Java基础系列：了解HashMap
来，进来的小伙伴们，咱们认识一下。html
我是俗世游子，在外流浪多年的Java程序猿java
前言
前面两篇咱们聊了聊关于集合容器中的List集合，其中包含两个子类：node
- ArrayList
- LinkedList
若是尚未看过的小伙伴，能够先返回去看看面试
我在LinkedList中留下了几个思考问题，不知道有没有想到的，咱们在评论区里探讨探讨啊api
这篇咱们聊一聊Map，咱们再回顾一下，前面介绍的时候，咱们说过，Map和List很大的一个区别在于：数组
- List存储数据是单一元素，而Map存储数据是K-V形式存储的
为何要有K,V形式来存储数据？
在传统的系统中，咱们的数据大概10W，百W的存储就足够了，可是在一些特殊的应用或者大数据平台中，涉及到千万甚至更多的数据，安全
本人在上家公司开发的广告投放系统中，天天至少会产生2000W的数据数据结构
这时若是咱们想从其中查找到某一条数据就很是麻烦，涉及到性能等的问题，而经过K,V形式存储，咱们就至关于对某一个值添加了索引，经过这个索引咱们就能很快定位到数据，提升系统的性能。oracle
关于K,V形式的存储，咱们在工做中还会用到如：less
- Session
- Redis
- HBase
- ...
好，了解到这一点以后，咱们继续日后看。
前面咱们讲到，集合中全部的父类是Collection，可是Map是单独的一套接口，这里不能混在一块儿，下面咱们来看看Map的实现子类：
- HashMap
- LinkedHashMap
- TreeMap
了解ArrayList中我也给出了一张思惟导图
咱们就一个一个来看
最重要的一点：面试出场率贼高了【9月份面试一个月，80%的公司都有问到（当时不懂啊-_-||）】
这里，在聊今天的主角：HashMap以前，咱们先来简单的认识一下什么是哈希表
HashMap很长，文采略烂，你们要有耐心哦
哈希表
什么是哈希表？
也叫散列表，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的一种数据结构。也就是说，它经过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度
来源：百度百科
PS：概念都不是人话，不用记他，直接看结构
哈希表分为多种类型，下面咱们来看到的是在HashMap底层实现的结构：
上面是一个数组，在内存中是一块连续的内存空间，Key值取到hashCode码而后再对数组长度作取模操做，获得对应的下标位置，而后将Value值放到对应下标位置的地方；若是在对应下标位置的地方存在元素，那么就已链表的形式追加
这种方式在散列函数中称为：除法散列法
取值也是同样：经过关键key的哈希取到对应下标以后，若是对应位置只有一个数据，那么就直接取出，不然就在链表中进行比对而后再取出对应的数据
简单对哈希表认识一下，咱们继续聊HashMap
HashMap
背景说明：JDK1.8
老规矩，咱们来先来看一看HashMap的一个类分布图
操做方法
属性值介绍
咱们都是这样来构造HashMap的：
Map<String, String> hashMap = new HashMap<>(); Map<String, String> hashMap = new HashMap<>(20);
这样一个无参的构造方式，咱们来看看具体作了什么？
/**MUST be a power of two.*/
// 默认初始化长度
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 负载因子，负责断定数据存储到什么地步的时候进行扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
按照咱们以前的经验，存储数据须要在内存中开辟空间，可是在HashMap的构造方法中并无这么作，包括其余有参的构造方法：
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 除外，传递参数不一样，
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
这里值得咱们借鉴：若是直接在定义构造方法的时候就在内存中开辟空间的话，若是不存储数据的话，那么这块内存不就被浪费了么
前面咱们都知道，在定义数组的时候须要指定数组的长度，而哈希表中有采用数组的结构，那么若是不定义指定长度的话，默认的一个长度就是属性值：DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，等于 16。
咱们重点还要关注它的注释：MUST be a power of two WHY?
在Hashtable中，是按照除法散列法中的规范来作的：也就是上面说的不太接近2的整数幂的素数，可是为何在HashMap中就没有采用这种规范，而是要采用2的N次幂呢？咱们后面再具体说
一样，咱们还要在关注一个点：
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;
}
经过计算，获得离传递参数最近的2的N次幂的数，因此说，哪怕传递的参数不知足规定，在代码中也会帮咱们进行调整
一样在HashMap中还存在一个属性loadFactor：表示负载因子，简单来讲就是该属性决定了HashMap容器空间何时该扩容，默认是0.75
好比：初始长度为16，负载因子是0.75，那么当容器中存储了> (16 * 0.75 = 12)的时候，就会进行扩容操做
下面咱们再来看两个属性
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
这两个属性值是在JDK1.8以后加进来的，简单来讲就是：当链表长度>8的时候，链表会转成红黑树的结构存储数据，当红黑树的节点<6个的时候，会转成链表的形式
- 也就是说，在JDK1.8中，HashMap的底层结构采用的是哈希表+红黑树的形式
也就是下面的结构：
关于为何是8转红黑树？
在属性值
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY上面有一段注释，给出了分析：/* * the frequency of * nodes in bins follows a Poisson distribution * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a * parameter of about 0.5 on average for the default resizing * threshold of 0.75, although with a large variance because of * resizing granularity. Ignoring variance, the expected * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)). The first values are: * * 0: 0.60653066 * 1: 0.30326533 * 2: 0.07581633 * 3: 0.01263606 * 4: 0.00157952 * 5: 0.00015795 * 6: 0.00001316 * 7: 0.00000094 * 8: 0.00000006 * more: less than 1 in ten million * */也就是说，经过计算，在k=8的时候，接近于0，因此定义为8，提高检索的效率，这里涉及到一个叫作《泊松分布》：这是一种统计与几率学里常见到的离散几率分布
介绍的话推荐你们看这一篇：如何通俗理解泊松分布
方法说明
了解完基本的属性值以后，咱们来看具体的操做方法，仍是同样的，在此以前咱们来看两个类：
- Node
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;
}
// ...
}
这个类你们确定不陌生，前面在聊LinkedList的时候就已经见过了，不过这个是单向链表的方式
- TreeNode
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//...
}
这是关于红黑树的具体类
下面咱们继续，
put
咱们是这样调用的：
hashMap.put("key1", "value1");
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
前面也说到，肯定关键值Key在数组中的位置，那么咱们先来看看是如何进行hash运算的：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
为了可以让计算出来索引位置更分散，因此先(h >>> 16)，一样，再经过 ^运算让哈希值的高低位都能参与运算，从而减小哈希碰撞的概率
扰动函数
下面咱们看具体的实现：
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)
n = (tab = resize()).length; // 注释1
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 注释2
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 注释4
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);// 注释5.2
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 链表的插入过程
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 注释5
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 注释4.2
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) // 注释3
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
开辟空间和扩容
前面说到，在构造方法中什么都没作，只有在实际添加元素的时候才会开辟空间。在上面注释1的地方就是开辟空间的过程，同时在注释3的地方，该方法也是咱们扩容的过程，调用的都是同一个方法resize()：
一步步来，先剖析
putVal()方法，而后咱们在来看resize()
在第一次put()，只是建立了一个Node数组，没有其余操做， 也就是在内存中开辟空间，而后咱们继续往下看
计算索引下标
第一次put()元素，那么确定会进入到注释2的位置，经过 & 来计算当前元素所处的下标位置并赋值
同时，若是以前有看过JDK1.7的源码的话，会发如今1.7中有这样一个方式：
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length - 1);
}
在JDK1.8中：
i = (n - 1) & hash
举个例子：
(n-1)以后的二进制： 01111
hash = 18，转成二进制： 10010
&运算以后： 00010
经过计算，i=2
在设置成2的N次幂以后，在计算下标位置的时候能够保证(n-1)的后几位必定是1，方便进行 & 运算，而&的效率要高于%运算。
多用用位运算符，那不是摆设。O(∩_∩)O
继续调用put()添加元素，注释4和注释4.2是相辅相成的，走到这里会判断key是否存在，若是存在key，那么e仍是会获得从HashMap中数组索引位置上获得的key，在注释4.2的地方将value进行赋值操做，也就是覆盖原先的值并返回旧值。
也就是说：在HashMap，不存在重复元素，若是在同一个key上存储了多个元素，那么只会存储最新的元素
hashMap.put("key1", "value1");
hashMap.put("key1", "value2");
System.out.println(hashMap);
// {key1=value2}
转红黑树存储数据
前面咱们也说过，HashMap在JDK1.8的版本中：当链表长度>8的时候会将存储结构转成红黑树来存储，那么在注释5的地方咱们就获得了验证，一样，咱们来看一下转换过程：
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
前面咱们已经看过TreeNode这个类，这样也就对应到了咱们上面的底层结构图
同时咱们能够看到注释5.2的地方，若是存储已经转换成红黑树的形式，那么就对红黑树进行插入操做
红黑树后面聊
resize()
接下来咱们看resize()，上面知道初始化的时候是建立数组的过程，那么咱们看有值的时候作了什么事情
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // oldCap = 16
int oldThr = threshold; // oldThr = 12
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // newCap = 32
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold // newThr = 24
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((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;
}
后面注释举了个小栗子。咱们也能够看到
- 容器长度的扩容是成倍扩容的
- 判断容器扩容的依据，也就是说在初始经过（容器长度 * 负载因子）获得的扩容依据的数也会成倍增加的，因此这里咱们要注意一下
数据迁移
在JDK1.8中数据迁移是判断：当前hash & 旧容器长度的结果：
- 若是结果是0，在新数组中仍是在老位置
- 若是结果不是0，那么在新数组中的位置为：原数组中的位置 + 原数组的容器长度
具体逻辑在这里：
// e.hash = 65 经过计算为0，
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// e.hash = 6366 经过计算不为0，走else
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
// 原数组中的位置和新数组中位置相同
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 新数组中的位置改变
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
HashMap关键点也就聊完了，下面咱们来总结一下
总结
- HashMap底层采用哈希表+红黑树的结构来存储，无序存储。当哈希表链表长度>8的时候会将链表转成红黑树，判断基准是经过采用泊松分布通过验证以后得出的结论；而后在当红黑树的节点<6的时候将红黑树的结构转回到链表（官方没有明确表示为何是6）
- HashMap在默认状况下容器长度为：16，且若是须要扩容的话，那么会扩容当前容器长度的2倍。且达到扩容的条件时当前容器长度*负载因子，在后续扩容过程当中，扩容条件为成倍扩容
- 这里咱们在构造的时候也能够传入固定参数，可是这里须要注意：若是须要自定义容器长度的话，最好定义的长度是2的N次幂：
- 由于在经过key的哈希值查找数组索引的时候会采用
&计算，性能对比%更高
- 由于在经过key的哈希值查找数组索引的时候会采用
- 同时在数据迁移的过程当中，判断key的哈希值与原数组长度经过运算以后是否为0，等于0的话就是在新数组中的下标位置不变，不然的话就等于将当前下标位置 + 原数组的长度即在新数组中的索引位置
- HashMap是线程不安全的类，若是想要保证线程安全的话：
- 本身加锁
- Collections.synchronizedMap()
- 采用ConcurrentHashMap
文档
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