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24 KiB
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24 KiB
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title: HashMap-JDK8源码讲解及常见面试题
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tags:
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- Java集合
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- HashMap
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categories:
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- Java集合
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- HashMap
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keywords: Java集合，HashMap。
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description: HashMap-JDK8源码讲解及常见面试题。
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cover: 'https://npm.elemecdn.com/lql_static@latest/logo/java.png'
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abbrlink: cbc5672a
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date: 2020-11-01 10:22:05
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> JDK7说过的东西，本篇文章不再讲解
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# 数据结构
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## 红黑树
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在JDK8中，优化了HashMap的数据结构，引入了红黑树。即HashMap的数据结构：数组+链表+红黑树。HashMap变成了这样。
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<img src="https://npm.elemecdn.com/youthlql@1.0.8/Java_collection/HashMap/JDK8/0001.png">
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### 为什么要引入红黑树
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1、主要是为了提高HashMap的性能，即解决发生hash冲突后，因为链表过长而导致索引效率慢的问题
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2、链表的索引速度是O(n)，而利用了红黑树快速增删改查的特点，时间复杂度就是O(logn)。
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## Node类
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`HashMap`中的数组元素，链表节点均采用`Node`类 实现，与 `JDK 1.7` 的对比（`Entry`类），仅仅只是换了名字。
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就是一些常规的方法
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```java
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/**
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* Node = HashMap的内部类，实现了Map.Entry接口，本质是 = 一个映射(键值对)
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||
* 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法
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**/
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
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final int hash;
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final K key;
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V value;
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Node<K,V> next;
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// 构造方法
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Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
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this.hash = hash;
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this.key = key;
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this.value = value;
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this.next = next;
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}
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public final K getKey() { return key; }
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public final V getValue() { return value; }
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public final String toString() { return key + "=" + value; }
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public final V setValue(V newValue) {
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V oldValue = value;
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value = newValue;
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return oldValue;
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}
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public final int hashCode() {
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return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
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}
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public final boolean equals(Object o) {
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if (o == this)
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return true;
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if (o instanceof Map.Entry) {
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Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
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if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
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Objects.equals(value, e.getValue()))
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return true;
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}
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return false;
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}
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}
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```
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## TreeNode类
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```java
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static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
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// 属性 = 父节点、左子树、右子树、删除辅助节点 + 颜色
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TreeNode<K,V> parent;
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TreeNode<K,V> left;
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TreeNode<K,V> right;
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||
TreeNode<K,V> prev;
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boolean red;
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||
// 构造函数
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TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
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super(hash, key, val, next);
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||
}
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||
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||
// 返回当前节点的根节点
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final TreeNode<K,V> root() {
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||
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
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||
if ((p = r.parent) == null)
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||
return r;
|
||
r = p;
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}
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||
}
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```
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## 重要参数
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> JDK7里讲过的就不再讲了
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```java
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static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
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static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
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final float loadFactor;
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static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
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int threshold;
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// 存储数据的Node类型 数组，长度 = 2的幂；
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transient Node<K,V>[] table;
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transient int size;
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||
//与红黑树相关的参数
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||
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/*
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||
1、单链表(桶)的树化阈值：即 链表转成红黑树的阈值，在存储数据时，当链表长度 > 该值时，
|
||
则将链表转换成红黑树
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||
*/
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||
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
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||
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||
/*
|
||
1、桶的链表还原阈值：即 红黑树转为链表的阈值，当在扩容（resize（））时（此时HashMap的数据
|
||
存储位置会重新计算），在重新计算存储位置后，当原有的红黑树内节点数量 < 6时，则将 红黑树转换
|
||
成链表
|
||
*/
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||
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
|
||
|
||
/*
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||
1、最小树形化容量阈值：即 当哈希表中的容量 > 该值时，才允许树形化链表 （即 将链表 转换成红黑树）。
|
||
否则，若 （单链表）桶内元素太多时，则直接扩容，而不是树形化。
|
||
2、为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
|
||
*/
|
||
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
|
||
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```
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# 构造函数源码
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```java
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public class HashMap<K,V>
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||
extends AbstractMap<K,V>
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||
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{
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||
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public HashMap() {
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||
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
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||
}
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public HashMap(int initialCapacity) {
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||
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
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||
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||
}
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/**
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||
* 构造函数3：指定"容量大小"和"加载因子"的构造函数
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||
* 加载因子和容量由自己指定
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||
*/
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||
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
|
||
|
||
// 指定初始容量必须非负，否则报错
|
||
if (initialCapacity < 0)
|
||
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
|
||
initialCapacity);
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||
|
||
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量
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||
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
|
||
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
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||
|
||
// 填充比必须为正
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||
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
|
||
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
|
||
loadFactor);
|
||
// 设置加载因子
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||
this.loadFactor = loadFactor;
|
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||
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||
/*
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||
1、设置扩容阈值
|
||
2、此处不是真正的阈值，仅仅只是将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂，
|
||
该阈值后面会重新计算
|
||
*/
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||
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
|
||
|
||
}
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||
|
||
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
|
||
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
|
||
|
||
// 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中
|
||
putMapEntries(m, false);
|
||
}
|
||
}
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||
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||
```
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||
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||
## tableSizeFor()
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||
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||
```java
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/**
|
||
* 作用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂
|
||
* 与JDK 1.7对比：类似于JDK 1.7 中 inflateTable()里的 roundUpToPowerOf2(toSize)
|
||
*/
|
||
static final int tableSizeFor(int cap) {
|
||
int n = cap - 1;
|
||
n |= n >>> 1;
|
||
n |= n >>> 2;
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||
n |= n >>> 4;
|
||
n |= n >>> 8;
|
||
n |= n >>> 16;
|
||
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
|
||
}
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||
```
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||
```java
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public class test {
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public static void main(String[] args) {
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int n = 65538; //这个数字是2^16 + 2
|
||
System.out.println("开始:" + Integer.toBinaryString(n));
|
||
int res = tableSizeFor(n);
|
||
System.out.println("最终结果:" + res);
|
||
}
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static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
|
||
|
||
static final int tableSizeFor(int cap) {
|
||
int n = cap - 1;
|
||
n |= n >>> 1;
|
||
System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
|
||
n |= n >>> 2;
|
||
System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
|
||
n |= n >>> 4;
|
||
System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
|
||
n |= n >>> 8;
|
||
System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
|
||
n |= n >>> 16;
|
||
System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
|
||
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
|
||
}
|
||
}
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```
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输出结果：
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```
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开始:10000000000000010
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11000000000000001
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11110000000000001
|
||
11111111000000001
|
||
11111111111111111
|
||
11111111111111111
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||
最终结果:131072
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Process finished with exit code 0
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```
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**第一次运行：**
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10000000000000010 n >>> 1;
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||
01000000000000000 进行|运算
|
||
11000000000000001
|
||
分析：
|
||
把最大位的1，通过位移后移一位，并且通过|运算，组合起来
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||
|
||
**第二次运行：**
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11000000000000001 n >>> 2;
|
||
00110000000000000 进行|运算
|
||
11110000000000001
|
||
分析：
|
||
把最大的两位，已经变成1的，往后移动两位，并且通过|运算，组合起来
|
||
|
||
**第三次运行：**
|
||
11110000000000001 n >>> 4;
|
||
00001111000000000 进行|运算
|
||
11111111000000001
|
||
分析：
|
||
把最大4位，已经变成1的，往后移动4位，并且通过|运算，组合起来
|
||
|
||
**第四次运行：**
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||
11111111000000001 n >>> 8;
|
||
00000000111111110 进行|运算
|
||
11111111111111111
|
||
分析：
|
||
把最大的8位，已经变成1的，往后移动8位，并且通过|运算，组合起来
|
||
|
||
**第五次运算：**
|
||
同上。因为我的数据，最大只到17位，所有第五次没有效果。可以用32位来进行运算，第五次是通过前16位已经变成1的数据，往后移动16位，然后通过或运算，最后的结果是32位都变成1。
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||
> 原理就是，保证造成一个所有位都为1的数据。并且通过最后的+1。变成2^N次方的数据。
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# put源码
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```java
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public V put(K key, V value) {
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//在第一个参数里就直接计算出了hash值
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return putVal(hash(key), key, value, false, true);
|
||
}
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```
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```java
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final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
|
||
boolean evict) {
|
||
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
|
||
|
||
|
||
/*
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||
1、若哈希表的数组tab为空，则通过resize()进行初始化，所以，初始化哈希表的时机就是第1次
|
||
调用put函数时，即调用resize() 初始化创建。
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||
*/
|
||
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
|
||
n = (tab = resize()).length;
|
||
|
||
/* if分支
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||
1、根据键值key计算的hash值，计算插入存储的数组索引i
|
||
2、插入时，需判断是否存在Hash冲突：
|
||
2-1、若不存在（即当前table[i] == null），则直接在该数组位置新建节点，插入完毕。
|
||
2-2、否则代表发生hash冲突，进入else分支
|
||
*/
|
||
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
|
||
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
|
||
|
||
else {
|
||
Node<K,V> e; K k;
|
||
//判断 table[i]的元素的key是否与需插入的key一样，若相同则直接用新value覆盖旧value
|
||
//【即更新操作】
|
||
if (p.hash == hash &&
|
||
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
|
||
e = p;
|
||
|
||
//继续判断：需插入的数据结构是否为红黑树or链表。若是红黑树，则直接在树中插入or更新键值对
|
||
else if (p instanceof TreeNode)
|
||
/*
|
||
1、putTreeVal作用：向红黑树插入 or 更新数据（键值对）
|
||
2、过程：遍历红黑树判断该节点的key是否与需插入的key是否相同：
|
||
2-1、若相同，则新value覆盖旧value
|
||
2-2、若不相同，则插入
|
||
*/
|
||
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
|
||
|
||
//进入到这个分支说明是链表节点
|
||
else {
|
||
/*
|
||
过程：
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||
1、遍历table[i]，判断Key是否已存在：采用equals()对比当前遍历节点的key 与
|
||
需插入数据的key：若已存在，则直接用新value覆盖旧value
|
||
2、遍历完毕后仍无发现上述情况，则直接在链表尾部插入数据(尾插法)
|
||
3、新增节点后，需判断链表长度是否>8（8 = 桶的树化阈值）：若是，则把链表转换为红黑树
|
||
*/
|
||
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
|
||
//对于2情况的操作 尾插法插入尾部
|
||
if ((e = p.next) == null) {
|
||
p.next = newNode(hash, key, value, null);
|
||
//对于3情况的操作
|
||
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
|
||
treeifyBin(tab, hash);
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (e.hash == hash &&
|
||
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
|
||
break;
|
||
p = e;
|
||
}
|
||
}
|
||
// 对1情况的后续操作：发现key已存在，直接用新value 覆盖 旧value，返回旧value
|
||
if (e != null) { // existing mapping for key
|
||
V oldValue = e.value;
|
||
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
|
||
e.value = value;
|
||
afterNodeAccess(e);
|
||
return oldValue;
|
||
}
|
||
}
|
||
++modCount;
|
||
// 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size > threshold
|
||
if (++size > threshold)
|
||
resize();
|
||
afterNodeInsertion(evict);
|
||
return null;
|
||
}
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||
```
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||
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||
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||
## hash()
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```java
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||
//JDK7实现:使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动）
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||
static final int hash(int h) {
|
||
h ^= k.hashCode();
|
||
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
|
||
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
|
||
}
|
||
|
||
//JDK8实现: 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动）
|
||
static final int hash(Object key) {
|
||
int h;
|
||
/*
|
||
1、当key = null时，hash值 = 0，所以HashMap的key可为null
|
||
2、当key ≠ null时，则通过先计算出 key的 hashCode()（记为h），然后对哈希码进行扰动处理。
|
||
高位参与低位的运算：h ^ (h >>> 16)
|
||
*/
|
||
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
|
||
|
||
}
|
||
|
||
```
|
||
|
||
JDK8 hash的运算原理：高位参与低位运算，使得hash更加均匀。
|
||
|
||
<img src="https://npm.elemecdn.com/youthlql@1.0.8/Java_collection/HashMap/JDK8/0002.png">
|
||
|
||
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||
|
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|
||
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## resize()
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||
|
||
这个方法改动比较大
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```java
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||
//该函数有2种使用情况：1、初始化哈希表 2、当前数组容量过小，需扩容
|
||
final Node<K,V>[] resize() {
|
||
Node<K,V>[] oldTab = table; // 扩容前的数组（当前数组）
|
||
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 扩容前的数组的容量
|
||
int oldThr = threshold;// 扩容前的数组的阈值
|
||
int newCap, newThr = 0;
|
||
|
||
// 针对情况2：若扩容前的数组容量超过最大值，则不再扩充
|
||
if (oldCap > 0) {
|
||
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
|
||
threshold = Integer.MAX_VALUE;
|
||
return oldTab;
|
||
}
|
||
|
||
// 针对情况2：若无超过最大值，就扩充为原来的2倍
|
||
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
|
||
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
|
||
newThr = oldThr << 1; // 通过右移扩充2倍
|
||
}
|
||
|
||
// 针对情况1：初始化哈希表（采用指定值或者默认值）
|
||
else if (oldThr > 0)
|
||
newCap = oldThr;
|
||
|
||
else {
|
||
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
|
||
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
|
||
}
|
||
|
||
// 计算新的扩容阈值
|
||
if (newThr == 0) {
|
||
float ft = (float)newCap * loadFactor;
|
||
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
|
||
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
|
||
}
|
||
|
||
threshold = newThr;
|
||
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
|
||
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
|
||
table = newTab;
|
||
|
||
//旧数组数据移动到新数组里，整体过程也是遍历旧数组每个数据
|
||
if (oldTab != null) {
|
||
// 把每个bucket都移动到新的buckets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 { // 链表优化重hash的代码块
|
||
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
|
||
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
|
||
Node<K,V> next;
|
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//这个待会细讲
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do {
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next = e.next;
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//原索引
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if ((e.hash & oldCap) == 0) {
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if (loTail == null)
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loHead = e;
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else
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loTail.next = e;
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loTail = e;
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}
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// 原索引 + oldCap
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else {
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if (hiTail == null)
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hiHead = e;
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else
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hiTail.next = e;
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hiTail = e;
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}
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} while ((e = next) != null);
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// 原索引放到bucket里
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if (loTail != null) {
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loTail.next = null;
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newTab[j] = loHead;
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}
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// 原索引+oldCap放到bucket里
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if (hiTail != null) {
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hiTail.next = null;
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newTab[j + oldCap] = hiHead;
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}
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}
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}
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}
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}
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return newTab;
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}
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```
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JDK8扩容时，数据在数组下标的计算方式
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<img src="https://npm.elemecdn.com/youthlql@1.0.8/Java_collection/HashMap/JDK8/0003.png">
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* `JDK8`根据此结论作出的新元素存储位置计算规则非常简单，提高了扩容效率。
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- 这与 `JDK7`在计算新元素的存储位置有很大区别：`JDK7`在扩容后，都需按照原来方法进行rehash，效率不高。
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# get源码
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```java
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public V get(Object key) {
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Node<K,V> e;
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// 计算需获取数据的hash值,通过getNode（）获取所查询的数据,获取后，判断数据是否为空
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return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
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}
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final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
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Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
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//计算存放在数组table中的位置
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if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
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(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
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// 先在数组中找，若存在，则直接返回
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if (first.hash == hash && // always check first node
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((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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return first;
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//若数组中没有，则到红黑树中寻找
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if ((e = first.next) != null) {
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// 在树中get
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if (first instanceof TreeNode)
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return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
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//若红黑树中也没有，则通过遍历，到链表中寻找
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do {
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if (e.hash == hash &&
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((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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return e;
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} while ((e = e.next) != null);
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}
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}
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return null;
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}
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```
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# ---下面是常见面试题---
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# HashMap在JDK7和8中区别？
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1、hash冲突时：JDK7用的是头插法，而JDK1.8及之后使用的都是尾插法。JDK7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法时会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK8之后是使用尾插法，能够避免出现逆序且链表死循环的问题。
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2、扩容时：JDK7需要重新进行rehash。JDK8则直接时判断hash值新参与的位是0还是1，0就是原位置，1就是原位置+就容量
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3、引入了红黑树（原因前面说过）
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4、hash的计算：JDK7是9次扰动（4次位运算 + 5次异或运算），JDK8时是2次扰动（1次位运算 + 1次异或运算）。
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5、JDK7是先扩容再插入k-v，JDK8时是插入后一起扩容。
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# 为什么不直接用hash码作为数组table的下标？
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1、哈希码一般是int型，范围是-(2^31) -- 2^31 - 1。容易出现哈希码与数组大小范围不匹配的情况，即计算出来的哈希码可能不在数组大小范围内，从而导致无法匹配存储位置。
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2、常见解决办法就是hash值与数组长度取模。
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# 为什么容量要求为2的幂？
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一般来说散列表容量的常规设计思路是容量取素数，因为素数导致冲突的概率 < 合数。比如Hashtable初始化容量就是11（不过扩容后不能保证是素数）
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**hashmap这样设计的原因是**
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1、保证哈希码的均匀性。首先容量可为奇数，也可为偶数。假设数组长度为奇数，那么二进制最后一位是1。假设数组长度为偶数，那么二进制最后一位是0。如果是奇数 hash&(length - 1) 铁定是偶数，就会导致浪费了数组的一半位置（奇数索引无法被放数据，hash冲突概率高）。如果是2的幂这种偶数，length - 1就是奇数，那么最终的hash&(length-1)计算出来的索引位置取决于hash值，也就是说可以是偶数索引，也可以是奇数索引，均匀分布。
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2、length是2的幂时 hash&(length - 1)等价于hash % length。但是&效率更高，而只有length是2的幂，这两个才等价。
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# 二次扰动的好处
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高位充分参与低位运算，加大哈希码低位的随机性，使得分布更均匀，从而提高对应数组存储下标位置的随机性 & 均匀性，最终减少Hash冲突
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# 什么样类型的数据适合做hashmap的key?
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像Integer这种，内部属性value被final修饰，保证了Hash值的不可更改性，有效的减少了hash冲突
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# 为什么选择8作为树化阈值？
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```java
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//Java8代码官方解释的原因
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* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
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* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
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* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
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* removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
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* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
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* rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
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* nodes in bins follows a Poisson distribution
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* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
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* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
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* threshold of 0.75, although with a large variance because of
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* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
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* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
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* factorial(k)). The first values are:
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*
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* 0: 0.60653066
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* 1: 0.30326533
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* 2: 0.07581633
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* 3: 0.01263606
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* 4: 0.00157952
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* 5: 0.00015795
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* 6: 0.00001316
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* 7: 0.00000094
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* 8: 0.00000006
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* more: less than 1 in ten million
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```
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由于treenodes的大小大约是常规节点的两倍，因此我们仅在容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们，当它们变得太小（由于移除或调整大小）时，它们会被转换回普通的node节点，容器中节点分布在hash桶中的频率遵循泊松分布，桶的长度超过8的概率非常非常小，作者是根据概率统计而选择了8作为阀值。
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# 为什么选择6和8作为链表化和树化的阈值?
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1、首先就是遵循泊松分布概率选了6和8
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2、其次：如果选择6和8（如果链表小于等于6树还原转为链表，大于等于8转为树），中间有个差值7可以有效防止链表和树频繁转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。 |