HashMap 实现原理解读
发布于 4 个月前 作者 yan 162 次浏览

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作者:冯立彬

blog.csdn.net/fenglibing/article/details/91565912

HashMap是Java开发当中使用得非常多的一种数据结构,因为其可以快速的定位到需要查找到数据,其最快的速度可以达到O(1),最差的时候也可以达到O(n)。本文以Java8中的HashMap做为分析原型,因为不同的JDK版本中的HashMap,可能存在着底层实现上的不一样。

HashMap是通过数组存储所有的数据,每个元素所存放数组的下标,是根据该存储元素的key的Hash值与该数组的长度减去1做与运算,如下所示:

index = (length_of_array - 1) & hash_of_the_key; 

数组中存放元素的数据结构使用了Node和TreeNode两种数据结构,在单个Hash值对应的存储元素小于8个时,默认值为Node的单向链表形式存储,当单个Hash值存储的元素大于8个时,其会使用TreeNode的数据结构存储。

因为在单个Hash值对应的元素小于等于8个时,其查询时间最差为O(8),但是当单个Hash值对应的元素大于8个时,再通过Node的单向链表的方式进行查询,速度上就会变得更慢了;这个时候HashMap就会将Node的普通节点转为TreeNode(红黑树)进行存储,这是由于TreeNode占用的空间大小约为常规节点的两倍,但是其查询速度可以得到保证,这个是通过空间换时间了。当TreeNode中包括的元素变得比较少时,为了存储空间的占用,也会转换为Node节点单向链表的方式实现,它们之间可以互相转换的。

Node:

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;
       }
       ......
} 

可以看到每个Node中包括了4个属性,分别为:

hash值:当前Node的Hash值
key:当前Node的key
value:当前Node的value
next:表示指向下一个Node的指针,相同hash值的Node,通过next进行遍历查找 

TreeNode:

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
       TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
       TreeNode<K,V> left;
       TreeNode<K,V> right;
       TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
       boolean red;
       TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
           super(hash, key, val, next);
       }
       ......
} 

可以看到TreeNode使用的是红黑树(Red Black Tree)的数据结构,红黑树是一种自平衡二叉查找树,在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡,从而获得较高的查找性能,即使在最坏情况运行时间也是非常良好的,并且在实践中是非常高效的,它可以在O(log n)时间内做查找、插入和删除等操作,这里的n 是树中元素的数目。

以下是一张关于HashMap存储结构的示意图:

写入数据(一切皆在注释中)

其方法如下:

//写入数据
public V put(K key, V value) {
 //首先根据hash方法,获取对应key的hash值,计算方法见后面
   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;
 //判断用户存放元素的数组是否为空
   if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
       //为空则进行初使化,并将初使化后的数组赋值给变量tab,数组的长值赋值给变量n
       n = (tab = resize()).length;
 //判断根据hash值与数组长度减1求与得到的下标,
 //从数组中获取元素并将其赋值给变量p(后续该变量p可以继续使用),并判断该元素是否存在
   if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
       //如果不存在则创建一个新的节点,并将其放到数组对应的下标中
       tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
   else {//根据数组的下标取到了元素,并且该元素p且不为空,下面要判断p元素的类型是Node还是TreeNode
       Node<K,V> e; K k;
       //判断该数组对应下标取到的第一值是不是与正在存入值的hash值相同、
       //key相等(可能是对象,也可能是字符串),如果相等,则将取第一个值赋值给变量e
       if (p.hash == hash &&
           ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
           e = p;
       //判断取的对象是不是TreeNode,如果是则执行TreeNode的put方法
       else if (p instanceof TreeNode)
           e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
       else {//是普通的Node节点,
         //根据next属性对元素p执行单向链表的遍历
           for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
               //如果被遍历的元素最后的next为空,表示后面没有节点了,则将新节点与当前节点的next属性建立关系
               if ((e = p.next) == null) {
                 //做为当前节点的后面的一个节点
                   p.next = newNode(hash, key, value, null);
                 //判断当前节点的单向链接的数量(8个)是不是已经达到了需要将其转换为TreeNode了
                   if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                       //如果是则将当前数组下标对应的元素转换为TreeNode
                       treeifyBin(tab, hash);
                   break;
               }
               //判断待插入的元素的hash值与key是否与单向链表中的某个元素的hash值与key是相同的,如果是则退出
               if (e.hash == hash &&
                   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                   break;
               p = e;
           }
       }
       //判断是否找到了与待插入元素的hash值与key值都相同的元素
       if (e != null) { // existing mapping for key
           V oldValue = e.value;
         //判断是否要将旧值替换为新值
           if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
               //满足于未指定不替换或旧值为空的情况,执行将旧值替换为新值
               e.value = value;
           afterNodeAccess(e);
           return oldValue;
       }
   }
   ++modCount;
   if (++size > threshold)
       resize();
   afterNodeInsertion(evict);
   return null;
} 

Hash值的计算方法:

// 计算指定key的hash值,原理是将key的hash code与hash code无符号向右移16位的值,执行异或运算。
// 在Java中整型为4个字节32位,无符号向右移16位,表示将高16位移到低16位上,然后再执行异或运行,也
// 就是将hash code的高16位与低16位进行异或运行。
// 小于等于65535的数,其高16位全部都为0,因而将小于等于65535的值向右无符号移16位,则该数就变成了
// 32位都是0,由于任何数与0进行异或都等于本身,因而hash code小于等于65535的key,其得到的hash值
// 就等于其本身的hash code。
static final int hash(Object key) {
   int h;
   return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} 

计算逻辑如下图所示:

** **

读取数据(一切皆在注释中)

public V get(Object key) {
       Node<K,V> e;
       //根据Key获取元素
       if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
           return null;
       if (accessOrder)
           afterNodeAccess(e);
       return e.value;
   }

   final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
       Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
       //if语句的第一个判断条件
       if ((tab = table) != null //将数组赋值给变量tab,将判断是否为null
           && (n = tab.length) > 0 //将数组的长值赋值给变量n
           && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//判断根据hash和数组长度减1的与运算,计算出来的的数组下标的第一个元素是不是为空
         //判断第一个元素是否要找的元素,大部份情况下只要hash值太集中,或者元素不是很多,第一个元素往往都是需要的最终元素
           if (first.hash == hash && // always check first node
               ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
               //第一个元素就是要找的元素,因为hash值和key都相等,直接返回
               return first;
           if ((e = first.next) != null) {//如果第一元素不是要找到的元,则判断其next指向是否还有元素
               //有元素,判断其是否是TreeNode
               if (first instanceof TreeNode)
                 //是TreeNode则根据TreeNode的方式获取数据
                   return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
               do {//是Node单向链表,则通过next循环匹配,找到就退出,否则直到匹配完最后一个元素才退出
                   if (e.hash == hash &&
                       ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                       return e;
               } while ((e = e.next) != null);
           }
       }
       //没有找到则返回null
       return null;
   } 

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