经常被面试官问到的HashMap,详细解读看这一篇就够了

作者:过客啊

https://juejin.im/post/5d09f2d56fb9a07ec7551fb0

前言

HashMap 在日常开发中基本是天天见的,而且都知道什么时候需要用 HashMap,根据 Key 存取 Value,但是存和取的时候那些操作却是很少去研究。同时在面试中也是面试官们必问的。以下是基于JDK1.8

正文

先看看 HashMap 的结构图:

1. 先来认识一下 HashMap 中定义的一些需要了解的成员变量。

// hashMap数组的初始容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 负载因子 0.75f;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 树形化阈值 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解除树形化阈值 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 树形化的另一条件 Map数组的长度阈值 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64
// 这个就是hashMap的内部数组了,而Node则是链表节点对象。
transient Node<K,V>[] table;
// 数组扩容阈值。
int threshold;

initialCapacity数组的初始容量为16。可以在构造方法中指定。必须是2的幂次方。(16 → 32 → 64 ...)

loadFactor 加载因子 0.75f。 所谓的加载因子就是HashMap的容量达到0.75时的时候会试试扩容resize(), (例:假设有一个 HashMap 的初始容量为 16 ,那么扩容的阀值就是 0.75 * 16 = 12 。也就是说,在你打算存入第 13 个值的时候,HashMap 会先执行扩容)。加载因子也能通过构造方法中指定,如果指定大于1,则数组不会扩容,牺牲了性能不过提升了内存。

TREEIFY_THRESHOLD 树形化阈值。当链表的节点个数大于等于这个值时,会将链表转化为红黑树。

UNTREEIFY_THRESHOLD 解除树形化阈值。当链表的节点个数小于等于这个值时,会将红黑树转换成普通的链表。

MIN_TREEIFY_CAPACITY树形化阈值的第二条件。当数组的长度小于这个值时,就算树形化阈达标,链表也不会转化为红黑树,而是优先扩容数组resize()。

threshold 数组扩容阈值。即:HashMap数组总容量 * 加载因子。当前容量大于或等于该值时会执行扩容 resize()。扩容的容量为当前 HashMap 总容量的两倍。比如,当前 HashMap 的总容量为 16 ,那么扩容之后为 32 。

2. 继承关系

// table 内部数组是节点类型
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
     final int hash; 
     final K key;
     V value;
     Node<K,V> next; //下一个节点
    //省略...
}

拉链法的散列表是通过链表解决碰撞问题的,所以 HashMap 的内部数组是节点类型。 hash值是经过hash()方法处理过的 hashCode,也就是数组的索引 bucket,为了使 hashCode 分布更加随机。

java.util.HashMap<K, V>.Node<K, V>
    java.util.LinkedMap<K, V>.Entry<K, V>
        java.util.HashMap<K, V>.TreeNOde<K, V>

TreeNode 是 Node 的子类,继承关系如下:Node 是单向链表节点,Entry 是双向链表节点,TreeNode 是红黑树节点。TreeNode 的代码 400 多行都是写的红黑树。这个有点难度..可以自行去了解。

3. 先对 HashMap 的简单总结

HashMap 是基于拉链法实现的一个散列表,内部由数组和链表和红黑树实现。

1、数组的初始容量为 16,而容量是以 2 的次方扩充的,一是为了提高性能使用足够大的数组,二是为了能使用位运算代替取模预算(据说提升了 5~8 倍)。

2、数组是否需要扩充是通过负载因子判断的,如果当前元素个数为数组容量的 0.75 时,就会扩充数组。这个 0.75 就是默认的负载因子,可由构造传入。我们也可以设置大于 1 的负载因子,这样数组就不会扩充,牺牲性能,节省内存。

3、为了解决碰撞,数组中的元素是单向链表类型。当链表长度到达一个阈值时(7或8),会将链表转换成红黑树提高性能。而当链表长度缩小到另一个阈值时(6),又会将红黑树转换回单向链表提高性能,这里是一个平衡点。

4、对于第三点补充说明,检查链表长度转换成红黑树之前,还会先检测当前数组数组是否到达一个阈值(64),如果没有到达这个容量,会放弃转换,先去扩充数组。所以上面也说了链表长度的阈值是 7 或 8,因为会有一次放弃转换的操作。

4. 深入了解源码

4.1 构造方法

// 默认数组初始容量为16,负载因子为0.75f
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 指定数组的初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定数组的初始容量 和 负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

    // NaN:Not a Number。例如给-1开方就会得到NaN。
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;

    // 这个方法可以将任意一个整数转换成2的次方。
    // 例如输入10,则会返回16。
    // 另外,有人可能疑惑,不是说threshold是 数组容量 * loadFactor得到的吗?
    // 是的,在第一次put操作,扩充数组时,会将这个threshold作为数组容量,然后再重新计算这个值。
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

在使用指定数组的初始容量时上面说过,数组容量必须是 2 的次方。所以就需要通过算法将我们给定的数值转换成 2 的次方。

// 这个方法可以将任意一个整数转换成2的次方。
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

相关的位运算这里不做讲解。想了解的可以自己去查阅资料。

4.2 数组的索引 bucket

HashMap 采用 hash 算法来决定集合中元素的存储位置,每当系统初始化 HashMap 时,会创建一个为capacity的数组,这个数组里面可以存储元素的位置被成为桶(bucket), 每个bucket都有其指定索引。可以根据该索引快速访问存储的元素。

public V put(K key, V value) {
    // 传入的key经过了 hash(key) 方法
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 特殊处理的hashCode
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

在 Java 中每个对象都会拥有一个 hashCode() 方法,这个就是散列函数,通过这个方法会返回一个32位的整数,使用这么大的值作为哈希值其实是为了尽量避免发生碰撞(相同),例如两个不同对象的hashCode一样的话那就是发生了碰撞。但是如果用这么长的数字来当做索引肯定是不行的,那需要数组有多大才行?所以我们需要把这个hashCode缩小到规定数组的长度范围内。

上面的代码只是用 hashCode 的高 16 位与低 16 位进行异或运算。hash() 方法就是将 hashCode 进一步的混淆,增加其“随机度”,试图减少插入HashMap时的hash冲突。

在putVal方法中,有一行这样的代码。

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

i = (n - 1) & hash,n 是数组长度,hash 就是通过 hash() 方法进行高低位异或运算得出来的 hash 值。 这个表达式就是 hash 值的取模运算,上面已经说过当除数为 2 的次方时,可以用与运算提高性能。

4.3 HashMap.put(k,v)

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

// onlyIfAbsent:当存入键值对时,如果该key已存在,是否覆盖它的value。false为覆盖,true为不覆盖 参考putIfAbsent()方法。
// evict:用于子类LinkedHashMap。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    HashMap.Node<K,V>[] tab; // tab:内部数组
    HashMap.Node<K,V> p;   // p:hash对应的索引位中的首节点
    int n, i;  // n:内部数组的长度    i:hash对应的索引位

    // 首次put时,内部数组为空,扩充数组。
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 计算数组索引,获取该索引位置的首节点,如果为null,添加一个新的节点
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {   
        HashMap.Node<K,V> e; K k;
        // 如果首节点的key和要存入的key相同,那么直接覆盖value的值。
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果首节点是红黑树的,将键值对插添加到红黑树
        else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
            e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 此时首节点为链表,如果链表中存在该键值对,直接覆盖value。
        // 如果不存在,则在末端插入键值对。然后判断链表是否大于等于7,尝试转换成红黑树。
        // 注意此处使用“尝试”,因为在treeifyBin方法中还会判断当前数组容量是否到达64,
        // 否则会放弃次此转换,优先扩充数组容量。
        else {
            // 走到这里,hash碰撞了。检查链表中是否包含key,或将键值对添加到链表末尾
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // p.next == null,到达链表末尾,添加新节点,如果长度足够,转换成树结构。
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 检查链表中是否已经包含key
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }

        // 覆盖value的方法。
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount; // fail-fast机制

    // 如果元素个数大于阈值,扩充数组。
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

细心看注释部分,总结来说就是以下几个步骤:

1、检查数组是否为空,执行 resize() 扩充。

2、通过hash值计算数组索引,获取该索引位的首节点。

3、如果首节点为 null(没发生碰撞),直接添加节点到该索引位 (bucket)。

4、如果首节点不为 null(发生碰撞),那么有 3 种情况 ① key 和首节点的 key 相同,覆盖 old value(保证key的唯一性);否则执行 ② 或 ③ ② 如果首节点是红黑树节点(TreeNode),将键值对添加到红黑树。 ③ 如果首节点是链表,将键值对添加到链表。添加之后会判断链表长度是否到达TREEIFY_THRESHOLD - 1 这个阈值,“尝试”将链表转换成红黑树。

5、最后判断当前元素个数是否大于 threshold,扩充数组。

// 把链表转换为红黑色
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 如果当前数组容量太小(小于64),放弃转换,扩充数组。
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize(); 
    } else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 将链表转成红黑树...
    }
}

HashMap 在 JDK1.8 之后引入了红黑树的概念,表示若桶中链表元素超过 8 时,会自动转化成红黑树;若桶中元素小于等于 6 时,树结构还原成链表形式。

红黑树的平均查找长度是 log(n),长度为 8,查找长度为 log(8)=3,链表的平均查找长度为 n/2,当长度为8时,平均查找长度为 8/2=4,这才有转换成树的必要;链表长度如果是小于等于 6,6/2=3,虽然速度也很快的,但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。

以 6 和 8 来作为平衡点是因为,中间有个差值 7 可以防止链表和树之间频繁的转换。假设,如果设计成链表个数超过 8 则链表转换成树结构,链表个数小于 8则树结构转换成链表,如果一个 HashMap 不停的插入、删除元素,链表个数在 8 左右徘徊,就会频繁的发生树转链表、链表转树,效率会很低。

概括起来就是:链表:如果元素小于 8 个,查询成本高,新增成本低,红黑树:如果元素大于 8 个,查询成本低,新增成本高。

4.4 resize() 数组扩容

final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
    HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 如果数组已经是最大长度,不进行扩充。
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 否则数组容量扩充一倍。(2的N次方)
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 如果数组还没创建,但是已经指定了threshold(这种情况是带参构造创建的对象),threshold的值为数组长度
    // 在 "构造函数" 那块内容进行过说明。
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    // 这种情况是通过无参构造创建的对象
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 可能是上面newThr = oldThr << 1时,最高位被移除了,变为0。
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;

    // 到了这里,新的数组长度已经被计算出来,创建一个新的数组。
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
    table = newTab;

    // 下面代码是将原来数组的元素转移到新数组中。问题在于,数组长度发生变化。 
    // 那么通过hash%数组长度计算的索引也将和原来的不同。
    // jdk 1.7中是通过重新计算每个元素的索引,重新存入新的数组,称为rehash操作。
    // 这也是hashMap无序性的原因之一。而现在jdk 1.8对此做了优化,非常的巧妙。
    if (oldTab != null) {

        // 遍历原数组
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            // 取出首节点
            HashMap.Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 如果链表只有一个节点,那么直接重新计算索引存入新数组。
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 如果该节点是红黑树,执行split方法,和链表类似的处理。
                else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
                    ((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

                // 此时节点是链表
                else { // preserve order
                    // loHead,loTail为原链表的节点,索引不变。
                    HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // hiHeadm, hiTail为新链表节点,原索引 + 原数组长度。
                    HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    HashMap.Node<K,V> next;

                   // 遍历链表
                    do {
                        next = e.next;
                        // 新增bit为0的节点,存入原链表。
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 新增bit为1的节点,存入新链表。
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原链表存回原索引位
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 新链表存到:原索引位 + 原数组长度
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

扩充数组不单单只是让数组长度翻倍,将原数组中的元素直接存入新数组中这么简单。

因为元素的索引是通过 hash&(n - 1) 得到的,那么数组的长度由 n 变为 2n,重新计算的索引就可能和原来的不一样了。

在 JDK1.7 中,是通过遍历每一个元素,每一个节点,重新计算他们的索引值,存入新的数组中,称为 rehash 操作。

而 JDK1.8 对此进行了一些优化,没有了 rehash 操作。因为当数组长度是通过2 的次方扩充的,那么会发现以下规律:

元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。因此,在扩充 HashMap 的时候,不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成“原索引+oldCap”。

先计算新数组的长度和新的阈值(threshold),然后将旧数组的内容迁移到新数组中,和 1.7 相比不需要执行 rehash 操作。因为以 2 次幂扩展的数组可以简单通过新增的 bit 判断索引位。

4.5 HashMap.get(k)

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    // 也会获取节点时也调用了hash()方法
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    // tab:内部数组  first: 索引位首节点 n: 数组长度 k: 索引位首节点的key
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 数组不为null 数组长度大于0 索引位首节点不为null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 如果索引位首节点的hash==key的hash 或者 key和索引位首节点的k相同
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 返回索引位首节点(值对象)
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果是红黑色则到红黑树中查找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 发送碰撞 key.equals(k)
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

总结起来就是以下步骤 :

1、检查数组是否为null 和 索引位首节点(bucket的第一个节点)是否为 null。

2、如果索引节点的 hash==key 的 hash 或者 key 和索引节点的 k 相同则直接返回(bucket的第一个节点)。

3、如果是红黑色则到红黑树查找。

4、如果有冲突,则通过 key.equals(k) 查找。

5、都没找到就返回 null。

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原文发布于微信公众号 - Java大联盟(javaunion)

原文发表时间:2019-06-27

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