在Java8与Java7中HashMap源码实现的对比

在Java8与Java7中HashMap源码实现的对比

一、HashMap的原理介绍

此乃老生常谈，不作仔细解说。

一句话概括之：HashMap是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。

二、java 7 中HashMap的源码分析

首先是HashMap的构造函数代码块1中，根据初始化的Capacity与loadFactor（加载因子）初始化HashMap.

//代码块1

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

if (initialCapacity < 0)

throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +

initialCapacity);

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))

throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);

this.loadFactor = loadFactor;

threshold = initialCapacity;

init();

}

Java7中对于的put方法实现相对比较简单，首先根据 key1 的key值计算hash值，再根据该hash值与table的length确定该key所在的index,如果当前位置的Entry不为null，则在该Entry链中遍历，如果找到hash值和key值都相同，则将值value覆盖，返回oldValue；如果当前位置的Entry为null，则直接addEntry。

代码块2

public V put(K key, V value) {

if (table == EMPTY_TABLE) {

inflateTable(threshold);

}

if (key == null)

return putForNullKey(value);

int hash = hash(key);

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

for (Entry 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;

}

}

modCount++;

addEntry(hash, key, value, i);

return null;

}

//addEntry方法中会检查当前table是否需要resize

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

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

resize(2 * table.length); //当前map中的size 如果大于threshole的阈值，则将resize将table的length扩大2倍。

hash = (null != key) ? hash(key) : 0;

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

}

createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

}

Java7 中resize（）方法的实现比较简单，将OldTable的长度扩展，并且将oldTable中的Entry根据rehash的标记重新计算hash值和index移动到newTable中去。

代码如代码块3中所示，

//代码块3 --JDK7中HashMap.resize()方法

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);

}

/**

* 将当前table的Entry转移到新的table中

*/

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {

int newCapacity = newTable.length;

for (Entry e : table) {

while(null != e) {

Entry 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;

}

}

}

HashMap性能的有两个参数：初始容量(initialCapacity) 和加载因子(loadFactor)。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

根据源码分析可以看出：在Java7 中 HashMap的entry是按照index索引存储的，遇到hash冲突的时候采用拉链法解决冲突，将冲突的key和value插入到链表list中。

然而这种解决方法会有一个缺点，假如key值都冲突，HashMap会退化成一个链表，get的复杂度会变成O(n) 。

在Java8中为了优化该最坏情况下的性能，采用了平衡树来存放这些hash冲突的键值对，性能由此可以提升至O(logn) 。

代码块4 -- JDK8中HashMap中常量定义

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 是否将list转换成tree的阈值

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 在resize操作中，决定是否untreeify的阈值

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 决定是否转换成tree的最小容量

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // default的加载因子

在Java 8 HashMap的put方法实现如代码块5所示，

代码块5 --JDK8 HashMap.put方法

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[] tab; Node p; int n, i;

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

n = (tab = resize()).length; //table为空的时候，n为table的长度

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // (n - 1) & hash 与Java7中indexFor方法的实现相同，若i位置上的值为空，则新建一个Node，table[i]指向该Node。

else {

// 若i位置上的值不为空，判断当前位置上的Node p 是否与要插入的key的hash和key相同

Node e; K k;

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

e = p;//相同则覆盖之

else if (p instanceof TreeNode)

// 不同，且当前位置上的的node p已经是TreeNode的实例，则再该树上插入新的node。

e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

else {

// 在i位置上的链表中找到p.next为null的位置，binCount计算出当前链表的长度，如果继续将冲突的节点插入到该链表中，会使链表的长度大于tree化的阈值，则将链表转换成tree。

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

if ((e = p.next) == null) {

p.next = newNode(hash, key, value, null);

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;

p = e;

}

}

if (e != null) { // existing mapping for key

V oldValue = e.value;

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

e.value = value;

afterNodeAccess(e);

return oldValue;

}

}

++modCount;

if (++size > threshold)

resize();

afterNodeInsertion(evict);

return null;

}

再看下resize方法，由于需要考虑hash冲突解决时采用的可能是list 也可能是balance tree的方式，因此resize方法相比JDK7中复杂了一些,

代码块6 -- JDK8的resize方法

inal Node[] resize() {

Node[] 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;//如果超过最大容量，无法再扩充table

return oldTab;

}

else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

newThr = oldThr << 1; // threshold门槛扩大至2倍

}

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[] newTab = (Node[])new Node[newCap];// 创建容量为newCap的newTab，并将oldTab中的Node迁移过来，这里需要考虑链表和tree两种情况。

table = newTab;

if (oldTab != null) {

for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

Node e;

if ((e = oldTab[j]) != null) {

oldTab[j] = null;

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);

// split方法会将树分割为lower 和upper tree两个树，

如果子树的节点数小于了UNTREEIFY_THRESHOLD阈值，则将树untreeify，将节点都存放在newTab中。

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;

}

}

}

}

}

return newTab;

}

再看一下tree的treeifyBin方法和putTreeVal方法的实现，底层采用了红黑树的方法。

// 代码块7

//MIN_TREEIFY_CAPACITY 的值为64，若当前table的length不够，则resize（）

final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {

int n, index; Node&ltYpJxlstFVV;K,V> e;

if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)

resize();

else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

TreeNode hd = null, tl = null;

do {

TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);

if (tl == null)

hd = p;

else {

p.prev = tl;

tl.next = p;

}

tl = p;

} while ((e = e.next) != null);

if ((tab[index] = hd) != null)

hd.treeify(tab);

}

}

// putVal 的tree版本

final TreeNode putTreeVal(HashMap map, Node[] tab,

int h, K k, V v) {

Class> kc = null;

boolean searched = false;

TreeNode root = (parent != null) ? root() : this;

for (TreeNode p = root;;) {

int dir, ph; K pk;

if ((ph = p.hash) > h)

dir = -1;

else if (ph < h)

dir = 1;

else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))

return p;

else if ((kc == null &&

(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||

(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {

if (!searched) {

TreeNode q, ch;

searched = true;

if (((ch = p.left) != null &&

(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||

((ch = p.right) != null &&

(q = ch.find(h, k, kc)) != null))

return q;

}

dir = tieBreakOrder(k, pk);

}

TreeNode xp = p;

if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {

Node xpn = xp.next;

TreeNode x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);

if (dir <= 0)

xp.left = x;

else

xp.right = x;

xp.next = x;

x.parent = x.prev = xp;

if (xpn != null)

((TreeNode)xpn).prev = x;

moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));

return null;

}

}

}

看了这些源码，并一一做了比较之后，惊叹于源码之妙，收益良多。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。

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