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1、HashMap 概述
HashMap 根据是一个键值对集合采用 hashCode 值存储数据大多数情况下可以直接定位到它的值因而具有很快的访问速度但遍历顺序却是不确定的。HashMap 最多只允许一条记录的键为 null。
HashMap 非线程安全即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力或者使用 ConcurrentHashMap。 2、HashMap 底层数据结构
HashMap 的主体为数组链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的拉链法解决冲突。
JDK1.8 之后 HashMap 的组成多了红黑树在满足下面两个条件之后会执行链表转红黑树操作以此来加快搜索速度。
链表长度大于阈值默认为 8HashMap 数组长度超过 64
我们用下面这张图来介绍 HashMap 的结构。
1.1、JAVA7 实现 JDK1.8 之前 HashMap 里面是一个数组数组中每个元素是一个单向链表。
上图中每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例Entry 包含四个属性keyvaluehash 值和用于单向链表的 next capacity当前数组容量始终保持 2^n可以扩容扩容后数组大小为当前的 2 倍。 loadFactor负载因子默认为 0.75。 threshold扩容的阈值等于 capacity * loadFactor
1.2、JAVA8 实现 Java8 对 HashMap 进行了一些修改最大的不同就是利用了红黑树所以其由 数组链表红黑树 组成。
根据 Java7 HashMap 的介绍我们知道查找的时候根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标但是之后的话需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的时间复杂度取决于链表的长度为 O(n)。为了降低这部分的开销在 Java8 中当链表中的元素超过了 8 个以后会将链表转换为红黑树在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
1.3、源码解读
public class HashMapK,V extends AbstractMapK,Vimplements MapK,V, Cloneable, Serializable {private static final long serialVersionUID 362498820763181265L;/** 实现说明。** 这个 Map 通常作为一个桶化的哈希表但当桶过大时它们会被转换为 TreeNodes 桶* 这些 TreeNodes 结构类似于 java.util.TreeMap 中的节点。大多数方法尝试使用普通桶* 但在适用的情况下会转到 TreeNode 方法通过检查 instanceof 一个节点。树形桶* 可以像普通桶一样遍历和使用但当过度拥挤时支持更快的查找。然而由于在正常使用中* 大多数桶不会过度拥挤因此检查树桶的存在可能会延迟。** 树桶即所有元素都是 TreeNodes 的桶主要按 hashCode 排序但在哈希码相同的情况下* 如果两个元素的类 C 实现了 ComparableC则使用它们的 compareTo 方法进行排序。* 我们通过反射谨慎地检查泛型类型以验证这一点 -- 参见方法 comparableClassFor。树桶的复杂性* 在于提供了最坏情况下 O(log n) 的操作当键的哈希码不同或可排序时这一点尤其重要。这样* 性能在哈希码返回值分布不均或许多键共享哈希码时优雅地退化只要它们也是 Comparable 的。* 如果这两者都不适用我们可能会浪费约两倍的时间和空间但这通常由于糟糕的用户编程实践* 导致这些实践已经很慢因此这种影响不大。** 由于 TreeNodes 大约是普通节点的两倍大小我们只有在桶中包含足够多的节点时才使用它们* 参见 TREEIFY_THRESHOLD。当它们变得太小由于删除或调整大小时它们会被转换回普通桶。* 在哈希码分布良好的使用中树桶很少使用。理想情况下在随机哈希码下桶中节点的频率遵循* 泊松分布http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution默认调整大小阈值为 0.75* 平均值约为 0.5虽然由于调整大小的粒度较大具有较大的方差。忽略方差列表大小为 k 的预期* 发生次数为 (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k))。前几个值为** 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: 少于一千万分之一** 树桶的根通常是其第一个节点。然而有时当前仅在 Iterator.remove 之后根可能在其他地方* 但可以通过父链接恢复方法 TreeNode.root()。** 所有适用的内部方法都接受哈希码作为参数通常从公共方法提供以允许它们相互调用而不重新计算用户哈希码。* 大多数内部方法还接受一个“tab”参数这通常是当前表但在调整大小或转换时可能是新表或旧表。** 当桶列表被树化、拆分或撤销树化时我们保持它们在相对访问/遍历顺序即字段 Node.next* 以更好地保留局部性并稍微简化拆分和遍历这些操作会调用 iterator.remove。当使用比较器插入时* 为了在重新平衡期间保持总排序或尽可能接近所需的排序我们比较类和 identityHashCodes 作为平局打破者。** 普通与树形模式的使用和转换由于存在子类 LinkedHashMap 而变得复杂。请参见下文为插入、删除和访问定义了* 钩子方法以允许 LinkedHashMap 内部保持独立于这些机制。这也要求某些工具方法传递一个 map 实例* 可能会创建新节点。** 这种类似并发编程的 SSA 基于编码风格有助于避免在所有弯曲的指针操作中出现别名错误。*//*** 默认初始容量 - 必须是 2 的幂。*/static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 1 4; // 即 16/*** 最大容量当构造函数的参数指定了更高的值时使用。* 必须是 2 的幂 130。*/static final int MAXIMUM_CAPACITY 1 30;/*** 当构造函数中未指定时使用的负载因子。*/static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR 0.75f;/*** 使用树而不是列表的桶计数阈值。桶中的节点数至少达到这个阈值时会将桶转换为树。* 该值必须大于 2且应至少为 8以与树形移除时的回退假设匹配。*/static final int TREEIFY_THRESHOLD 8;/*** 在调整大小操作期间将拆分的桶撤销树化的桶计数阈值。应小于 TREEIFY_THRESHOLD并且* 最多为 6以与删除时的收缩检测匹配。*/static final int UNTREEIFY_THRESHOLD 6;/*** 可以树化的最小表容量。否则如果桶中节点过多表将调整大小。* 应至少是 TREEIFY_THRESHOLD 的 4 倍以避免调整大小和树化阈值之间的冲突。*/static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY 64;/*** 基本的哈希桶节点用于大多数条目。参见下文的 TreeNode 子类以及 LinkedHashMap 的 Entry 子类。*/static class NodeK,V implements Map.EntryK,V {final int hash; // 哈希码final K key; // 键V value; // 值NodeK,V next; // 下一个节点Node(int hash, K key, V value, NodeK,V next) {this.hash hash;this.key key;this.value value;this.next next;}public final K getKey() { return key; } // 返回键public final V getValue() { return value; } // 返回值public final String toString() { return key value; } // 返回键值对的字符串表示public final int hashCode() {return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); // 返回键值对的哈希码}public final V setValue(V newValue) {V oldValue value; // 保存旧值value newValue; // 设置新值return oldValue; // 返回旧值}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; // 返回是否相等}}
}
源码解读
HashMap 类概述 HashMap 是一个基于哈希表的 Map 实现。它允许使用键值对存储数据键和值都可以是任意对象它实现了 Map 接口允许通过键来存取值。它还实现了 Cloneable 和 Serializable 接口支持克隆和序列化。 内部结构和工作原理 桶化哈希表HashMap 使用桶数组来存储键值对。每个桶中的节点链表用于处理哈希冲突树形桶当一个桶中的节点数达到 TREEIFY_THRESHOLD8桶会被转化为树结构TreeNode。这样可以提供更快的查找速度转换条件如果桶中的节点数下降到 UNTREEIFY_THRESHOLD6树形桶会被转换回普通桶。 关键常量 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY默认初始容量为 16MAXIMUM_CAPACITY最大容量为 2302^{30}230DEFAULT_LOAD_FACTOR默认负载因子为 0.75f用于控制桶的扩容TREEIFY_THRESHOLD 和 UNTREEIFY_THRESHOLD控制桶是否转为树结构的阈值。 Node 类 Node 类是 HashMap 中的基本节点类。每个节点包含键、值、哈希码和指向下一个节点的引用equals 和 hashCode 方法用来比较节点和计算哈希码确保 HashMap 的一致性和性能。 3、HashMap 的扩容机制
为了方便说明这里明确几个名词
capacity 即容量默认16。loadFactor 加载因子默认是0.75threshold 阈值阈值容量*加载因子。默认12。当元素数量超过阈值时便会触发扩容
3.1、什么时候触发扩容
一般情况下当元素数量超过阈值时便会触发扩容。每次扩容的容量都是之前容量的2倍
3.2、JDK7 中的扩容机制
JDK7 的扩容机制相对简单有以下特性
空参数的构造函数以默认容量、默认负载因子、默认阈值初始化数组。内部数组是空数组。有参构造函数根据参数确定容量、负载因子、阈值等。第一次 put 时会初始化数组其容量变为不小于指定容量的2的幂数。然后根据负载因子确定阈值。如果不是第一次扩容则新阈值 新容量 X 负载因子
3.3、JDK8 的扩容机制
JDK8 的扩容做了许多调整。
HashMap 的容量变化通常存在以下几种情况
空参数的构造函数实例化的 HashMap 默认内部数组是 null即没有实例化。第一次调用 put 方法时则会开始第一次初始化扩容长度为16。有参构造函数用于指定容量。会根据指定的正整数找到不小于指定容量的2的幂数将这个数设置赋值给阈值threshold。第一次调用put方法时会将阈值赋值给容量然后让 阈值 容量 X 负载因子因此并不是我们手动指定了容量就一定不会触发扩容超过阈值后一样会扩容如果不是第一次扩容则容量变为原来的2倍阈值也变为原来的2倍。容量和阈值都变为原来的2倍时负载因子还是不变
此外还有几个细节需要注意
首次 put 时先会触发扩容算是初始化然后存入数据然后判断是否需要扩容不是首次 put则不再初始化直接存入数据然后判断是否需要扩容
3.4、JDK7 的元素迁移
JDK 7中HashMap 的内部数据保存的都是链表。因此逻辑相对简单在准备好新的数组后map 会遍历数组的每个“桶”然后遍历桶中的每个 Entity重新计算其 hash 值也有可能不计算找到新数组中的对应位置以头插法插入新的链表。
这里有几个注意点
是否要重新计算hash值的条件这里不深入讨论读者可自行查阅源码。因为是头插法因此新旧链表的元素位置会发生转置现象。元素迁移的过程中在多线程情境下有可能会触发死循环无限进行链表反转。
3.5、JDK8 的元素迁移
JDK8则因为巧妙的设计性能有了大大的提升由于数组的容量是以2的幂次方扩容的那么一个Entity在扩容时新的位置要么在原位置要么在 原长度原位置 的位置。原因如下图 数组长度变为原来的2倍表现在二进制上就是多了一个高位参与数组下标确定。此时一个元素通过hash转换坐标的方法计算后恰好出现一个现象最高位是0则坐标不变最高位是1则坐标变为“10000原坐标”即“原长度原坐标”。如下图 因此在扩容时不需要重新计算元素的hash了只需要判断最高位是1还是0就好了。
JDK8 的 HashMap 还有以下细节
JDK8在迁移元素时是正序的不会出现链表转置的发生。如果某个桶内的元素超过8个则会将链表转化成红黑树加快数据查询效率。
3.6、源码解读
在 HashMap 的实现中扩容机制是一个关键的部分用于保持 HashMap 的性能防止哈希表过载。扩容时HashMap 会将当前表的容量翻倍并重新计算每个节点的索引将其重新放入新的表中。扩容是一个昂贵的操作因此 HashMap 使用负载因子来控制扩容的频率避免频繁的扩容操作。扩容操作通常在添加新元素时触发当 HashMap 的大小超出预设的阈值时进行。
这些方法和机制一起确保了 HashMap 在大数据量下的性能和效率。扩容机制主要涉及到以下几个方法和步骤
3.6.1、resize 方法
resize 方法是 HashMap 扩容的核心方法。当哈希表的负载因子超过设定阈值时HashMap 会调用 resize 方法来扩容。扩容的过程包括以下几个步骤
java
复制代码
void resize(int newCapacity) {NodeK,V[] oldTable table;int oldCapacity oldTable.length;if (oldCapacity MAXIMUM_CAPACITY) {threshold Integer.MAX_VALUE;return;}NodeK,V[] newTable (NodeK,V[]) new Node[newCapacity];transfer(newTable);table newTable;threshold (int) (newCapacity * loadFactor);
}解释
newCapacity新的容量即扩容后的大小。oldTable原始的哈希表。newTable新的哈希表大小为 newCapacity。transfer 方法负责将原哈希表中的所有节点转移到新哈希表中。
3.6.2、transfer 方法
transfer 方法负责将旧的哈希表中的节点移动到新的哈希表中同时进行再哈希操作
java
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void transfer(NodeK,V[] newTable) {NodeK,V[] src table;int newCapacity newTable.length;for (int j 0; j src.length; j) {NodeK,V e src[j];if (e ! null) {src[j] null;do {NodeK,V next e.next;int i indexFor(e.hash, newCapacity);e.next newTable[i];newTable[i] e;e next;} while (e ! null);}}
}解释
src旧的哈希表。newCapacity新哈希表的容量。indexFor 方法计算节点在新哈希表中的索引。e.next节点的下一个节点。newTable[i]将节点添加到新哈希表中。
3.6.3、indexFor 方法
indexFor 方法用来计算给定哈希码的节点在新哈希表中的索引位置
java
复制代码
static int indexFor(int hash, int length) {return hash (length - 1);
}解释
hash节点的哈希码。length哈希表的长度。hash (length - 1)将哈希码与哈希表长度减一进行按位与运算得到索引位置。
3.6.4、ensureCapacity 方法
ensureCapacity 方法用于确保 HashMap 的容量足够避免在添加新元素时触发不必要的扩容
java
复制代码
public void ensureCapacity(int minCapacity) {int threshold table.length * loadFactor;if (minCapacity threshold) {resize(table.length * 2);}
}解释
minCapacity期望的最小容量。threshold当前负载因子下的阈值。如果 minCapacity 大于 threshold则调用 resize 方法扩容。
3.6.5、addEntry 方法
addEntry 方法用于在 HashMap 中添加新节点。如果插入操作导致负载因子超过阈值会触发扩容
java
复制代码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {NodeK,V e table[bucketIndex];table[bucketIndex] new Node(hash, key, value, e);if (size threshold) {resize(2 * table.length);}
}解释
hash节点的哈希码。key节点的键。value节点的值。bucketIndex节点在桶中的索引位置。如果 size当前节点数量超过了 threshold则调用 resize 方法扩容。 4、HashMap 相关知识点
4.1、HashMap 的线程不安全
HashMap 在 Java 中是一个非常流行的集合类用于存储键值对。然而HashMap 是线程不安全的这意味着在多线程环境中对同一个 HashMap 实例的并发操作可能会导致不一致的状态或数据损坏。下面是 HashMap 线程不安全的主要原因及其影响
线程不安全的原因 非同步操作HashMap 的所有方法都是非同步的。这意味着如果多个线程同时对一个 HashMap 实例进行读写操作可能会导致数据竞争和不一致的问题在 Jdk1.8 中在多线程环境下会发生数据覆盖的情况。 扩容过程中的竞态条件当 HashMap 扩容时即调整内部数组的大小需要重新计算每个元素的位置并将它们移动到新的数组中。如果在扩容过程中另一个线程正在修改哈希表可能会导致数据丢失、重复或丢失在 Jdk1.7 中在多线程环境下扩容时会造成环形链或数据丢失。。 链表操作在 HashMap 中哈希冲突通过链表解决。多个线程同时访问或修改同一个桶的链表可能会导致链表结构损坏。例如一个线程可能在另一个线程遍历链表时修改链表这会导致遍历过程中的异常或丢失数据。
线程不安全的影响 数据不一致并发写入操作可能会导致数据丢失或覆盖导致 HashMap 中的数据不一致。例如两个线程同时插入相同的键可能会导致只保留一个值而另一个值被丢弃。 性能问题在多线程环境中如果多个线程频繁对 HashMap 进行操作可能会导致大量的锁竞争影响程序性能。 无限循环或抛出异常在扩容或操作链表时多个线程并发操作可能导致链表结构混乱甚至可能导致无限循环或抛出 ConcurrentModificationException 异常。Ps关于死循环的问题在 Java8 中个人认为是不存在了在 Java8 之前的版本中之所以出现死循环是因为在resize的过程中对链表进行了倒序处理在Java8中不再倒序处理自然也不会出现死循环。
线程安全的替代方案
HashMap 在设计时并未考虑多线程的并发问题因此在多线程环境中使用时需要特别小心。为了避免线程不安全的问题可以使用 ConcurrentHashMap 或通过 Collections.synchronizedMap 方法来确保线程安全。了解 HashMap 的线程不安全特性以及合适的替代方案可以帮助开发者在并发编程中选择正确的数据结构。
为了在多线程环境中使用类似于 HashMap 的数据结构Java 提供了几种线程安全的替代方案 ConcurrentHashMapConcurrentHashMap 是 java.util.concurrent 包中的类提供了线程安全的哈希表实现。它通过将数据分段并使用锁分段技术来实现并发操作的高效支持。 ConcurrentHashMapK, V map new ConcurrentHashMap();Collections.synchronizedMapCollections.synchronizedMap 方法可以将任何 Map 包装成线程安全的 Map。这种包装会对所有的操作加锁从而确保线程安全。 MapK, V synchronizedMap Collections.synchronizedMap(new HashMap());ReadWriteLock如果应用场景涉及到大量的读操作和少量的写操作可以考虑使用 ReadWriteLock如 ReentrantReadWriteLock它允许多个线程同时读操作但在写操作时进行排他锁定。 ReadWriteLock lock new ReentrantReadWriteLock();
Lock readLock lock.readLock();
Lock writeLock lock.writeLock();4.2、关于 LinkedHashMap
在使用 HashMap 的时候可能会遇到需要按照当时 put 的顺序来进行哈希表的遍历。但我们知道 HashMap 中不存在保存顺序的机制。
LinkedHashMap 专为此特性而生。在 LinkedHashMap 中可以保持两种顺序分别是插入顺序和访问顺序这个是可以在 LinkedHashMap 的初始化方法中进行指定的。相对于访问顺序按照插入顺序进行编排被使用到的场景更多一些所以默认是按照插入顺序进行编排。
LinkedHashMap 相对于 HashMap增加了双链表的结果即节点中增加了前后指针其他处理逻辑与 HashMap 一致同样也没有锁保护多线程使用存在风险。
4.2.1、基本特性
继承与实现
继承自 HashMapLinkedHashMap 继承了 HashMap 的所有功能包括哈希表的存储和操作。实现 Map 接口LinkedHashMap 实现了 Map 接口因此可以用作常规的键值对映射。
链表结构
LinkedHashMap 使用双向链表维护元素的插入顺序或访问顺序。这意味着可以在迭代时按照插入顺序或访问顺序遍历元素。
4.2.2、构造函数
LinkedHashMap 提供了几种构造函数
默认构造函数
LinkedHashMapK, V map new LinkedHashMap();指定初始容量
LinkedHashMapK, V map new LinkedHashMap(int initialCapacity);指定初始容量和负载因子
LinkedHashMapK, V map new LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor);指定初始容量、负载因子和顺序类型
LinkedHashMapK, V map new LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder);accessOrder 为 true 时表示按照访问顺序排列元素最近访问的元素会移动到链表的末尾为 false 时按照插入顺序排列元素。
4.2.3、主要特性和方法
插入顺序如果构造时 accessOrder 为 false默认值LinkedHashMap 维护元素的插入顺序。即迭代时元素的顺序与插入顺序一致。
访问顺序如果构造时 accessOrder 为 trueLinkedHashMap 维护元素的访问顺序。即每次访问元素通过 get 方法时该元素会被移动到链表的末尾确保迭代顺序是最近访问顺序。
LinkedHashMap 特有方法
boolean containsValue(Object value)检查 LinkedHashMap 是否包含指定的值。V get(Object key)获取指定键的值并根据 accessOrder 参数更新访问顺序。void put(K key, V value)插入一个新的键值对或更新现有的键值对。SetMap.EntryK, V entrySet()返回一个包含 LinkedHashMap 中所有键值对的 Set 视图。
4.2.4、与 HashMap 的区别
顺序维护HashMap 不保证元素的顺序而 LinkedHashMap 保证插入顺序或访问顺序。
性能LinkedHashMap 的性能通常稍微低于 HashMap因为它需要维护额外的链表结构。然而LinkedHashMap 提供了对元素顺序的控制这是 HashMap 所不具备的。
用途LinkedHashMap 适用于需要保持元素顺序的情况例如实现缓存机制时需要按照访问顺序维护元素。
4.2.5、示例代码
以下是使用 LinkedHashMap 的示例
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;public class LinkedHashMapExample {public static void main(String[] args) {// 按照插入顺序LinkedHashMapString, Integer map new LinkedHashMap();map.put(One, 1);map.put(Two, 2);map.put(Three, 3);// 按照访问顺序LinkedHashMapString, Integer accessOrderMap new LinkedHashMap(16, 0.75f, true);accessOrderMap.put(One, 1);accessOrderMap.put(Two, 2);accessOrderMap.put(Three, 3);// 访问元素更新访问顺序accessOrderMap.get(Two);System.out.println(Insertion order:);for (Map.EntryString, Integer entry : map.entrySet()) {System.out.println(entry.getKey() : entry.getValue());}System.out.println(\nAccess order:);for (Map.EntryString, Integer entry : accessOrderMap.entrySet()) {System.out.println(entry.getKey() : entry.getValue());}}
}输出
Insertion order:
One: 1
Two: 2
Three: 3Access order:
One: 1
Three: 3
Two: 2总的来说LinkedHashMap 是 HashMap 的一个扩展增加了对元素顺序的维护。它适用于需要保持插入顺序或访问顺序的场景。虽然性能略低于 HashMap但其顺序保证是其独特的优势。如果你的应用场景需要按顺序遍历 MapLinkedHashMap 是一个合适的选择。
