HashMap 内部原理
HashMap 内部实现
通过名字便可知道的是,HashMap 的原理就是散列。HashMap内部维护一个 Buckets 数组。每一个 Bucket 封装为一个 Entry<K, V> 键值对形式的链表结构。这个 Buckets 数组也称为表。表的索引是 密钥K 的散列值(散列码)。
例如以下图所看到的:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveXloMzUyMDkxNjI2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这里写图片描写叙述" title="">
链表的每一个节点是一个名为 Entry<K,V> 的类的实例。 Entry 类实现了 Map.Entry 接口,以下是Entry类的代码:
private static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
final int hash;
V value;
Entry<K,V> next;
}
注: 每一个 Entry 对象仅与一个特定 key 相关联。但其 value 是能够改变的(假设同样的 key 之后被又一次插入不同的 value) - 因此键是终于的,而值不是。 每一个Entry对象都有一个名为 next 的字段,它指向下一个Entry,所以实际上为单链表结构。hash 字段存储了 Entry 对象在 Buckets 数组索引,也就是 key 的散列值。
假设发生Hash碰撞,也就是两个key的hash值同样,或者假设这个元素所在的位子上已经存放有其它元素了,那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放,新增加的放在链头,最早增加的放在链尾。
影响 HashMap 性能的两个因素是初始容量和负载因子。容量是表数组的长度,初始容量仅仅是创建哈希表时的容量。负载因子是衡量哈希表在容量自己主动增加之前是否同意获取的量度(比例)。
当散列表中的 Entry 数量超过负载因子和当前容量的乘积时,将会又一次散列该表(也就是重建内部数据结构)。使得散列表具有大约两倍的容量(这个事实上和ArrayList相似)。
理解 put() 方法
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = sun.misc.Hashing.singleWordWangJenkinsHash(key); // 计算hash值
int i = indexFor(hash, table.length); // 计算在数组中的索引
// 遍历链表
for (HashMapEntry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// hash值同样而且key相等,就直接替换
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); // 否则就增加到链表
return null;
}
注:这个计算出来的hash值被传递给内部哈希函数,哈希函数将返回密钥的散列值。这个值就是 bucket/数组 的索i引。
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);
}
这里就有个疑问了,我们怎样计算相应存储数组索引,首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算。也就是h%length,这样一来,元素的分布相对来说是比較均匀的。可是,“模”运算的消耗还是比較大的。能不能找一种更高速,消耗更小的方式那中?
首先算得key得hashcode值,然后跟数组的长度-1做一次“与”运算(&)。
看上去非常easy。事实上比較有玄机。比方数组的长度是2的4次方,那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。非常多人都有这个疑问,为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时,hashmap的效率最高。我以2的4次方举例,来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap訪问的性能最高。
例如以下图。左边两组是数组长度为16(2的4次方)。右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9。可是非常明显,当它们和1110“与”的时候,产生了同样的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到同一个链表上,那么查询的时候就须要遍历这个链表,得到8或者9,这样就减少了查询的效率。
同一时候。我们也能够发现,当数组长度为15的时候,hashcode的值会与14(1110)进行“与”,那么最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这样的情况中,数组能够使用的位置比数组长度小了非常多。这意味着进一步增加了碰撞的几率。减慢了查询的效率!
上图參考自:http://blog.csdn.net/oqqYeYi/article/details/39831029
理解 get() 方法
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : sun.misc.Hashing.singleWordWangJenkinsHash(key); // 计算hash值
// 依据索引遍历链表,找出相等的key
for (HashMapEntry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
get 与 put 总结
以下总结了 put() 和 get() 发生的三个重要步骤:
- 通过调用 计算 Hash Code 方法计算密钥的哈希码。
- 将计算的散列码传递到内部散列函数
indexFor()以获取表的索引。 - 迭代通过在索引处出现的链表,并调用
equals()方法来查找匹配键。
所以在这之前要先理解 equals() 和 hashCode() 这两个方法。
在 Java8 中的改善
在Java 8中,对HashMap有一个性能上的改进。当密钥中存在很多哈希冲突(不同的密钥终于具有同样的哈希值或索引)时。平衡树将用于存储 Entry 对象,而不是链表。做法是。一旦 bucket 中的 Entry 数量增长超过某一阈值。则 bucket 将从 Entry 链表切换到平衡树。
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