彷佛全部的java面试或者考察都绕不开hash,准确说是必问集合,问集合必问hash表。虽然一直以来都常常的使用HashMap,可是却一直没有看过源码,多是没有意识到阅读源码的好处,通过前几篇的一个分析,发现阅读源码让本身对集合有了更加深入的了解,所以会一直将这个系列进行下去,此次要说的HashMap。java
HashMap是一个Hash表(以前有写过数据结构的文章,专门对哈希表作过讲解),其数据以键值对的结构进行存储,在遇到冲突的时候会使用链表来进行解决,JDK8之后引入了红黑树的模式,具体会在文中分析。node
其次,HashMap是非线程安全的,Key和Value都容许为空,Key重复会覆盖、Value容许重复。补充一句,在多线程下咱们可使用concurrentHashMap。git
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 复制代码
HashMap没有什么要说的,直接切入正题,初始化一个HashMap。github
HashMap map = new HashMap();
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经过这个方法会调用HashMap的无参构造方法。web
//两个常量 向下追踪
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//无参构造建立对象以后 会有两个常量
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 默认初始化容量 16 这里值得借鉴的是位运算
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//DEFAULT_LOAD_FACTOR 负载因子默认为0.75f 负载因子和扩容有关 后文详谈
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//最大容量为2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//以Node<K,V>为元素的数组,长度必须为2的n次幂
transient Node<K,V>[] table;
//已经储存的Node<key,value>的数量,包括数组中的和链表中的,逻辑长度
transient int size;
threshold 决定能放入的数据量,通常状况下等于 Capacity * LoadFactor
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经过上述代码咱们不难发现,HashMap的底层仍是数组(注意,数组会在第一次put的时候经过 resize() 函数进行分配),数组的长度为2的N次幂。面试
在HashMap中,哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(必定是合数),这是一种很是规的设计,常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来讲素数致使冲突的几率要小于合数,Hashtable初始化桶大小为11,就是桶大小设计为素数的应用(Hashtable扩容后不能保证仍是素数)。HashMap采用这种很是规设计,主要是为了在取模和扩容时作优化,同时为了减小冲突,HashMap定位哈希桶索引位置时,也加入了高位参与运算的过程。算法
那么Node<K,V>
是什么呢?json
//一个静态内部类 其实就是Map中元素的具体存储对象
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//每一个储存元素key的哈希值
final int hash;
//这就是key-value
final K key;
V value;
//next 追加的时候使用,标记链表的下一个node地址
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;
}
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此时咱们就拥有了一个空的HashMap,下面咱们看一下put数组
JDK8 HashMap put的基本思路:安全
public V put(K key, V value) {
//调用putVal方法 在此以前会对key作hash处理
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//hash
static final int hash(Object key) {
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
//具体的算法就不解释了 做用就是性能更加优良
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//进行添加操做
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若是当前数组table为null,进行resize()初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//(n - 1) & hash 计算出下标 若是该位置为null 说明没有碰撞就赋值到此位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//反之 说明碰撞了
Node<K,V> e; K k;
//判断 key是否存在 若是存在就覆盖原来的value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//没有存在 判断是否是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
//红黑树是为了防止哈希表碰撞攻击,当链表链长度为8时,及时转成红黑树,提升map的效率
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//都不是 就是链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//将next指向新的节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//这个判断是用来判断是否要转化为红黑树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在直接覆盖value
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;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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在刚才的代码中咱们提到了红黑树是为了防止**哈希表碰撞攻击,当链表链长度为8时,及时转成红黑树,提升map的效率。**那么接下来讲一说什么是哈希表碰撞攻击。
如今作web开发RESTful风格的接口至关的普及,所以不少的数据都是经过json来进行传递的,而json数据收到以后会被转为json对象,一般都是哈希表结构的,就是Map。
咱们知道理想状况下哈希表插入和查找操做的时间复杂度均为O(1),任何一个数据项能够在一个与哈希表长度无关的时间内计算出一个哈希值(key),从而获得下标。可是不免出现不一样的数据被定位到了同一个位置,这就致使了插入和查找操做的时间复杂度不为O(1),这就是哈希碰撞。
java的中解决哈希碰撞的思路是单向链表和黑红树,上文提到红黑树是JDK8以后添加,为了防止哈希表碰撞攻击,为何?。
不知道你有没有设想过这样一种场景,添加的全部数据都碰撞在一块儿,那么这些数据就会被组织到一个链表中,随着链表愈来愈长,哈希表会退化为单链表。哈希表碰撞攻击就是经过精心构造数据,使得全部数据所有碰撞,人为将哈希表变成一个退化的单链表,此时哈希表各类操做的时间均提高了一个数量级,所以会消耗大量CPU资源,致使系统没法快速响应请求,从而达到拒绝服务攻击(DoS)的目的。
咱们须要注意的是红黑树实际上并不能解决哈希表攻击问题,只是减轻影响,防御该种攻击还须要其余的手段,譬如控制POST数据的数量。
不论是list仍是map,都会遇到容量不足须要扩容的时候,可是不一样于list,HashMap的扩容设计的很是巧妙,首先在上文提到过数组的长度为2的N次方,也就是说初始为16,扩容一次为32... 好处呢?就是上文提到的扩容是性能优化和减小碰撞,就是体如今此处。
数组下标计算: index = (table.length - 1) & hash ,因为 table.length 也就是capacity 确定是2的N次方,使用 & 位运算意味着只是多了最高位,这样就不用从新计算 index,元素要么在原位置,要么在原位置+ oldCapacity.
若是增长的高位为0,resize 后 index 不变;高位为1在原位置+ oldCapacity。resize 的过程当中原来碰撞的节点有一部分会被分开。
扩容简单说有两步:
1.扩容
建立一个新的Entry空数组,长度是原数组的2倍。
2.ReHash
遍历原Entry数组,把全部的Entry从新Hash到新数组。
//HashMap的源码真的长 0.0 这段改天补上
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
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;
}
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因为源码过长,HashMap的其余方法就不写了。下面说一下关于HashMap的一些问题
1.若是多个线程同时使用put方法添加元素会丢失元素
假设正好存在两个put的key发生了碰撞,那么根据HashMap的实现,这两个key会添加到数组的同一个位置,这样最终就会发生其中一个线程的put的数据被覆盖。
2.多线程同时扩容会形成死循环
多线程同时检查到扩容,而且执行扩容操做,在进行rehash的时候会形成闭环链表,从而在get该位置元素的时候,程序将会进入死循环。【证实HashMap高并发下问题会在之后的文章中出现】
如何让HashMap实现线程安全?
我不能保证每个地方都是对的,可是能够保证每一句话,每一行代码都是通过推敲和斟酌的。但愿每一篇文章背后都是本身追求纯粹技术人生的态度。
永远相信美好的事情即将发生。