【转】Java HashMap 源码解析(好文章)
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}
签名(signature)
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public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
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可以看到HashMap
继承了
- 标记接口Cloneable,用于表明
HashMap
对象会重写java.lang.Object#clone()
方法,HashMap实现的是浅拷贝(shallow copy)。 - 标记接口Serializable,用于表明
HashMap
对象可以被序列化
比较有意思的是,HashMap
同时继承了抽象类AbstractMap
与接口Map
,因为抽象类AbstractMap
的签名为
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public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>
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Stack Overfloooow上解释到:
在语法层面继承接口
Map
是多余的,这么做仅仅是为了让阅读代码的人明确知道HashMap
是属于Map
体系的,起到了文档的作用
AbstractMap
相当于个辅助类,Map
的一些操作这里面已经提供了默认实现,后面具体的子类如果没有特殊行为,可直接使用AbstractMap
提供的实现。
Cloneable接口
<code>It's evil, don't use it. </code>
Cloneable
这个接口设计的非常不好,最致命的一点是它里面竟然没有clone
方法,也就是说我们自己写的类完全可以实现这个接口的同时不重写clone
方法。
关于Cloneable
的不足,大家可以去看看《Effective Java》一书的作者给出的理由,在所给链接的文章里,Josh Bloch也会讲如何实现深拷贝比较好,我这里就不在赘述了。
Map接口
在Eclipse中的outline面板可以看到Map
接口里面包含以下成员方法与内部类:
Map_field_method可以看到,这里的成员方法不外乎是“增删改查”,这也反映了我们编写程序时,一定是以“数据”为导向的。
在上篇文章讲了Map
虽然并不是Collection
,但是它提供了三种“集合视角”(collection views),与下面三个方法一一对应:
-
Set<K> keySet()
,提供key的集合视角 -
Collection<V> values()
,提供value的集合视角 -
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()
,提供key-value序对的集合视角,这里用内部类Map.Entry
表示序对
AbstractMap抽象类
AbstractMap
对Map
中的方法提供了一个基本实现,减少了实现Map
接口的工作量。
举例来说:
如果要实现个不可变(unmodifiable)的map,那么只需继承
AbstractMap
,然后实现其entrySet
方法,这个方法返回的set不支持add与remove,同时这个set的迭代器(iterator)不支持remove操作即可。相反,如果要实现个可变(modifiable)的map,首先继承
AbstractMap
,然后重写(override)AbstractMap
的put方法,同时实现entrySet
所返回set的迭代器的remove方法即可。
设计理念(design concept)
哈希表(hash table)
HashMap
是一种基于哈希表(hash table)实现的map,哈希表(也叫关联数组)一种通用的数据结构,大多数的现代语言都原生支持,其概念也比较简单:key经过hash函数作用后得到一个槽(buckets或slots)的索引(index),槽中保存着我们想要获取的值
,如下图所示
hash table demo很容易想到,一些不同的key经过同一hash函数后可能产生相同的索引,也就是产生了冲突,这是在所难免的。
所以利用哈希表这种数据结构实现具体类时,需要:
- 设计个好的hash函数,使冲突尽可能的减少
- 其次是需要解决发生冲突后如何处理。
后面会重点介绍HashMap
是如何解决这两个问题的。
HashMap的一些特点
- 线程非安全,并且允许key与value都为null值,
HashTable
与之相反,为线程安全,key与value都不允许null值。 - 不保证其内部元素的顺序,而且随着时间的推移,同一元素的位置也可能改变(resize的情况)
- put、get操作的时间复杂度为O(1)。
- 遍历其集合视角的时间复杂度与其容量(capacity,槽的个数)和现有元素的大小(entry的个数)成正比,所以如果遍历的性能要求很高,不要把capactiy设置的过高或把平衡因子(load factor,当entry数大于capacity*loadFactor时,会进行resize,reside会导致key进行rehash)设置的过低。
- 由于HashMap是线程非安全的,这也就是意味着如果多个线程同时对一hashmap的集合试图做迭代时有结构的上改变(添加、删除entry,只改变entry的value的值不算结构改变),那么会报ConcurrentModificationException,专业术语叫
fail-fast
,尽早报错对于多线程程序来说是很有必要的。 -
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
通过这种方式可以得到一个线程安全的map。
源码剖析
首先从构造函数开始讲,HashMap
遵循集合框架的约束,提供了一个参数为空的构造函数与有一个参数且参数类型为Map的构造函数。除此之外,还提供了两个构造函数,用于设置HashMap
的容量(capacity)与平衡因子(loadFactor)。
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public HashMap( int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0 )
throw new IllegalArgumentException( "Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException( "Illegal load factor: " +
loadFactor);
this .loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
init();
} public HashMap( int initialCapacity) {
this (initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} public HashMap() {
this (DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
} |
从代码上可以看到,容量与平衡因子都有个默认值,并且容量有个最大值
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/** * The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 ; // aka 16
/** * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 ;
/** * The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0 .75f;
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可以看到,默认的平衡因子为0.75,这是权衡了时间复杂度与空间复杂度之后的最好取值(JDK说是最好的),过高的因子会降低存储空间但是查找(lookup,包括HashMap中的put与get方法)的时间就会增加。
这里比较奇怪的是问题:容量必须为2的指数倍(默认为16),这是为什么呢?解答这个问题,需要了解HashMap中哈希函数的设计原理。
哈希函数的设计原理
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/** * Retrieve object hash code and applies a supplemental hash function to the
* result hash, which defends against poor quality hash functions. This is
* critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
* otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
* in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
*/
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if ( 0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20 ) ^ (h >>> 12 );
return h ^ (h >>> 7 ) ^ (h >>> 4 );
}
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor( int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length- 1 );
}
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看到这么多位操作,是不是觉得晕头转向了呢,还是搞清楚原理就行了,毕竟位操作速度是很快的,不能因为不好理解就不用了。
网上说这个问题的也比较多,我这里根据自己的理解,尽量做到通俗易懂。
在哈希表容量(也就是buckets或slots大小)为length的情况下,为了使每个key都能在冲突最小的情况下映射到[0,length)
(注意是左闭右开区间)的索引(index)内,一般有两种做法:
- 让length为素数,然后用
hashCode(key) mod length
的方法得到索引 - 让length为2的指数倍,然后用
hashCode(key) & (length-1)
的方法得到索引
HashTable用的是方法1,HashMap
用的是方法2。
因为本篇主题讲的是HashMap,所以关于方法1为什么要用素数,我这里不想过多介绍,大家可以看这里。
重点说说方法2的情况,方法2其实也比较好理解:
因为length为2的指数倍,所以
length-1
所对应的二进制位都为1,然后在与hashCode(key)
做与运算,即可得到[0,length)
内的索引
但是这里有个问题,如果hashCode(key)
的大于length
的值,而且hashCode(key)
的二进制位的低位变化不大,那么冲突就会很多,举个例子:
Java中对象的哈希值都32位整数,而HashMap默认大小为16,那么有两个对象那么的哈希值分别为:
0xABAB0000
与0xBABA0000
,它们的后几位都是一样,那么与16异或后得到结果应该也是一样的,也就是产生了冲突。
造成冲突的原因关键在于16限制了只能用低位来计算,高位直接舍弃了,所以我们需要额外的哈希函数而不只是简单的对象的hashCode
方法了。
具体来说,就是HashMap中hash
函数干的事了
首先有个随机的hashSeed,来降低冲突发生的几率
然后如果是字符串,用了
sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
来获取索引值最后,通过一系列无符号右移操作,来把高位与低位进行异或操作,来降低冲突发生的几率
右移的偏移量20,12,7,4是怎么来的呢?因为Java中对象的哈希值都是32位的,所以这几个数应该就是把高位与低位做异或运算,至于这几个数是如何选取的,就不清楚了,网上搜了半天也没统一且让人信服的说法,大家可以参考下面几个链接:
- http://*.com/questions/7922019/openjdks-rehashing-mechanism/7922219#7922219
- http://*.com/questions/9335169/understanding-strange-java-hash-function/9336103#9336103
- http://*.com/questions/14453163/can-anybody-explain-how-java-design-hashmaps-hash-function/14479945#14479945
HashMap.Entry
HashMap中存放的是HashMap.Entry对象,它继承自Map.Entry,其比较重要的是构造函数
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static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry( int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
// setter, getter, equals, toString 方法省略
public final int hashCode() {
//用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
} |
可以看到,Entry实现了单向链表的功能,用next
成员变量来级连起来。
介绍完Entry对象,下面要说一个比较重要的成员变量
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/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
//HashMap内部维护了一个为数组类型的Entry变量table,用来保存添加进来的Entry对象 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
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你也许会疑问,Entry不是单向链表嘛,怎么这里又需要个数组类型的table呢?
我翻了下之前的算法书,其实这是解决冲突的一个方式:链地址法(开散列法),效果如下:
链地址法处理冲突得到的散列表就是相同索引值的Entry,会以单向链表的形式存在
链地址法的可视化
网上找到个很好的网站,用来可视化各种常见的算法,很棒。瞬间觉得国外大学比国内的强不知多少倍。
下面的链接可以模仿哈希表采用链地址法解决冲突,大家可以自己去玩玩
get操作
get操作相比put操作简单,所以先介绍get操作
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public V get(Object key) {
//单独处理key为null的情况
if (key == null )
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
} private V getForNullKey() {
if (size == 0 ) {
return null ;
}
//key为null的Entry用于放在table[0]中,但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null
//所以需要遍历冲突链,查找key是否存在
for (Entry<K,V> e = table[ 0 ]; e != null ; e = e.next) {
if (e.key == null )
return e.value;
}
return null ;
} final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0 ) {
return null ;
}
int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key);
//首先定位到索引在table中的位置
//然后遍历冲突链,查找key是否存在
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null ;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null ;
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put操作(含update操作)
因为put操作有可能需要对HashMap进行resize,所以实现略复杂些
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private void inflateTable( int toSize) {
//辅助函数,用于填充HashMap到指定的capacity
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//threshold为resize的阈值,超过后HashMap会进行resize,内容的entry会进行rehash
threshold = ( int ) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1 );
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
} /** * Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*/
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null )
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里的循环是关键
//当新增的key所对应的索引i,对应table[i]中已经有值时,进入循环体
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) {
Object k;
//判断是否存在本次插入的key,如果存在用本次的value替换之前oldValue,相当于update操作
//并返回之前的oldValue
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess( this );
return oldValue;
}
}
//如果本次新增key之前不存在于HashMap中,modCount加1,说明结构改变了
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null ;
} void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//如果增加一个元素会后,HashMap的大小超过阈值,需要resize
if ((size >= threshold) && ( null != table[bucketIndex])) {
//增加的幅度是之前的1倍
resize( 2 * table.length);
hash = ( null != key) ? hash(key) : 0 ;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
} void createEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//首先得到该索引处的冲突链Entries,有可能为null,不为null
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//然后把新的Entry添加到冲突链的开头,也就是说,后插入的反而在前面(第一次还真没看明白)
//需要注意的是table[bucketIndex]本身并不存储节点信息,
//它就相当于是单向链表的头指针,数据都存放在冲突链中。
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
} //下面看看HashMap是如何进行resize,庐山真面目就要揭晓了 void resize( int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果已经达到最大容量,那么就直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return ;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = ( int )Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1 );
} /** * Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历当前的table,将里面的元素添加到新的newTable中
for (Entry<K,V> e : table) {
while ( null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
//最后这两句用了与put放过相同的技巧
//将后插入的反而在前面
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
} /** * Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
* really need it.
*/
final boolean initHashSeedAsNeeded( int capacity) {
boolean currentAltHashing = hashSeed != 0 ;
boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
//这里说明了,在hashSeed不为0或满足useAltHash时,会重算Entry的hash值
//至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接
// http://*.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap
boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
if (switching) {
hashSeed = useAltHashing
? sun.misc.Hashing.randomHashSeed( this )
: 0 ;
}
return switching;
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remove操作
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public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
//可以看到删除的key如果存在,就返回其所对应的value
return (e == null ? null : e.value);
} final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0 ) {
return null ;
}
int hash = (key == null ) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里用了两个Entry对象,相当于两个指针,为的是防治冲突链发生断裂的情况
//这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
//当table[i]中存在冲突链时,开始遍历里面的元素
while (e != null ) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval( this );
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
} |
到现在为止,HashMap的增删改查都介绍完了。
一般而言,认为HashMap的这四种操作时间复杂度为O(1),因为它hash函数性质较好,保证了冲突发生的几率较小。
HashMap的序列化
介绍到这里,基本上算是把HashMap中一些核心的点讲完了,但还有个比较严重的问题:保存Entry的table数组为transient的,也就是说在进行序列化时,并不会包含该成员,这是为什么呢?
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transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
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为了解答这个问题,我们需要明确下面事实:
- Object.hashCode方法对于一个类的两个实例返回的是不同的哈希值
我们可以试想下面的场景:
我们在机器A上算出对象A的哈希值与索引,然后把它插入到HashMap中,然后把该HashMap序列化后,在机器B上重新算对象的哈希值与索引,这与机器A上算出的是不一样的,所以我们在机器B上get对象A时,会得到错误的结果。
所以说,当序列化一个HashMap对象时,保存Entry的table是不需要序列化进来的,因为它在另一台机器上是错误的。
因为这个原因,HashMap重现了writeObject
与readObject
方法
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private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{ // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
if (table==EMPTY_TABLE) {
s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold));
} else {
s.writeInt(table.length);
}
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (size > 0 ) {
for (Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) {
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
} private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{ // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
throw new InvalidObjectException( "Illegal load factor: " +
loadFactor);
}
// set other fields that need values
table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
// Read in number of buckets
s.readInt(); // ignored.
// Read number of mappings
int mappings = s.readInt();
if (mappings < 0 )
throw new InvalidObjectException( "Illegal mappings count: " +
mappings);
// capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25)
int capacity = ( int ) Math.min(
mappings * Math.min( 1 / loadFactor, 4 .0f),
// we have limits...
HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
// allocate the bucket array;
if (mappings > 0 ) {
inflateTable(capacity);
} else {
threshold = capacity;
}
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for ( int i = 0 ; i < mappings; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
} private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = null == key ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* Look for preexisting entry for key. This will never happen for
* clone or deserialize. It will only happen for construction if the
* input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
*/
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return ;
}
}
createEntry(hash, key, value, i);
} |
简单来说,在序列化时,针对Entry的key与value分别单独序列化,当反序列化时,再单独处理即可。
总结
在总结完HashMap后,发现这里面一些核心的东西,像哈希表的冲突解决,都是算法课上学到,不过由于“年代久远”,已经忘得差不多了,我觉得忘
- 一方面是由于时间久不用
- 另一方面是由于本身没理解好
平时多去思考,这样在遇到一些性能问题时也好排查。
还有一点就是我们在分析某些具体类或方法时,不要花太多时间一些细枝末节的边界条件上,这样很得不偿失,倒不是说这么边界条件不重要,程序的bug往往就是边界条件没考虑周全导致的。
只是说我们可以在理解了这个类或方法的总体思路后,再来分析这些边界条件。
如果一开始就分析,那真是丈二和尚——摸不着头脑了,随着对它工作原理的加深,才有可能理解这些边界条件的场景。
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