

在B的jvm中它的通过hashCode计算它在table数组中的位置是5

这个时候如果我们在A的jvm中按照默认的序列化方式，那么位置属性3就会被写入到字节流里面，然后通过B的jvm来反序列化，同样会把这条数据放在table数组中3的位置，然后我们在B的jvm中get数据，由于它对key的hashCode和A不一样，所以它会从5的位置取值，这样以来就会读取不到数据。



如何解决这个问题，首先导致上面问题的主要原因在于因为hashCode的不一样从而可能导致内存分布不一样，所以只要在序列化的时候把跟hashCode有关的因素比如上面的位置属性给排除掉，就可以解决这个问题。

最简单的办法就是在A的jvm把数据给序列化进字节流，而不是一刀切把数组给序列化，之后在B的jvm中反序列化时根据数据重新生成table的内存分布，这样就来就完美解决了这个问题。



（2）ArrayList中实现序列化和反序列化的原因：

在ArrayList中，我们知道数组的长度会随着数据的插入而不断的动态扩容，每次扩容都需要增加原数组一半的长度，这而一半的长度极端情况下都是null值，所以在序列化的时候可以把这部分数据排除出去，从而节省时间和空间：

````
     for (int i=0; i<size; i++) {
            s.writeObject(elementData[i]);
        }
````

注意ArrayList在序列化的时候用的size来遍历原数组中的元素，而并不是elementData.length也就是数组的长度，而size的大小就是数组里面非null元素的个数，所以这里才采用了自定义序列化的方式。


到这里细心的朋友可能有个疑问：HashMap中也就是采用的动态数组扩容为什么它在序列化的时候用的是table.length而不是size呢，这其实很容易回答在HashMap中table.length必须是2的n次方，而且这个值会决定了好几个参数的值，所以如果也把null值给去掉，那么必须要重新的估算table.length的值，有可能造成所有数据的重新分布，所以最好的办法就是保持原样。

注意上面的null值，指的是table里面Node元素是null，而并不是HashMap里面的key等于null，而key是Node里面的一个字段。



总结：


本文主要介绍了在HashMap和ArrayList中其核心的数据结构字段为什么用transient修饰并分别介绍了其原因，所以使用序列化时，应该谨记effective java中的一句话：当一个对象的物理表示方法与它的逻辑数据内容有实质性差别时，使用默认序列化形式有N种缺陷，所以应该尽可能的根据实际情况重写序列化方法。

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