Java中HashMap的案例分析-创新互联
这篇文章给大家分享的是有关Java中HashMap的案例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
创新互联公司服务紧随时代发展步伐,进行技术革新和技术进步,经过十年的发展和积累,已经汇集了一批资深网站策划师、设计师、专业的网站实施团队以及高素质售后服务人员,并且完全形成了一套成熟的业务流程,能够完全依照客户要求对网站进行成都做网站、网站设计、外贸营销网站建设、建设、维护、更新和改版,实现客户网站对外宣传展示的首要目的,并为客户企业品牌互联网化提供全面的解决方案。HashMap 是数组和链表组合组成的复杂结构,哈希值决定了键值在数组的位置,当哈希值相同时则以链表形式存储,当链表长度到达设定的阈值则会对其进行树化,这样做是为了保证数据安全和数据相关操作的效率
HashMap 性能表现取决于哈希码的有效性,所以 hashCode 和 equals 的基本约定规则尤为重要,如:equals 相等,hashCode 一定要相等;重写了 hashCode 也要重写 equals;hashCode 需要保持一致性,状态改变返回的哈希值仍然要一致;equals 的对称、反射、传递等特性
HashMap 与 Hashtable、TreeMap 的区别
HashMap:基于数组的非同步哈希表,支持 null 键或值,是键值对存取数据场景的选
Hashtable:基于数组的同步哈希表,不支持null键或值,因为同步导致性能影响,很少被使用
TreeMap:基于红黑树提供顺序访问的 Map,比 HashMap 节省空间,但它的数据操作(查、增、删)时间复杂度均为:O(log(n)),这点与 HashMap 不同。支持空值,当键为空时且未实现 Comparator 接口,会出现 NullPointerException ,实现了 Comparator 接口并对 null 对象进行判断可实现正常存入
HashMap、Hashtable、TreeMap 均以键值对形式存储或操作数据元素。HashMap、TreeMap 继承自 AbstractMap 类,Hashtable 继承自 Dictionary 类,三者均实现 Map 接口
HashMap 源码解析
HashMap()
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor){ // ... this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }
初始化 HashMap 时仅设置了一些初始值,但在开始处理数据时,如 .put() 方法内渐渐开始复杂起来
HashMap.put()
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { // 定义新tab数组及node对象 Node[] tab; Node p; int n, i; // 如果原table是空的或者未存储任何元素则需要先初始化进行tab的初始化 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 当数组中对应位置为null时,将新元素放入数组中 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 若对应位置不为空时处理哈希冲突 else { Node e; K k; // 1 - 普通元素判断: 更新数组中对应位置数据 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 2 - 红黑树判断:当p为树的节点时,向树内插入节点 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 3 - 链表判断:插入节点 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 找到尾结点并插入 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 判断链表长度是否达到树化阈值,达到就对链表进行树化 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 更新链表中对应位置数据 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 如果存在这个映射就覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; // 判断是否允许覆盖,并且value是否为空 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; // 回调以允许LinkedHashMap后置操作 afterNodeAccess(e); return oldValue; } } // 更新修改次数 ++modCount; // 检查数组是否需要进行扩容 if (++size > threshold) resize(); // 回调以允许LinkedHashMap后置操作 afterNodeInsertion(evict); return null; }
当 table 为 null,会通过 resize() 初始化,且 resize() 有两个作用,一是创建并初始化 table ,二是在 table 容量不满足需求时进行扩容:
if (++size > threshold) resize();
具体的键值对存储位置计算方法为:
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 向数组赋值新元素 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Nodee; K k; // 如果新插入的结点和table中p结点的hash值,key值相同的话 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果是红黑树结点的话,进行红黑树插入 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 代表这个单链表只有一个头部结点,则直接新建一个结点即可 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 链表长度大于8时,将链表转红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; // 及时更新p p = e; } } // 如果存在这个映射就覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; // 判断是否允许覆盖,并且value是否为空 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); // 回调以允许LinkedHashMap后置操作 return oldValue; } }
留意 .put() 方法中的 hash 计算,它并不是 key 的 hashCode ,而是将 key 的 hashCode 高位数据移位到低位进行异或运算,这样一些计算出来的哈希值主要差异在高位时的数据,就不会因 HashMap 里哈希寻址时被忽略容量以上的高位,那么即可有效避免此类情况下的哈希碰撞
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
HashMap.resize()
final Node[] resize() { // 把当前底层数组赋值给oldTab,为数据迁移工作做准备 Node [] oldTab = table; // 获取当前数组的大小,等于或小于0表示需要初始化数组,大于0表示需要扩容数组 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 获取扩容的阈值(容量*负载系数) int oldThr = threshold; // 定义并初始化新数组长度和目标阈值 int newCap, newThr = 0; // 判断是初始化数组还是扩容,等于或小于0表示需要初始化数组,大于0表示需要扩容数组。若 if(oldCap > 0)=true 表示需扩容而非初始化 if (oldCap > 0) { // 判断数组长度是否已经是大,MAXIMUM_CAPACITY =(2^30) if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 阈值设置为大 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 目标阈值扩展2倍,数组长度扩展2倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 表示需要初始化数组而不是扩容 else if (oldThr > 0) // 说明调用的是HashMap的有参构造函数,因为无参构造函数并没有对threshold进行初始化 newCap = oldThr; // 表示需要初始化数组而不是扩容,零初始阈值表示使用默认值 else { // 说明调用的是HashMap的无参构造函数 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 计算目标阈值 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 当目标阈值为0时需重新计算,公式:容量(newCap)*负载系数(loadFactor) if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } // 根据以上计算结果将阈值更新 threshold = newThr; // 将新数组赋值给底层数组 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node [] newTab = (Node [])new Node[newCap]; table = newTab; // ------------------------------------------------------------------------------------- // 此时已完成初始化数组或扩容数组,但原数组内的数据并未迁移至新数组(扩容后的数组),之后的代码则是完成原数组向新数组的数据迁移过程 // ------------------------------------------------------------------------------------- // 判断原数组内是否有存储数据,有的话开始迁移数据 if (oldTab != null) { // 开始循环迁移数据 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node e; // 将数组内此下标中的数据赋值给Node类型的变量e,并判断非空 if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 1 - 普通元素判断:判断数组内此下标中是否只存储了一个元素,是的话表示这是一个普通元素,并开始转移 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 2 - 红黑树判断:判断此下标内是否是一颗红黑树,是的话进行数据迁移 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode )e).split(this, newTab, j, oldCap); // 3 - 链表判断:若此下标内包含的数据既不是普通元素又不是红黑树,则它只能是一个链表,进行数据转移 else { // preserve order Node loHead = null, loTail = null; Node hiHead = null, hiTail = null; Node next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } // 返回初始化完成或扩容完成的新数组 return newTab; }
容量和负载系数决定了数组容量,空余太多会造成空间浪费,使用太满会影响操作性能
如果能够明确知道 HashMap 将要存取的键值对的数量,可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估,根据前面的代码分析,我们知道它需要符合计算条件:负载因子 * 容量 > 元素数量
所以,预先设置的容量需要满足,大于 预估元素数量 / 负载因子,同时它是 2 的幂数
但需要注意的是:
如果没有特别需求,不要轻易进行更改,因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。如果确实需要调整,建议不要设置超过 0.75 的数值,因为会显著增加冲突,降低 HashMap 的性能。如果使用太小的负载因子,按照上面的公式,预设容量值也进行调整,否则可能会导致更加频繁的扩容,增加无谓的开销,本身访问性能也会受影响。
HashMap.get()
public V get(Object key) { Nodee; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node getNode(int hash, Object key) { Node [] tab; Node first, e; int n; K k; // 将table赋值给变量tab并判断非空 && tab 的厂部大于0 && 通过位运算得到求模结果确定链表的首节点赋值并判断非空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 判断首节点hash值 && 判断key的hash值(地址相同 || equals相等)均为true则表示first即为目标节点直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 若首节点非目标节点,且还有后续节点时,则继续向后寻找 if ((e = first.next) != null) { // 1 - 树:判断此节点是否为树的节点,是的话遍历树结构查找节点,查找结果可能为null if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode )first).getTreeNode(hash, key); // 2 - 链表:若此节点非树节点,说明它是链表,遍历链表查找节点,查找结果可能为null do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
HashMap 为什么会被树化
为了保证数据安全及相关操作效率
因为在元素放置过程中,如果一个对象哈希冲突,都被放置到同一个桶里,则会形成一个链表,我们知道链表查询是线性的,会严重影响存取的性能
而在现实世界,构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情,恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互,导致服务器端 CPU 大量占用,这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击,国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件
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文章名称:Java中HashMap的案例分析-创新互联
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