hashmap 存取原理图_HashMap原理(二) 扩容机制及存取原理
我们在上一个章节《HashMap原理(一) 概念和底层架构》中讲解了HashMap的存储数据结构以及常用的概念及变量,包括capacity容量,threshold变量和loadFactor变量等。本章主要讲解HashMap的扩容机制及存取原理。
先回顾一下基本概念:
table变量:HashMap的底层数据结构,是Node类的实体数组,用于保存key-value对;
capacity:并不是一个成员变量,但却是一个必须要知道的概念,表示容量;
size变量:表示已存储的HashMap的key-value对的数量;
loadFactor变量:装载因子,用于衡量满的程度;
threshold变量:临界值,当超出该值时,表示table表示该扩容了;
一. put方法
HashMap使用哈希算法得到数组中保存的位置,然后调用put方法将key-value对保存到table变量中。我们通过图来演示一下存储的过程。
简单解释一下:
1)通过hash(Object key)算法得到hash值;
2)判断table是否为null或者长度为0,如果是执行resize()进行扩容;
3)通过hash值以及table数组长度得到插入的数组索引i,判断数组table[i]是否为空或为null;
4)如果table[i] == null,直接新建节点添加,转向 8),如果table[i]不为空,转向 5);
5)判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,这里的相同指的是hashCode以及equals,否则转向 6);
6)判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转7);
7)遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;
8)插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。
我们关注一下这里面最重要的三个方法,hash(),putVal(),resize().
1. hash方法
我们通过hash方法计算索引,得到数组中保存的位置,看一下源码
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
我们可以看到HashMap中的hash算法是通过key的hashcode值与其hashcode右移16位后得到的值进行异或运算得到的,那么为什么不直接使用key.hashCode(),而要进行异或操作?我们知道hash的目的是为了得到进行索引,而hash是有可能冲突的,也就是不同的key得到了同样的hash值,这样就很容易产业碰撞,如何减少这种情况的发生呢,就通过上述的hash(Object key)算法将hashcode 与 hashcode的低16位做异或运算,混合了高位和低位得出的最终hash值,冲突的概率就小多了。举个例子:
有个蒸笼,第一层是猪肉包、牛肉包、鸡肉包,第二层是白菜包,第三层是豆沙包,第四层是香菇包。这时你来买早餐,你指着第一层说除了猪肉包,随便给我一个包子,因为外表无法分辨,这时拿到猪肉包的概率就有1/3,如果将二层、三层、四层与一层混合在一起了,那么拿到猪肉包的概率就小多了。
我们的hash(Object key)算法一个道理,最终的hash值混合了高位和低位的信息,掺杂的元素多了,那么最终hash值的随机性越大,而HashMap的table下标依赖于最终hash值与table.length()-1的&运算,这里的&运算类似于挑包子的过程,自然冲突就小得多了。计算过程如下:
最开始的hashCode: 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
右移16位的hashCode:0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
异或运算后的hash值: 1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101
2. putVal方法
通过putVal方法将传递的key-value对添加到数组table中。
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
/**
* 如果当前HashMap的table数组还未定义或者还未初始化其长度,则先通过resize()进行扩容,
* 返回扩容后的数组长度n
*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过数组长度与hash值做按位与&运算得到对应数组下标,若该位置没有元素,则new Node直接将新元素插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//否则该位置已经有元素了,我们就需要进行一些其他操作
else {
Node e; K k;
//如果插入的key和原来的key相同,则替换一下就完事了
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
/**
* 否则key不同的情况下,判断当前Node是否是TreeNode,如果是则执行putTreeVal将新的元素插入
* 到红黑树上。
*/
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//如果不是TreeNode,则进行链表遍历
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
/**
* 在链表最后一个节点之后并没有找到相同的元素,则进行下面的操作,直接new Node插入,
* 但条件判断有可能转化为红黑树
*/
if ((e = p.next) == null) {
//直接new了一个Node
p.next = newNode(hash, key, value, null);
/**
* TREEIFY_THRESHOLD=8,因为binCount从0开始,也即是链表长度超过8(包含)时,
* 转为红黑树。
*/
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
/**
* 如果在链表的最后一个节点之前找到key值相同的(和上面的判断不冲突,上面是直接通过数组
* 下标判断key值是否相同),则替换
*/
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;
//onlyIfAbsent为true时:当某个位置已经存在元素时不去覆盖
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//最后判断临界值,是否扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3. resize方法
HashMap通过resize()方法进行扩容,容量规则为2的幂次
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//以前的容量大于0,也就是hashMap中已经有元素了,或者new对象的时候设置了初始容量
if (oldCap > 0) {
//如果以前的容量大于限制的最大容量1<<30,则设置临界值为int的最大值2^31-1
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
/**
* 如果以前容量的2倍小于限制的最大容量,同时大于或等于默认的容量16,则设置临界值为以前临界值的2
* 倍,因为threshold = loadFactor*capacity,capacity扩大了2倍,loadFactor不变,
* threshold自然也扩大2倍。
*/
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/**
* 在HashMap构造器Hash(int initialCapacity, float loadFactor)中有一句代码,this.threshold
* = tableSizeFor(initialCapacity), 表示在调用构造器时,默认是将初始容量暂时赋值给了
* threshold临界值,因此此处相当于将上一次的初始容量赋值给了新的容量。什么情况下会执行到这句?当调用
* 了HashMap(int initialCapacity)构造器,还没有添加元素时
*/
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
/**
* 调用了默认构造器,初始容量没有设置,因此使用默认容量DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16),临界值
* 就是16*0.75
*/
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//对临界值做判断,确保其不为0,因为在上面第二种情况(oldThr > 0),并没有计算newThr
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"})
/**构造新表,初始化表中数据*/
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
//将刚创建的新表赋值给table
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//遍历将原来table中的数据放到扩容后的新表中来
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//没有链表Node节点,直接放到新的table中下标为【e.hash & (newCap - 1)】位置即可
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是treeNode节点,则树上的节点放到newTab中
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果e后面还有链表节点,则遍历e所在的链表,
else { // 保证顺序
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
//记录下一个节点
next = e.next;
/**
* newTab的容量是以前旧表容量的两倍,因为数组table下标并不是根据循环逐步递增
* 的,而是通过(table.length-1)& hash计算得到,因此扩容后,存放的位置就
* 可能发生变化,那么到底发生怎样的变化呢,就是由下面的算法得到.
*
* 通过e.hash & oldCap来判断节点位置通过再次hash算法后,是否会发生改变,如
* 果为0表示不会发生改变,如果为1表示会发生改变。到底怎么理解呢,举个例子:
* e.hash = 13 二进制:0000 1101
* oldCap = 32 二进制:0001 0000
* &运算: 0 二进制:0000 0000
* 结论:元素位置在扩容后不会发生改变
*/
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
/**
* e.hash = 18 二进制:0001 0010
* oldCap = 32 二进制:0001 0000
* &运算: 32 二进制:0001 0000
* 结论:元素位置在扩容后会发生改变,那么如何改变呢?
* newCap = 64 二进制:0010 0000
* 通过(newCap-1)&hash
* 即0001 1111 & 0001 0010 得0001 0010,32+2 = 34
*/
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
/**
* 若(e.hash & oldCap) == 0,下标不变,将原表某个下标的元素放到扩容表同样
* 下标的位置上
*/
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
/**
* 若(e.hash & oldCap) != 0,将原表某个下标的元素放到扩容表中
* [下标+增加的扩容量]的位置上
*/
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
二. get方法
我们先简单说一下get(Object key)流程,通过传入的key通过hash()算法得到hash值,在通过(n - 1) & hash找到数组下标,如果数组下标所对应的node值正好key一样就返回,否则找到node.next找到下一个节点,看是否是treenNode,如果是,遍历红黑树找到对应node,如果不是遍历链表找到node。我们看一下源码
public V get(Object key) {
Node e;
//先通过hash(key)找到hash值,然后调用getNode(hash,key)找到节点
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
//通过(n - 1) & hash找到数组对应位置上的第一个node
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果这个node刚好key值相同,直接返回
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果不相同就再往下找
if ((e = first.next) != null) {
//如果是treeNode,就遍历红黑树找到对应node
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表,遍历链表找到对应node
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
这几个方法是核心,虽然HashMap还有很多常用方法,不过大体和这几个方法有关,或者实现逻辑相似,这里就不再多说了。
三. 总结
本文在上一章基本概念和底层结构的基础上,从源码的角度讲解了扩容机制以及存取原理,主要分析了put方法和get方法,put方法的核心为hash(),putVal(),resize(),get方法的核心为getNode(),若有不对之处,请批评指正,望共同进步,谢谢!
hashmap 存取原理图_HashMap原理(二) 扩容机制及存取原理相关推荐
- hashmap 存取原理图_HashMap底层实现原理
HashMap底层原理总结,几个Hash集合之间的对比. HashMap底层存储结构 HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做一个Entry.这些Entry分散存 ...
- 阿里P8架构师谈:深入探讨HashMap的底层结构、原理、扩容机制
摘要 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型. 随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化, ...
- Hashmap实现原理及扩容机制详解
目录 HashMap基础 HashMap实现原理 Node和Node链 拉链法 关于Node数组 table 散列算法 HashMap和红黑树 关于TreeNode 红黑树基础 HashMap扩容机制 ...
- HashMap的底层结构、原理、扩容机制
文章目录 一.问题 Q0:HashMap是如何定位下标的? Q1:HashMap由什么组成? Q2:Java的HashMap为什么不用取余的方式存储数据? Q3:HashMap往链表里插入节点的方式? ...
- 深入探讨HashMap的底层结构、原理、扩容机制
Q0:HashMap是如何定位下标的? A:先获取Key,然后对Key进行hash,获取一个hash值,然后用hash值对HashMap的容量进行取余(实际上不是真的取余,而是使用按位与操作,原因参考 ...
- java反射的原理_java反射机制的实现原理
java反射机制的实现原理 反射机制: 所谓的反射机制就是java语言在运行时拥有一项自观的能力. 通过这种能力可以彻底的了解自身的情况为下一步的动作做准备. 下面具体介绍一下java的反射机制.这里 ...
- hashmap 存取原理图_HashMap的存储原理
HashMap提供高效的查找,插入和删除.是怎么做到的? HashMap的存储结构 HashMap底层是以数组方式进行存储的.将key-value键值对作为数组的一个元素进行存储. Key-value ...
- HashMap实现原理和扩容机制
一.HashMap实现原理 1. HashMap概述 HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现.此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键.此类不保证映射的顺序,特别是它 ...
- java map扩容机制_Java HashMap的原理、扩容机制、以及性能思考
Java HashMap 说明 此文档所介绍的HashMap是基于JDK1.8之后的.此文受到网上很多其他Java生态爱好者文章的影响,写此文的目的是系统的概括下HashMap,并把一些优秀文章的脉络 ...
- Has和Map的底层原理与扩容机制
HashMap 的底层实现原理 本文参考javaguide提供的面试题,可以了解详情javaguide 同时参考了其他博主的文章了解详情 简介 HashMap是用来存储键值对的一种集合,它基于哈希表的 ...
最新文章
- 避免单线程单元 (STA) COM 组件
- mysql栏的范围外值,MySQL中各种字段的取值范围-数据库专栏,MySQL
- SPQuery 查询知多少
- MIT研发无人机仓库管理系统,或将帮沃尔玛省下几十亿美元
- [译]yield关键字都做了什么?
- ELK 删除索引只保留10天
- object overview page打开后白屏问题分析
- 支付宝披露小微商户降费进展:半年减免近50亿
- Linux环境下查看网络性能的基本命令
- 看懂理解 keyboard中 , navigation的设置: 切换工作区和移动窗口到不同的工作区.
- 强名称(3)强名称的脆弱性
- java 播放m4a 文件_Javasound没有通过JAAD(SPI)播放.m4a文件
- 关系型数据库之MySQL8——由内而外的深化全面学习
- [4G5G专题-27]:架构-UE终端的4G+5G双连接详解
- android 虚拟按键源码流程分析
- 数据库学习之多种数据库横向对比
- 基于Android的手机点名签到学生请假考勤系统
- 前端面试之计算机网络篇
- python中val的意思_python中val是什么
- 2017-2018-2 20179225 《密码与安全新技术专题》 第7周作业
热门文章
- 聊聊最近的CPA心得吧
- 分析robin的“seo培训”网站
- MySQL服务器的启动与停止
- EditorUtility.SetDirty 设置已改变
- fastdfs返回的url_FastDFS上传文件Demospringboot实现
- 堆载预压弹性变形怎样计算公式_真空预压排水固结法原理特点与优缺点
- origin函数绘图_资料|史上最全10套Origin科研必备绘图教学,无需代码
- sequelize 连接2个数据库_Sequelize如何同步判断数据库连接及同步成功
- python运维脚本部署jdk_Python+PyDev+Jdk+Eclipse开发环境部署
- Appium Server