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HashMap的實(shí)現(xiàn)原理

本帖最后由 藍(lán)莓科技 于 2010-5-29 09:44 編輯

文章來源于http://zhangshixi.javaeye.com/blog/672697

1.? ? HashMap概述：
? ?HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。


2.? ? HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
? ?在java編程語言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一個是數(shù)組，另外一個是模擬指針（引用），所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的，HashMap也不例外。HashMap實(shí)際上是一個“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。


從上圖中可以看出，HashMap底層就是一個數(shù)組結(jié)構(gòu)，數(shù)組中的每一項又是一個鏈表。當(dāng)新建一個HashMap的時候，就會初始化一個數(shù)組。

源碼如下：

01

/**

02	?* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.

03

?*/

04	transient Entry[] table;

05

?

06	static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

07	??? final K key;

08	??? V value;

09	??? Entry<K,V> next;

10	??? final int hash;

11

??? ……

12

}

可以看出，Entry就是數(shù)組中的元素，每個 Map.Entry 其實(shí)就是一個key-value對，它持有一個指向下一個元素的引用，這就構(gòu)成了鏈表。

3.? ? HashMap的存取實(shí)現(xiàn)：
? ?1) 存儲：

01	public V put(K key, V value) {

02	??? // HashMap允許存放null鍵和null值。

03	??? // 當(dāng)key為null時，調(diào)用putForNullKey方法，將value放置在數(shù)組第一個位置。

04	??? if (key == null)

05	???? ???return putForNullKey(value);

06	??? // 根據(jù)key的keyCode重新計算hash值。

07	??? int hash = hash(key.hashCode());

08	??? // 搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引。

09	??? int i = indexFor(hash, table.length);

10	??? // 如果 i 索引處的 Entry 不為 null，通過循環(huán)不斷遍歷 e 元素的下一個元素。

11	??? for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {

12	???? ???Object k;

13	???? ???if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

14	???? ?? ?? ?V oldValue = e.value;

15	???? ?? ?? ?e.value = value;

16	???? ?? ?? ?e.recordAccess(this);

17	???? ?? ?? ?return oldValue;

18

???? ???}

19

??? }

20	??? // 如果i索引處的Entry為null，表明此處還沒有Entry。

21	??? modCount++;

22	??? // 將key、value添加到i索引處。

23	??? addEntry(hash, key, value, i);

24	??? return null;

25

}

從 上面的源代碼中可以看出：當(dāng)我們往HashMap中put元素的時候，先根據(jù)key的hashCode重新計算hash值，根據(jù)hash值得到這個元素在 數(shù)組中的位置（即下標(biāo)），如果數(shù)組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了，那么在這個位置上的元素將以鏈表的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如 果數(shù)組該位置上沒有元素，就直接將該元素放到此數(shù)組中的該位置上。
? ?addEntry(hash, key, value, i)方法根據(jù)計算出的hash值，將key-value對放在數(shù)組table的i索引處。addEntry 是 HashMap 提供的一個包訪問權(quán)限的方法，代碼如下：

01	void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

02	??? // 獲取指定 bucketIndex 索引處的 Entry

03	??? Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

04	??? // 將新創(chuàng)建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，并讓新的 Entry 指向原來的 Entry

05	??? table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);

06	??? // 如果 Map 中的 key-value 對的數(shù)量超過了極限

07	??? if (size++ >= threshold)

08	??? // 把 table 對象的長度擴(kuò)充到原來的2倍。

09	???? ???resize(2 * table.length);

10

}

當(dāng) 系統(tǒng)決定存儲HashMap中的key-value對時，完全沒有考慮Entry中的value，僅僅只是根據(jù)key來計算并決定每個Entry的存儲位 置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬，當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后，value 隨之保存在那里即可。
? ?hash(int h)方法根據(jù)key的hashCode重新計算一次散列。此算法加入了高位計算，防止低位不變，高位變化時，造成的hash沖突。

1	static int hash(int h) {

2	??? h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

3	??? return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

4

}

我們可以看到在HashMap中要找到某個元素，需要根據(jù)key的hash值來求得對應(yīng)數(shù)組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組和鏈表的結(jié)合，所以我們當(dāng)然希望這個HashMap里面的
元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數(shù)量只有一個，那么當(dāng)我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應(yīng)位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表，這樣就大大優(yōu)化了查詢的效率。
? ?對于任意給定的對象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序調(diào)用 hash(int h) 方法所計算得到的 hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數(shù)組長度取模運(yùn)算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，“?！边\(yùn)算的消耗還是比較大的， 在HashMap中是這樣做的：調(diào)用 indexFor(int h, int length) 方法來計算該對象應(yīng)該保存在 table 數(shù)組的哪個索引處。indexFor(int h, int length) 方法的代碼如下：

1	static int indexFor(int h, int length) {

2	??? return h & (length-1);

3

}

這個方法非常巧妙，它通過 h & (table.length -1) 來得到該對象的保存位，而HashMap底層數(shù)組的長度總是 2 的 n 次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化。在 HashMap 構(gòu)造器中有如下代碼：

1	int capacity = 1;

2	??? while (capacity < initialCapacity)

3	???? ???capacity <<= 1;

這段代碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方，即底層數(shù)組的長度總是為2的n次方。
當(dāng)length總是 2 的n次方時，h& (length-1)運(yùn)算等價于對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
? ?這看上去很簡單，其實(shí)比較有玄機(jī)的，我們舉個例子來說明：
? ?假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9，那么&運(yùn)算后的結(jié)果如下：

? ?h & (table.length-1)? ?hash? ?? ? table.length-1

? ?? ? 8 & (15-1)：? ?? ?? ???0100? ?&? ? 1110??=? ? 0100
? ?? ? 9 & (15-1)：? ?? ?? ???0101? ?&? ? 1110??=? ? 0100

? ?? ? ---------------------------------------------------

? ?? ? 8 & (16-1)：? ?? ?? ???0100? ?&? ? 1111? ?=? ? 010
? ?? ? 9 & (16-1)：? ?? ?? ???0101? ?&? ? 1111? ?=? ? 0101




從上面的例子中可以看出：當(dāng)它們和15-1（1110）“與”的時候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表，那么查詢的時候就需要遍歷這個鏈
表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)組長度為15的時候，hash值會與15-1（1110）進(jìn)行“與”，那么
最后一位永遠(yuǎn)是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大，更糟的是 這種情況中，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！而當(dāng)數(shù)組長度為16時，即為2的n次方 時，2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的每個位上的值都為1，這使得在低位上&時，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進(jìn)一步優(yōu)化，加入了高位計算，就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表。


? ?所以說，當(dāng)數(shù)組長度為2的n次冪的時候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。
? ?根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當(dāng)程序試圖將一個key-value對放入HashMap中時，程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲位置：如果兩個 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲位置相同。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value，但key不會覆蓋。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明。




? ?2) 讀取：

01	public V get(Object key) {

02	??? if (key == null)

03	???? ???return getForNullKey();

04	??? int hash = hash(key.hashCode());

05	??? for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];

06	???? ???e != null;

07	???? ???e = e.next) {

08	???? ???Object k;

09	???? ???if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

10	???? ?? ?? ?return e.value;

11

??? }

12	??? return null;

13

}

有了上面存儲時的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時，首先計算key的hashCode，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。


? ?3) 歸納起來簡單地說，HashMap 在底層將 key-value 當(dāng)成一個整體進(jìn)行處理，這個整體就是一個 Entry 對象。HashMap 底層采用一個 Entry[] 數(shù)組來保存所有的 key-value 對，當(dāng)需要存儲一個 Entry 對象時，會根據(jù)hash算法來決定其在數(shù)組中的存儲位置，在根據(jù)equals方法決定其在該數(shù)組位置上的鏈表中的存儲位置；當(dāng)需要取出一個Entry時， 也會根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲位置，再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry。


4.? ? HashMap的resize（rehash）：
? ?當(dāng)HashMap中的元素越來越多的時候，hash沖突的幾率也就越來越高，因為數(shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的 數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組擴(kuò)容這個操作也會出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后，最消耗性能的點(diǎn)就出現(xiàn)了：原數(shù)組 中的數(shù)據(jù)必須重新計算其在新數(shù)組中的位置，并放進(jìn)去，這就是resize。
? ?那么HashMap什么時候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng)HashMap中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時，就會進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，loadFactor 的默認(rèn)值為0.75，這是一個折中的取值。也就是說，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為16，那么當(dāng)HashMap中元素個數(shù)超過16*0.75=12的時候，就把 數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32，即擴(kuò)大一倍，然后重新計算每個元素在數(shù)組中的位置，而這是一個非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個數(shù)，那 么預(yù)設(shè)元素的個數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。




5.? ? HashMap的性能參數(shù)：
? ?HashMap 包含如下幾個構(gòu)造器：
? ?HashMap()：構(gòu)建一個初始容量為 16，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。
? ?HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個初始容量為 initialCapacity，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap。
? ?HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個 HashMap。
? ?HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個參數(shù)，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。
? ?initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數(shù)組的長度。
? ?loadFactor：負(fù)載因子loadFactor定義為：散列表的實(shí)際元素數(shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。
? ?負(fù)載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說，查找一個元素的平均時間 是O(1+a)，因此如果負(fù)載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負(fù)載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴(yán)重 浪費(fèi)。
? ?HashMap的實(shí)現(xiàn)中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：

1	threshold = (int)(capacity * loadFactor);

結(jié) 合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素數(shù)目，超過這個數(shù)目就重新 resize，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時， resize后的HashMap容量是容量的兩倍：

1	if (size++ >= threshold)? ?

2	??? resize(2 * table.length);??

6.? ? Fail-Fast機(jī)制：
? ?我們知道java.util.HashMap不是線程安全的，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map，那么將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略。
? ?這一策略在源碼中的實(shí)現(xiàn)是通過modCount域，modCount顧名思義就是修改次數(shù)，對HashMap內(nèi)容的修改都將增加這個值，那么在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的expectedModCount。

1	HashIterator() {

2	??? expectedModCount = modCount;

3	??? if (size > 0) { // advance to first entry

4	??? Entry[] t = table;

5	??? while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)

6

???? ???;

7

??? }

8

}

在迭代過程中，判斷modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已經(jīng)有其他線程修改了Map：
? ?注意到modCount聲明為volatile，保證線程之間修改的可見性。

1	final Entry<K,V> nextEntry() {? ?

2	??? if (modCount != expectedModCount)? ?

3	???? ???throw new ConcurrentModificationException();

在HashMap的API中指出：
? ?由所有HashMap類的“collection 視圖方法”所返回的迭代器都是快速失敗的：在迭代器創(chuàng)建之后，如果從結(jié)構(gòu)上對映射進(jìn)行修改，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException。因此，面對并發(fā)的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不冒在將來不確定的時間發(fā)生任意不 確定行為的風(fēng)險。
? ?注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的并發(fā)修改時，不可能作出任何堅決的保證。快速失敗迭代器盡最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此，編寫依賴于此異常的程序的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應(yīng)該 僅用于檢測程序錯誤。




參考資料：
JDK API HashMap? ???HashMap 源代碼? ???深入理解HashMap
通過分析 JDK 源代碼研究 Hash 存儲機(jī)制
java.util.HashMap源碼要點(diǎn)淺析

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一个非常巧妙的 hashcode 算法 return h (length-1);的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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