HashMap源码分析

概述

​ Java中对于Map数据结构,提供了java.util.Map接口,该接口下主要有四个常见的实现类,分别是:

  • HashMap:根据key.hashCode计算存储位置,能在\(O(1)\)完成查询,但是遍历顺序是不确定的,HashMap最多存储一个键为null,允许多条entry的值为null。HashMap非线程安全。
  • HashTable:线程安全的Map,常用方法全部通过synchronized保证线程安全,可以使用ConcurrentHashMap达到目的,此类不建议使用。
  • LinkedHashMap:继承自HashMap,内部通过双向链表将所有entry连接起来,保证了迭代顺序和插入顺序相同。
  • TreeMap:实现了SortedMap接口,能够将保存的记录按照键排序。内部通过红黑树进行存储。

HashMapJDK 7中采用了数组+链表的数据结构,在JDK 8后,底层数据结构转变为:数组+链表+红黑树,也就是当出现Hash冲突时,当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值,默认为8)并且当前数组的长度大于64,链表会转为红黑树存储节点提高搜索效率。

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public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

HashMap 继承了 AbstractMap ,该类提供了Map接口的抽象实现,并提供了一些方法的基本实现。实现了 MapCloneableSerializable接口。

成员变量

  • loadFactor:该变量控制table数组存放数据的疏密程度,越趋向1时,数组中存放的数据越多越密。链表的长度会增加,因此会导致查找效率变低。该值越小,则数组中存放的数据越少,越稀疏,则会导致空间利用率下降。默认值0.75是较好的默认值,可以最大程度减少rehash的次数,避免过多的性能消耗。
  • threshold:当前 HashMap所能容纳键值对数量的最大值,超过这个值,则需扩容。threshold = capacity * loadFactor
    • 默认容量为16,默认负载因子为0.75,当size达到16 * 0.75 = 12时,需要进行扩容(resize),即默认扩容阈值为12。
    • 扩容倍数为:2倍
  • DEFAULT_INITIAL_CAPACITY:默认初始容量为16
  • table:存储Node的数组,链表状态下的节点。
    • length大小必须为2的n次方,减少hash冲突的现象。
  • entrySet:存储entry的set集合
  • size:实际存储的键值对数量
  • modCount:对map结构操作的次数。
  • TREEIFY_THRESHOLD:转为红黑树的链表节点阈值(条件之一)。
  • MIN_TREEIFY_CAPACITY:树化的数组长度阈值(条件之一)。
  • UNTREEIFY_THRESHOLD:树退化成链表的阈值。
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//存储元素的数组,大小为2的幂次
transient Node<K,V>[] table;

//存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

//已经存放了的数组大小
transient int size;

//结构修改的计数器
transient int modCount;

//临界值,实际大小超过该值,则进行扩容
int threshold;

//负载因子
final float loadFactor;

//默认初始容量:16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//默认的负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//链表节点数大于该阈值,转为红黑树存储
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//红黑树节点数小于该值,转为链表存储
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//树化时,检查table数组长度是否大于该值,小于则扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

数据结构

链表状态下的节点,继承自Map.Entry<K,V>

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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;

//构造方法
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; }

//Node的HashCode返回键值的HashCode异或值
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
//设置新值,返回旧值
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//equals
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;
}
}

//返回key的HashCode值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

//如果对象x的类是C,如果C实现了Comparable<C>接口,那么返回C,否则返回null
static Class<?> comparableClassFor(Object x) {
if (x instanceof Comparable) {
Class<?> c; Type[] ts, as; Type t; ParameterizedType p;
if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
return c;
if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
for (int i = 0; i < ts.length; ++i) {
if (((t = ts[i]) instanceof ParameterizedType) &&
((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
Comparable.class) &&
(as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
return c;
}
}
}
return null;
}

红黑树状态下的节点,继承自LinkedHashMap.Entry<K,V>,而该类继承自HashMap.Node<K,V>

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static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
//父结点
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
//左孩子节点
TreeNode<K,V> left;
//右孩子节点
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
//颜色
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}

构造方法

核心的构造方法是第一个,通过调用tableSizeForthreshold(扩容临界值)赋值。

Returns a power of two size for the given target capacity.

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public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//边界检测
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//边界检测
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);
}

//调用前一个构造方法
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

//未传参数时,负载因子设置为默认值
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}

//传递Map的时候,调用putMapEntries进行批量添加
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}

API

tableSizeFor

该方法在初始化时,对threshold赋值,通过位运算找到大于或等于cap的最小的2的幂次方。

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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;
}

hash(计算hash值)

该方法在插入时,计算元素的hash值时调用。hash值为传入key的hashCode与其右移16位的异或值。这被称为扰动函数

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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

hashCode方法,是key的类自带的hash方法,返回一个int的Hash值,理论上,这个值应当均匀得分布在int的范围内,但是HashMap初始化大小为16,如果让hash映射到16个桶中,通过取模实现十分简单。但是直接取模会造成较多的哈希碰撞。扰动函数的作用是:增加了随机性,减少了hash碰撞的几率。

那么如何通过hash值,获取对应的数组下标呢?在putVal中,获取下标的方法如下:(n - 1) & hash,n是数组大小,上文中threshold为2n,那么(n - 1)2 = 00....111111,那么通过&运算,会保留下hash的低位。为何用&替代取模运算,主要是位运算的效率高于取模运算。这也证明了为何threshold必须要是2的幂次方,通过控制该值,从而达到提高hash映射效率的目的。

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if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

get

主要逻辑:

  1. 根据hash找到指定位置的节点
  2. 判断第一个节点的key是否符合要求,符合要求直接返回第一个节点,否则继续查找。
  3. 如果是红黑树结构,通过调用getTreeNode(hash, key)查找红黑树节点并返回。
  4. 如果是链表结构,遍历节点查询并返回
  5. 如果没有找到,返回null
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public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}


final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//第一个节点就命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//判断是否为红黑树节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表,就遍历链表找到相应的数据
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}

put

主要逻辑:

  1. 若桶数组table为空或length==0,则通过resize()进行扩容。
  2. 根据key的hash得到数组索引,查找要插入的键值对是否已经存在,存在的话,用新值替换旧值。
  3. 如果不存在,将键值对插入链表或者红黑树中,并根据长度判断是否将链表转换成红黑树。
  4. 判断键值对数量是否大于阈值,大于的话进行扩容操作。

需要注意的是,treeifyBin方法在进行树化前,进行了检查。如果小于MIN_TREEIFY_CAPACITY,则进行扩容,不进行树化。

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if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
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	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)
//如果未初始化,进行数组初始化,赋予初始容量
n = (tab = resize()).length;
//通过hash找到下标,如果该位置为空
//若下标处有节点存储,使用p存储
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//直接将数据存储进去
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//发生hash碰撞
Node<K,V> e; K k;
//如果插入的key和当前key相同,直接覆盖
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果当前节点类型是红黑树节点,使用红黑树进行插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表的情况
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//将新节点放到链表的末尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表长度达到红黑树化的阈值,将链表转化成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果该key已经存在于链表中,覆盖
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//e不为空说明值已经插入成功
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//onlyIfAbsent控制是否替换原来的value
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//扩容检测
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

//链表转为红黑树的方法
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//树化的第二个条件
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//如果小于树化条件,使用resize
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);
}
}

remove

主要逻辑:

  1. 判断第一个节点是否是需删除节点,如果是,将节点存储下来。
  2. 如果节点是红黑树节点,通过调用getTreeNode找到需删除节点,存储下来。
  3. 如果是链表,遍历获取到需删除节点。
  4. 删除节点,并进行修复工作
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public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}


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;
//如果键与第一个节点相等,则该节点是需删除节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//如果是红黑树节点,调用红黑树的查找方法找到需删除节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
//遍历链表,找到需删除节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//删除节点,并修复链表或红黑树
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;
}

resize

HashMap的table数组长度为2的幂,阈值大小 = capacity * load factor(默认阈值为12),Node数量超过阈值,进行扩容,扩容倍数为2倍。

主要逻辑:

  1. 计算新的桶数组容量newCap和新阈值newThrnewCap为原来的两倍,newThr为原来的两倍。
  2. 根据newCap创建新的桶数组,初始化新的桶数组。
  3. 将键值对节点重新映射到新的桶数组中,如果是红黑树节点,则需要拆分红黑树,如果是普通节点,则节点按照顺序进行分组。

需要注意的是:resize十分消耗性能,日常开发需要尽量避免。方法中变量含义如下:

  • oldTab:引用扩容前的哈希表
  • oldCap:表示扩容前的table数组的长度
  • newCap:扩容之后table数组大小
  • newThr:扩容之后下次触发扩容的阈值
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final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果table长度大于0,说明已经被初始化
if (oldCap > 0) {
//如果table的容量超过最大容量,不进行扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//将容量变为原来的两倍,阈值变为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//newCap = threshold
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
//阈值为默认容量与默认负载因子乘积
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//新阈值为0时,按照默认公式重新算newThr
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//赋值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//创建新的桶数组
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;
//如果旧的桶数组不为空,就遍历桶数组,并将键值对映射到新的桶数组
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//如果是红黑树节点,进行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表节点情况
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
//遍历链表并进行按序分组
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);
//将分组后的链表映射到新的桶数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}

红黑树退化

TreeNode.split方法和中,有一段代码对是否需要进行退化进行了判断。如果树节点个数小于6,则会退化为链表,至于该阈值与树化阈值(UNTREEIFY_THRESHOLD 与 TREEIFY_THRESHOLD)不等的原因,主要为了避免桶数组中的某个节点在该值附近震荡,从而导致频繁的树化和链表化。

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if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}

此外,在TreeNode.removeTreeNode中,删除红黑树节点之前,如果满足以下条件,也会进行链表化再进行删除:

  • 树的左子树为空
  • 树的右子树为空
  • 树的左孙子节点为空
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if (root == null || root.right == null ||
(rl = root.left) == null || rl.left == null) {
tab[index] = first.untreeify(map); // too small
return;
}

线程安全性

HashMap多线程操作存在以下问题:

  • 多线程下扩容形成死循环:JDK1.7中使用头插法插入元素,扩容时可能导致形成环形链表,JDK1.8采用尾插法,不会出现此问题。
  • 多线程put操作导致元素的丢失:多线程put时,发生hash碰撞,会导致key被覆盖,从而导致元素丢失。
  • put和get并发,导致get为null:线程1执行put,因元素个数超出扩容阈值而导致resize,线程2执行get时,会得到null。

小结

本文对 JDK 8 中的 HashMap 的源代码进行了简要分析,主要为增删改查接口的内部实现机制以及扩容原理。

HashMap内部基于数组实现的,数组每个元素称为一个桶(bucket),当存储的键值对数量超过阈值时,还会进行扩容操作,HashMap中的键值对会重新Hash到新位置。当桶中节点数超过阈值,则会进行树化,如果删除导致低于阈值,则会进行链表化。


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