HashMap
是Java Collections Framework
中Map
集合的一种实现。HashMap
提供了一种简单实用的数据存储和读取方式。Map
接口不一样于List
接口,属于集合框架的另外一条支线,Map
提供了键值对K-V
数据存储模型,底层则是经过Hash
表存储。node
本文分析基于JDK1.8
。数组
HashMap
实现了Map
接口,Map
接口设置一系列操做Map
集合的方法,如:put
、get
、remove
...等方法,而HashMap
也针对此有其自身对应的实现。markdown
HashMap
继承AbstractMap
类。AbstractMap
类对于Map
接口作了基础的实现,实现了containsKey
、containsValue
...等方法。数据结构
HashMap
提供四种构造函数。最为基础是以下这种:app
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ... this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }复制代码
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
是最基础的构造函数。该构造函数提供两个参数initialCapacity(初始大小)
、loadFactor(加载因子)
。框架
initialCapacity
默认值是16 (1 << 4)
,最大值是 1073 741 824(1 << 30)
,且大小必须是小于最大值的2的幂次方;loadFactor
默认值是0.75
,做用是扩容时使用;初始化的过程当中将传入的参数loadFactor
赋值给this.loadFactor
,而后调用tableSizeFor(initialCapacity)
方法将处理的结果值赋值给this.threshold
;函数
threshold
是HashMap
判断size
是否须要扩容的阈值。这里调用tableSizeFor(initialCapacity)
来设置threshold
;性能
先抛出答案:tableSizeFor
方法保证函数返回值是大于等于给定参数initialCapacity
最小的2的幂次方的数值。this
如何实现?spa
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; }复制代码
能够看出该方法是一系列的二进制位操做。先说明 |=
的做用:a |= b 等同于 a = a|b
。逐行分析tableSizeFor
方法:
int n = cap - 1
cap
减1,是为了不参数cap
原本就是2
的幂次方,这样一来,通过后续的未操做的,cap
将会变成2 * cap
,是不符合咱们预期的。n |= n >>> 1
n >>> 1
,n
无符号右移1
位,即n
二进制最高位的1
右移一位;n | (n >>> 1)
,致使的结果是n
二进制的高2
位值为1
;
目前n
的高1~2
位均为1
。
n |= n >>> 2
n
继续无符号右移2
位。n | (n >>> 2)
,致使n
二进制表示高3~4
位通过运算值均为1
;
目前n
的高1~4
位均为1
。
n |= n >>> 4
n
继续无符号右移4
位。n | (n >>> 4)
,致使n
二进制表示高5~8
位通过运算值均为1
;
目前n
的高1~8
位均为1
。
n |= n >>> 8
n
继续无符号右移8
位。n | (n >>> 8)
,致使n
二进制表示高9~16
位通过运算值均为1
;
目前n
的高1~16
位均为1
。
n |= n >>> 16
n
继续无符号右移16
位。n | (n >>> 16)
,致使n
二进制表示高17~32
位通过运算值均为1
;
目前n
的高1~32
位均为1
。
能够看出,不管给定cap(cap < MAXIMUM_CAPACITY )
的值是多少,通过以上运算,其值的二进制全部位都会是1
。再将其加1
,这时候这个值必定是2
的幂次方。固然若是通过运算值大于MAXIMUM_CAPACITY
,直接选用MAXIMUM_CAPACITY
。
这里能够举个栗子,假设给定的cap
的值为20
。
int n = cap - 1;
—> n = 19(二进制表示:0001 0011)
n |= n >>> 1;
n -> 0001 0011 n >>> 1 -> 0000 1001 n |= n >>> 1 -> 0001 1011复制代码
n |= n >>> 2;
n -> 0001 1011 n >>> 2 -> 0000 1101 n |= n >>> 2 -> 0001 1111复制代码
此时n
全部位均为1,后续的位操做均再也不改变n
的值。
...
n + 1 -> 0010 0000 (32)复制代码
最终,tableSizeFor(20)
的结果为32(2^5)
。
至此tableSizeFor
如何保证cap
为2
的幂次方已经显而易见了。那么问题来了,为何cap
要保持为2
的幂次方?
cap
要保持为2的幂次方主要缘由是HashMap
中数据存储有关。
在JDK1.8
中,HashMap
中key
的Hash
值由Hash(key)
方法(后面会详细分析)计算得来。
HashMap
中存储数据table
的index
是由key
的Hash
值决定的。在HashMap
存储数据的时候,咱们指望数据可以均匀分布,以免哈希冲突。天然而然咱们就会想到去用%
取余的操做来实现咱们这一构想。
这里要了解到一个知识:取余(%
)操做中若是除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&
)操做。
这也就解释了为啥必定要求cap
要为2
的幂次方。再来看看table
的index
的计算规则:
index = e.hash & (newCap - 1) 等同于: index = e.hash % newCap复制代码
采用二进制位操做&
,相对于%
,可以提升运算效率,这就是要求cap
的值被要求为2
幂次方的缘由。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; 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; } 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; } }复制代码
Node<K,V> 类
是HashMap
中的静态内部类,实现Map.Entry<K,V>
接口。 定义了key
键、value
值、next
节点,也就是说元素之间构成了单向链表。
Node<K,V>[] table
是HashMap
底层存储的数据结构,是一个Node
数组。上面得知Node
类为元素维护了一个单向链表。
至此,HashMap
存储的数据结构也就很清晰了:维护了一个数组,每一个数组又维护了一个单向链表。之因此这么设计,考虑到遇到哈希冲突的时候,同index
的value
值就用单向链表来维护。
HashMap
中table
的index
是由Key
的哈希值决定的。HashMap
并无直接使用key
的hashcode()
,而是通过以下的运算:
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }复制代码
而上面咱们提到index
的运算规则是e.hash & (newCap - 1)
。因为newCap
是2
的幂次方,那么newCap - 1
的高位应该所有为0
。若是e.hash
值只用自身的hashcode
的话,那么index
只会和e.hash
低位作&
操做。这样一来,index
的值就只有低位参与运算,高位毫无存在感,从而会带来哈希冲突的风险。因此在计算key
的哈希值的时候,用其自身hashcode
值与其低16
位作异或操做。这也就让高位参与到index
的计算中来了,即下降了哈希冲突的风险又不会带来太大的性能问题。
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; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // tab 为空,调用resize()初始化tab。 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // key没有被占用的状况下,将value封装为Node并赋值 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 若是key相同,p赋值给e e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 若是p是红黑树类型,调用putTreeVal方式赋值 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // index 相同的状况下 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 若是p的next为空,将新的value值添加至链表后面 p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 若是链表长度大于8,链表转化为红黑树,执行插入 treeifyBin(tab, hash); break; } // key相同则跳出循环 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; //根据规则选择是否覆盖value if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) // size大于加载因子,扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }复制代码
在构造函数中最多也只是设置了initialCapacity
、loadFactor
的值,并无初始化table
,table
的初始化工做是在put
方法中进行的。
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) { // table已存在 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // oldCap大于MAXIMUM_CAPACITY,threshold设置为int的最大值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //newCap设置为oldCap的2倍并小于MAXIMUM_CAPACITY,且大于默认值, 新的threshold增长为原来的2倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold // threshold>0, 将threshold设置为newCap,因此要用tableSizeFor方法保证threshold是2的幂次方 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 默认初始化,cap为16,threshold为12。 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { // newThr为0,newThr = newCap * 0.75 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 新生成一个table数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // oldTab 复制到 newTab for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) // 链表只有一个节点,直接赋值 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // e为红黑树的状况 ((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; }复制代码
remove(key)
方法 和 remove(key, value)
方法都是经过调用removeNode
的方法来实现删除元素的。
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K,V> node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // index 元素只有一个元素 node = p; else if ((e = p.next) != null) { if (p instanceof TreeNode) // index处是一个红黑树 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { // index处是一个链表,遍历链表返回node do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 分不一样情形删除节点 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }复制代码