JDK原始碼分析-HashMap
阿新 • • 發佈：2019-12-27
一.HashMap的內部屬性
1.1 成員變數
1.1.1 size：
HashMap包含的KV鍵值對的數量，也就是我們通常呼叫Map.size()方法的返回值
public int size() {
return size;
}
1.1.2 modCount
HashMap的結構被修改的次數（包括KV對映數量和內部結構rehash次數），用於判斷迭代器梳理中不一致的快速失敗。
abstract class HashIterator {
...
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
...
}1.1.3 threshold
下一次擴容時的閾值，達到閾值便會觸發擴容機制resize（閾值 threshold = 容器容量 capacity * 負載因子 load factor）。也就是說，在容器定義好容量之後，負載因子越大，所能容納的鍵值對元素個數就越多。計算方法如下：
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;
}1.1.4 loadFactor
負載因子，預設是0.75
1.1.5 Node<K,V>[] table
底層陣列，充當雜湊表的作用，用於儲存對應hash位置的元素，陣列長度總是2的N次冪
1.2 內部類
1.2.1 Node<K,V>
/**
* 定義HashMap儲存元素結點的底層實現
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//元素的雜湊值 由final修飾可知，當hash的值確定後，就不能再修改
final K key;// 鍵，由final修飾可知，當key的值確定後，就不能再修改
V value; // 值
Node<K,V> next; // 記錄下一個元素結點(單鏈表結構，用於解決hash衝突)
/**
* Node結點構造方法
*/
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;//元素的雜湊值
this.key = key;// 鍵
this.value = value; // 值
this.next = next;// 記錄下一個元素結點
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
/**
* 為Node重寫hashCode方法，值為：key的hashCode 異或 value的hashCode
* 運算作用就是將2個hashCode的二進位制中，同一位置相同的值為0，不同的為1。
*/
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
/**
* 修改某一元素的值
*/
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
/**
* 為Node重寫equals方法
*/
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;
}
}1.2.2 TreeNode<K,V>
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
//與left、right聯合使用實現樹結構
TreeNode<K,V> parent;
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
// needed to unlink next upon deletion
TreeNode<K,V> prev;
//記錄樹節點顏色
boolean red;
/**
* 操作方法
* 包括：樹化、鏈棧化、增刪查節點、根節點變更、樹旋轉、插入/刪除節點後平衡紅黑樹
*/
...
}
1.3 Key的hash演算法
Key的hash演算法原始碼如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
///key.hashCode()為雜湊演算法，返回初始雜湊值
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
因為HashMap中是允許key 為null的鍵值對，所以先判斷了key == null。當key 不為null的時候，hash演算法是先通過key.hashCode()計算出一個hash值再與改hash值的高16位做異或運算（有關異或運算請移步：java運算子 與（&）、非（~）、或（|）、異或（^）） 上面的key.hashCode()已經計算出來了一個hash雜湊值，可以直接拿來用了，為何還要做一個異或運算？ 是為了對key的hashCode進行擾動計算（），防止不同hashCode的高位不同但低位相同導致的hash衝突。簡單點說，就是為了把高位的特徵和低位的特徵組合起來，降低雜湊衝突的概率，也就是說，儘量做到任何一位的變化都能對最終得到的結果產生影響
二. HashMap的初始化
HashMap的初始化有以下四種方法：
- HashMap()
- HashMap(int initialCapacity)
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
- HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
方法1的原始碼如下：
public HashMap() {
//使用預設的DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
其中的方法2本質上都是呼叫了方法3。initialCapacity是初始化HashMap的容量，loadFactor是在1.1.4中提到的負載因子。 方法3的原始碼註釋如下：
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);
}
方法4原始碼註釋如下：
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
/**
* Implements Map.putAll and Map constructor
*
* @param m 要初始化的map
* @param evict 初始化構造map時為false，其他情況為true
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
//判斷當前m容量
if (s > 0) {
// 初始化
if (table == null) {
//ft按照預設載入因子計算ft=s/0.75 +1計算出來
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
//s大於threshlod，需要擴容
resize();
//遍歷m，並通過putVal初始化資料
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
三. put過程
3.1 put的正常呼叫過程
put方法是HashMap的增加KV對的入口，putVal方法是具體實現，整個過程的大致流程如下：
- 對key的hashCode()做hash，然後再計算index;
- 如果沒碰撞直接放到bucket裡；
- 如果碰撞了，以連結串列的形式存在buckets後；
- 如果碰撞導致連結串列過長(大於等於TREEIFY_THRESHOLD)，就把連結串列轉換成紅黑樹；
- 如果節點已經存在就替換old value(保證key的唯一性)
- 如果bucket滿了(超過load factor*current capacity)，就要resize
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
3.2 put過程剖析
putVal方法的原始碼解析如下：
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash key的hash值
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent 為true不修改已經存在的值
* @param evict 為false表示建立
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//table為空則建立
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根據hash值計算出index,並校驗當前tab中index的值是否存在
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//當前tab中index的值為空，則直接插入到tab中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//當前tab節點已經存在hash相同的值
Node<K,V> e; K k;
//分別比較hash值和key值相等，就直接替換現有的節點
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//當前節點已經樹化
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//把初始化的節點寫入
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判斷是否需要resize擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
四. 擴容
4.1 什麼條件下會擴容
當向容器新增元素的時候，會判斷當前容器的元素個數，如果大於等於threshold閾值（即當前陣列的長度乘以載入因子的值的時候），就要自動擴容了。
4.2 如何擴容
HashMap的擴容是呼叫了resize方法（初始化的時候也會呼叫），擴容是按照兩倍的大小進行的，原始碼如下：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//取出tabble的大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//當map不為空的時候
if (oldCap > 0) {
//map已經大於最大MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//向左位移1，擴大兩倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//也就是HashMap初始化是呼叫了HashMap(initialCapacity)或者HashMap(initialCapacity,loadFactor)構造方法
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//使用的是HashMap()構造方法
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) {
//當map不為空，需要賦值原有map中的資料到新table中
...
}
return newTab;
}
從原始碼中可以看出，resize擴容是一個非常消耗效能的操作，所以在我們可以預知HashMap大小的情況下，預設的大小能夠避免resize，也就能有效的提高HashMap的效能。
五. 樹化與連結串列化
5.1 什麼條件下會樹化
當binCount達到閾值TREEIFY_THRESHOLD - 1的時候就會發生樹化（TREEIFY_THRESHOLD = 8），也就是binCount>=7的時候就會進入到treeifyBin方法，但只有當大於MIN_TREEIFY_CAPACITY（= 64）才會觸發treeify樹化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
5.2 樹化演算法
演算法
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();
// 通過hash求出bucket的位置
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 將Node節點包裝成TreeNode
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)
// 對TreeNode連結串列進行樹化
hd.treeify(tab);
}
}
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
//遍歷TreeNode
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
//next向前
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
//當根節點為空，就賦值
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else {
//root存在，就自頂向下遍歷
...
}
moveRootToFront(tab, root);
}
六. get過程
get方法相對於put要簡單一些，原始碼如下：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//根據key取hash，演算法與put中一樣
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;
//1. 判斷table不為空
//2. table長度大於0
//3. 與put方法一樣計算tab的索引，並判斷是否為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//比較第一個節點的hash和key是都都相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//紅黑樹：直接呼叫getTreeNode()
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//連結串列：通過.next() 迴圈獲取
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
六. 常見問題
5.1 併發常見下CPU100%問題
Hash並非是執行緒安全的，在併發場景下，錯誤的使用HashMap可能會出現CPU100%的問題 曾今有人在JDK1.4版本中的HashMap中提出過這樣一個bug，官方也給出了答覆“並非java或jvm的bug，而是使用不當”，當時所提出的地址是：JDK-6423457 : (coll) High cpu usage in HashMap.get() 左耳朵耗子前輩也做過分享：疫苗：JAVA HASHMAP的死迴圈
5.2 ConcurrentModificationException
https://blog.csdn.net/u010527630/article/details/69917063
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