java中hashmap的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與實現(xiàn)原理
Hash結(jié)構(gòu)
HashMap根據(jù)名稱可知,其實現(xiàn)方法與Hash表有密切關(guān)系。在討論哈希表之前,我們先大概了解下其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在新增,查找等基礎(chǔ)操作執(zhí)行性能。
數(shù)組:采用一段連續(xù)的存儲單元來存儲數(shù)據(jù)。對于指定下標(biāo)的查找,時間復(fù)雜度為O(1);通過給定值進行查找,需要遍歷數(shù)組,逐一比對給定關(guān)鍵字和數(shù)組元素,時間復(fù)雜度為O(n),當(dāng)然,對于有序數(shù)組,則可采用二分查找,插值查找,斐波那契查找等方式,可將查找復(fù)雜度提高為O(logn);對于一般的插入刪除操作,涉及到數(shù)組元素的移動,其平均復(fù)雜度也為O(n)
線性鏈表:對于鏈表的新增,刪除等操作(在找到指定操作位置后),僅需處理結(jié)點間的引用即可,時間復(fù)雜度為O(1),而查找操作需要遍歷鏈表逐一進行比對,復(fù)雜度為O(n)
二叉樹:對一棵相對平衡的有序二叉樹,對其進行插入,查找,刪除等操作,平均復(fù)雜度均為O(logn)。
哈希表:相比上述幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在哈希表中進行添加,刪除,查找等操作,性能十分之高,不考慮哈希沖突的情況下,僅需一次定位即可完成,時間復(fù)雜度為O(1),接下來我們就來看看哈希表是如何實現(xiàn)達(dá)到驚艷的常數(shù)階O(1)的。
我們知道,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的物理存儲結(jié)構(gòu)只有兩種:順序存儲結(jié)構(gòu)和鏈?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu)(像棧,隊列,樹,圖等是從邏輯結(jié)構(gòu)去抽象的,映射到內(nèi)存中,也這兩種物理組織形式),而在上面我們提到過,在數(shù)組中根據(jù)下標(biāo)查找某個元素,一次定位就可以達(dá)到,哈希表利用了這種特性,哈希表的主干就是數(shù)組。
比如我們要新增或查找某個元素,我們通過把當(dāng)前元素的關(guān)鍵字 通過某個函數(shù)映射到數(shù)組中的某個位置,通過數(shù)組下標(biāo)一次定位就可完成操作。
location = hash(關(guān)鍵字)
其中,hash函數(shù)設(shè)計的優(yōu)劣直接影響整體的性能。
哈希沖突
哈希算法存在一個缺點就是哈希沖突。例如,我們進行數(shù)據(jù)存儲時,我們通過對關(guān)鍵字進行hash時得到的地址已經(jīng)存儲過數(shù)據(jù)了,這時就會出現(xiàn)哈希沖突。因此,哈希函數(shù)的設(shè)計至關(guān)重要,好的哈希函數(shù)會盡可能地保證 計算簡單和散列地址分布均勻。但是,我們需要清楚的是,數(shù)組是一塊連續(xù)的固定長度的內(nèi)存空間,再好的哈希函數(shù)也不能保證得到的存儲地址絕對不發(fā)生沖突。那么哈希沖突如何解決呢?哈希沖突的解決方案有多種:開放定址法(發(fā)生沖突,繼續(xù)尋找下一塊未被占用的存儲地址),再散列函數(shù)法,鏈地址法,而HashMap即是采用了鏈地址法,也就是數(shù)組+鏈表的方式
HashMap實現(xiàn)原理
HashMap的主干是一個Entry數(shù)組。Entry是HashMap的基本組成單元,每一個Entry包含一個key-value鍵值對。
//HashMap的主干數(shù)組,可以看到就是一個Entry數(shù)組,初始值為空數(shù)組{},主干數(shù)組的長度一定是2的次冪,至于為什么這么做,后面會有詳細(xì)分析。
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
Entry是HashMap中的一個靜態(tài)內(nèi)部類。代碼如下
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;//存儲指向下一個Entry的引用,單鏈表結(jié)構(gòu)
int hash;//對key的hashcode值進行hash運算后得到的值,存儲在Entry,避免重復(fù)計算
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
所以,HashMap的整體結(jié)構(gòu)如下

簡單來說,HashMap由數(shù)組+鏈表組成的,數(shù)組是HashMap的主體,鏈表則是主要為了解決哈希沖突而存在的,如果定位到的數(shù)組位置不含鏈表(當(dāng)前entry的next指向null),那么對于查找,添加等操作很快,僅需一次尋址即可;如果定位到的數(shù)組包含鏈表,對于添加操作,其時間復(fù)雜度為O(n),首先遍歷鏈表,存在即覆蓋,否則新增;對于查找操作來講,仍需遍歷鏈表,然后通過key對象的equals方法逐一比對查找。所以,性能考慮,HashMap中的鏈表出現(xiàn)越少,性能才會越好。
其他幾個重要字段:
//實際存儲的key-value鍵值對的個數(shù)
transient int size;
//閾值,當(dāng)table == {}時,該值為初始容量(初始容量默認(rèn)為16);當(dāng)table被填充了,也就是為table分配內(nèi)存空間后,threshold一般為 capacity*loadFactory。HashMap在進行擴容時需要參考threshold,后面會詳細(xì)談到
int threshold;
//負(fù)載因子,代表了table的填充度有多少,默認(rèn)是0.75
final float loadFactor;
//用于快速失敗,由于HashMap非線程安全,在對HashMap進行迭代時,如果期間其他線程的參與導(dǎo)致HashMap的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化了(比如put,remove等操作),需要拋出異常ConcurrentModificationException
transient int modCount;
HashMap有4個構(gòu)造器,其他構(gòu)造器如果用戶沒有傳入initialCapacity 和loadFactor這兩個參數(shù),會使用默認(rèn)值,initialCapacity默認(rèn)為16,loadFactory默認(rèn)為0.75。下面給出一個構(gòu)造函數(shù)示例:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//此處對傳入的初始容量進行校驗,最大不能超過MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30(230)
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;
threshold = initialCapacity;
init();//init方法在HashMap中沒有實際實現(xiàn),不過在其子類如 linkedHashMap中就會有對應(yīng)實現(xiàn)
}
從上面這段代碼我們可以看出,在常規(guī)構(gòu)造器中,沒有為數(shù)組table分配內(nèi)存空間(有一個入?yún)橹付∕ap的構(gòu)造器例外),而是在執(zhí)行put操作的時候才真正構(gòu)建table數(shù)組
HashMap-put方法
public V put(K key, V value) {
//如果table數(shù)組為空數(shù)組{},進行數(shù)組填充(為table分配實際內(nèi)存空間),入?yún)閠hreshold,此時threshold為initialCapacity 默認(rèn)是1<<4(24=16)
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
//如果key為null,存儲位置為table[0]或table[0]的沖突鏈上
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);//對key的hashcode進一步計算,確保散列均勻
int i = indexFor(hash, table.length);//獲取在table中的實際位置
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
//如果該對應(yīng)數(shù)據(jù)已存在,執(zhí)行覆蓋操作。用新value替換舊value,并返回舊value
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;
}
}
modCount++;//保證并發(fā)訪問時,若HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,快速響應(yīng)失敗
addEntry(hash, key, value, i);//新增一個entry
return null;
}
private void inflateTable(int toSize) {
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);//capacity一定是2的次冪
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//此處為threshold賦值,取capacity*loadFactor和MAXIMUM_CAPACITY+1的最小值,capaticy一定不會超過MAXIMUM_CAPACITY,除非loadFactor大于1
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
inflateTable這個方法用于為主干數(shù)組table在內(nèi)存中分配存儲空間,通過roundUpToPowerOf2(toSize)可以確保capacity為大于或等于toSize的最接近toSize的二次冪,比如toSize=13,則capacity=16;to_size=16,capacity=16;to_size=17,capacity=32。
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
roundUpToPowerOf2中的這段處理使得數(shù)組長度一定為2的次冪,Integer.highestOneBit是用來獲取最左邊的bit(其他bit位為0)所代表的數(shù)值。
hash函數(shù)
//這是一個神奇的函數(shù),用了很多的異或,移位等運算,對key的hashcode進一步進行計算以及二進制位的調(diào)整等來保證最終獲取的存儲位置盡量分布均勻
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
以上hash函數(shù)計算出的值,通過indexFor進一步處理來獲取實際的存儲位置
/**
* 返回數(shù)組下標(biāo)
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
h&(length-1)保證獲取的index一定在數(shù)組范圍內(nèi),舉個例子,默認(rèn)容量16,length-1=15,h=18,轉(zhuǎn)換成二進制計算為
1 0 0 1 0
& 0 1 1 1 1
__________________
0 0 0 1 0 = 2
最終計算出的index=2。有些版本的對于此處的計算會使用 取模運算,也能保證index一定在數(shù)組范圍內(nèi),不過位運算對計算機來說,性能更高一些(HashMap中有大量位運算),所以最終存儲位置的確定流程是這樣的:

添加entry
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);//當(dāng)size超過臨界閾值threshold,并且即將發(fā)生哈希沖突時進行擴容
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
通過以上代碼能夠得知,當(dāng)發(fā)生哈希沖突并且size大于閾值的時候,需要進行數(shù)組擴容,擴容時,需要新建一個長度為之前數(shù)組2倍的新的數(shù)組,然后將當(dāng)前的Entry數(shù)組中的元素全部傳輸過去,擴容后的新數(shù)組長度為之前的2倍,所以擴容相對來說是個耗資源的操作。
為何HashMap的數(shù)組長度一定是2的次冪?
HashMap擴容方法resize:
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
如果數(shù)組進行擴容,數(shù)組長度發(fā)生變化,而存儲位置 index = h&(length-1),index也可能會發(fā)生變化,需要重新計算index,我們先來看看transfer這個方法
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//for循環(huán)中的代碼,逐個遍歷鏈表,重新計算索引位置,將老數(shù)組數(shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)組中去(數(shù)組不存儲實際數(shù)據(jù),所以僅僅是拷貝引用而已)
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//將當(dāng)前entry的next鏈指向新的索引位置,newTable[i]有可能為空,有可能也是個entry鏈,如果是entry鏈,直接在鏈表頭部插入。
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
這個方法將老數(shù)組中的數(shù)據(jù)逐個鏈表地遍歷,扔到新的擴容后的數(shù)組中,我們的數(shù)組索引位置的計算是通過 對key值的hashcode進行hash擾亂運算后,再通過和 length-1進行位運算得到最終數(shù)組索引位置。
hashMap的數(shù)組長度一定保持2的次冪,比如16的二進制表示為 10000,那么length-1就是15,二進制為01111,同理擴容后的數(shù)組長度為32,二進制表示為100000,length-1為31,二進制表示為011111。從下圖可以我們也能看到這樣會保證低位全為1,而擴容后只有一位差異,也就是多出了最左位的1,這樣在通過 h&(length-1)的時候,只要h對應(yīng)的最左邊的那一個差異位為0,就能保證得到的新的數(shù)組索引和老數(shù)組索引一致(大大減少了之前已經(jīng)散列良好的老數(shù)組的數(shù)據(jù)位置重新調(diào)換),個人理解。

還有,數(shù)組長度保持2的次冪,length-1的低位都為1,會使得獲得的數(shù)組索引index更加均勻,比如:

我們看到,上面的&運算,高位是不會對結(jié)果產(chǎn)生影響的(hash函數(shù)采用各種位運算可能也是為了使得低位更加散列),我們只關(guān)注低位bit,如果低位全部為1,那么對于h低位部分來說,任何一位的變化都會對結(jié)果產(chǎn)生影響,也就是說,要得到index=21這個存儲位置,h的低位只有這一種組合。這也是數(shù)組長度設(shè)計為必須為2的次冪的原因。

如果不是2的次冪,也就是低位不是全為1此時,要使得index=21,h的低位部分不再具有唯一性了,哈希沖突的幾率會變的更大,同時,index對應(yīng)的這個bit位無論如何不會等于1了,而對應(yīng)的那些數(shù)組位置也就被白白浪費了。
HashMap-get
public V get(Object key) {
//如果key為null,則直接去table[0]處去檢索即可。
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
get方法通過key值返回對應(yīng)value,如果key為null,直接去table[0]處檢索。我們再看一下getEntry這個方法
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
//通過key的hashcode值計算hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
//indexFor (hash&length-1) 獲取最終數(shù)組索引,然后遍歷鏈表,通過equals方法比對找出對應(yīng)記錄
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 != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
可以看出,get方法的實現(xiàn)相對簡單,key(hashcode)–>hash–>indexFor–>最終索引位置,找到對應(yīng)位置table[i],再查看是否有鏈表,遍歷鏈表,通過key的equals方法比對查找對應(yīng)的記錄。要注意的是,有人覺得上面在定位到數(shù)組位置之后然后遍歷鏈表的時候,e.hash == hash這個判斷沒必要,僅通過equals判斷就可以。其實不然,試想一下,如果傳入的key對象重寫了equals方法卻沒有重寫hashCode,而恰巧此對象定位到這個數(shù)組位置,如果僅僅用equals判斷可能是相等的,但其hashCode和當(dāng)前對象不一致,這種情況,根據(jù)Object的hashCode的約定,不能返回當(dāng)前對象,而應(yīng)該返回null,后面的例子會做出進一步解釋。
重寫equals方法需同時重寫hashCode方法
關(guān)于HashMap的源碼分析就介紹到這兒了,最后我們再聊聊老生常談的一個問題,各種資料上都會提到,“重寫equals時也要同時覆蓋hashcode”,我們舉個小例子來看看,如果重寫了equals而不重寫hashcode會發(fā)生什么樣的問題
/**
* Created by chengxiao on 2016/11/15.
*/
public class MyTest {
private static class Person{
int idCard;
String name;
public Person(int idCard, String name) {
this.idCard = idCard;
this.name = name;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()){
return false;
}
Person person = (Person) o;
//兩個對象是否等值,通過idCard來確定
return this.idCard == person.idCard;
}
}
public static void main(String []args){
HashMap<Person,String> map = new HashMap<Person, String>();
Person person = new Person(1234,"喬峰");
//put到hashmap中去
map.put(person,"天龍八部");
//get取出,從邏輯上講應(yīng)該能輸出“天龍八部”
System.out.println("結(jié)果:"+map.get(new Person(1234,"蕭峰")));
}
}
實際輸出結(jié)果:
null
如果我們已經(jīng)對HashMap的原理有了一定了解,這個結(jié)果就不難理解了。盡管我們在進行g(shù)et和put操作的時候,使用的key從邏輯上講是等值的(通過equals比較是相等的),但由于沒有重寫hashCode方法,所以put操作時,key(hashcode1)–>hash–>indexFor–>最終索引位置 ,而通過key取出value的時候 key(hashcode1)–>hash–>indexFor–>最終索引位置,由于hashcode1不等于hashcode2,導(dǎo)致沒有定位到一個數(shù)組位置而返回邏輯上錯誤的值null(也有可能碰巧定位到一個數(shù)組位置,但是也會判斷其entry的hash值是否相等,上面get方法中有提到。)
所以,在重寫equals的方法的時候,必須注意重寫hashCode方法,同時還要保證通過equals判斷相等的兩個對象,調(diào)用hashCode方法要返回同樣的整數(shù)值。而如果equals判斷不相等的兩個對象,其hashCode可以相同(只不過會發(fā)生哈希沖突,應(yīng)盡量避免)。
總結(jié)
本篇文章就到這里了,希望更給您帶來幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關(guān)文章
java使用任務(wù)架構(gòu)執(zhí)行任務(wù)調(diào)度示例
在Java 5.0之前啟動一個任務(wù)是通過調(diào)用Thread類的start()方法來實現(xiàn)的,5.0里提供了一個新的任務(wù)執(zhí)行架構(gòu)使你可以輕松地調(diào)度和控制任務(wù)的執(zhí)行,并且可以建立一個類似數(shù)據(jù)庫連接池的線程池來執(zhí)行任務(wù),下面看一個示例2014-01-01
使用httpclient無需證書調(diào)用https的示例(java調(diào)用https)
這篇文章主要介紹了使用httpclient無需證書調(diào)用https的示例(java調(diào)用https),需要的朋友可以參考下2014-04-04
Event?Sourcing事件溯源模式優(yōu)化業(yè)務(wù)系統(tǒng)
這篇文章主要為大家介紹了Event?Sourcing事件溯源模式優(yōu)化業(yè)務(wù)系統(tǒng)示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-07-07
淺試仿?mapstruct實現(xiàn)微服務(wù)編排框架詳解
這篇文章主要為大家介紹了淺試仿?mapstruct實現(xiàn)微服務(wù)編排框架詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2022-08-08
往DAO類中注入@PersistenceContext和@Resource的區(qū)別詳解
這篇文章主要介紹了往DAO類中注入@PersistenceContext和@Resource的區(qū)別詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-02-02
springboot整合dubbo設(shè)置全局唯一ID進行日志追蹤的示例代碼
這篇文章主要介紹了springboot整合dubbo設(shè)置全局唯一ID進行日志追蹤,本文通過圖文示例相結(jié)合給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2020-10-10
java swing 創(chuàng)建一個簡單的QQ界面教程
這篇文章主要介紹了java swing 創(chuàng)建一個簡單的QQ界面教程,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-09-09

