HashMap源码详解与对比
前几天工作忙得焦头烂额时,同事问了一下关于Map的特性,刹那间懵了一下,紧接着就想起来了一些关于Map的一些知识,因为只要涉及到Collection集合类时,就会谈及Map类,因此理解好Map相关的知识是灰常重要的。
Collection集合类 与 Map类的层次结构,如下图:

Map是用来存储 Key-Value(K-V)键值对,且不允许Key重复。(JDK 1.8)
Map的子类包含Hashtable,HashMap,LinkedHashMap,TreeMap,EnumMap,J.U.C并发包下面包含ConcurrentHashMap,ConcurrentSkipListMap。
注:Hashtable是通过“synchronized”来实现同步,ConcurrentHashMap是通过“分段锁”来实现并发,ConcurrentSkipListMap是通过“跳表”来实现并发。
数据结构对比
JDK 1.7及之前,HashMap的底层是数组和链表结合使用,可以说其结构是单向链表构成的数组,即链表散列,又称拉链法,即数组中的每一个序列空间代表一链表,若在插入新元素时,如果哈希冲突,则将新的元素插入到冲突的序列空间的链表头部。

JDK 1.8之后,HashMap的底层是数组链表和二叉树结合使用,其结构是先以链表结构进行存储,如果当链表的节点数(阈值)大于等于8时,再将其转换为二叉树结构,若该二叉树结构的节点数大于64,则再次resize,触发rehash操作,重新分布节点。

JDK 1.7 | 1.8 HashMap 方法分析

1. hashmap在JDK1.7|1.8中hash()方法优化:此处参考博客链接_hashmap冲突的解决方法以及原理分析
其实关于hash优化以及为什么是2的次幂,能理解,但是总归没有辣么详细,所以就参考了其他博主的博客,如果不合适,还请提出,会进行删除的。

2. hashmap在JDK中resize()方法
当HashMap的长度超过临界值时(默认16*0.75=12),就会进行扩容。
通过调用resize()方法重新创建一个原HashMap大小的两倍的元素数组newTable,最大扩容到 MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30,并将原先table的元素全部移到newTable里面,重新计算hash,然后再重新根据hash分配位置。这个过程叫作rehash(最消耗性能的操作),因为它重新调用hash方法找到新的bucket位置。所以创建HashMap的时候,如果能预知元素个数,应尽量指定初始容量,这样可以提高HashMap的性能,避免重复resize()、rehash造成的性能损耗。
若在多线程情况下,多个线程同时出发resize()方法,会造成死循环操作

通过上面的解析,可以得到使用的是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。
因此,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,通过使用(e.hash & oldCap)来计算高位和低位的hash值,来把原来在一个槽位上面的链表拆分成两个链表即可。
有一点注意区别,JDK1.7中rehash的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置,但是从上图可以看出,JDK1.8不会倒置。
3. hashmap线程不安全,效率高
HashMap线程是不安全的,如果在多线程环境下,会出现未知异常(谨记)。
如果要在多线程情况下使用Map,有以下几种可供选择:
①、使用Hashtable(类中方法全是synchronized,效率特低,没有过这种);
②、使用Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));实现,但不建议使用,使用迭代器遍历的时候修改映射结构容易出错;
③、使用guava中ImmutableMap,它是线程安全的,且方便快捷的组装键值对(建议);
ImmutableMap<String, Integer> map1 = ImmutableMap.<String, Integer>builder().put("A", 1) .put("B"2) .put("C", 3) .build();
ImmutableMap<String, Integer> map2 = ImmutableMap .<String, String>of("X", 0);
④、使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap,采用分段锁(JDK1.7) / CAS(JDK1.8)、相对安全,效率高(建议);
4. hashmap其他方法解析
其他方法后续有时间在进行补充...
JDK 中 HashMap 的其他问题
暂未想到,如有错误,还请指正 ...
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