Hashmap
先谈jdk1.7
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结构：数组加链表，table还是entry<k,v>数组
- JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可
-
头插法插入数据
java8之前是头插法，就是说新来的值会取代原有的值，原有的值就顺推到链表中去，就像上面的例子一样，因为写这个代码的作者认为后来的值被查找的可能性更大一点，提升查找的效率
会出现死循环问题：扩容时的rehash时
复制代码jdk1.8
- 结构：数组+链表+红黑树
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/** * HashMap的默认初始化大小为16 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/** * HashMap的最大容量。 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/** * 负载因子的大小，一般HashMap的扩容的临界点是当前HashMap的大小 > DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/** * 这是JDK1.8在底层做的一个优化，当一个Entry挂载的节点超过8个，就会将当前Entry的链表结构转化为红黑树的数据结构 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/** * */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/** * 红黑树的最大节点数 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/** * 是hash表中，Entry的节点. */
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
/* ---------------- Static utilities -------------- */
/** * 计算key的hash值。 */
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/** * 这个方法时HashMap中比较实用的方法，用于计算传入值的2倍，也算是JDK源码部分的最佳实践。 */
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
/* ---------------- Fields -------------- */
/** * hash表 */
transient Node<K,V>[] table;
/** * 保存缓存的entrySet。 */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/** * map中键值对的数量。 */
transient int size;
/** * * 这个HashMap被结构修改的次数结构修改是那些改变HashMap中的映射数量或者修改其内部结构（例如，重新散列）的修改。 该字段用于在HashMap失败快速的Collection-views上创建迭代器。 */
transient int modCount;
/** * The next size value at which to resize (capacity * load factor). * * @serial */
int threshold;
/** * The load factor for the hash table. * * @serial */
final float loadFactor;
}
复制代码- 改用尾插法
- 并发情况下还是会发生数据丢失
比如：两个线程同时进行插入，判断槽点为空，一个进行插入，还没操作完成，另一个也判断为空进入，覆盖了值
hash桶数组
- Node[] table，即哈希桶数组
- Node为静态内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //链表的下一个node
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}
复制代码确定索引位置
// 方法1，代码段1
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 当我们使用hash时，代码段2
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
复制代码key键的hash值高低位异或，
(n - 1) & hash确定hash桶下标位置
HashMap的put方法
- 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
- 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
- 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
- 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
- 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
- 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①：tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②：计算index，并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 步骤④：判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤：该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在直接覆盖value
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; // 用来实现迭代时被修改的快速失败策略
// 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
复制代码HashMap 扩容机制
- 触发场景
- 初始化
- 当HashMap对象内部的数组长度 大于DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
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) {
// 超过最大值就不再扩充了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 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;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
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;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
复制代码扩容时：
1. 只有一个元素：`newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;`重新hash
2. 为链表时：`(e.hash & oldCap) == 0`保持原索引，否则j + oldCap
3. 红黑树：((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
复制代码HashMap的线程安全问题
- jdk1.7 hashmap 扩容transfer有死循环问题
- jdk1.8会出现数据覆盖的情况
- 假设两个线程A、B都在进行put操作，并且hash函数计算出的插入下标是相同的，当线程A执行完第六行代码后由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入，然后线程A获得时间片，由于之前已经进行了hash碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入，这就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全
- ++size，我们这样想，还是线程A、B，这两个线程同时进行put操作时，假设当前HashMap的zise大小为10，当线程A执行到第38行代码时，从主内存中获得size的值为10后准备进行+1操作，但是由于时间片耗尽只好让出CPU，线程B快乐的拿到CPU还是从主内存中拿到size的值10进行+1操作，完成了put操作并将size=11写回主内存，然后线程A再次拿到CPU并继续执行(此时size的值仍为10)，当执行完put操作后，还是将size=11写回内存，此时，线程A、B都执行了一次put操作，但是size的值只增加了1，所有说还是由于数据覆盖又导致了线程不安全。
