JDK源码分析（10）之 Hashtable 相关

本文的目的并不是让你对Hashtable更加了解，然后灵活运用；因为Hashtable的一个历史遗留的类，目前并不建议使用，所以本文主要和HashMap对比，感受同样功能的不同实现，知道什么是好的代码；所以在阅读本文之前最好先了解一下 HashMap，可以参考 HashMap 相关；

一、 类定义

public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable

可以看到它和HashMap虽然都是哈希表，但是结构完全不一样，他是继承于Dictionary；

/**
 * Maps the specified <code>key</code> to the specified
 * <code>value</code> in this dictionary. Neither the key nor the
 * value can be <code>null</code>.
 */
abstract public V put(K key, V value);

abstract public Enumeration<K> keys();
abstract public Enumeration<V> elements();

public interface Enumeration<E> {
  boolean hasMoreElements();
  E nextElement();
}

同AbstractMap相比功能结构基本一样，但是有两点很重要的区别：

• Hashtable要求 key 和 value，都不能为 null，也就意味着这每次 put 元素的时候都需要判空，真是想想都好痛苦；
• 另外 keys 和 elements 返回的居然是 Enumeration，这也是一个比较古老的接口，用于枚举（一次获得一个）对象集合中的元素；但是目前大多已经被Iterator给取代了；

二、构造方法和成员变量

private transient Entry<?,?>[] table;  // 哈希槽
private int threshold;                 // 阈值
private float loadFactor;              // 负载系数

以上三个应该就是 Map 中最重要的成员变量了，阈值和负载系数控制扩容时机，同HashMap的作用是一样的，哈希槽也是一样的，但是注意Entry<?,?>[]这里用的居然是通配符，而不是K V，也就意味着在取 entry 的时候，还需要强转类型，这也是非常神奇的地方；

public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {
  if (initialCapacity < 0)
    throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: " + initialCapacity);
  if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
    throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);

  if (initialCapacity==0)
    initialCapacity = 1;
  this.loadFactor = loadFactor;
  table = new Entry<?,?>[initialCapacity];
  threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
}

public Hashtable(int initialCapacity) {
  this(initialCapacity, 0.75f);
}

public Hashtable() {
  this(11, 0.75f);
}

public Hashtable(Map<? extends K, ? extends V> t) {
  this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f);
  putAll(t);
}

如代码所示四个构造函数，主要就是为了初始化以上三个成员变量，但是注意table的容量；熟悉HashMap的肯定知道，HashMap的容量要求是2的幂，目的是为了使用hash % length = hash & (length-1)，优化哈希槽的定位；但是如上面代码所示Hashtable的容量却不是，初始容量默认11，扩容是2倍加1；这样做的优缺点有什么呢：

• 缺点，不能利用“与”来优化哈希槽定位；
• 优点，减小了哈希冲突的几率（hashmap 的容量虽然是偶数，但是对哈希做了高位与低位，以及红黑树，使得即使hash冲突十分严重，性能也能得以保证），详情可以参考 为什么一般hashtable的桶数会取一个素数；

三、重要方法

1. 哈希槽定位

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

哈希表中最重要的方法肯定是哈希槽定位，如上面的原因Hashtable寻址的时候并不能做优化，所以只是用的典型除留余数法，(hash & 0x7FFFFFFF)则是为了保证第一位符号位是0，也就是正数，保证最终的余数是正数；

2. get 方法

public synchronized V get(Object key) {
  Entry<?,?> tab[] = table;
  int hash = key.hashCode();
  int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
  for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
    if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
      return (V)e.value;
    }
  }
  return null;
}

注意Hashtable的所有方法都是synchronized修饰的，所以Hashtable是线程安全的容器；

代码很简单，就是得到哈希，计算哈希桶，再一次遍历链表；但是需要注意：

• int hash = key.hashCode();，这里是直接取的 key 的 hashCode，所以这里不能避免极端哈希的情况；
• 另外就是不能使用可变 key （所有容器都不能使用可变 key），例如：

private static class A {
  String name;

  public A(String name) {this.name = name;}

  @Override
  public boolean equals(Object o) { ... }

  @Override
  public int hashCode() { ... }
}

private static void test01() {
  Map<A, String> map = new Hashtable<>();
  A a1 = new A("a");
  A a2 = new A("a");

  map.put(a1, "a");
  map.put(a2, "a");

  System.out.println(map.get(a1));

  a1.name = "b";
  System.out.println(map.get(a1));
}

// 打印：

a

null

3. put 方法

public synchronized V put(K key, V value) {
  // Make sure the value is not null
  if (value == null) {
    throw new NullPointerException();
  }

  // Makes sure the key is not already in the hashtable.
  Entry<?,?> tab[] = table;
  int hash = key.hashCode();
  int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
  @SuppressWarnings("unchecked")
  Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
  for(; entry != null ; entry = entry.next) {
    if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
      V old = entry.value;
      entry.value = value;
      return old;
    }
  }

  addEntry(hash, key, value, index);
  return null;
}

Hashtable的put方法和HashMap相比，就显得十分清晰，先判空，在查找，找到就替换，找不到就插入新节点；但是在插入顺序（后面会讲到），红黑树性能保证等方面也就不能和HashMap相比了；另外这里取出来的Entry也是进行了类型强制转换；

4. addEntry 方法

private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) {
  modCount++;

  Entry<?,?> tab[] = table;
  if (count >= threshold) {
    // Rehash the table if the threshold is exceeded
    rehash();

    tab = table;
    hash = key.hashCode();
    index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
  }

  // Creates the new entry.
  @SuppressWarnings("unchecked")
  Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index];
  tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
  count++;
}

private static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  final int hash;
  final K key;
  V value;
  Entry<K,V> next;

  protected Entry(int hash, K key, V value, Entry<K,V> next) {
    this.hash = hash;
    this.key =  key;
    this.value = value;
    this.next = next;
  }

  ...
}

这里添加元素的时候首先判断是否扩容，然后添加节点；值得注意的是添加的节点是直接放在哈希槽里的（tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);）大部分的 Map 实现都是将添加的节点放在链表尾部；所以Hashtable中节点的相对顺序是不断变化的；

5. rehash 方法

protected void rehash() {
  int oldCapacity = table.length;
  Entry<?,?>[] oldMap = table;

  // overflow-conscious code
  int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
  if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
    if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
      // Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets
      return;
    newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
  }
  Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity];

  modCount++;
  threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
  table = newMap;

  for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
    for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) {
      Entry<K,V> e = old;
      old = old.next;

      int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;
      e.next = (Entry<K,V>)newMap[index];
      newMap[index] = e;
    }
  }
}

扩容的时候也是，先计算新容量，在得到一个新的哈希槽，然后将节点在依次放入；同添加节点一样是将节点直接放到哈希槽中，那么在扩容完毕之后，链表的相对顺序会反向；

总结

• Hashtable的 key 和 value 都不能为 null，在使用的时候需要判空。。。。蛋疼
• 哈希值完全依赖 key 的 hashCode方法，所以在使用的时候，需要额外注意
• Hashtable的容量可以是任意值，默认是11，不能使用“与”来优化寻址
• Hashtable的节点相对位置是不断变化的；
• Hashtable是线程安全的；