HashMap底层结构

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-01-06 10:17 225阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *   *   *  1.HashMap概述：
             *  2.HashMap的数据结构：
             *  3.HashMap的存取实现
             *   *  1）存储：
                 *  2）读取
                 *  3） 归纳
             *  4. HashMap的resize（rehash）：
             *  5.HashMap的性能参数：
             *  6.Fail-Fast机制：

#### 1.HashMap概述： ####

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现（Hashtable跟HashMap很像，唯一的区别是Hashtable中的方法是线程安全的，也就是同步的）。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

#### 2.HashMap的数据结构： ####

在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表的数组”的数据结构，每个元素存放链表头结点的数组，即数组和链表的结合体。

HashMap底层就是一个数组，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

源码如下：

/**
     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     */
    transient Entry[] table;
    
    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        final int hash;
        ……
    }

可以看出，Entry就是数组中的元素，每个Map.Entry就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

#### 3.HashMap的存取实现 ####

##### 1）存储： #####

public V put(K key, V value) {
        // HashMap允许存放null键和null值。
        // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        // 根据key的hashCode重新计算hash值。
        int hash = hash(key.hashCode());
        // 搜索指定hash值所对应table中的索引。
        int i = indexFor(hash, table.length);
        // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
        // modCount记录HashMap中修改结构的次数
        modCount++;
        // 将key、value添加到i索引处。
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中存放元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放其它元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的 i 索引处。addEntry 是HashMap 提供的一个包访问权限的方法（就是没有public，protected，private这三个访问权限修饰词修饰，为默认的访问权限，用default表示，但在代码中没有这个default），代码如下：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry 
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
        if (size++ >= threshold)
        // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
            resize(2 * table.length);
    }

当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。

当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
从上面的例子中可以看出：当8、9两个数和(15-1)2=(1110)进行“与运算&”的时候，产生了相同的结果，都为0100，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与(15-1)2=(1110)进行“与运算&”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！

而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1（比如(24-1)2=1111），这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

##### 2）读取 #####

public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
            e != null;
            e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

##### 3） 归纳 #####

简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry\[\] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

#### 4. HashMap的resize（rehash）： ####

当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12（这个值就是代码中的threshold值，也叫做临界值）的时候，就把数组的大小扩展为 2\*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

HashMap扩容的代码如下所示：

//HashMap数组扩容
              void resize(int newCapacity) {
                    Entry[] oldTable = table;
                    int oldCapacity = oldTable.length;
                    //如果当前的数组长度已经达到最大值，则不在进行调整
                    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
                        threshold = Integer.MAX_VALUE;
                        return;
                    }
                    //根据传入参数的长度定义新的数组
                    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
                    //按照新的规则，将旧数组中的元素转移到新数组中
                    transfer(newTable);
                    table = newTable;
                    //更新临界值
                    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
                }
    
              //旧数组中元素往新数组中迁移
                void transfer(Entry[] newTable) {
                    //旧数组
                    Entry[] src = table;
                    //新数组长度
                    int newCapacity = newTable.length;
                    //遍历旧数组
                    for (int j = 0; j < src.length; j++) {
                        Entry<K,V> e = src[j];
                        if (e != null) {
                            src[j] = null;
                            do {
                                Entry<K,V> next = e.next;
                                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                                e.next = newTable[i];
                                newTable[i] = e;
                                e = next;
                            } while (e != null);
                        }
                    }
                }

#### 5.HashMap的性能参数： ####

HashMap 包含如下几个构造器：

1.  HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
2.  HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
3.  HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
4.  HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。
5.  initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。
6.  loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)  
    负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子（也就是说虽然数组长度是capacity，但其扩容的临界值确是threshold）。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：

if (size++ >= threshold)   
        resize(2 * table.length);

#### 6.Fail-Fast机制： ####

我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。（这个在core java这本书中也有提到。）

这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        if (size > 0) { // advance to first entry
        Entry[] t = table;
        while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
            ;
        }
    }

在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：

注意到modCount声明为volatile，保证线程之间修改的可见性。（volatile之所以线程安全是因为被volatile修饰的变量不保存缓存，直接在内存中修改，因此能够保证线程之间修改的可见性）。

final Entry<K,V> nextEntry() {   
        if (modCount != expectedModCount)   
            throw new ConcurrentModificationException();

在HashMap的API中指出：

由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不保证在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDUwMjgwNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211227/a35d4da026bb4d46b66e0cc49483e460.png