Java源码解析|HashMap的前世今生

一时失言乱红尘 2023-06-09 03:51 13阅读 0赞

# HashMap的前世今生 #

Java8在Java7的基础上，做了一些改进和优化。  
底层数据结构和实现方法上，HashMap几乎重写了一套  
所有的集合都新增了函数式的方法，比如说forEach，也新增了很多好用的函数。

# 前世——Java 1.7 #

## 底层数据结构 ##

**数组 + 链表**

在Java1.7中HashMap使用**数组+链表**来作为存储结构  
数组就类似一个个桶构成的容器，链表用来解决冲突，当出现冲突时，就找到当前数据应该存储的桶的位置(数组下标)，在当前桶中插入新链表结点。

如下图所示：  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com]

链表结点中存放(key，value)键值对  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 1]

## 扩容与初始化 ##

初始化：初始时，HashMap的数组大小(桶个数)**默认为16**，且数组大小必须是**2的幂次方**  
看下图源码注释所示  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 2]  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 3]

**resize方法扩容**   
什么时候扩容？  
桶里链表结点元素超过**threshole变量= 16 \* 扩容因子0.75 = 12个**时开始扩容  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 4]  
限定扩容最大值为**Integer的大小**  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 5]

*  扩容一倍：  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 6]
 *  怎么扩容：开辟新的数组(桶)，使用transfer方法将旧数组数据拷贝到新数组中，部分元素重写计算hash值(rehash)  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 7]  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 8]
 *  transfer函数，把旧表的桶搬到新的桶  
    遍历每一个桶的链表，重新rehash，indexFor拿到新表的下标，放到新表  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 9]

## hash算法 ##

*  为什么数组的大小必须为**2的幂**呢  
    我们在求**key的hash值在数组的下标**的方法中发现 数组设置为2的幂，是为了在求模转成位运算时，恰好可以得到数组下标  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 10]

举个栗子：比如，假设 数组长度为2的5次方，也就是32个长度，我们拿key的hash值(32位)与数组长度作&与运算，就能得到一个在数组长度范围内的**下标**，这个下标就是当前key应该在表table的位置了。  
看下图演示吧：  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 11]

所以数组大小必须规定为2的幂的原因就是**为了hash算法将来计算key在数组中的index下标**。

由key得到hashcode的算法，在1.7中比较复杂，就不过多陈述了。

## put方法 ##

*  需要使用equals方法比较key，所以自定义的类需要重载equals方法
 *  因此也推荐使用String这种已经重写equals方法的类作为键key。  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 12]  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 13]

## 遗留问题：安全、死锁 ##

1.**hashmap1.7线程不安全**  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 14]  
并发下并发下，扩容时，需要使用transfer函数拷贝链表数据，有坑，容易出现死循环链表，死锁

[查看参考链接][Link 1]

2.**hash碰撞**的安全问题  
Java1.7中的hash算法会出现碰撞，可以通过恶意请求引发DOS  
如下，hash值相同  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 15]

解决方法：换一种hash计算方法  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 16]  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 17]

# 今生——Java 1.8 #

## 底层数据结构 ##

*  HashMap底层的数据结构是：**数组+链表+红黑树**。
 *  当链表的长度大于等于8时，链表会转化成红黑树；
 *  当红黑树的大小小于等于6时，红黑树会转化成链表；  
    整体的数据结构如下：  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 18]

## 扩容与初始化 ##

常见属性：

//初始容量为 16
     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    
     //最大容量
     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    
     //负载因子默认值
     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
     
     //桶上的链表长度大于等于8时，链表转化成红黑树
     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
     //桶上的红黑树大小小于等于6时，红黑树转化成链表
     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
     //当数组容量大于 64 时，链表才会转化成红黑树
     static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    
     //记录迭代过程中 HashMap 结构是否发生变化，如果有变化，迭代时会 fail-fast
     transient int modCount;
    
     //HashMap 的实际大小，可能不准(因为当你拿到这个值的时候，可能又发生了变化)
     transient int size;
    
     //存放数据的数组
     transient Node<K,V>[] table;
    
     // 扩容的门槛，有两种情况
     // 如果初始化时，给定数组大小的话，通过 tableSizeFor 方法计算，数组大小永远接近于 2 的幂次方，比如你给定初始化大小 19，实际上初始化大小为 32，为 2 的 5 次方。
     // 如果是通过 resize 方法进行扩容，大小 = 数组容量 * 0.75
     int threshold;
    
     //链表的节点
     static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
     
     //红黑树的节点
     static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V>

*  可以看到初始容量为16，最大容量为2的30次方
 *  当数组容量大于 64 时，并且链表结点数>=8时，链表才会转化成红黑树  
    而转化成红黑树的概率是非常小的(千万分之一)，原因是一个合适的hash计算不会很少出现多次碰撞  
    在考虑设计链表结点数>=8这个值的时候，我们参考了泊松分布概率函数，由泊松分布中得出结论，链表各个长度的命中概率为：

* 0:    0.60653066
    * 1:    0.30326533
    * 2:    0.07581633
    * 3:    0.01263606
    * 4:    0.00157952
    * 5:    0.00015795
    * 6:    0.00001316
    * 7:    0.00000094
    * 8:    0.00000006

意思是，当链表的长度是8的时候，出现的概率是0.00000006，不到千万分之一，所以说正常情况下，链表的长度不可能到达8，而一旦到达8时，肯定是hash 算法出了问题，所以在这种情况下，为了让HashMap仍然有较高的查询性能，所以让链表转化成红黑树，我们正常写代码，使用HashMap时，几乎不会碰到链表转化成红黑树的情况。

*  扩容  
    扩容有两种情况：

1.  如果初始化时，给定数组大小的话，通过 tableSizeFor 方法计算，数组的容量大小会近似一下，数组大小永远是 2 的幂次方，比如你给定初始化大小 19，实际上初始化大小为 32，也就是 2 的 5 次方。
2.  如果是通过 resize 方法进行扩容，当大小 > 数组容量 \* 0.75进行resize  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 19]  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 20]

*  扩容后拷贝原来的table，像java1.7的transfer函数，java1.8中保持顺序复制，线程仍然不安全  
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 *  扩容时的高低位链表 不太懂。  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 22]
 *  resize效率低，需要拷贝，所以初始化时最好指定一定的容量，避免频繁扩容带来的性能问题。

## put插入方法 ##

*  HashMap新增结点步骤如下：

*  put的部分代码如下

// 入参 hash：通过 hash 算法计算出来的值。
    // 入参 onlyIfAbsent：false 表示即使 key 已经存在了，仍然会用新值覆盖原来的值，默认为 false
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        // n 表示数组的长度，i 为数组索引下标，p 为 i 下标位置的 Node 值
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //如果数组为空，使用 resize 方法初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 如果当前索引位置是空的，直接生成新的节点在当前索引位置上
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果当前索引位置有值的处理方法，即我们常说的如何解决 hash 冲突
        else {
            // e 当前节点的临时变量
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果 key 的 hash 和值都相等，直接把当前下标位置的 Node 值赋值给临时变量
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 如果是红黑树，使用红黑树的方式新增
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 是个链表，把新节点放到链表的尾端
            else {
                // 自旋
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // e = p.next 表示从头开始，遍历链表
                    // p.next == null 表明 p 是链表的尾节点
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 把新节点放到链表的尾部 
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 当链表的长度大于等于 8 时，链表转红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                            treeifyBin(tab, hash);//树化
                        break;
                    }
                    // 链表遍历过程中，发现有元素和新增的元素相等，结束循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //更改循环的当前元素，使 p 在遍历过程中，一直往后移动。
                    p = e;
                }
            }
            // 说明新节点的新增位置已经找到了
            if (e != null) {
                V oldValue = e.value;
                // 当 onlyIfAbsent 为 false 时，才会覆盖值 
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                // 返回老值
                return oldValue;
            }
        }
        // 记录 HashMap 的数据结构发生了变化
        ++modCount;
        //如果 HashMap 的实际大小大于扩容的门槛，开始扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

如果数组有了key，但不想覆盖 value，可以选择putlfAbsent方法，这个方法有个内置变量onlylfAbsent，内置是true，就不会覆盖，我们平时使用的put方法，内置onlylfAbsent为false，是允许覆盖的。

*  链表新增结点：把新结点添加到链表尾部就行了。
 *  红黑树新增结点步骤如下  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 23]

//入参 h：key 的hash值
    final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                   int h, K k, V v) {
        Class<?> kc = null;
        boolean searched = false;
        //找到根节点
        TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
        //自旋
        for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
            int dir, ph; K pk;
            // p hash 值大于 h，说明 p 在 h 的右边
            if ((ph = p.hash) > h)
                dir = -1;
            // p hash 值小于 h，说明 p 在 h 的左边
            else if (ph < h)
                dir = 1;
            //要放进去key在当前树中已经存在了(equals来判断)
            else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                return p;
            //自己实现的Comparable的话，不能用hashcode比较了，需要用compareTo
            else if ((kc == null &&
                      //得到key的Class类型，如果key没有实现Comparable就是null
                      (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                      //当前节点pk和入参k不等
                     (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                if (!searched) {
                    TreeNode<K,V> q, ch;
                    searched = true;
                    if (((ch = p.left) != null &&
                         (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                        ((ch = p.right) != null &&
                         (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                        return q;
                }
                dir = tieBreakOrder(k, pk);
            }
    
            TreeNode<K,V> xp = p;
            //找到和当前hashcode值相近的节点(当前节点的左右子节点其中一个为空即可)
            if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                Node<K,V> xpn = xp.next;
                //生成新的节点
                TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
                //把新节点放在当前子节点为空的位置上
                if (dir <= 0)
                    xp.left = x;
                else
                    xp.right = x;
                //当前节点和新节点建立父子，前后关系
                xp.next = x;
                x.parent = x.prev = xp;
                if (xpn != null)
                    ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
                //balanceInsertion 对红黑树进行着色或旋转，以达到更多的查找效率，着色或旋转的几种场景如下
                //着色：新节点总是为红色；如果新节点的父亲是黑色，则不需要重新着色；如果父亲是红色，那么必须通过重新着色或者旋转的方法，再次达到红黑树的5个约束条件
                //旋转： 父亲是红色，叔叔是黑色时，进行旋转
                //如果当前节点是父亲的右节点，则进行左旋
                //如果当前节点是父亲的左节点，则进行右旋
              
                //moveRootToFront 方法是把算出来的root放到根节点上
                moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
                return null;
            }
        }
    }

*  有关红黑树还需要补充知识点(占坑)

## get查找方法 ##

链表查询的时间复杂度是O（n），红黑树的查询复杂度是O（log（n）。在链表数据不多的时候，使用链表进行遍历也比较快，只有当链表数据比较多的时候，才会转化成红黑树，但红黑树需要的占用空间是链表的2倍，考虑到转化时间和空间损耗，所以我们需要定义出转化的边界值，链表结点>=8时才进行树化。

*  HashMap查找步骤：  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 24]
 *  链表查找 key是自定义类时需要重写equals方法(来比较链表结点值是否相等)

// 采用自旋方式从链表中查找 key，e 初始为为链表的头节点
    do {
        // 如果当前节点 hash 等于 key 的 hash，并且 equals 相等，当前节点就是我们要找的节点
        // 当 hash 冲突时，同一个 hash 值上是一个链表的时候，我们是通过 equals 方法来比较 key 是否相等的
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
        // 否则，把当前节点的下一个节点拿出来继续寻找
    } while ((e = e.next) != null);

*  红黑树查找 key是自定义类时需要重写compator方法(来判断红黑树往左子结点走还是往右走)  
    ![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 25]

## hash算法精简 ##

使用异或计算hash，拿高16位异或低16位

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    key 在数组中的位置公式：tab[(n - 1) & hash]

*  h^（h>>>16），这么做的好处是使大多数场景下，算出来的hash值比较分散。  
    hash 值算出来之后，要计算当前key在数组中的索引下标位置时，可以采用对数组长度取模，但是取模操作对于处理器的计算是比较慢的，数学上有个公式，当b是2的幂次方时，a%b=a&（b-1），所以此处索引位置的计算公式我们可以更换为：（n-1）&hash。

因为树有可能退化到链表状态，所以红黑树是一个二叉平衡树，通过自旋来调整高度  
![Alt text\_www.wityx.com][Alt text_www.wityx.com 26]

## 新增方法 ##

*  getOrDefault方法：如果 key 对应的值不存在，返回期望的默认值 defaultValue

public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value;
    }

*  putlfAbsent(K key,V value)：如果map中存在key了，那么value就不会覆盖，如果不存在key，新增成功。
 *  compute 方法：允许我们把 key和value的值进行计算后，再put到map中，为防止key值不存在造成未知错误，
 *  computelfPresent方法：表示只有在key存在的时候，才执行计算

public void compute(){
        HashMap<Integer,Integer> map = Maps.newHashMap();
        map.put(10,10);
        log.info("compute 之前值为：{}",map.get(10));
        map.compute(10,(key,value) -> key * value);
        log.info("compute 之后值为：{}",map.get(10));
        // 还原测试值
        map.put(10,10);
    
        // 如果为 11 的 key 不存在的话，需要注意 value 为空的情况，下面这行代码就会报空指针
        //  map.compute(11,(key,value) -> key * value);
        
        // 为了防止 key 不存在时导致的未知异常，我们一般有两种办法
        // 1：自己判断空指针
        map.compute(11,(key,value) -> null == value ? null : key * value);
        // 2：computeIfPresent 方法里面判断
        map.computeIfPresent(11,(key,value) -> key * value);
        log.info("computeIfPresent 之后值为：{}",map.get(11));
      }
    结果是：
    compute 之前值为：10
    compute 之后值为：100
    computeIfPresent 之后值为：null（这个结果中，可以看出，使用 computeIfPresent 避免了空指针）

# 从前世到今生的奈何桥——default #

*  Java8在集合类上新增了很多方法，为什么Java7中这些接口的的实现者不需要强制实现这些方法呢？  
    主要是因为这些新增的方法被default 关键字修饰了，default一旦修饰接口上的方法，我们需要在接口的方法中写默认实现，并且子类无需强制实现这些方法，所以Java7接口的实现者无需感知。

# 总结：HashMap的三生三世 #

Java8在Java7的基础上，做了一些改进和优化，通过default关键字来连接两代。HashMap几乎重写了一套，所有的集合都新增了函数式的方法，比如说forEach，也新增了很多好用的函数。

## 历时一周的源码与资料阅读后作此文章，关于本文hashMap的知识，如有错误，请指正，感谢！ ##

[Alt text_www.wityx.com]: /images/20230531/37e39b056a57492caa12ffe69c0733a6.png
[Alt text_www.wityx.com 1]: /images/20230531/030a416497944155a5148453ec5ce4a5.png
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