目录
- 数据结构
- 链表的作用
- 链表问题
- 数据结构简图
- 源码解析
- 重要成员变量说明
- 构造函数
- put操作
- 初始化数组
- Key为null的处理
- 计算hash
- 添加链表节点--新增Entry
- 扩容
- 缺点
- 扩容死锁分析
- 单线程扩容
- 多线程扩容
数据结构
jdk1.7的hashmap的底层结构是数组加单向链表实现的。将key的hash值进行取模获取index既即将存放的元素的数组的位置。然后到对应的链表中进行put和get操作
链表的作用
因为对数组进行取模的时候可能会遇到获取index的位置是一样的,所以可能会遇到hash碰撞冲突，而HashMap使用链表来存储hash碰撞的元素
链表问题
如果在hash碰撞发生严重的情况下，则会出现插入和获取元素时间过长的问题，jdk1.8对此进行了树化来解决这个问题，详情见jdk1.8HashMap的详解
数据结构简图
数组（绿色）：hash数组（桶），数组元素是每个链表的头节点
链表（浅蓝色）：解决hash冲突，不同的key映射到了数组的同一索引处，则形成链表
源码解析
重要成员变量说明
//默认初始化容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载因子 超过 容量*负载因子 就需要扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//默认空数组
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
//用来存放元素得数组，默认== EMPTY_TABLE 用来判断hashMap是否真正的初始化
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
//元素数量
transient int size;
//构造函数时为设置的容量，初始化后为容量*负载因子
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
为什么负载因子的大小默认为0.75而不是1呢
这涉及到一个数学运算
根据HashMap的扩容机制，他会保证capacity的值永远都是2的幂
那么，为了保证负载因子（loadFactor） * 容量（capacity）的结果是一个整数，这个值是0.75(3/4)比较合理，因为这个数和任何2的幂乘积结果都是整数
如果我们把负载因子设置成1，容量使用默认初始值16，那么表示一个HashMap需要在"满了"之后才会进行扩容,显然会发生更多的hash碰撞
总结:负载因子默认为0.75是最适合减少hash碰撞又能保证 loadFactor*capacity的结果是一个整数的一个值
构造函数
public HashMap() {
//调用下面的构造函数 16， 0.75F
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 容量 负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//容量不能小于0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//容量最大为MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//设置当前负载因子为默认负载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//构造函数时threshold 为 容量
threshold = initialCapacity;
//空方法
init();
}
put操作
public V put(K key, V value) {
//如果table == EMPTY_TABLE则table没有真正的初始化，需要初始化
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
//hashmap 可以存放null key
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//计算key的hash
int hash = hash(key);
//求出当前key要存放在数组中的下标
int i = indexFor(hash, table.length);
//遍历当前下标的key， 看有没有相同的key， 如果有就替换value，返回oldValue
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
//空方法
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//检测并发修改
modCount++;
//说明当前位置没有相同的key，新增Entry放入链表
addEntry(hash, key, value, i);
//存放前key不存在 返回null作为oldValue
return null;
}
初始化数组
private void inflateTable(int toSize) {
//hashMap为了方便计算下标中的位置，所以容量需要设置为2的次方，但是没有做强制校验
//如果设置的容量不是2的次方，这里会获取到比容量大 且 最小的2的次方
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//获取扩容的门槛，容量 * 负载因子
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//初始化数组为2的次方的capacity
table = new Entry[capacity];
//为了看一下capacity是否需要重置一下哈希种子，是为了得到的哈希值更加散列。
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
Key为null的处理
private V putForNullKey(V value) {
//如果key==null，在1.7中就会把该元素放入下标为0的位置
//如果0位置已经存在元素，就需要判断是否是同一个key，如果是，就需要替换oldValue并返回
//不是null的元素求得的位置也可能是0
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//此时key==null，这一步表示0位置没有key==null的Entry，新增Entry入链表
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
计算hash
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);
}
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);
}
添加链表节点–新增Entry
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//判断是否扩容
//1.当前size >= capacity * loadFactory
//2.当前下标位置不等于null
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//扩容，容量必须是2的次方，所以扩容是旧容量的2倍
resize(2 * table.length);
//重新计算在扩容之后hash
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
//重新计算在扩容之后的下标
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//放入Entry
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//获取到当下下标的entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//采用头插法放入链表头部，e是当前下标的元素，下面Entry的构造函数时next
//即把当前下标的e作为新元素的next，把next放到当前下标位置
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
扩容
void resize(int newCapacity) {
//临时保存旧table
Entry[] oldTable = table;
//临时保存旧table的长度
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果旧容量已经达到了最大容量，不扩容
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//创建扩容后的数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//把旧数据拷贝到新数组， initHashSeedAsNeeded(newCapacity)重置新的数组hash种子返回是否需要rehash
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
//替换旧数组
table = newTable;
//重新计算扩容门槛
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历旧数组用于转移到新数组
for (Entry<K,V> e : table) {
//只有当前的e != null 才需要拷贝
while(null != e) {
//临时保存一下 next，这点也是出现回环链表 死循环的原因
Entry<K,V> next = e.next;
//是否重新计算hash
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
//计算在新数组中的位置
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//其实还是头插法，如果当前位置已经有元素了，就把该元素作为e的next
e.next = newTable[i];
//把e放入该位置
newTable[i] = e;
//把扩容前的e的next复制给e继续执行该流程，完成旧数组链表的下一个元素的转移
e = next;
}
}
}
缺点
HashMap是线程不安全的，不安全的具体原因就是在高并发场景下，扩容可能产生死锁 (Jdk1.7存在)以及get操作可能带来的数据丢失
扩容死锁分析
死锁问题核心在于下面代码，多线程扩容导致形成的链表环! 以下代码是去除了与分析死锁无关的代码
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
//记录oldhash表中e.next
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
//rehash计算出数组的位置(hash表中桶的位置)
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//e要插入链表的头部， 所以要先将e.next指向new hash表中的第一个元素
e.next = newTable[i];
//将e放入到new hash表的头部
newTable[i] = e;
//转移e到下一个节点， 继续循环下去
e = next;
}
}
}
单线程扩容
**假设：**hash算法就是简单的key与length(数组长度)求余。hash表长度为2，如果不扩容， 那么元素key为3,5,7按照计算(key%table.length)的话都应该碰撞到table[1]上
**扩容：**hash表长度会扩容为4重新hash，key=3 会落到table[3]上(3%4=3)， 当前e.next为key(7), 继续while循环重新hash，key=7 会落到table[3]上(7%4=3), 产生碰撞，这里采用的是头插入法，所以key=7的Entry会排在key=3前面(这里可以具体看while语句中代码)当前e.next为key(5), 继续while循环重新hash，key=5 会落到table[1]上(5%4=3)， 当前e.next为null, 跳出while循环，resize结束
过程如下图所示：
多线程扩容
下面就是多线程同时put的情况了， 然后同时进入transfer方法中：假设这里有两个线程同时执行了put()操作，并进入了transfer()环节
while(null != e) {
//线程1执行到此被调度挂起(cpu时间片轮转等发生上下文切换)
//记录oldhash表中e.next
Entry<K,V> next = e.next;
//rehash计算出数组的位置(hash表中桶的位置)
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//e要插入链表的头部， 所以要先将e.next指向new hash表中的第一个元素
e.next = newTable[i];
//将e放入到new hash表的头部
newTable[i] = e;
//转移e到下一个节点， 继续循环下去
e = next;
}
那么此时的状态为：
从上面的图我们可以看到，因为线程1的 e 指向了 key(3)，而 next 指向了 key(7)，在线程2 rehash 后，就指向了线程2 rehash 后的链表
然后线程1被唤醒了：
- 执行e.next = newTable[i]，于是 key(3)的 next 指向了线程1的新 Hash 表，因为新 Hash 表为空，所以e.next = null
- 执行newTable[i] = e，所以线程1的新 Hash 表第一个元素指向了线程2新 Hash表的 key(3)。好了，e 处理完毕
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)
然后该执行 key(3)的 next 节点 key(7)了:
- 现在的 e 节点是 key(7)，首先执行Entry next = e.next,那么 next 就是key(3)了
- 执行e.next = newTable[i]，于是key(7) 的 next 就成了 key(3)
- 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(7)
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(3)
此时的状态为：
然后又该执行 key(7)的 next 节点 key(3)了：
- 现在的 e 节点是 key(3)，首先执行Entry next = e.next,那么 next 就是null
- 执行e.next = newTable[i]，于是key(3) 的 next 就成了 key(7)
- 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(3)
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)
这时候的状态如图所示：
很明显，环形链表出现了
