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深入解析hashmap,java實現(xiàn)原理

時間:2024-12-29 13:42:37 java語言 我要投稿
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深入解析hashmap,java實現(xiàn)原理

  Mark一下,同時可以很好的結(jié)合hashCode()和equals()方法,覆蓋equals方法時最好覆蓋hashcode(),保證equals的兩個對象,hashcode也相等,反過來:hashcode()不等,一定能推出equals()也不等;hashcode()相等,equals()可能相等,也可能不等。

  因為HashMap在get時,先比較hashcode,再比較equals,hashcode==&&equals,兩者都為true,則認(rèn)為是相同的key

  1. HashMap概述:

  HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實現(xiàn)。此實現(xiàn)提供所有可選的映射操作,并允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序,特別是它不保證該順序恒久不變。

  2. HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):

  在java編程語言中,最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種,一個是數(shù)組,另外一個是模擬指針(引用),所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的,HashMap也不例外。HashMap實際上是一個“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。

  從上圖中可以看出,HashMap底層就是一個數(shù)組結(jié)構(gòu),數(shù)組中的每一項又是一個鏈表。當(dāng)新建一個HashMap的時候,就會初始化一個數(shù)組。

  源碼如下:

  /** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */ transient Entry[] table; static class Entryimplements Map.Entry{ final K key; V value; Entrynext; final int hash; …… }

  可以看出,Entry就是數(shù)組中的元素,每個 Map.Entry 其實就是一個key-value對,它持有一個指向下一個元素的引用,這就構(gòu)成了鏈表。

  3. HashMap的存取實現(xiàn):

  1) 存儲:

  public V put(K key, V value) { // HashMap允許存放null鍵和null值。 // 當(dāng)key為null時,調(diào)用putForNullKey方法,將value放置在數(shù)組第一個位置。 if (key == null) return putForNullKey(value); // 根據(jù)key的keyCode重新計算hash值。 int hash = hash(key.hashCode()); // 搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引。 int i = indexFor(hash, table.length); // 如果 i 索引處的 Entry 不為 null,通過循環(huán)不斷遍歷 e 元素的下一個元素。 for (Entrye = 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索引處的Entry為null,表明此處還沒有Entry。 modCount++; // 將key、value添加到i索引處。 addEntry(hash, key, value, i); return null; }

  從上面的源代碼中可以看出:當(dāng)我們往HashMap中put元素的時候,先根據(jù)key的hashCode重新計算hash值,根據(jù)hash值得到這個元素在數(shù)組中的位置(即下標(biāo)),如果數(shù)組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了,那么在這個位置上的元素將以鏈表的形式存放,新加入的放在鏈頭,最先加入的放在鏈尾。如果數(shù)組該位置上沒有元素,就直接將該元素放到此數(shù)組中的該位置上。

  addEntry(hash, key, value, i)方法根據(jù)計算出的hash值,將key-value對放在數(shù)組table的i索引處。addEntry 是 HashMap 提供的一個包訪問權(quán)限的方法,代碼如下:

  void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 獲取指定 bucketIndex 索引處的 Entry Entrye = table[bucketIndex]; // 將新創(chuàng)建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處,并讓新的 Entry 指向原來的 Entry table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e); // 如果 Map 中的 key-value 對的數(shù)量超過了極限 if (size++ >= threshold) // 把 table 對象的長度擴(kuò)充到原來的2倍。 resize(2 * table.length); }

  當(dāng)系統(tǒng)決定存儲HashMap中的key-value對時,完全沒有考慮Entry中的value,僅僅只是根據(jù)key來計算并決定每個Entry的存儲位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬,當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后,value 隨之保存在那里即可。

  hash(int h)方法根據(jù)key的hashCode重新計算一次散列。此算法加入了高位計算,防止低位不變,高位變化時,造成的hash沖突。

  static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }

  我們可以看到在HashMap中要找到某個元素,需要根據(jù)key的hash值來求得對應(yīng)數(shù)組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組和鏈表的結(jié)合,所以我們當(dāng)然希望這個HashMap里面的 元素位置盡量的分布均勻些,盡量使得每個位置上的元素數(shù)量只有一個,那么當(dāng)我們用hash算法求得這個位置的時候,馬上就可以知道對應(yīng)位置的元素就是我們要的,而不用再去遍歷鏈表,這樣就大大優(yōu)化了查詢的效率。

  對于任意給定的對象,只要它的 hashCode() 返回值相同,那么程序調(diào)用 hash(int h) 方法所計算得到的 hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數(shù)組長度取模運算,這樣一來,元素的分布相對來說是比較均勻的。但是,“模”運算的消耗還是比較大的,在HashMap中是這樣做的:調(diào)用 indexFor(int h, int length) 方法來計算該對象應(yīng)該保存在 table 數(shù)組的哪個索引處。

  indexFor(int h, int length) 方法的代碼如下:

  static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }

  這個方法非常巧妙,它通過 h & (table.length -1) 來得到該對象的保存位,而HashMap底層數(shù)組的長度總是 2 的 n 次方,這是HashMap在速度上的優(yōu)化。在 HashMap 構(gòu)造器中有如下代碼:

  int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1;

  這段代碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方,即底層數(shù)組的長度總是為2的n次方。

  當(dāng)length總是 2 的n次方時,h& (length-1)運算等價于對length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。

  這看上去很簡單,其實比較有玄機(jī)的,我們舉個例子來說明:

  假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16,優(yōu)化后的hash碼分別為8和9,那么&運算后的結(jié)果如下:

  h & (table.length-1) hash table.length-1

  8 & (15-1): 0100 & 1110 = 0100

  9 & (15-1): 0101 & 1110 = 0100

  -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

  8 & (16-1): 0100 & 1111 = 0100

  9 & (16-1): 0101 & 1111 = 0101

  從上面的例子中可以看出:當(dāng)它們和15-1(1110)“與”的時候,產(chǎn)生了相同的結(jié)果,也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去,這就產(chǎn)生了碰撞,8和9會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表,那么查詢的時候就需要遍歷這個鏈 表,得到8或者9,這樣就降低了查詢的效率。同時,我們也可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)組長度為15的時候,hash值會與15-1(1110)進(jìn)行“與”,那么 最后一位永遠(yuǎn)是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101這幾個位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了,空間浪費相當(dāng)大,更糟的是這種情況中,數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多,這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率,減慢了查詢的效率!而當(dāng)數(shù)組長度為16時,即為2的n次方時,2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的每個位上的值都為1,這使得在低位上&時,得到的和原h(huán)ash的低位相同,加之hash(int h)方法對key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu)化,加入了高位計算,就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表。

  所以說,當(dāng)數(shù)組長度為2的n次冪的時候,不同的key算得得index相同的幾率較小,那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻,也就是說碰撞的幾率小,相對的,查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表,這樣查詢效率也就較高了。

  根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出,當(dāng)程序試圖將一個key-value對放入HashMap中時,程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲位置:如果兩個 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同,那它們的存儲位置相同。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true,新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value,但key不會覆蓋。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false,新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈,而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明。

  2) 讀取:

  public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); for (Entrye = 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; }

  有了上面存儲時的hash算法作為基礎(chǔ),理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出:從HashMap中g(shù)et元素時,首先計算key的hashCode,找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素,然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。

  3) 歸納起來簡單地說,HashMap 在底層將 key-value 當(dāng)成一個整體進(jìn)行處理,這個整體就是一個 Entry 對象。HashMap 底層采用一個 Entry[] 數(shù)組來保存所有的 key-value 對,當(dāng)需要存儲一個 Entry 對象時,會根據(jù)hash算法來決定其在數(shù)組中的存儲位置,在根據(jù)equals方法決定其在該數(shù)組位置上的鏈表中的存儲位置;當(dāng)需要取出一個Entry時,也會根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲位置,再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry。

  4. HashMap的resize(rehash):

  當(dāng)HashMap中的元素越來越多的時候,hash沖突的幾率也就越來越高,因為數(shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率,就要對HashMap的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容,數(shù)組擴(kuò)容這個操作也會出現(xiàn)在ArrayList中,這是一個常用的操作,而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后,最消耗性能的點就出現(xiàn)了:原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計算其在新數(shù)組中的位置,并放進(jìn)去,這就是resize。

  那么HashMap什么時候進(jìn)行擴(kuò)容呢?當(dāng)HashMap中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時,就會進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容,loadFactor的默認(rèn)值為0.75,這是一個折中的取值。也就是說,默認(rèn)情況下,數(shù)組大小為16,那么當(dāng)HashMap中元素個數(shù)超過16*0.75=12的時候,就把數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32,即擴(kuò)大一倍,然后重新計算每個元素在數(shù)組中的位置,而這是一個非常消耗性能的操作,所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個數(shù),那么預(yù)設(shè)元素的個數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

  5. HashMap的性能參數(shù):

  HashMap 包含如下幾個構(gòu)造器:

  HashMap():構(gòu)建一個初始容量為 16,負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

  HashMap(int initialCapacity):構(gòu)建一個初始容量為 initialCapacity,負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。

  HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):以指定初始容量、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個 HashMap。

  HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個參數(shù),它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。

  initialCapacity:HashMap的最大容量,即為底層數(shù)組的長度。

  loadFactor:負(fù)載因子loadFactor定義為:散列表的實際元素數(shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。

  負(fù)載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度,負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高,反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說,查找一個元素的平均時間是O(1+a),因此如果負(fù)載因子越大,對空間的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果負(fù)載因子太小,那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏,對空間造成嚴(yán)重浪費。

  HashMap的實現(xiàn)中,通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量:

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  threshold = (int)(capacity * loadFactor);

  結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知,threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素數(shù)目,超過這個數(shù)目就重新resize,以降低實際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時, resize后的HashMap容量是容量的兩倍:

  if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);

  6. Fail-Fast機(jī)制:

  我們知道java.util.HashMap不是線程安全的,因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map,那么將拋出ConcurrentModificationException,這就是所謂fail-fast策略。

  這一策略在源碼中的實現(xiàn)是通過modCount域,modCount顧名思義就是修改次數(shù),對HashMap內(nèi)容的修改都將增加這個值,那么在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的expectedModCount。

  HashIterator() { expectedModCount = modCount; if (size > 0) { // advance to first entry Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } }

  在迭代過程中,判斷modCount跟expectedModCount是否相等,如果不相等就表示已經(jīng)有其他線程修改了Map:

  注意到modCount聲明為volatile,保證線程之間修改的可見性。

  final EntrynextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException();

  在HashMap的API中指出:

  由所有HashMap類的“collection 視圖方法”所返回的迭代器都是快速失敗的:在迭代器創(chuàng)建之后,如果從結(jié)構(gòu)上對映射進(jìn)行修改,除非通過迭代器本身的 remove 方法,其他任何時間任何方式的修改,迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException。因此,面對并發(fā)的修改,迭代器很快就會完全失敗,而不冒在將來不確定的時間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險。

  注意,迭代器的快速失敗行為不能得到保證,一般來說,存在非同步的并發(fā)修改時,不可能作出任何堅決的保證?焖偈〉鞅M最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此,編寫依賴于此異常的程序的做法是錯誤的,正確做法是:迭代器的快速失敗行為應(yīng)該僅用于檢測程序錯誤。

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