深入分析 JDK8 中 HashMap 的原理、实现和优化

￡神魔★判官ぃ 2021-09-19 19:06 319阅读 0赞

HashMap 可以说是使用频率最高的处理键值映射的数据结构，它不保证插入顺序，允许插入 null 的键和值。本文采用 JDK8 中的源码，深入分析 HashMap 的原理、实现和优化。首发于微信公众号**顿悟源码**.

## 1. 基本结构 ##

HashMap 基于散列表实现，使用**拉链法**处理碰撞，在 JDK8 中，当链表长度大于 8 时转为**红黑树**存储，基本结构如下：

![HashMap 基本结构][HashMap]

HashMap 有一个 Node<K,V>\[\] table 字段，即哈希桶数组，数组元素是 Node 对象，结构定义如下：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
      final int hash; // 用于计算数组索引
      final K key;
      V value;
      Node<K,V> next; // 后继节点，下一个 Node
    
      Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
      ...
    }

哈希桶数组会在首次使用时初始化，默认大小是 16，并根据需要调整大小，且长度总是 2 的次幂。如果构造函数设置的初始容量不是 2 的次幂，那么使用以下方法返回一个**大于且最靠近**它的 2 的次幂的值：

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;
    }

原理就是将最高位 1 右边的所有比特位全置为 1，然后再加 1，最高位进 1，右边的比特位全变成 0，从而得出一个 2 的次幂的值。在 JDK7 中使用的是 Integer.highestOneBit(int i) 方法，它最后计算时使用 n - (n >>> 1) 返回的是一个**小于且最靠近**入参的 2 的次幂。

HashMap 内部的其他字段：

// 键值对的数量
    transient int size;
    // 记录结构修改次数，用于迭代时的快速失败
    transient int modCount;
    // 负载因子，默认 0.75f
    final float loadFactor;
    // 扩容的下一个容量值，也就是键值对个数的最大值，它等于(capacity * loadFactor)
    int threshold;

影响 HashMap 性能的主要参数是：**初始容量**和**负载因子**。当散列表元素数超过负载因子和当前容量的乘积时，就会扩容，扩大到原来容量的**两倍**，并对键重新散列。

*  初始容量过小会多次触发扩容和 rehash，所以预分配一个足够大的容量更加有效
 *  负载因子默认值是 0.75f，它是对时间和空间成本的一个很好的平衡，一般不用修改，较高的值会减少空间开销，但会增加查找的成本

不管多么合理的散列算法，也免不了链表过长的情况，从而影响 HashMap 的性能，所以，JDK8 在链表长度大于 8 时，将其转为红黑树，以利用红黑树快速增删改查的特点。

## 2. 散列函数 ##

将整数散列最常用的方法就是**除留余数法**。为了均匀地散列键的散列值，通常都会把数组的大小取**素数**（HashTable 的初始大小就是 11），因为素数的因子少，余数相等的概率小，冲突的几率就小。

HashMap 的容量始终是 2 的次幂，这是一个**合数**，之所以这样设计，是为了将取模运算转为位运算，提高性能。这个等式`h % length = h & (length-1)`成立的原因如下：

2^1 = 10          2^1 -1 = 01 
    2^2 = 100         2^2 -1 = 011 
    2^3 = 1000        2^3 -1 = 0111
    2^n = 1(n个零)     2^n -1 = 0(n个1)

右边是 2^n 的二进制特点，左边是 2^n-1 的特点，可以发现当 length = 2^n 时，h & (length-1) 的结果正好位于 0 到 length-1 之间，就相当于取模运算。

转为位运算后，length-1 就相当于一个**低位掩码**，在按位与时，它会把原散列值的高位置0，这就导致散列值只在掩码的小范围内变化，显然增大了冲突几率。为了减少冲突，HashMap 在设计散列算法时，使用**高低位异或**，变相的让键的高位也参与了运算，代码如下：

static final int hash(Object key) { // JDK8
      int h;
      // h = key.hashCode()  1. 取hashCode值
      // h ^ (h >>> 16)      2. 高16位与低16位异或，变相保留高位的比特位
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    // JDK7 的源码，JDK8 没有这个方法，但原理一样
    static int indexFor(int h, int length) {
       return h & (length-1); // 3. 取模运算
    }

高位的移位异或，既能保证有效的利用键的高低位信息，又能减少系统开销，这样设计是对速度、效率和质量之间的权衡。

## 3. put 操作 ##

put 操作主要做了以下几件事：

1.  哈希桶数组 table 为空时，通过 resize() 方法进行初始化
2.  待插入的 key 已存在，直接覆盖 value
3.  若不存在，将键值对插入到对应的链表或红黑树中
4.  插入链表时判断是否转红黑树
5.  判断是否需要扩容

核心代码如下：

public V put(K key, V value) {
      // 将 key 的 hashCode 散列
      return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
      Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
      // 1. table 为 null，初始化哈希桶数组
      if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
      // 2. 计算对应的数组下标 (n - 1) & hash
      if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 3. 这个槽还没有插入过数据，直接插入
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
      else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 4. 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;
        // 5. 该链转成了红黑树
        else if (p instanceof TreeNode) // 在树中插入
          e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 6. 该链是链表
        else {
          for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
            // 遍历找到尾节点插入
            if ((e = p.next) == null) {
              p.next = newNode(hash, key, value, null);
              // 链表长度大于 8 转为红黑树
              if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                treeifyBin(tab, hash);
              break;
            }
            // 遍历的过程中，遇到相同 key 则覆盖 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;
      // 7. 超过最大容量，扩容
      if (++size > threshold)
        resize();
      afterNodeInsertion(evict);
      return null;
    }

JDK8 在插入链表时采用的是尾插入法，也就是顺序插入，而 JDK7 使用的是头插法，逆序插入。

## 6. 扩容机制 ##

默认情况下，初始容量是 16，负载因子是 0.75f，threshold 是 12，也就是说，插入 12 个键值对就会扩容。

在扩容时，会扩大到原来的两倍，因为使用的是**2的次幂扩展**，那么元素的位置要么保持不变，要么在原位置上偏移2的次幂。

![resize-1][]

上图可以看到，扩大2倍，相当于 n 左移一位，那么 n-1 在高位就多出了一个 1，此时与原散列值进行与运算，就多参与了一位，这个比特位要么是 0，要么是 1:

*  0 的话索引不变
 *  1 的话索引就变成"原索引+oldCap"

那么怎么判断这个比特位是0还是1呢？如果"原散列值 & oldCap"的值为0，则表示比特位是0。扩容代码如下：

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，不在扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
          threshold = Integer.MAX_VALUE;
          return oldTab;
        }// 否则扩大为原来的 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
        // 初始化时，threshold 暂时保存 initialCapacity 参数的值
        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;
      // 将旧的键值对移动到新的哈希桶数组中
      if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
          Node<K,V> e;
          if ((e = oldTab[j]) != null) {
            oldTab[j] = null;
            if (e.next == null) // 无链条
              newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
            else if (e instanceof TreeNode)
              // 拆红黑树，先拆成两个子链表，再分别按需转成红黑树
              ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
            else { // preserve order
              // 拆链表，拆成两个子链表并保持原有顺序
              Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
              Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
              Node<K,V> next;
              do {
                next = e.next;
                // 原位置不变的子链表
                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                  if (loTail == null)
                    loHead = e;
                  else
                    loTail.next = e;
                  loTail = e;
                }
                // 原位置偏移 oldCap 的子链表
                else {
                  if (hiTail == null)
                    hiHead = e;
                  else
                    hiTail.next = e;
                  hiTail = e;
                }
              } while ((e = next) != null);
              // 放到新的哈希桶中
              if (loTail != null) {
                loTail.next = null;
                newTab[j] = loHead;
              }
              if (hiTail != null) {
                hiTail.next = null;
                newTab[j + oldCap] = hiHead;
              }
            }
          }
        }
      }
      return newTab;
    }

在重新计算链表中元素位置时，只可能得到**两个子链表**：索引不变的元素链表和有相同偏移量的元素链表。在构造子链表的过程中，使用头节点和尾节点，保证了拆分后的有序性：

![resize-2][]

查看 TreeNode.split() 方法发现，红黑树拆分的逻辑和链表一样，只不过在拆分完成后，会根据子链表的长度做以下处理：

*  长度小于 6，返回一个不包含 TreeNode 的普通链表
 *  否则，把子链表转为红黑树

红黑树之所以能够按照链表的逻辑拆分，是因为链表在转红黑树时，保留了原链表的链条引用，这样也方便了**遍历**操作。

## 7. 链表转红黑树 ##

链表转红黑树主要做了以下几件事：

1.  判断桶容量是否达到树化的最低要求，否则进行扩容
2.  将原链表转为由 TreeNode 组成的双向链表
3.  将新链表转为红黑树

代码如下：

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
      int n, index; Node<K,V> e;
      // 如果哈希桶容量小于树化的最小容量，优先进行扩容
      if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
      else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do { // 将普通节点转为树形节点
          TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
          if (tl == null)
            hd = p;
          else {
            p.prev = tl;
            tl.next = p;
          }
          tl = p;
          // 把原来的单链表转成了双向链表
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
          hd.treeify(tab); // 将链表转为红黑树
      }
    }
    TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
      return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
    }

HashMap 在设计时应该没有考虑后期会引入红黑树，所以没有提供 key 的比较器或要求 key 实现 Comparable 接口。为了比较两个 key 的大小，HashMap 按以下步骤处理：

1.  如果两个 key 的 hash 值不等，则比较 hash 值大小
2.  如果相等，若 key 实现了 Comparable 接口，使用 compareTo 方法比较
3.  如果结果还是相等，使用自定义的 tieBreakOrder 方法比较，逻辑如下

static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
      int d;
      if (a == null || b == null || // 比较 className 的大小
        (d = a.getClass().getName().compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
        // 比较由本地方法生成的 hash 值大小，仍然有可能冲突，几率太小，此时认为是小于的结果
        d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ? -1 : 1);
      return d;
    }

## 8. 小结 ##

JDK8 中的 HashMap 代码还是比较复杂的，优化方面主要有以下三点：

*  优化 hash 算法只进行一次位移操作
 *  引入红黑树，在冲突比较严重的情况下，将 get 操作的时间复杂从 O(n) 降为了 O(logn)
 *  扩容时，利用 2 的次幂数值的二进制特点，既省去重新计算 hash 的时间，又把之前冲突的节点散列到了其他位置

此外，HashMap 是**非线程安全**的，线程间的**竞争条件**主要是发生冲突或扩容时，链表的断链和续链操作。扩容也就意味着内存拷贝，这是一个很耗费性能的操作，所以预分配一个足够大的初始容量，减少扩容的次数，能够让 HashMap 有更好的表现。

如果你对编程感兴趣或者想往编程方向发展，可以关注微信公众号【筑梦编程】，大家一起交流讨论！小编也会每天定时更新既有趣又有用的编程知识！

[HashMap]: /images/20210812/22e6fa1d3d914a089a6010ccfe7e8142.png
[resize-1]: /images/20210812/857801e9e04a4208beaae93374a79395.png
[resize-2]: /images/20210812/a0c11f6506884bc09d0ace1906016f58.png