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java.util.HashMap是很常见的类,前段时间公司系统由于对HashMap使用不当,导致cpu百分之百,在并发环境下使用HashMap而没有做同步,可能会引起死循环,关于这一点,sun的官方网站上已有阐述,这并非是bug。
HashMap的数据结构
HashMap主要是用数组来存储数据的,我们都知道它会对key进行哈希运算,哈系运算会有重复的哈希值,对于哈希值的冲突,HashMap采用链表来解决的。在HashMap里有这样的一句属性声明:
transient Entry[] table;
Entry就是HashMap存储的数据,它拥有的属性如下
final K key;
V
value;
final int hash;
Entry<K,V> next;
看到next了吗?next就是为了哈希冲突而存在的。比如通过哈希运算,一个新元素应该在数组的第10个位置,但是第10个位置已经有Entry,那么好吧,将新加的元素也放到第10个位置,将第10个位置的原有Entry赋值给当前新加的Entry的next属性。数组存储的链表,链表是为了解决哈希冲突的,这一点要注意。
几个关键的属性
存储数据的数组
transient Entry[]
table; 这个上面已经讲到了
默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
默认加载因子,加载因子是一个比例,当HashMap的数据大小>=容量*加载因子时,HashMap会将容量扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
当实际数据大小超过threshold时,HashMap会将容量扩容,threshold=容量*加载因子
int threshold;
加载因子
final float loadFactor;
HashMap的初始过程
构造函数1
public
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity
< 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial
capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity >
MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new
IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
+
loadFactor);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity =
1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity
<<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
table = new
Entry[capacity];
init();
}
重点注意这里
while (capacity <
initialCapacity)
capacity <<= 1;
capacity才是初始容量,而不是initialCapacity,这个要特别注意,如果执行new HashMap(9,0.75);那么HashMap的初始容量是16,而不是9,想想为什么吧。
构造函数2
public HashMap(int
initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
构造函数3,全部都是默认值
public HashMap()
{
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold =
(int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new
Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
构造函数4
public HashMap(Map<?
extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() /
DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY),
DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}
如何哈希
HashMap并不是直接将对象的hashcode作为哈希值的,而是要把key的hashcode作一些运算以得到最终的哈希值,并且得到的哈希值也不是在数组中的位置哦,无论是get还是put还是别的方法,计算哈希值都是这一句:
int hash = hash(key.hashCode());
hash函数如下:
static int hash(int h)
{
return useNewHash ? newHash(h) : oldHash(h);
}
useNewHash声明如下:
private static
final boolean useNewHash;
static { useNewHash = false; }
这说明useNewHash其实一直为false且不可改变的,hash函数里对useNewHash的判断真是多余的。
private static int
oldHash(int h) {
h += ~(h << 9);
h ^= (h
>>> 14);
h += (h << 4);
h ^= (h
>>> 10);
return h;
}
private static int
newHash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ
only by
// constant multiples at each bit position have a
bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load
factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
其实HashMap的哈希函数会一直都是oldHash。
如果确定数据的位置
看下面两行
int hash =
hash(k.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
第一行,上面讲过了,是得到哈希值,第二行,则是根据哈希指计算元素在数组中的位置了,位置的计算是将哈希值和数组长度按位与运算。
static int indexFor(int h,
int length) {
return h & (length-1);
}
put方法到底作了什么?
public V put(K key, V
value) {
if (key == null)
return
putForNullKey(value);
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;
if (e.hash ==
hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V
oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value,
i);
return null;
}
如果key为NULL,则是单独处理的,看看putForNullKey方法:
private V
putForNullKey(V value) {
int hash =
hash(NULL_KEY.hashCode());
int i = indexFor(hash,
table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e =
e.next) {
if (e.key == NULL_KEY) {
V oldValue
= e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, (K)
NULL_KEY, value, i);
return null;
}
NULL_KEY的声明:static final Object NULL_KEY = new Object();
这一段代码是处理哈希冲突的,就是说,在数组某个位置的对象可能并不是唯一的,它是一个链表结构,根据哈希值找到链表后,还要对链表遍历,找出key相等的对象,替换它,并且返回旧的值。
for
(Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
if
(e.key == NULL_KEY) {
V oldValue =
e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
如果遍历完了该位置的链表都没有找到有key相等的,那么将当前对象增加到链表里面去
modCount++;
addEntry(hash, (K) NULL_KEY, value, i);
return null;
且看看addEntry方法
void addEntry(int hash, K
key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e =
table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash,
key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 *
table.length);
}
table[bucketIndex] = new
Entry<K,V>(hash, key, value, e);新建一个Entry对象,并放在当前位置的Entry链表的头部,看看下面的
Entry构造函数就知道了,注意红色部分。
Entry(int h,
K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key =
k;
hash = h;
}
如何扩容?
当put一个元素时,如果达到了容量限制,HashMap就会扩容,新的容量永远是原来的2倍。
上面的put方法里有这样的一段:
if (size++ >=
threshold)
resize(2 * table.length);
这是扩容判断,要注意,并不是数据尺寸达到HashMap的最大容量时才扩容,而是达到 threshold指定的值时就开始扩容, threshold=最大容量*加载因子。 看看resize方法
void resize(int
newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity =
oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY)
{
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new
Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table =
newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
重点看看红色部分的 transfer方法
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);
}
}
}
tranfer方法将所有的元素重新哈希,因为新的容量变大,所以每个元素的哈希值和位置都是不一样的。
正确的使用HashMap
1:不要在并发场景中使用HashMap
HashMap是线程不安全的,如果被多个线程共享的操作,将会引发不可预知的问题,据sun的说法,在扩容时,会引起链表的闭环,在get元素时,就会无限循环,后果是cpu100%。
看看get方法的红色部分
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;
}
2:如果数据大小是固定的,那么最好给HashMap设定一个合理的容量值
根据上面的分析,HashMap的初始默认容量是16,默认加载因子是0.75,也就是说,如果采用HashMap的默认构造函数,当增加数据时,数据实际容量超过10*0.75=12时,HashMap就扩容,扩容带来一系列的运算,新建一个是原来容量2倍的数组,对原有元素全部重新哈希,如果你的数据有几千几万个,而用默认的HashMap构造函数,那结果是非常悲剧的,因为HashMap不断扩容,不断哈希,在使用HashMap的场景里,不会是多个线程共享一个HashMap,除非对HashMap包装并同步,由此产生的内存开销和cpu开销在某些情况下可能是致命的。
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