【java】HashMap扩容机制详解

news2024/11/25 16:18:15

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  • JDK1.7下的扩容机制
  • JDK1.8下的扩容机制

JDK1.7下的扩容机制

JDK1.7下的resize()方法是这样的:

void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}

Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);

}

代码中可以看到,如果原有table长度已经达到了上限,就不再扩容了。

如果还未达到上限,则创建一个新的table,并调用transfer方法:

   /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;              //注释1
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //注释2
                e.next = newTable[i];                  //注释3
                newTable[i] = e;                       //注释4
                e = next;                              //注释5
            }
        }
    }

transfer方法的作用是把原table的Node放到新的table中,使用的是头插法,也就是说,新table中链表的顺序和旧列表中是相反的,在HashMap线程不安全的情况下,这种头插法可能会导致环状节点。

其中的while循环描述了头插法的过程,这个逻辑有点绕,下面举个例子来解析一下这段代码。

假设原有table记录的某个链表,比如table[1]=3,链表为3–>5–>7,那么处理流程为:

1,注释1:记录e.next的值。开始时e是table[1],所以e3,e.next5,那么此时next==5。

在这里插入图片描述

2,注释2,计算e在newTable中的节点。为了展示头插法的倒序结果,这里假设e再次散列到了newTable[1]的链表中。

3,注释3,把newTable [1]赋值给e.next。因为newTable是新建的,所以newTable[1]null,所以此时3.nextnull。

在这里插入图片描述

4,注释4,e赋值给newTable[1]。此时newTable[1]=3。

在这里插入图片描述

5,注释5,next赋值给e。此时e==5。

在这里插入图片描述

此时newTable[1]中添加了第一个Node节点3,下面进入第二次循环,第二次循环开始时e==5。

1,注释1:记录e.next的值。5.next是7,所以next==7。
在这里插入图片描述

2,注释2,计算e在newTable中的节点。为了展示头插法的倒序结果,这里假设e再次散列到了newTable[1]的链表中。

3,注释3,把newTable [1]赋值给e.next。因为newTable[1]是3(参见上一次循环的注释4),e是5,所以5.next==3。

在这里插入图片描述

4,注释4,e赋值给newTable[1]。此时newTable[1]==5。

在这里插入图片描述

5,注释5,next赋值给e。此时e==7。
在这里插入图片描述

此时newTable[1]是5,链表顺序是5–>3。

下面进入第三次循环,第二次循环开始时e==7。

1,注释1:记录e.next的值。7.next是NULL,所以next==NULL。

在这里插入图片描述

2,注释2,计算e在newTable中的节点。为了展示头插法的倒序结果,这里假设e再次散列到了newTable[1]的链表中。

3,注释3,把newTable [1]赋值给e.next。因为newTable[1]是5(参见上一次循环的注释4),e是7,所以7.next==5。

在这里插入图片描述

4,注释4,e赋值给newTable[1]。此时newTable[1]==7。

在这里插入图片描述

5,注释5,next赋值给e。此时e==NULL。

在这里插入图片描述

此时newTable[1]是7,循环结束,链表顺序是7–>5–>3,和原链表顺序相反。

注意:这种逆序的扩容方式在多线程时有可能出现环形链表,出现环形链表的原因大概是这样的:线程1准备处理节点,线程二把HashMap扩容成功,链表已经逆向排序,那么线程1在处理节点时就可能出现环形链表。

另外单独说一下indexFor(e.hash, newCapacity);这个方法,这个方法是计算节点在新table中的下标用的,这个方法的代码如下:

/**
 * 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);
}

计算下标的算法很简单,hash值 和 (length-1)按位与,使用length-1的意义在于,length是2的倍数,所以length-1在二进制来说每位都是1,这样可以保证最大的程度的散列hash值,否则,当有一位是0时,不管hash值对应位是1还是0,按位与后的结果都是0,会造成散列结果的重复。

JDK1.8下的扩容机制

JDK1.8对resize()方法进行很大的调整,JDK1.8的resize()方法如下:

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                      //注释1
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    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"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                                 //注释2
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)                                        //注释3
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {                      //注释4
                            if (loTail == null)                            //注释5
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;                           //注释6
                            loTail = e;                                    //注释7
                        }
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {                                  /注释8
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

代码解析:

  1. 在resize()方法中,定义了oldCap参数,记录了原table的长度,定义了newCap参数,记录新table长度,newCap是oldCap长度的2倍(注释1),同时扩展点也乘2。

  2. 注释2是循环原table,把原table中的每个链表中的每个元素放入新table。

  3. 注释3,e.next==null,指的是链表中只有一个元素,所以直接把e放入新table,其中的e.hash & (newCap - 1)就是计算e在新table中的位置,和JDK1.7中的indexFor()方法是一回事。

  4. 注释// preserve order,这个注释是源码自带的,这里定义了4个变量:loHead,loTail,hiHead,hiTail,看起来可能有点眼晕,其实这里体现了JDK1.8对于计算节点在table中下标的新思路:

正常情况下,计算节点在table中的下标的方法是:hash&(oldTable.length-1),扩容之后,table长度翻倍,计算table下标的方法是hash&(newTable.length-1),也就是hash&(oldTable.length*2-1),于是我们有了这样的结论:这新旧两次计算下标的结果,要不然就相同,要不然就是新下标等于旧下标加上旧数组的长度。

举个例子,假设table原长度是16,扩容后长度32,那么一个hash值在扩容前后的table下标是这么计算的:

在这里插入图片描述

hash值的每个二进制位用abcde来表示,那么,hash和新旧table按位与的结果,最后4位显然是相同的,唯一可能出现的区别就在第5位,也就是hash值的b所在的那一位,如果b所在的那一位是0,那么新table按位与的结果和旧table的结果就相同,反之如果b所在的那一位是1,则新table按位与的结果就比旧table的结果多了10000(二进制),而这个二进制10000就是旧table的长度16。

换言之,hash值的新散列下标是不是需要加上旧table长度,只需要看看hash值第5位是不是1就行了,位运算的方法就是hash值和10000(也就是旧table长度)来按位与,其结果只可能是10000或者00000。

所以,注释4处的e.hash & oldCap,就是用于计算位置b到底是0还是1用的,只要其结果是0,则新散列下标就等于原散列下标,否则新散列坐标要在原散列坐标的基础上加上原table长度。

理解了上面的原理,这里的代码就好理解了,代码中定义的四个变量:

loHead,下标不变情况下的链表头

loTail,下标不变情况下的链表尾

hiHead,下标改变情况下的链表头

hiTail,下标改变情况下的链表尾

而注释4处的(e.hash & oldCap) == 0,就是代表散列下标不变的情况,这种情况下代码只使用了loHead和loTail两个参数,由他们组成了一个链表,否则将使用hiHead和hiTail参数。

其实e.hash & oldCap等于0和不等于0后的逻辑完全相同,只是用的变量不一样。

以等于0的情况为例,处理一个3–>5–>7的链表,过程如下:

首先处理节点3,e3,e.next5

1,注释5,一开始loTail是null,所以把3赋值给loHead。

2,注释7,把3赋值给loTail。

然后处理节点5,e5,e.next7

1,注释6,loTail有值,把e赋值给loTail.next,也就是3.next==5。

2,注释7,把5赋值给loTail。

现在新链表是3–>5,然后处理节点7,处理完之后,链表的顺序是3–>5–>7,loHead是3,loTail是7。可以看到,链表中节点顺序和原链表相同,不再是JDK1.7的倒序了。

代码到注释8这里就好理解了,

只要loTail不是null,说明链表中的元素在新table中的下标没变,所以新table的对应下标中放的是loHead,另外把loTail的next设为null

反之,hiTail不是null,说明链表中的元素在新table中的下标,应该是原下标加原table长度,新table对应下标处放的是hiHead,另外把hiTail的next设为null。

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