为什么做游戏网站被封,邯郸做网站找哪家好,建材网中国建材第一网,搜索引擎优化自然排名点击上方 Java后端#xff0c;选择 设为星标优质文章#xff0c;及时送达代码中的注解多看几遍#xff0c;其中HashMap的扩容机制是要必懂知识#xff01;结合图片一起理解#xff01;什么是 HashMap?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… 点击上方 Java后端选择 设为星标优质文章及时送达代码中的注解多看几遍其中HashMap的扩容机制是要必懂知识结合图片一起理解什么是 HashMap?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不保证该顺序恒久不变。HashMap 的数据结构 在 Java 编程语言中最基本的结构就是两种一个是数组另外一个是模拟指针(引用)所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的HashMap 也不例外。HashMap 实际上是一个 “链表散列” 的数据结构即数组和链表的结合体。文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构HashMap 的结构图如下。 从上图中可以看出HashMap 底层就是一个数组结构数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个 HashMap 的时候就会初始化一个数组。下面先通过大概看下 HashMap 的核心成员。public class HashMapK,V extends AbstractMapK,Vimplements MapK,V, Cloneable, Serializable {// 默认容量默认为16必须是2的幂static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 1 4;// 最大容量值是2^30static final int MAXIMUM_CAPACITY 1 30// 装载因子默认的装载因子是0.75static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR 0.75f;// 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值默认为8static final int TREEIFY_THRESHOLD 8;// 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值默认为6static final int UNTREEIFY_THRESHOLD 6;/* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。 * 如果没有达到这个阈值即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。 * 这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。 */static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY 64;static class NodeK,V implements Map.EntryK,V {//... }// 存储数据的数组transient Node[] table;// 遍历的容器transient Set entrySet;// Map中KEY-VALUE的数量transient int size;/** * 结构性变更的次数。 * 结构性变更是指map的元素数量的变化比如rehash操作。 * 用于HashMap快速失败操作比如在遍历时发生了结构性变更就会抛出ConcurrentModificationException。 */transient int modCount;// 下次resize的操作的size值。int threshold;// 负载因子resize后容量的大小会增加现有size * loadFactorfinal float loadFactor;}HashMap 的初始化public HashMap() {this.loadFactor DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值 }通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组 table那只能在 put 操作时放入了为什么要这样做估计是避免初始化了 HashMap 之后不使用反而占用内存吧哈哈哈。HashMap 的存储操作public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true); }下面我们详细讲一下 HashMap 是如何确定数组索引的位置、进行 put 操作的详细过程以及扩容机制 (resize)hash 计算确定数组索引位置不管增加、删除、查找键值对定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合所以我们当然希望这个 HashMap 里面的元素位置尽量分布均匀些尽量使得每个位置上的元素数量只有一个那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的不用遍历链表大大优化了查询的效率。HashMap 定位数组索引位置直接决定了 hash 方法的离散性能。看下源码的实现:static final int hash(Object key) { //jdk1.8int h;// h key.hashCode() 为第一步 取hashCode值// h ^ (h 16) 为第二步 高位参与运算return (key null) ? 0 : (h key.hashCode()) ^ (h 16);}通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的(h k.hashCode()) ^ (h 16)主要是从速度、功效、质量来考虑的这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候也能保证考虑到高低 Bit 都参与到 Hash 的计算中同时不会有太大的开销。大家都知道上面代码里的 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数返回 int 型散列值。理论上散列值是一个 int 型如果直接拿散列值作为下标访问 HashMap 主数组的话考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 表值范围从‑2147483648 到 2147483648。前后加起来大概 40 亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组内存是放不下的。你想HashMap 扩容之前的数组初始大小才 16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个 indexFor( ) 函数里完成。bucketIndex indexFor(hash, table.length);//indexFor的代码也很简单就是把散列值和数组长度做一个与操作static int indexFor(int h, int length) {return h (length-1);}顺便说一下这也正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要取 2 的整次幂。因为这样(数组长度‑1)正好相当于一个 “低位掩码”。“与” 操作的结果就是散列值的高位全部归零只保留低位值用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例16‑115。2 进制表示是 00000000 0000000000001111。和某散列值做 “与” 操作如下结果就是截取了最低的四位值。10100101 11000100 00100101 00000000 00000000 00001111---------------------------------- 00000000 00000000 00000101 //高位全部归零只保留末四位但这时候问题就来了这样就算我的散列值分布再松散要是只取最后几位的话碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好分布上成等差数列的漏洞恰好使最后几个低位呈现规律性重复就无比蛋疼。这时候 “扰动函数” 的价值就出来了说到这大家应该都明白了看下图。 右位移 16 位正好是 32bit 的一半自己的高半区和低半区做异或就是为了混合原始哈希码的高位和低位以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征这样高位的信息也被变相保留下来。putVal 方法HashMap 的 put 方法执行过程可以通过下图来理解自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。 源码以及解释如下:// 真正的put操作final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i;// 如果table没有初始化或者初始化的大小为0进行resize操作if ((tab table) null || (n tab.length) 0) n (tab resize()).length;// 如果hash值对应的桶内没有数据直接生成结点并且把结点放入桶中if ((p tab[i (n - 1) hash]) null) tab[i] newNode(hash, key, value, null);// 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突再放入桶中else { Node e; K k;//判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致并且equals返回true)if (p.hash hash ((k p.key) key || (key ! null key.equals(k)))) e p;// put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致并且equals返回true)// 如果桶内元素的类型是TreeNode也就是解决hash解决冲突用的树型结构把元素放入树种else if (p instanceof TreeNode) e ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// 桶内元素的类型不是TreeNode而是链表时把数据放入链表的最后一个元素上for (int binCount 0; ; binCount) {if ((e p.next) null) { p.next newNode(hash, key, value, null);// 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)将存储元素的数据结构变更为树if (binCount TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash);break; }// 如果查已经存在key停止遍历if (e.hash hash ((k e.key) key || (key ! null key.equals(k))))break; p e; } }// 已经存在元素时if (e ! null) { // existing mapping for key V oldValue e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue null) e.value value; afterNodeAccess(e);return oldValue; } } modCount;// 如果K-V数量大于阈值进行resize操作if (size threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict);return null; }扩容机制HashMap 的扩容机制用的很巧妙以最小的性能来完成扩容。扩容后的容量就变成了变成了之前容量的 2 倍初始容量为 16所以经过 rehash 之后元素的位置要么是在原位置要么是在原位置再向高下标移动上次容量次数的位置也就是说如果上次容量是 16下次扩容后容量变成了 1616如果一个元素在下标为 7 的位置下次扩容时要不还在 7 的位置要不在 716 的位置。我们下面来解释一下 Java8 的扩容机制是怎么做到的n 为 table 的长度图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例图(b)表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。 元素在重新计算 hash 之后因为 n 变为 2 倍那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit(红色)因此新的 index 就会发生这样的变化 因此我们在扩充 HashMap 的时候不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了是 0 的话索引没变是 1 的话索引变成 “原索引 oldCap”可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图 而 hash 值的高位是否为 1只需要和扩容后的长度做与操作就可以了因为扩容后的长度为 2 的次幂所以高位必为 1低位必为 0如 10000 这种形式源码中有 e.hash oldCap 来做到这个逻辑。这个设计确实非常的巧妙既省去了重新计算 hash 值的时间而且同时由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的因此 resize 的过程均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK1.8 新增的优化点。有一点注意区别JDK1.7 中 rehash 的时候旧链表迁移新链表的时候如果在新表的数组索引位置相同则链表元素会倒置但是从上图可以看出JDK1.8 不会倒置。下面是 JDK1.8 的 resize 源码写的很赞如下:final Node[] resize() { Node[] oldTab table;int oldCap (oldTab null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr threshold;int newCap, newThr 0;// 计算新的容量值和下一次要扩展的容量if (oldCap 0) {// 超过最大值就不再扩充了就只好随你碰撞去吧if (oldCap MAXIMUM_CAPACITY) { threshold Integer.MAX_VALUE;return oldTab; }// 没超过最大值就扩充为原来的2倍else if ((newCap oldCap 1) MAXIMUM_CAPACITY oldCap DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 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); }// 计算新的resize上限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[] newTab (Node[])new Node[newCap]; table newTab;if (oldTab ! null) {// 把每个bucket都移动到新的buckets中for (int j 0; j oldCap; j) { Node e;//如果位置上没有元素直接为nullif ((e oldTab[j]) ! null) { oldTab[j] null;//如果只有一个元素新的hash计算后放入新的数组中if (e.next null) newTab[e.hash (newCap - 1)] e;//如果是树状结构使用红黑树保存else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);//如果是链表形式else { // preserve order Node loHead null, loTail null; Node hiHead null, hiTail null; Node next;do { next e.next;//hash碰撞后高位为0放入低Hash值的链表中if ((e.hash oldCap) 0) {if (loTail null) loHead e;else loTail.next e; loTail e; }//hash碰撞后高位为1放入高Hash值的链表中else {if (hiTail null) hiHead e;else hiTail.next e; hiTail e; } } while ((e next) ! null);// 低hash值的链表放入数组的原始位置if (loTail ! null) { loTail.next null; newTab[j] loHead; }// 高hash值的链表放入数组的原始位置 原始容量if (hiTail ! null) { hiTail.next null; newTab[j oldCap] hiHead; } } } } }return newTab; }作者feigeswjtu链接https://github.com/feigeswjtu- END -最近整理一份面试资料《Java技术栈学习手册》覆盖了Java技术、面试题精选、Spring全家桶、Nginx、SSM、微服务、数据库、数据结构、架构等等。获取方式点“ 在看关注公众号 Java后端 并回复 777 领取更多内容陆续奉上。推荐阅读 1. 21 届校招薪资曝光严重倒挂老员工2. 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