HashMap源码分析

这篇文章主要讲解了“ HashMap源码分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“ HashMap源码分析”吧！HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。JDK1.7 HashMap数据结构：数组 + 链表JDK1.8 HashMap数据结构：数组 + 链表 / 红黑树思考：为什么1.8之后，HashMap的数据结构要增加红黑树？Hash表也称为散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种根据关键字值（key – value）而直接进行访问的数据结构。也就是说它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以此来加快查找的速度。在链表、数组等数据结构中，查找某个关键字，通常要遍历整个数据结构，也就是O(N)的时间级，但是对于哈希表来说，只是O(1)的时间级哈希表，它是通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做**散列表，只需要O(1)**的时间级思考：多个 key 通过散列函数会得到相同的值，这时候怎么办？解决： （1）开放地址法 （2）链地址法对于开放地址法，可能会遇到二次冲突，三次冲突，所以需要良好的散列函数，分布的越均匀越好。对于链地址法，虽然不会造成二次冲突，但是如果一次冲突很多，那么会造成子数组或者子链表很长，那么我们查找所需遍历的时间也会很长。JDK 8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，极端情况HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。JDK 8 后 HashMap 的实现是 数组+链表+红黑树桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值，默认为8)并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。　JDK 为我们提供了一个抽象类 AbstractMap ，该抽象类继承 Map 接口，所以如果我们不想实现所有的 Map 接口方法，就可以选择继承抽象类 AbstractMap 。HashMap 集合实现了 Cloneable 接口以及 Serializable 接口，分别用来进行对象克隆以及将对象进行序列化。注意：HashMap 类即继承了 AbstractMap 接口，也实现了 Map 接口，这样做难道不是多此一举？　下面我们重点介绍上面几个字段：　　①、Node[] table　　我们说 HashMap 是由数组+链表+红黑树组成，这里的数组就是 table 字段。后面对其进行初始化长度默认是 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY= 16。而且 JDK 声明数组的长度总是 2的n次方(一定是合数)，为什么这里要求是合数，一般我们知道哈希算法为了避免冲突都要求长度是质数，这里要求是合数，下面在介绍 HashMap 的hashCode() 方法(散列函数)，我们再进行讲解。　　②**、size**　　集合中存放key-value 的实时对数。　　③、loadFactor　　装载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，计算HashMap的实时装载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。　　默认的负载因子0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子loadFactor 的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 的值，这个值可以大于1。　　④、threshold　　计算公式：capacity * loadFactor。这个值是当前已占用数组长度的最大值。过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍①、默认无参构造函数②、指定初始容量的构造函数前面我们讲解哈希表的时候，我们知道是用散列函数来确定索引的位置。散列函数设计的越好，使得元素分布的越均匀。HashMap 是数组+链表+红黑树的组合，我们希望在有限个数组位置时，尽量每个位置的元素只有一个，那么当我们用散列函数求得索引位置的时候，我们能马上知道对应位置的元素是不是我们想要的，而不是要进行链表的遍历或者红黑树的遍历，这会大大优化我们的查询效率免费云主机域名。我们看 HashMap 中的哈希算法：主要分为三步：　　①、取 hashCode 值： key.hashCode()　　②、高位参与运算：h>>>16　　③、取模运算：(n-1) & hash　　这里获取 hashCode() 方法的值是变量，但是我们知道，对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(Object key) 所计算得到的 hash码 值总是相同的。　　为了让数组元素分布均匀，我们首先想到的是把获得的 hash码对数组长度取模运算( hash%length)，但是计算机都是二进制进行操作，取模运算相对开销还是很大的，那该如何优化呢？　　HashMap 使用的方法很巧妙，它通过 hash & (table.length -1)来得到该对象的保存位，前面说过 HashMap 底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当 length 总是2的n次方时，hash & (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 hash%length，但是&比%具有更高的效率。比如 n % 32 = n & (32 -1)　　这也解释了为什么要保证数组的长度总是2的n次方。　　再就是在 JDK1.8 中还有个高位参与运算，hashCode() 得到的是一个32位 int 类型的值，通过hashCode()的高16位 异或 低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。　　下面举例说明下，n为table的长度：①、判断键值对数组 table 是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；②、根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；③、判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；④、判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；⑤、遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；⑥、插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。⑦、如果新插入的key不存在，则返回null，如果新插入的key存在，则返回原key对应的value值（注意新插入的value会覆盖原value值）注意1：其中代码：这里有个考点，我们知道 HashMap 是由数组+链表+红黑树（JDK1.8）组成，如果在添加元素时，发生冲突，会将冲突的数放在链表上，当链表长度超过8时，会自动转换成红黑树。　　那么有如下问题：数组上有5个元素，而某个链表上有3个元素，问此HashMap的 size 是多大？　　我们分析代码，很容易知道，只要是调用put() 方法添加元素，那么就会调用 ++size(这里有个例外是插入重复key的键值对，不会调用，但是重复key元素不会影响size),所以，上面的答案是 7。扩容（resize），我们知道集合是由数组+链表+红黑树构成，向 HashMap 中插入元素时，如果HashMap 集合的元素已经大于了最大承载容量threshold（capacity * loadFactor），这里的threshold不是数组的最大长度。那么必须扩大数组的长度，Java中数组是无法自动扩容的，我们采用的方法是用一个更大的数组代替这个小的数组，就好比以前是用小桶装水，现在小桶装不下了，我们使用一个更大的桶。JDK1.8融入了红黑树的机制，比较复杂，这里我们先介绍 JDK1.7的扩容源码，便于理解，然后在介绍JDK1.8的源码。通过方法我们可以看到，JDK1.7中首先是创建一个新的大容量数组，然后依次重新计算原集合所有元素的索引，然后重新赋值。如果数组某个位置发生了hash冲突，使用的是单链表的头插入方法，同一位置的新元素总是放在链表的头部，这样与原集合链表对比，扩容之后的可能就是倒序的链表了。下面我们在看看JDK1.8的。该方法分为两部分，首先是计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr，然后将原集合的元素重新映射到新集合中。相比于JDK1.7，1.8使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，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。我们在扩充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”。HashMap 删除元素首先是要找到 桶的位置，然后如果是链表，则进行链表遍历，找到需要删除的元素后，进行删除；如果是红黑树，也是进行树的遍历，找到元素删除后，进行平衡调节，注意，当红黑树的节点数小于 6 时，会转化成链表。①、通过 key 查找 value首先通过 key 找到计算索引，找到桶位置，先检查第一个节点，如果是则返回，如果不是，则遍历其后面的链表或者红黑树。其余情况全部返回 null。感谢各位的阅读，以上就是“ HashMap源码分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对 HashMap源码分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是百云主机，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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