PUT方法背後的原理
如何儲存
1. 計算出key的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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擾動處理混合雜湊碼的高位和低位(實際上只擾動了低位)。經過擾動處理,使得儲存Node的陣列長度在很小的時候(即取的低位很少時)減少衝突。
2. 計算出儲存位置 i
i = (n - 1) & hash
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其中n為陣列長度預設為16見HashMap類的常量定義
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
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一般我們常見的固定範圍均勻分散用%(模運算),這邊使用&(與運算)是因為與運算具有更好的效能。
通過測試發現&操作在對0~100的資料分散到15個位置時並不能很好的均勻分佈,但是在分散到16個位置時就沒有問題。這是因為16的二進位制資料為10000
低位全是0,減1後為1111,這時&運算等價於%模運算。這就是很多面試題中提到的為什麼HashMap的陣列長度必須是2的n次冪的原因。
3. 建立Node物件並儲存到陣列中
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
...
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
...
}
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
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不同的key計算出相同的儲存位置怎麼辦
public V put(K key, V value) {
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. 初始化table陣列
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2. 根據key的hash值計算出Node存放在陣列中的位置,如果為null則直接儲存
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 3. 即將放入的key與之前儲存的key一致
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 4. 之前儲存的Node已經升級為紅黑數結構
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 5. 遍歷連結串列不存在則新增,長度>=8時連結串列轉換成紅黑樹
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
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;
}
}
// 6. 存在則替換就的value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 7. 長度大於閥值進行擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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總結:
- key的引用地址相等或者key的hash值相等並且equals方法返回true則認為是相同的key,在設定了onlyIfAbsent=false 或者 舊的值為null時將進行替換
- 當連結串列長度>=8時為了提高查詢效率會將連結串列結構轉化為紅黑樹(紅黑樹細節會在TreeMap的原始碼解讀中詳細描述)
- modCount用於記錄HashMap的修改次數,HashMap不是執行緒安全的在讀取時修改資料迭代器就會丟擲ConcurrentModificationException異常
- 儲存的鍵值對的個數>閥值(容量*負載因子)時會進行陣列擴容
- 負載因子預設為0.75這是一個權衡值。太大會加劇hash衝突,太小會造成空間浪費
如何擴容
/**
* resize方法會在第一次初始化或者容量不夠時被呼叫
*/
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 沒有超過最大值則擴容為原來陣列長度的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);
}
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) {
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 { // preserve order
// 將舊的連結串列拆分成兩個連結串列
// 拆分規則:將hash與擴容後新增的參與運算的位進行&運算如果為0則儲存的原始位置,為1則儲存在原始位置+擴容前的容量
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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總結:
- 擴容為原來陣列長度的2倍
- 遍歷舊的資料將其移動到新的陣列中,遇到連結串列時將舊的連結串列拆分成兩個連結串列 拆分規則:將hash與擴容後新增的參與運算的位進行&運算如果為0則儲存的原始位置,為1則儲存在原始位置+擴容前的容量(原因是使用的2次冪的擴充套件即高位增加一位比如16擴容到32 二進位制參與&運算的n-1 由1111變成11111, 即hash需要與新增的高位10000進行&運算 ,運算結果為0即陣列下標為原始位置;運算結果為1則陣列下標為原始位置+擴容前舊的容量)
GET方法為何能快速獲取值
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;
// 計算存放在陣列table中的位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 依次在陣列、紅黑樹、連結串列中查詢(通過equals()判斷)
// 1. 陣列查詢
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 2. 紅黑樹查詢
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 3. 連結串列查詢
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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HashMap在日常使用中會有哪些問題?
執行緒不安全
JDK1.7 併發操作時resize方法易出行連結串列遍歷死迴圈,JDK 1.8 轉移資料操作 = 按舊連結串列的正序遍歷連結串列、在新連結串列的尾部依次插入,所以不會出現連結串列 逆序、倒置的情況,故不容易出現環形連結串列的情況。
key為Object型別需要注意哪些問題
- hashCode() 用於計算儲存位置,選擇不恰當易造成hash碰撞影響效能
- equals() 保證key在雜湊表中的唯一性
- hashCode()、equals() (如果進行重寫操作,一定要確保同時被正確重寫)