摘要：值得位數(shù)有的次方，如果直接拿散列值作為下標(biāo)訪問(wèn)主數(shù)組的話，只要算法比較均勻，一般是很難出現(xiàn)碰撞的。但是內(nèi)存裝不下這么大的數(shù)組，所以計(jì)算數(shù)組下標(biāo)就采取了一種折中的辦法，就是將得到的散列值與數(shù)組長(zhǎng)度做一個(gè)與操作。
hashMap簡(jiǎn)單介紹
hashMap是面試中的高頻考點(diǎn)，或許日常工作中我們只需把hashMap給new出來(lái)，調(diào)用put和get方法就完了。但是hashMap給我們提供了一個(gè)絕佳的范例，展示了編程中對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的應(yīng)用，例如位運(yùn)算、hash，數(shù)組，鏈表、紅黑樹等，學(xué)習(xí)hashMap絕對(duì)是有好處的。
廢話不多說(shuō)，要想學(xué)習(xí)hashMap，必先明白其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在java中，最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就兩種，一種是數(shù)組，另外一個(gè)就是模擬指針（引用）,一起來(lái)看下hashMap結(jié)構(gòu)圖：
類定義
從類定義上看，繼承于AbstractMap，并實(shí)現(xiàn)Map接口，其實(shí)就是里面定義了一些常用方法比如size(),isEmpty(),containsKey(),get(),put()等等，Cloneable,Serializable 的作用在之前l(fā)ist章節(jié)已講述過(guò)就不再重復(fù)了，整體來(lái)說(shuō)類定義還是蠻簡(jiǎn)單的
public class HashMap extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable
源碼分析
接下來(lái)會(huì)帶領(lǐng)大家閱讀源碼，有些不重要的，會(huì)咔掉一部分。
//初始容量16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默認(rèn)加載因子，用來(lái)計(jì)算threshold
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//鏈表轉(zhuǎn)成樹的閾值，當(dāng)桶中鏈表長(zhǎng)度大于8時(shí)轉(zhuǎn)成樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//進(jìn)行resize操作室，若桶中數(shù)量少于6則從樹轉(zhuǎn)成鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//當(dāng)桶中的bin樹化的時(shí)候，最小hashtable容量，最少是TREEIFY_THRESHOLD 的4倍
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//在樹化之前，桶中的單個(gè)bin都是node，實(shí)現(xiàn)了Entry接口
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next;
Node(int hash, K key, V value, Node next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
}
為什么hashMap容量總是2的冪次方？
//jdk1.8
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hashMap中的hash算法，影響hashMap效率的重要因素之一就是hash算法的好壞。hash算法的好壞，我們可以簡(jiǎn)單的通過(guò)兩個(gè)因素判斷，1是否高效2是否均勻。
大家都知道key.hashCode調(diào)用的是key鍵值類型自帶的哈希函數(shù)，返回int散列值。int值得位數(shù)有2的32次方，如果直接拿散列值作為下標(biāo)訪問(wèn)hashMap主數(shù)組的話，只要hash算法比較均勻，一般是很難出現(xiàn)碰撞的。但是內(nèi)存裝不下這么大的數(shù)組，所以計(jì)算數(shù)組下標(biāo)就采取了一種折中的辦法，就是將hash（）得到的散列值與數(shù)組長(zhǎng)度做一個(gè)與操作。如下函數(shù)：
//或許大家會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)方法是jdk1.7，為什么不用1.8的呢？那是因?yàn)?.8里已經(jīng)去掉這個(gè)函數(shù)，直接調(diào)用，為了講解方便，我從1.7中找出此方法方便學(xué)習(xí)
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
hashMap的長(zhǎng)度必須是2的冪次方，最小為16.順便說(shuō)一下這樣設(shè)計(jì)的好處。因?yàn)檫@樣（length-1）正好是一個(gè)高位掩碼，&運(yùn)算會(huì)將高位置0，只保留低位數(shù)字。我們來(lái)舉個(gè)例子，假設(shè)長(zhǎng)度為16，16-1=15，15的2進(jìn)制表示為
00000000 00000000 00000000 00001111.隨意定義一個(gè)散列值做&運(yùn)算，結(jié)果如所示：
10101010 11110011 00111010 01011010
& 00000000 00000000 00000000 00001111
-------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001010
也就是說(shuō)實(shí)際上只截取了最低的四位，也就是我們計(jì)算的索引結(jié)果。但是只取后幾位的話，就算散列值分布再均勻，hash碰撞也會(huì)很嚴(yán)重，如果hashcode函數(shù)本身不好，分布上成等差數(shù)列的漏洞，使最后幾個(gè)低位成規(guī)律性重復(fù)，這就無(wú)比蛋疼了。這時(shí)候hash（）函數(shù)的價(jià)值就體現(xiàn)出來(lái)了
h=key.hashcode() 11111011 01011111 00011100 01011011
h>>>16 ^ 00000000 00000000 11111011 01011111
-------------------------------------
11111011 01011111 11100111 00000100
& 00000000 00000000 00000000 00001111
-------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000100
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，16正好是32的一半，其目的是為了將自己的高半?yún)^(qū)和低半?yún)^(qū)做異或，混合高低位信息，以此來(lái)加大低位的隨機(jī)性，而且混合后的低位存在部分高位的特征，算是變相的保留了高位信息。由此看來(lái)jdk1.8對(duì)于hash算法和計(jì)算索引值的設(shè)計(jì)就基本暴露在我們的眼前了，不得不佩服設(shè)計(jì)之巧妙。
//返回大于等于cap且距離最近的一個(gè)2的冪
//例子：cap=2 return 4; cap=9 return 16;
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;
}
//hashMap數(shù)組，保留著鏈表的頭結(jié)點(diǎn)或者紅黑樹的跟結(jié)點(diǎn)。
//當(dāng)?shù)谝淮问褂玫臅r(shí)候，會(huì)對(duì)其初始化，當(dāng)需要擴(kuò)容時(shí)，會(huì)調(diào)用resize方法。長(zhǎng)度一定是2的冪
transient Node[] table;
//用來(lái)遍歷的set集合，速度快于keySet
transient Set> entrySet;
transient int size;
//用來(lái)檢測(cè)使用iterator期間結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化，變化則觸發(fā)fail-fast機(jī)制
transient int modCount;
//當(dāng)容器內(nèi)映射數(shù)量達(dá)到時(shí)，發(fā)生resize操作（threshold=capacity * load factor）
int threshold;
//加載因子，默認(rèn)0.75
final float loadFactor;
get方法解析
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
hash函數(shù)之前已經(jīng)研究過(guò)了，直接鎖定getNode()吧。通過(guò)hash函數(shù)算出hash值&上數(shù)組長(zhǎng)度從而計(jì)算出索引值，然后遍歷比較key，返回對(duì)應(yīng)值。
put和resize方法解析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
//若table為空，則調(diào)用resize（）進(jìn)行初始化，并將長(zhǎng)度賦值給n
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根據(jù)(n-1)&hash算出索引，得到結(jié)點(diǎn)p，若p為null，則生成一個(gè)新的結(jié)點(diǎn)插入。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//若p不為null，則將p和插入結(jié)點(diǎn)的key與其hash值進(jìn)行比較，若相同將p的引用同時(shí)賦值給e
Node e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若不同，且結(jié)點(diǎn)p屬于樹節(jié)點(diǎn)，則調(diào)用putTreeVal（）
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//若不同，則將p當(dāng)做鏈表的頭結(jié)點(diǎn)，循環(huán)比較，若為null則新增節(jié)點(diǎn)，且循環(huán)次數(shù)大于等于TREEIFY_THRESHOLD - 1則從鏈表結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)為樹結(jié)構(gòu)
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//若鏈表中其中一結(jié)點(diǎn)的key與hash與插入結(jié)點(diǎn)一致，則跳出循環(huán)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果插入的key存在，則替換舊值并返回
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//若插入的key在map中不存在，則判斷size>thresold
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//初始化數(shù)組和擴(kuò)容使用
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
//若原數(shù)組不為空，則對(duì)其中元素進(jìn)行重新排列
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
entrySet和keySet
hashMap中遍歷的方式是通過(guò)entrySet和keySet，為了保證其效率，建議用entrySet因?yàn)樗拇鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)和hashMap一致。hashMap是如何維護(hù)entrySet的呢？通過(guò)閱讀源碼，發(fā)現(xiàn)在put的時(shí)候，并沒(méi)有對(duì)entrySet進(jìn)行維護(hù)，且源碼中
entrySet方法只是new了個(gè)對(duì)象，那這個(gè)entrySet視圖的數(shù)據(jù)從哪而來(lái)呢？
public Set> entrySet() {
Set> es;
return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
}
final class EntrySet extends AbstractSet> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iterator> iterator() {
return new EntryIterator();
}
}
final class EntryIterator extends HashIterator
implements Iterator> {
public final Map.Entry next() { return nextNode(); }
}
abstract class HashIterator {
Node next; // next entry to return
Node current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Node[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
final Node nextNode() {
Node[] t;
Node e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
}
通過(guò)閱讀EntrySet，我們發(fā)現(xiàn)其iterator() 調(diào)用了EntryIterator(),而在對(duì)其進(jìn)行實(shí)例化的時(shí)候會(huì)對(duì)其父類HashIterator進(jìn)行實(shí)例化，從HashIterator的構(gòu)造方法和nextNode我們發(fā)現(xiàn)，其返回的視圖就是作用于table的，所以無(wú)需重新開辟內(nèi)存。
總結(jié)
本篇文章主要分析hashMap的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，分析了hashMap為什么容量始終是2的冪，分析了其hash算法的好壞和影響其效率的因素，同時(shí)也了解到了在put和get時(shí)做了哪些操作和其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化。最后通過(guò)hashMap常見(jiàn)的遍歷方式，得出entrySet是便利效率最高的，且hashMap維護(hù)entrySet的方式。通過(guò)學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)hashMap的設(shè)計(jì)非常優(yōu)秀，但無(wú)奈能力有限，無(wú)法將其精妙之處全部剖析開來(lái)。
下節(jié)預(yù)告：分析一下并發(fā)下的hashMap有可能造成的閉環(huán)問(wèn)題和concurrentHashMap
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