HashMap&HashSet底层实现【转载】

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，特别是它不保证该顺序恒久不变。

2.    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。

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。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

源码如下：

Java代码

  1. /**
  2. * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
  3. */
  4. transient Entry[] table;
  5. static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  6. final K key;
  7. V value;
  8. Entry<K,V> next;
  9. final int hash;
  10. ……
  11. }
/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 */
transient Entry[] table;

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;
    final int hash;
    ……
}

可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

3.    HashMap的存取实现：

1) 存储：

Java代码

  1. public V put(K key, V value) {
  2. // HashMap允许存放null键和null值。
  3. // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
  4. if (key == null)
  5. return putForNullKey(value);
  6. // 根据key的keyCode重新计算hash值。
  7. int hash = hash(key.hashCode());
  8. // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
  9. int i = indexFor(hash, table.length);
  10. // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
  11. for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
  12. Object k;
  13. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
  14. V oldValue = e.value;
  15. e.value = value;
  16. e.recordAccess(this);
  17. return oldValue;
  18. }
  19. }
  20. // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
  21. modCount++;
  22. // 将key、value添加到i索引处。
  23. addEntry(hash, key, value, i);
  24. return null;
  25. }
public V put(K key, V value) {
    // HashMap允许存放null键和null值。
    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 根据key的keyCode重新计算hash值。
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
    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;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
    modCount++;
    // 将key、value添加到i索引处。
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：

Java代码

  1. void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
  2. // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
  3. Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
  4. // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
  5. table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
  6. // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
  7. if (size++ >= threshold)
  8. // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
  9. resize(2 * table.length);
  10. }
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
    // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
    if (size++ >= threshold)
    // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
        resize(2 * table.length);
}

当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

Java代码

  1. static int hash(int h) {
  2. h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
  3. return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
  4. }
static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。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 元素位置尽量的分布均匀些，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，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

Java代码

  1. static int indexFor(int h, int length) {
  2. return h & (length-1);
  3. }
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

Java代码

  1. int capacity = 1;
  2. while (capacity < initialCapacity)
  3. capacity <<= 1;
int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。

当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：

h & (table.length-1)                     hash                             table.length-1

8 & (15-1)：                                 0100                  &             1110                   =                0100

9 & (15-1)：                                 0101                   &              1110                   =                0100

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

8 & (16-1)：                                 0100                   &              1111                   =                0100

9 & (16-1)：                                 0101                   &              1111                   =                0101

从上面的例子中可以看出：当它们和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

2) 读取：

Java代码

  1. public V get(Object key) {
  2. if (key == null)
  3. return getForNullKey();
  4. int hash = hash(key.hashCode());
  5. for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
  6. e != null;
  7. e = e.next) {
  8. Object k;
  9. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
  10. return e.value;
  11. }
  12. return null;
  13. }
public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    int hash = hash(key.hashCode());
    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.equals(k)))
            return e.value;
    }
    return null;
}

有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

3) 归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

4.    HashMap的resize（rehash）：

当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

5.    HashMap的性能参数：

HashMap 包含如下几个构造器：

HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。

initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。

loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。

负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：

Java代码

  1. threshold = (int)(capacity * loadFactor);
threshold = (int)(capacity * loadFactor);

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：

Java代码

  1. if (size++ >= threshold)
  2. resize(2 * table.length);
if (size++ >= threshold)
    resize(2 * table.length);

6.    Fail-Fast机制：

我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。

这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

Java代码

  1. HashIterator() {
  2. expectedModCount = modCount;
  3. if (size > 0) { // advance to first entry
  4. Entry[] t = table;
  5. while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
  6. ;
  7. }
  8. }
HashIterator() {
    expectedModCount = modCount;
    if (size > 0) { // advance to first entry
    Entry[] t = table;
    while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
        ;
    }
}

在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：

注意到modCount声明为volatile，保证线程之间修改的可见性。

Java代码

  1. final Entry<K,V> nextEntry() {
  2. if (modCount != expectedModCount)
  3. throw new ConcurrentModificationException();
final Entry<K,V> nextEntry() {
    if (modCount != expectedModCount)
        throw new ConcurrentModificationException();

在HashMap的API中指出：

由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

PS:以上内容转载于http://zhangshixi.iteye.com/blog/672697

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PS:以下内容转载于http://www.open-open.com/lib/view/open1411442233765.html

附加整体源码：

static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};    

transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;  

/**

* The number of key-value mappings contained in this map.

*/

transient int size; 

int threshold;  // 临界值 它等于HashMap的容量乘以负载因子 

final float loadFactor;// 负载因子 

public V put(K key, V value) { 

   // 如果table为空，则使其不为空 

        if (table == EMPTY_TABLE) { 

            inflateTable(threshold); 

        } 

       // 如果key为null，调用putForNullKey处理 

        if (key == null) 

            return putForNullKey(value); 

        int hash = hash(key); 

     // 搜索指定hash值对应的索引 

        int i = indexFor(hash, table.length); 

        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 

            Object k; 

  // 如果hash值相同，并且equals比较返回true，则覆盖，然后返回被覆盖的 

            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i索引处的entry为null，表明此处还没有entry 

        modCount++; 

        addEntry(hash, key, value, i); 

        return null; 

} 

// 添加entry 

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 

        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 

            resize(2 * table.length);//原来长度的2倍 

            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) { 

        Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 

  // 头插法建立链 

        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); 

        size++; 

} 

void resize(int newCapacity) { 

        Entry[] oldTable = table;//先记录下来table 

        int oldCapacity = oldTable.length; 

        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { 

            threshold = Integer.MAX_VALUE;  //static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 

            return; 

        } 

  

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//这个是原来长度的2倍 

        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) {// rehash 是否重新hash 

        int newCapacity = newTable.length; 

        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]; 

                newTable[i] = e; 

                e = next; 

            } 

        } 

    } 

/**

     * Initialize the hashing mask value. We defer(延迟) 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); 

        boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing; 

        if (switching) { 

            hashSeed = useAltHashing 

                ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this) 

                : 0; 

        } 

        return switching; 

    } 

// 内部类 entry  

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 

        final K key; 

        V value; 

        Entry<K,V> next;// 指向下一个entry 

        int hash; 

  

        /**

         * Creates new entry.

         */

        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { 

            value = v; 

            next = n; 

            key = k; 

            hash = h; 

        }

HashSet的底层实现

HashSet底层是通过HashMap实现的，看如下的构造函数，构造HashSet的时候底层就构造了一个HashMap

public HashSet() { 

        map = new HashMap<>();

} 

private static final Object PRESENT = new Object(); 

public boolean add(E e) { 

        return map.put(e, PRESENT)==null; 

}

add的时候调用map的put方法，value始终是PRESENT。

时间： 2024-08-05 21:40:01

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今天参加欢聚时代的面试,我说我自己依靠自己的理解重新实现过HashMap.描述我自己的实现思想后,面试官问“hashmap”底层如果用数组不是效率比较低吗,不是更应该用红黑树吗?我一下子就蒙了.用数组的确效率比较低,但是当初对比JDK的源码发现,JDK的确是使用数组+链表来存储实体. 回来后,急忙看了一下源码,也对比了一下JDK6 和JDK 8的HashMap,发现了不太对劲的地方.原来,当初看的是JDK 6.在这个版本的JDK的确是使用数组+链表来存储.但是到了JDK 8 的时候,为了解决碰撞

ArrayList,Vector,HashMap,HashSet,HashTable之间的区别与联系

看上面的框架图,先抓住它的主干,即Collection和Map. 1 Collection是一个接口,是高度抽象出来的集合,它包含了集合的基本操作和属性. Collection包含了List和Set两大分支. (01) List是一个有序的队列,每一个元素都有它的索引.第一个元素的索引值是0. List的实现类有LinkedList, ArrayList, Vector, Stack. (02) Set是一个不允许有重复元素的集合. Set的实现类有HastSet和TreeSet.HashSet