前言
HashMap 是 Java 中常用的数据结构之一,用于存储键值对。在 HashMap 中,每个键都映射到一个唯一的值,可以通过键来快速访问对应的值,算法时间复杂度可以达到 O(1)。
HashMap 的实现原理是基于哈希表的,它的底层是一个数组,数组的每个位置可能是一个链表或红黑树,也可能只是一个键值对。当添加一个键值对时,HashMap 会根据键的哈希值计算出该键对应的数组下标(索引),然后将键值对插入到对应的位置。
当通过键查找值时,HashMap 也会根据键的哈希值计算出数组下标,并查找对应的值。
在实际应用中,HashMap 可以用于缓存、索引等场景。例如,可以将用户 ID 作为键,用户信息作为值,将用户信息缓存到 HashMap 中,以便快速查找。又如,可以将关键字作为键,文档 ID 列表作为值,将文档索引缓存到 HashMap 中,以便快速搜索文档。
hash原理
来看一下 hash 方法的源码(JDK 8 中的 HashMap):
java
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
将 key 的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值。
怎么理解这句话呢?
我们来 new 一个 HashMap,并通过 put 方法添加一个元素。
java
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chenmo", "沉默");
来看一下 put 方法的源码
java
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
hash 方法的作用
hashMap 的底层是通过数组的形式实现的,初始大小是 16,HashMap 在添加第一个元素的时候,需要通过键的哈希码在大小为 16 的数组中确定一个位置(索引)
16 个方格子(可以把它想象成一个一个桶),每个格子都有一个编号,对应大小为 16 的数组下标(索引)
现在,我们要把 key 为 "chenmo",value 为"沉默"的键值对放到这 16 个格子中的一个。
怎么确定位置(索引)呢?
通过与运算 (n - 1) & hash(
实际就是对数组长度求余)
,其中变量 n 为数组的长度,变量 hash 就是通过 hash()
方法计算后的结果
chenmo"这个 key 计算后的位置(索引)是8,也就是说 map.put("chenmo", "沉默")
会把 key 为 "chenmo",value 为"沉默"的键值对放到下标为 8 的位置上(也就是索引为 8 的桶上)
回到 hash 方法:
java
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
下面是对该方法的一些解释:
- 参数 key:需要计算哈希码的键值。
key == null ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
:这是一个三目运算符,如果键值为 null,则哈希码为 0(依旧是说如果键为 null,则存放在第一个位置);否则,通过调用hashCode()
方法获取键的哈希码,并将其与右移 16 位的哈希码进行异或运算。^
运算符:异或运算符是 Java 中的一种位运算符,它用于将两个数的二进制位进行比较,如果相同则为 0,不同则为 1。h >>> 16
:将哈希码向右移动 16 位,相当于将原来的哈希码分成了两个 16 位的部分。- 最终返回的是经过异或运算后得到的哈希码值
理论上,哈希值(哈希码)是一个 int 类型,范围从-2147483648 到 2147483648,但问题是一个 40 亿长度的数组,内存是放不下的。HashMap 扩容之前的数组初始大小只有 16,所以这个哈希值是不能直接拿来用的,用之前要和数组的长度做与运算(前文提到的 (n - 1) & hash
取余运算),用得到的值来访问数组下标才行。(当数组的长度是 2 的 n 次方,或者 n 次幂,或者 n 的整数倍时,取模运算/取余运算可以用位运算来代替,效率更高)
小结
hash 方法的主要作用是将 key 的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值。由于 key 的 hashCode 值是不确定的,可能会出现哈希冲突,因此需要将哈希值通过一定的算法映射到 HashMap 的实际存储位置上。
hash 方法的原理是,先获取 key 对象的 hashCode 值,然后将其高位与低位进行异或操作 ,得到一个新的哈希值。为什么要进行异或操作呢 ?因为对于hashCode 的高位和低位,它们的分布是比较均匀的,如果只是简单地将它们加起来或者进行位运算,容易出现哈希冲突,而异或操作可以避免这个问题。
然后将新的哈希值取模(mod),得到一个实际的存储位置。这个取模操作的目的是将哈希值映射到桶(Bucket)的索引上,桶是 HashMap 中的一个数组,每个桶中会存储着一个链表(或者红黑树),装载哈希值相同的键值对(没有相同哈希值的话就只存储一个键值对)。
总的来说,HashMap 的 hash 方法就是将 key 对象的 hashCode 值进行处理,得到最终的哈希值,并通过一定的算法映射到实际的存储位置上。这个过程决定了 HashMap 内部键值对的查找效率。
扩容机制
HashMap 的底层用的是数组。向 HashMap 里不停地添加元素,当数组无法装载更多元素时,就需要对数组进行扩容,以便装入更多的元素;除此之外,容量的提升也会相应地提高查询效率,因为"桶(坑)"更多了嘛,原来需要通过链表存储的(查询的时候需要遍历),扩容后可能就有自己专属的"坑位"了(直接就能查出来)。
数组是无法自动扩容 的,所以如果要扩容的话,就需要新建一个大的数组,然后把之前小的数组的元素复制过去,并且要重新计算哈希值和重新分配桶(重新散列),这个过程也是挺耗时的。
HashMap 的扩容是通过resize 方法 来实现的,JDK 8 中融入了红黑树(链表长度超过 8 的时候,会将链表转化为红黑树来提高查询效率),以下是jdk7的方法
java
// newCapacity为新的容量
void resize(int newCapacity) {
// 小数组,临时过度下
Entry[] oldTable = table;
// 扩容前的容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// MAXIMUM_CAPACITY 为最大容量,2 的 30 次方 = 1<<30
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
// 容量调整为 Integer 的最大值 0x7fffffff(十六进制)=2 的 31 次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 初始化一个新的数组(大容量)
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 把小数组的元素转移到大数组中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
// 引用新的大数组
table = newTable;
// 重新计算阈值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
该方法接收一个新的容量 newCapacity,然后将 HashMap 的容量扩大到 newCapacity。
首先,方法获取当前 HashMap 的旧数组 oldTable 和旧容量 oldCapacity 。如果旧容量已经达到 HashMap 支持的最大容量 MAXIMUM_CAPACITY( 2 的 30 次方) ,就将新的阈值threshold 调整为 Integer.MAX_VALUE(2 的 31 次方 - 1),这是因为 HashMap 的容量不能超过 MAXIMUM_CAPACITY。
接着,方法创建一个新的数组 newTable ,并将旧数组 oldTable 中的元素转移到新数组 newTable 中。转移过程是通过调用transfer 方法来实现的。该方法遍历旧数组中的每个桶,并将每个桶中的键值对重新计算哈希值后,将其插入到新数组对应的桶中。
转移完成后,方法将 HashMap 内部的数组引用 table 指向新数组 newTable,并重新计算阈值 threshold。新的阈值是新容量 newCapacity 乘以负载因子 loadFactor 的结果,但如果计算结果超过了 HashMap 支持的最大容量 MAXIMUM_CAPACITY,则将阈值设置为 MAXIMUM_CAPACITY + 1,这是因为 HashMap 的元素数量不能超过 MAXIMUM_CAPACITY。
那 newCapacity 是如何计算的呢?
java
int newCapacity = oldCapacity << 1;
if (newCapacity >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY && oldCapacity >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
if (newCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
newCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
} else {
if (newCapacity < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newCapacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}
新容量 newCapacity 被初始化为原容量 oldCapacity 的两倍。然后,如果 newCapacity 超过了 HashMap 的容量限制 MAXIMUM_CAPACITY(2^30),就将 newCapacity 设置为 MAXIMUM_CAPACITY。如果 newCapacity 小于默认初始容量 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16),就将 newCapacity 设置为 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY。这样可以避免新容量太小或太大导致哈希冲突过多或者浪费空间。
transfer 方法
该方法用来转移,将旧的小数组元素拷贝到新的大数组中。
java
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
// 新的容量
int newCapacity = newTable.length;
// 遍历小数组
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
// 拉链法,相同 key 上的不同值
Entry<K,V> next = e.next;
// 是否需要重新计算 hash
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
// 根据大数组的容量,和键的 hash 计算元素在数组中的下标
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 同一位置上的新元素被放在链表的头部
e.next = newTable[i];
// 放在新的数组上
newTable[i] = e;
// 链表上的下一个元素
e = next;
}
}
}
该方法接受一个新的 Entry 数组 newTable 和一个布尔值 rehash 作为参数,其中 newTable 表示新的哈希表 ,rehash 表示是否需要重新计算键的哈希值。
在方法中,首先获取新哈希表(数组)的长度 newCapacity,然后遍历旧哈希表中的每个 Entry。对于每个 Entry,使用拉链法将相同 key 值的不同 value 值存储在同一个链表中。如果 rehash 为 true,则需要重新计算键的哈希值,并将新的哈希值存储在 Entry 的 hash 属性中。
接着,根据新哈希表的长度和键的哈希值,计算 Entry 在新数组中的位置 i,然后将该 Entry 添加到新数组的 i 位置上。由于新元素需要被放在链表的头部,因此将新元素的下一个元素设置为当前数组位置上的元素。
最后,遍历完旧哈希表中的所有元素后,转移工作完成,新的哈希表 newTable 已经包含了旧哈希表中的所有元素。
JDK 8 的扩容源代码:
java
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; // 获取原来的数组 table
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 获取数组长度 oldCap
int oldThr = threshold; // 获取阈值 oldThr
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 如果原来的数组 table 不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的 resize 上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // 将新阈值赋值给成员变量 threshold
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 创建新数组 newTab
table = newTab; // 将新数组 newTab 赋值给成员变量 table
if (oldTab != null) { // 如果旧数组 oldTab 不为空
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 遍历旧数组的每个元素
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { // 如果该元素不为空
oldTab[j] = null; // 将旧数组中该位置的元素置为 null,以便垃圾回收
if (e.next == null) // 如果该元素没有冲突
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 直接将该元素放入新数组
else if (e instanceof TreeNode) // 如果该元素是树节点
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); // 将该树节点分裂成两个链表
else { // 如果该元素是链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // 低位链表的头结点和尾结点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 高位链表的头结点和尾结点
Node<K,V> next;
do { // 遍历该链表
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 如果该元素在低位链表中
if (loTail == null) // 如果低位链表还没有结点
loHead = e; // 将该元素作为低位链表的头结点
else
loTail.next = e; // 如果低位链表已经有结点,将该元素加入低位链表的尾部
loTail = e; // 更新低位链表的尾结点
}
else { // 如果该元素在高位链表中
if (hiTail == null) // 如果高位链表还没有结点
hiHead = e; // 将该元素作为高位链表的头结点
else
hiTail.next = e; // 如果高位链表已经有结点,将该元素加入高位链表的尾部
hiTail = e; // 更新高位链表的尾结点
}
} while ((e = next) != null); //
if (loTail != null) { // 如果低位链表不为空
loTail.next = null; // 将低位链表的尾结点指向 null,以便垃圾回收
newTab[j] = loHead; // 将低位链表作为新数组对应位置的元素
}
if (hiTail != null) { // 如果高位链表不为空
hiTail.next = null; // 将高位链表的尾结点指向 null,以便垃圾回收
newTab[j + oldCap] = hiHead; // 将高位链表作为新数组对应位置的元素
}
}
}
}
}
return newTab; // 返回新数组
}
- 获取原来的数组 table、数组长度 oldCap 和阈值 oldThr。
- 如果原来的数组 table 不为空,则根据扩容规则计算新数组长度 newCap 和新阈值 newThr,然后将原数组中的元素复制到新数组中。
- 如果原来的数组 table 为空但阈值 oldThr 不为零,则说明是通过带参数构造方法创建的 HashMap,此时将阈值作为新数组长度 newCap。
- 如果原来的数组 table 和阈值 oldThr 都为零,则说明是通过无参数构造方法创建的 HashMap,此时将默认初始容量
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16)
和默认负载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR(0.75)
计算出新数组长度 newCap 和新阈值 newThr。 - 计算新阈值 threshold,并将其赋值给成员变量 threshold。
- 创建新数组 newTab,并将其赋值给成员变量 table。
- 如果旧数组 oldTab 不为空,则遍历旧数组的每个元素,将其复制到新数组中。
- 返回新数组 newTab。
在 JDK 8 的新 hash 算法下,数组扩容后的索引位置,要么就是原来的索引位置,要么就是"原索引+原来的容量",遵循一定的规律
小结
当我们往 HashMap 中不断添加元素时,HashMap 会自动进行扩容操作(条件是元素数量达到负载因子(load factor)乘以数组长度时),以保证其存储的元素数量不会超出其容量限制。
在进行扩容操作时,HashMap 会先将数组的长度扩大一倍,然后将原来的元素重新散列到新的数组中。
由于元素的位置是通过 key 的 hash 和数组长度进行与运算得到的,因此在数组长度扩大后,元素的位置也会发生一些改变。一部分索引不变,另一部分索引为"原索引+旧容量"。
线程不安全
多线程下 put 会导致元素丢失
多线程同时执行 put 操作时,如果计算出来的索引位置是相同的,那会造成前一个 key 被后一个 key 覆盖,从而导致元素的丢失。
put 和 get 并发时会导致 get 到 null
线程 1 执行 put 时,因为元素个数超出阈值而导致出现扩容,线程 2 此时执行 get,就有可能出现这个问题。
因为线程 1 执行完 table = newTab 之后,线程 2 中的 table 此时也发生了变化,此时去 get 的时候当然会 get 到 null 了,因为元素还没有转移。
小结
HashMap 是线程不安全的主要是因为它在进行插入、删除和扩容等操作时可能会导致链表的结构发生变化,从而破坏了 HashMap 的不变性。具体来说,如果在一个线程正在遍历 HashMap 的链表时,另外一个线程对该链表进行了修改(比如添加了一个节点),那么就会导致链表的结构发生变化,从而破坏了当前线程正在进行的遍历操作,可能导致遍历失败或者出现死循环等问题。
为了解决这个问题,Java 提供了线程安全的 HashMap 实现类ConcurrentHashMap 。ConcurrentHashMap 内部采用了分段锁(Segment),将整个 Map 拆分为多个小的 HashMap,每个小的 HashMap 都有自己的锁,不同的线程可以同时访问不同的小 Map,从而实现了线程安全。在进行插入、删除和扩容等操作时,只需要锁住当前小 Map,不会对整个 Map 进行锁定,提高了并发访问的效率