JDK7与JDK8中HashMap的实现

article/2025/9/29 10:00:55

JDK7中的HashMap

HashMap底层维护一个数组,数组中的每一项都是一个Entry

transient Entry<K,V>[] table;

我们向 HashMap 中所放置的对象实际上是存储在该数组当中;

而Map中的key,value则以Entry的形式存放在数组中

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

而这个Entry应该放在数组的哪一个位置上(这个位置通常称为位桶或者hash桶,即hash值相同的Entry会放在同一位置,用链表相连),是通过key的hashCode来计算的。

final int hash(Object k) {int h = 0;h ^= k.hashCode();h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

通过hash计算出来的值将会使用indexFor方法找到它应该所在的table下标:

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

这个方法其实相当于对table.length取模。
当两个key通过hashCode计算相同时,则发生了hash冲突(碰撞),HashMap解决hash冲突的方式是用链表。

当发生hash冲突时,则将存放在数组中的Entry设置为新值的next(这里要注意的是,比如A和B都hash后都映射到下标i中,之前已经有A了,当map.put(B)时,将B放到下标i中,A则为B的next,所以新值存放在数组中,旧值在新值的链表上)

示意图:

在这里插入图片描述

所以当hash冲突很多时,HashMap退化成链表。

总结一下map.put后的过程:

当向 HashMap 中 put 一对键值时,它会根据 key的 hashCode 值计算出一个位置, 该位置就是此对象准备往数组中存放的位置。

如果该位置没有对象存在,就将此对象直接放进数组当中;如果该位置已经有对象存在了,则顺着此存在的对象的链开始寻找(为了判断是否是否值相同,map不允许<key,value>键值对重复), 如果此链上有对象的话,再去使用 equals方法进行比较,如果对此链上的每个对象的 equals 方法比较都为 false,则将该对象放到数组当中,然后将数组中该位置以前存在的那个对象链接到此对象的后面。

值得注意的是,当key为null时,都放到table[0]中

private V putForNullKey(V value) {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++;addEntry(0, null, value, 0);return null;
}

当size大于threshold时,会发生扩容。 threshold等于capacity*load factor

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {resize(2 * table.length);hash = (null != key) ? hash(key) : 0;bucketIndex = indexFor(hash, table.length);}createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

jdk7中resize,只有当 size>=threshold并且 table中的那个槽中已经有Entry时,才会发生resize。即有可能虽然size>=threshold,但是必须等到每个槽都至少有一个Entry时,才会扩容。还有注意每次resize都会扩大一倍容量

JDK8中的HashMap

一直到JDK7为止,HashMap的结构都是这么简单,基于一个数组以及多个链表的实现,hash值冲突的时候,就将对应节点以链表的形式存储。

这样子的HashMap性能上就抱有一定疑问,如果说成百上千个节点在hash时发生碰撞,存储一个链表中,那么如果要查找其中一个节点,那就不可避免的花费O(N)的查找时间,这将是多么大的性能损失。这个问题终于在JDK8中得到了解决。再最坏的情况下,链表查找的时间复杂度为O(n),而红黑树一直是O(logn),这样会提高HashMap的效率。
JDK7中HashMap采用的是位桶+链表的方式,即我们常说的散列链表的方式,而JDK8中采用的是位桶+链表/红黑树(有关红黑树请查看红黑树)的方式,也是非线程安全的。当某个位桶的链表的长度达到某个阀值的时候,这个链表就将转换成红黑树。

在这里插入图片描述

JDK8中,当同一个hash值的节点数不小于8时,将不再以单链表的形式存储了,会被调整成一颗红黑树(上图中null节点没画)。这就是JDK7与JDK8中HashMap实现的最大区别。

接下来,我们来看下JDK8中HashMap的源码实现。

JDK中Entry的名字变成了Node,原因是和红黑树的实现TreeNode相关联。

transient Node<K,V>[] table;

当冲突节点数不小于8-1时,转换成红黑树。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

以put方法在JDK8中有了很大的改变

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) {Node<K,V>[] tab;Node<K,V> p; int n, i;//如果当前map中无数据,执行resize方法。并且返回nif ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//如果要插入的键值对要存放的这个位置刚好没有元素,那么把他封装成Node对象,放在这个位置上就完事了if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//否则的话,说明这上面有元素else {Node<K,V> e; K k;//如果这个元素的key与要插入的一样,那么就替换一下,也完事。if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//1.如果当前节点是TreeNode类型的数据,执行putTreeVal方法else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//还是遍历这条链子上的数据,跟jdk7没什么区别for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);//2.完成了操作后多做了一件事情,判断,并且可能执行treeifyBin方法if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || --e.value = value;//3.afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;//判断阈值,决定是否扩容if (++size > threshold)resize();//4.afterNodeInsertion(evict);return null;}
treeifyBin()就是将链表转换成红黑树。
之前的indefFor()方法消失 了,直接用(tab.length-1)&hash,所以看到这个,代表的就是数组的下角标。static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

http://chatgpt.dhexx.cn/article/QVTWD1yO.shtml

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