HashMap的源码学习以及性能分析
一）、Map接口的实现类
HashTable、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap
二）、HashMap和HashTable的区别
1）.HashTable的大部分算法做了同步，线程是安全的，HashMap没有同步，线程不安全。
2）.Hashtable不允许key或value使用null值，HashMap可以。
3）.两者对key的hash算法和hash值到内存索引的映射方法不同。
三）、HashMap的实现原理
HashMap的底层结构：数组 + 链表 + 红黑树
1).数组：Node<K,V>[]
2).链表：Node<k, v>
属性：int hash, K key, V value, Node<K, v> next;
3).红黑树：TreeNode<k, v> extend Node<k, v>
HashMap的主要属性：
1）.阈值：threshold
threshold = 数组总容量 * 负载因子；
当HashMap的实际容量超过阈值时会进 扩容。
2）.负载因子：loadFactor
loadFactor = 元素个数 / 内部数组总大小；
一般情况下loadFactor为介于0 ~ 1之间的浮点数，决定了HashMap在扩容之前
内部数组的填充度，保证了HashMap的实际填充率不会超过负载因子。
注：HahMap的初始大小为16， 负载因子为0.75f.
//默认初始化容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大的容量值
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载因子的取值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//底层数据结构
transient Node<K,V>[] table;
//阈值 = 数组容量 * 负载因子；控制着map的扩容
int threshold;
//负载因子 = 元素个数 / 数组大小
final float loadFactor;
//数组大小
transient int size;
HashMap的存储流程：
创建一个HashMap对象：
Map<String, String> map = new HashMap();
public HashMap() {
//设置负载因子为默认值0.75f
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
往map集合中添加数据map.put() ：
步骤：
1). 根据hash算法计算key对应的hash值
2). 第一次添加，使用resize()初始化Node<k,v>[]的大小，容量为16
3).根据hash值，通过内存索引映射算法计算该元素在数组的存储位置index
4).判断是否存在冲突，即判断index上是否有元素存在
5). 若没有重突，直接将元素存储在index位置上
6).若发生了重突，则根据Node<k, v> tab, tab[index].next遍历，将元素添加到数组index上对应的链表的末尾。
7).判断链表的大小是否=8，当链表的长度=8 时，将链表结构的存储转为红黑树结构的存储形式。
8).若发生冲突，数组对应元素的类型为TreeNode<k,v>,使用红黑树的算法添加元素
map.put("a","hhh")
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
//hashCode()的计算使用native实现，即是由jvm底层来实现
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
//该方法的定义在Object类中
public native int hashCode();
}
//添加元素
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)
//初始化 Node<K,V>[]的大小
n = (tab = resize()).length;
//判断是否发生冲突
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//没有冲突，直接填加元素到对应的位置
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//发生冲突后，将数据添加到数组对应的链表末尾或红黑树中
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判断冲突的数组元素的类型是否为TreeNode红黑树类型
else if (p instanceof TreeNode)
//是红黑树类型，使用红黑树算法添加元素
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表类型，则将数据添加到链表末尾
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表的长度超过8，则将链表结构转为红黑树机构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//将链表转为红黑树结构
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//初始化HashMap数组或对数组进行扩容
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//第一次使用设置初始容量为16
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);
}
//每一次进行扩容，都要修改threshold的值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//将数组中的元素移到扩容的数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//带有链表的数组元素的迁移
do {
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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap的get()原理实现
map.get("a")
步骤：
1).通过hash算法计算key对应的hash值
2).根据hash值，通过内存索引映射算法计算key对应的内部数组角标
3).判断角标下的数组元素next值是否为空
4).若next == null,直接返回角标对应的元素
5).若next 不为空，则遍历角标元素下的链表结构，根据key返回对应的Node<k,v>
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//获取元素
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//判断hash映射的数组元素是否有下一个值
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//没有下一个值，直接返回内存索引对应的值
return first;
//如果hash映射的数组元素有下一个值
if ((e = first.next) != null) {
//判断数组元素下的数据结构，
if (first instanceof TreeNode)
//数据结构为红黑树，使用红黑树算法查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//数据结构为链表，根据key进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
结论：
1）.只要hashCode()和Hash()方法实现得足够好,能尽可能的减少冲突，对HashMap的操作几乎等价于数组的随机访问操作。
2).如果hashCode()和Hash()方法实现比较差，HashMap的事实就退化为几个链表，对HashMap的操作相当于遍历链表。
四）、HashMap的子类，LinkedHashMap
HashMap的缺点：无序性；在遍历HashMap时输入顺序与输出顺序不同。
LinkedHashMap: 保证了元素的输入顺序与输出顺序一致。
LinkedHashMap保证元素有序的原因：
LinkedHashMap 内部增加了一个链表，继承了HahMap时也继承了HashMap.Entry类，实现LinkedHashMap.Emtry,增加了before和after属性
Entry<k, v> before;
Entry<k, v> after;
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}