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第二节课HashMap源码分析.md 7.8 KB

分析1.8

核心参数:

  1. HashMap初始容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
  2. HashMap的最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
  3. 加载因子 16×0.75=12 一旦size大于12提前扩容 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  4. 链表长度大于8,将链表转换成红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
  5. 红黑树的节点个数小于6就将红黑树转换为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
  6. 数组容量大于64的情况下,将链表转换成红黑树 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

底层采用单向链表

final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;

为什么要将key的hash值保存起来? 下次扩容的时候,能够计算该key在新的table中index值

// transient不能被序列化
transient Node<K,V>[] table;
transient int size;
// 遍历hashmap集合的时候,防止多线程篡改我们的数据
transient int modCount;
// 加载因子
final float loadFactor;

分析hashmap的put方法底层实现原理

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        // n是当前table数组的长度,i就是index下标位。table和p临时table大小接受
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 将全局table=tab判断是否为空,如果为空的情况下,且长度=0开始对table实现扩容,实现懒加载
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        	// 默认的大小为16
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                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;
    }
  1. n是当前table数组的长度,i就是index下标位。table和p临时table大小接受 Node[] tab; Node p; int n, i;
  2. 将全局table=tab判断是否为空,如果为空的情况下,且长度=0开始对table实现扩容,实现懒加载 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 默认的大小为16 n = (tab = resize()).length; 获取原来的table容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 下一次扩容的大小 int oldThr = threshold; 这一次扩容的大小,下一次扩容的阈值 int newCap, newThr = 0;
  3. p就是链表 p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null
  4. 如果hash值相等并且equals也相等,直接覆盖 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;
  5. 将新的值覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; }
  6. 找到该结点 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;
  7. hashmap线程不安全 防止hashmap线程冲突 添加新元素 ++modCount;-----fastclass机制
  8. 如果size大于12,提前扩容 if (++size > threshold) if (++size > threshold) resize();
  9. 分析hashmap扩容原理

    扩容的时候以2的幂次方扩容,将原来的table中存放的key循环遍历存入新的table中 误区:不会重新计算hash值,重新计算index(为什么链表会缓存hash值)

    1.7版本的扩容

    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        // 遍历原来宿主中所有的链表
        for (Entry<K,V> e : table) {
        // 如果存在链表
          while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            // 是否需要重新计算hash
            if (rehash) {
              e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            // 通过key值的hash值和新数组的大小算出在当前数组中的存放位置
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            // 会发生死循环
            // 这里使用了头插法
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
          }
        }
    }
    

    hashmap1.7 16×2=32 hashmap1.8 16<<1=32

    线程安全问题,多线程访问共享全局变量 什么情况下产生死循环? 因为table多线程共享,newTable是线程私有的。会导致C->A->C 如果查询当前不存在的值会导致死循环,导致CPU飙升。 为什么JDK官方不承认JDK1.7的BUG? 多线程才会引起BUG,单线程不会有BUG 多线程推荐使用并发的多线程hashmap

    1.8版本的扩容

    // 查找所有链表
    for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    	Node<K,V> e;
    	// 如果有链表
    	if ((e = oldTab[j]) != null) {
    	// 清空原来的链表,也为了避免死循环
    		oldTab[j] = null;
    		// 判断链表是否到底部
    		// 新的值肯定比旧值大
    		if (e.next == null)
     			newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
     		// 判断当前链表是否为红黑树
    		else if (e instanceof TreeNode)
    			((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
      		else { // preserve order
      		// 如果为链表的情况下
      			// 低位链表
    			Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
    			// 高位链表
    			Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
     			Node<K,V> next;
     			// 遍历当前链表
    			do {
     				next = e.next;
     				// 拆分成两个链表
    				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;
    			}
    			// 这里肯定不会有冲突
    			// 新的值一定比旧的值大oldCap
    			if (hiTail != null) {
    				hiTail.next = null;
    				newTab[j + oldCap] = hiHead;
    			}
    	}
    

    1.8解决死循环问题? 将一个链表通过与运算拆分成两个链表存放在新的table中。

    为什么加载因子不是1,而是0.75?

    如果加载因子越大,空间利用率越高,冲突发生概率较大。反之,加载因子越小,空间利用率越低,冲突发生概率较小。综合泊松分布,得出0.75效率最高

    如何存放一万条key效率最高?

    会触发10次扩容! 推荐指定hashmap集合的初始化容量,(initialCapacity) = 存储元素个数 / 加载因子 + 1

    hashmap7与8的区别

    1. 1.7基于数组加链表,采用头插法
    2. 1.8基于数组加链表加红黑树,采用尾插法 A. 能够降低key对应的index冲突概率,提高查询概率 B. 会拆分链表