Java類集架構之HashMap(JDK1.8)源碼剖析

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這幾天學習了HashMap的底層實現，發現關於HashMap實現的部落格還是很多的，但幾乎都是JDK1.6版本的，而我的JDK版本是1.8.0_25，對比之下，發現Hashmap的實現變動較大。這篇部落格斷斷續續寫了一天，理解不當之處，歡迎指正。

在JDK1.6中，HashMap採用位桶+鏈表實現，即使用鏈表處理衝突，同一hash值的鏈表都儲存在一個鏈表裡。但是當位於一個桶中的元素較多，即hash值相等的元素較多時，通過key值依次尋找的效率較低。而JDK1.8中，HashMap採用位桶+鏈表+紅/黑樹狀結構實現，當鏈表長度超過閾值（8）時，將鏈錶轉換為紅/黑樹狀結構，這樣大大減少了尋找時間。

下面直接貼代碼：

1 涉及到的資料結構：處理hash衝突的鏈表和紅/黑樹狀結構以及位桶

    //Node是單向鏈表，它實現了Map.Entry介面    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {        final int hash;        final K key;        V value;        Node<K,V> next;        //建構函式Hash值 鍵 值 下一個節點        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = value;            this.next = next;        }        public final K getKey()        { return key; }        public final V getValue()      { return value; }        public final String toString() { return key + "=" + value; }        public final int hashCode() {            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);        }        public final V setValue(V newValue) {            V oldValue = value;            value = newValue;            return oldValue;        }        //判斷兩個node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以與自身比較為true        public final boolean equals(Object o) {            if (o == this)                return true;            if (o instanceof Map.Entry) {                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&                    Objects.equals(value, e.getValue()))                    return true;            }            return false;        }    }

    //紅/黑樹狀結構    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {        TreeNode<K,V> parent;  // 父節點        TreeNode<K,V> left;//左子樹        TreeNode<K,V> right;//右子樹        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion        boolean red;//顏色屬性        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {            super(hash, key, val, next);        }        //返回當前節點的根節點        final TreeNode<K,V> root() {            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {                if ((p = r.parent) == null)                    return r;                r = p;            }        }

transient Node<K,V>[] table;//儲存（位桶）的數組

有了以上3個資料結構，只要有一點資料結構基礎的人，都可以大致聯想到HashMap的實現了。首先有一個每個元素都是鏈表（可能表述不準確）的數組，當添加一個元素（key-value）時，就首先計算元素key的hash值，以此確定插入數組中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已經被放在數組同一位置了，這時就添加到同一hash值的元素的後面，他們在數組的同一位置，但是形成了鏈表，所以說數組存放的是鏈表。而當鏈表長度太長時，鏈表就轉換為紅/黑樹狀結構，這樣大大提高了尋找的效率。

下面繼續看代碼實現：

2 HashMap主要屬性

說一下填充比，預設值為0.75，如果實際元素所佔容量佔分配容量的75%時就要擴容了。如果填充比很大，說明利用的空間很多，但是尋找的效率很低，因為鏈表的長度很大（當然最新版本使用了紅/黑樹狀結構後會改進很多），HashMap本來是以空間換時間，所以填充比沒必要太大。但是填充比太小又會導致空間浪費。如果關注記憶體，填充比可以

稍大，如果主要關注尋找效能，填充比可以稍小。

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比    //當add一個元素到某個位桶，其鏈表長度達到8時將鏈錶轉換為紅/黑樹狀結構    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;    transient Node<K,V>[] table;//儲存元素的數組    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;    transient int size;//存放元素的個數    transient int modCount;//被修改的次數fast-fail機制    int threshold;//臨界值 當實際大小(容量*填充比)超過臨界值時，會進行擴容    final float loadFactor;//填充比（......後面略）

3 構造方法

HashMap的構造方法有4種，主要涉及到的參數有，指定初始容量，指定填充比和用來初始化的Map，直接看代碼

    /* ---------------- Public operations -------------- */    //建構函式1    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        //指定的初始容量非負    if (initialCapacity < 0)            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +                                               initialCapacity);        //如果指定的初始容量大於最大容量,置為最大容量    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;    //填充比為正        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +                                               loadFactor);        this.loadFactor = loadFactor;        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的擴容臨界值    }    //建構函式2    public HashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);    }    //建構函式3    public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted    }    //建構函式4用m的元素初始化散列映射    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;        putMapEntries(m, false);    }

4 擴容機制

構造hash表時，如果不指明初始大小，預設大小為16（即Node數組大小16），如果Node[]數組中的元素達到（填充比*Node.length）

 //可用來初始化HashMap大小 或重新調整HashMap大小 變為原來2倍大小    final Node<K,V>[] resize() {        Node<K,V>[] oldTab = table;        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;        int oldThr = threshold;        int newCap, newThr = 0;        if (oldCap > 0) {            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//超過1>>30大小,無法擴容只能改變 閾值                threshold = Integer.MAX_VALUE;                return oldTab;            }            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//新的容量為舊的2倍 最小也是16                newThr = oldThr << 1; // 擴容閾值加倍        }        else if (oldThr > 0)             newCap = oldThr;//oldCap=0 ,oldThr>0此時newThr=0         else {               //oldCap=0,oldThr=0 相當於使用預設填充比和初始容量 初始化            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<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];        //數組輔助到新的數組中，分紅/黑樹狀結構和鏈表討論        table = newTab;        if (oldTab != null) {            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                Node<K,V> 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<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);                    else { // preserve order                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                        Node<K,V> 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;    }

很明顯，因為存在舊數組元素複製到新數組中的操作，擴容非常耗時。

5 確定元素put/get的數組Node[]位置

    static final int hash(Object key) {        int h;        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);    }

 public native int hashCode();

首先由key值通過hash(key)擷取hash值h，再通過  h&（length-1）得到所在數組位置。一般對於雜湊表的散列常用的方法有直接定址法，除留餘數法等，既要便於計算，又能減少衝突。

在Hashtable中就是通過除留餘數法散列分布的，具體如下：

int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

但是模數中的除法運算效率很低，HashMap則通過h&（length-1）替代模數，得到所在數組位置，這樣效率會高很多。

在HashMap實現中還可以看到如下代碼取代了以前版本JDK1.6的while迴圈來保證雜湊表的容量一直是2的整數倍數，用移位操作取代了迴圈移位。

    //這段代碼保證HashMap的容量總是2的n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;    }

可以從源碼看出，在HashMap的建構函式中，都直接或間接的調用了tableSizeFor函數。下面分析原因：length為2的整數冪保證了length-1最後一位（當然是二進位表示）為1，從而保證了取索引操作 h&（length-1）的最後一位同時有為0和為1的可能性，保證了散列的均勻性。反過來講，當length為奇數時，length-1最後一位為0，這樣與h按位與

的最後一位肯定為0，即索引位置肯定是偶數，這樣數組的奇數位置全部沒有放置元素，浪費了大量空間。

簡而言之：length為2的冪保證了按位與最後一位的有效性，使雜湊表散列更均勻。

6 下面分析HashMap的最常用操作put和get

注意HashMap中key和value都容許為null

直接上代碼：

    //***********************************get***************************************************/    public V get(Object key) {        Node<K,V> e;        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;    }    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;        //hash & (length-1)得到對象的儲存位        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) {            //如果第一個節點是TreeNode,說明採用的是數組+紅/黑樹狀結構結構處理衝突            //遍曆紅/黑樹狀結構，得到節點值                if (first instanceof TreeNode)                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);                //鏈表結構處理                do {                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        return null;    }

 //************************put*********************************************************************    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<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;        //如果tab為空白或長度為0，則分配記憶體resize()        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;        //(n - 1) & hash找到put位置，如果為空白,則直接put        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node<K,V> e; K k;            //第一節節點hash值同，且key值與插入key相同            if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;            else if (p instanceof TreeNode)//屬於紅/黑樹狀結構處理衝突                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {            //鏈表處理衝突                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                    //p第一次指向表頭,以後依次後移                if ((e = p.next) == null) {                        //e為空白，表示已到表尾也沒有找到key值相同節點，則建立節點                p.next = newNode(hash, key, value, null);                //新增節點後如果節點個數到達閾值，則將鏈錶轉換為紅/黑樹狀結構                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }                //容許null==null                    if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;//更新p指向下一個節點                }            }            //更新hash值和key值均相同的節點Value值            if (e != null) { // existing mapping for key                V oldValue = e.value;                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;        if (++size > threshold)            resize();        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }

下面簡單說下添加鍵值對put(key,value)的過程：(事實上，直接看代碼邏輯更清晰些)

1判斷鍵值對數組tab[]是否為空白或為null，否則resize()；

2根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果tab[i]==null，直接建立節點添加，否則轉入3

3判斷當前數組中處理hash衝突的方式為鏈表還是紅/黑樹狀結構(check第一個節點類型即可),分別處理。

轉載請申明：http://blog.csdn.net/u010498696/article/details/45888613

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