前言:Java8之后新增挺多新东西,在网上找了些相关资料,关于HashMap在自己被血虐之后痛定思痛决定整理一下相关知识方便自己看。图和有些内容参考的这个文章:http://www./article/80446.htm
HashMap的存储结构如图:一个桶(bucket)上的节点多于8个则存储结构是红黑树,小于8个是单向链表。
1:HashMap的一些属性
public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable { private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; // 默认的初始容量是16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认的填充因子(以前的版本也有叫加载因子的) static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 这是一个阈值,当桶(bucket)上的链表数大于这个值时会转成红黑树,put方法的代码里有用到 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 也是阈值同上一个相反,当桶(bucket)上的链表数小于这个值时树转链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 看源码注释里说是:树的最小的容量,至少是 4 x TREEIFY_THRESHOLD = 32 然后为了避免(resizing 和 treeification thresholds) 设置成64 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 存储元素的数组,总是2的倍数 transient Node<k,v>[] table; transient Set<map.entry<k,v>> entrySet; // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。 transient int size; // 每次扩容和更改map结构的计数器 transient int modCount; // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容 int threshold; // 填充因子 final float loadFactor;
2:HashMap的构造方法
// 指定初始容量和填充因子的构造方法 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 指定的初始容量非负 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity: + initialCapacity); // 如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 填充比为正 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor: + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; // 指定容量后,tableSizeFor方法计算出临界值,put数据的时候如果超出该值就会扩容,该值肯定也是2的倍数 // 指定的初始容量没有保存下来,只用来生成了一个临界值 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } // 该方法保证总是返回大于cap并且是2的倍数的值,比如传入999 返回1024 static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; // 向右做无符号位移 n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; // 三目运算符的嵌套 return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; } //构造函数2 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //构造函数3 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
3:get和put的时候确定元素在数组中的位置
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
要确定位置
第一步:首先是要计算key的hash码,是一个int类型数字。那后面的 h >>> 16 源码注释的说法是:为了避免hash碰撞(hash collisons)将高位分散到低位上了,这是综合考虑了速度,性能等各方面因素之后做出的。
第二步: h是hash码,length是上面Node[]数组的长度,做与运算 h & (length-1)。由于length是2的倍数-1后它的二进制码都是1而1与上其他数的结果可能是0也可能是1,这样保证运算后的均匀性。也就是hash方法保证了结果的均匀性,这点非常重要,会极大的影响HashMap的put和get性能。看下图对比:
图3.1是非对称的hash结果
图3.2是均衡的hash结果
这两个图的数据不是很多,如果链表长度超过8个会转成红黑树。那个时候看着会更明显,jdk8之前一直是链表,链表查询的复杂度是O(n)而红黑树由于其自身的特点,查询的复杂度是O(log(n))。如果hash的结果不均匀会极大影响操作的复杂度。相关的知识这里有一个<a href=”http://blog.chinaunix.net/uid-26575352-id-3061918.html”>红黑树基础知识博客 </a>网上还有个例子来验证:自定义了一个对象来做key,调整hashCode()方法来看put值得时间
public class MutableKeyTest { public static void main(String args[]){ class MyKey { Integer i; public void setI(Integer i) { this.i = i; } public MyKey(Integer i) { this.i = i; } @Override public int hashCode() { // 如果返回1 // return 1 return i; } // object作为key存map里,必须实现equals方法 @Override public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof MyKey) { return i.equals(((MyKey)obj).i); } else { return false; } } } // 我机器配置不高,25000的话正常情况27毫秒,可以用2500万试试,如果hashCode()方法返回1的话,250万就卡死 Map<MyKey,String> map = new HashMap<>(25000,1); Date begin = new Date(); for (int i = 0; i < 20000; i++){ map.put(new MyKey(i), "test " + i); } Date end = new Date(); System.out.println("时间(ms) " + (end.getTime() - begin.getTime()));
4:get方法
public V get(Object key) { Node<k,v> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<k,v> getNode(int hash, Object key) { Node<k,v>[] tab; Node<k,v> first, e; int n; K k; // hash & (length-1)得到红黑树的树根位置或者是链表的表头 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)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 如果是树,遍历红黑树复杂度是O(log(n)),得到节点值 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<k,v>)first).getTreeNode(hash, key); // else是链表结构 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
5 :put方法,put的时候根据 h & (length