2017.11.15 hashmap的工作原理
参考来自:http://blog.csdn.net/jeffleo/article/details/54946424
一 hashMap的基本概念
1.HashMap的定义
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
HashMap继承自AbstractMap,AbstractMap是Map接口的骨干实现,AbstractMap中实现了Map中最重要最常用和方法。而在这里仍然实现Map结构,没有什么作用,应该是为了让map的层次结构更加清晰。
2.HashMap的成员变量
int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16:默认的初始容量为16
int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30:最大的容量为 2 ^ 30
float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f:默认的加载因子为 0.75f
Entry<K,V>[] table:Entry类型的数组,HashMap用这个来维护内部的数据结构,它的长度由容量决定
int size:HashMap的大小
int threshold:HashMap的极限容量,扩容临界点(容量和加载因子的乘积)
3.HashMap的构造函数
public HashMap():构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap
public HashMap(int initialCapacity):构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap
public HashMap(Map< ? extends K, ? extends V> m):构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap
HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量和加载因子。
初始容量:哈希表在创建时的容量,实际上就是Entry< K,V>[] table的容量。
加载因子 :是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。它衡量的是一个散列表的空间的使用程度,加载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。对于使用链表法的散列表来说,查找一个元素的平均时间是O(1+a),因此如果加载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75,一般情况下我们是无需修改的。
当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,则要对该哈希表进行 rehash 操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
二 HashMap的数据结构
1. 数据结构的图示

从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组,只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。
2.HashMap构造函数的源码
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//容量不能小于0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
//容量不能超出最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加载因子不能<=0 或者 为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//计算出大于初始容量的最小2的n次方作为哈希表table的长度,下面会说明为什么要这样
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
//设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//创建Entry数组
table = new Entry[capacity];
useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
init();
}
可以看到,这个构造函数主要做的事情就是:
对传入的容量和加载因子进行判断处理
设置HashMap的容量极限
计算出大于初始容量的最小2的n次方作为哈希表table的长度,然后用该长度创建Entry数组(table),这个是最核心的。
这里用到了Entry数组。
Entry是HashMap的一个内部类,它也是维护着一个key-value映射关系,除了key和value,还有next引用(该引用指向当前table位置的链表),hash值(用来确定每一个Entry链表在table中位置)。
Entry的内部实现如下:
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
}
三 HashMap的存储实现put(k,v)
1.过程概述
传入key和value,判断key是否为null,如果为null,则调用putForNullKey,以null作为key存储到哈希表中;
然后计算key的hash值,根据hash值搜索在哈希表table中的索引位置。
3 若当前索引位置不为null,则对该位置的Entry链表进行遍历。
如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回,结束;
否则调用addEntry,用key-value创建一个新的节点,并把该节点插入到该索引对应的链表的头部。
2.源码解读
public V put(K key, V value) {
//如果key为空的情况
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//计算key的hash值
int hash = hash(key);
//计算该hash值在table中的下标,即计算bucketIndex
int i = indexFor(hash, table.length);
//对table[i]存放的链表进行遍历
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
//若存在相同,则直接覆盖value,返回旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//修改次数+1
modCount++;
//把当前key,value添加到table[i]的链表中
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
}
(1) 如果为null,则调用putForNullKey:这就是为什么HashMap可以用null作为键的原因。
private V putForNullKey(V value) {
//查找链表中是否有null键
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//如果链中查找不到,则把该null键插入
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
(2)如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回:这就是为什么HashMap不能有两个相同的key的原因。
HashMap中,首先计算key的hash值,然后通过hash值获得bucketIndex。
final int hash(Object k) {
int h = 0;
if (useAltHashing) {
if (k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h = hashSeed;
}
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
对于HashMap的table而言,数据分布需要均匀(最好每项都只有一个元素,这样就可以直接找到),不能太紧也不能太松,太紧会导致查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么才能保证table元素分布均与呢?
可以采用取模的方式。但是由于取模的消耗较大,HashMap是通过&运算符(按位与操作)来实现的:h & (length-1)。在构造函数中存在:capacity <<= 1,这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就相当于对length取模,而且速度比直接取模快得多。即等价不等效。
所以说当length = 2^n时,不同的hash值发生碰撞的概率比较小,这样就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询速度也较快。
在获得bucketIndex之后,调用addEntry将key-value插入到该索引的联表中。首先取得bucketIndex位置的Entry头结点,并创建新节点,把该新节点插入到链表中的头部,该新节点的next指针指向原来的头结点 。
其中addEntry:
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//如果size大于极限容量,将要进行重建内部数据结构操作,之后的容量是原来的两倍,并且重新设置hash值和hash值在table中的索引值
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//真正创建Entry节点的操作
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象,那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,但是若bucketIndex处没有Entry对象,也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null,也就不会产生Entry链了。
(3)扩容问题
threshold是容器的容量极限,size是HashMap中键值对的数量,也就是node的数量。当不断添加key-value,size大于了容量极限threshold时,会发生扩容。扩容发生在resize方法中,也就是扩大数组(桶)的数量,如何扩容参考:http://blog.csdn.net/jeffleo/article/details/63684953
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
四 HashMap的读取实现get(key, value)
1.过程概述
调用hash(key)求得key的hash值。
2 然后调用indexFor(hash)求得hash值对应的table的索引位置。
3 然后遍历索引位置的链表,如果存在key,则把key对应的Entry返回,否则返回null。
2.源码解读
public V get(Object key) {
//如果key为null,求null键
if (key == null)
return getForNullKey();
// 用该key求得entry
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<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;
}
五 HashMap键的遍历
HashMap遍历时,按哈希表的每一个索引的链表从上往下遍历,由于HashMap的存储规则,最晚添加的节点都有可能在第一个索引的链表中,这就造成了HashMap的遍历时无序的。
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
Entry<K,V> next; // next entry to return
int expectedModCount; // For fast-fail
int index; // current slot
Entry<K,V> current; // current entry
//当调用keySet().iterator()时,调用此代码
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
//从哈希表数组从上到下,查找第一个不为null的节点,并把next引用指向该节点
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
//当调用next时,会调用此代码
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry<K,V> e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
//如果当前节点的下一个节点为null,从节点处罚往下查找哈希表,找到第一个不为null的节点
if ((next = e.next) == null) {
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
current = e;
return e;
}
public void remove() {
if (current == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Object k = current.key;
current = null;
HashMap.this.removeEntryForKey(k);
expectedModCount = modCount;
}
}
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