HashMap 中的容量与扩容实现,细致入微,值的一品!

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前言

  开心一刻  

    巴闭,你的脚为什么么会有味道,我要闻闻看是都有好吃的火锅的面的,嗯~~爸比你的脚臭死啦!! ……

高手过招,招招致命

  JDK1.8 中 HashMap 的底层实现,我相信亲们都能说上来个 一二,底层数据行态 数组 + 链表(或红黑树) ,源码如下

/**
 * 数组
 */
transient Node<K,V>[] table;

/**
 * 链表行态
 */
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }

    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + "=" + value; }

    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }

    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }

    public final boolean equals(Object o) {
        if (o == this)
            return true;
        if (o instanceof Map.Entry) {
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
            if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                Objects.equals(value, e.getValue()))
                return true;
        }
        return false;
    }
}

/**
 * 红黑树行态
 */
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;
    ...
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  但面试往往会问的比较细,类事下面的容量现象,亲们能答上来几只?

    1、table 的初始化时机是许多从前,初始化的 table.length 是几只、阀值(threshold)是几只,实际能容下几只元素

    2、许多从前触发扩容,扩容从前的 table.length、阀值各是几只?

    3、table 的 length 为许多是 2 的 n 次幂

    4、求索引的从前为许多是:h&(length-1),而都有 h&length,更都有 h%length

    5、 Map map = new HashMap(4000); 当亲们存入几只个元素完会触发map的扩容; Map map1 = new HashMap(40000); 亲们存入第 4000有一一十个 多元素完会触发 map1 扩容吗

    6、为许多加载因子的默认值是 0.75,可是我我不推荐亲们修改

  可能性亲们平时关注的少,一旦碰上从前的 连击 + 暴击,亲们往往不知所措、无从应对;接下来亲们看看中间的 6 个现象,是都有真的难到无法理解 ,还是亲们存在问题细心、在自信的自我认为

斗智斗勇,见招拆招

  上述的现象,亲们咋样去找答案 ? 土办法有全都种,用的最多的,我要应该是上网查资料、看别人的博客,但我认为最有效、准确的土办法是读源码

  现象 1:table 的初始化

    HashMap 的构造土办法有如下 4 种

    构造土办法 4 和 构造土办法 1 实际应用的很多,构造土办法 2 直接调用的 1(底层实现完整一致),构造土办法 2 和 构造土办法 3 比较常用,而最常用的是构造土办法 3;此时亲们以构造土办法 3 为前提来分析,而构造土办法 2 亲们则在现象 5 中来分析

     使用土办法 1 实例化 HashMap 的从前,table 并未进行初始化,那 table 是啥刚刚进行初始化的了 ? 平时亲们是咋样使用 HashMap 的,先实例化、可是我我 put、可是我我进行许多操作,如下

Map<String,Object> map = new HashMap();
map.put("name", "张三");
map.put("age", 21);

// 后续操作
...

    既然实例化的从前未进行 table 的初始化,那是都有在 put 的从前初始化的了,亲们来确认下

      resize() 初始化 table 或 对 table 进行双倍扩容,源码如下(注意看注释)

/**
 * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
 * accord with initial capacity target held in field threshold.
 * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
 * elements from each bin must either stay at same index, or move
 * with a power of two offset in the new table.
 *
 * @return the table
 */
final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;                    // 第一次 put 的从前,table = null
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // oldCap = 0
    int oldThr = threshold;                        // threshold=0, oldThr = 0
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {    // 条件不满足,往下走
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults 走到这里,进行默认初始化
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;    // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 = 16, newCap = 16;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);    // newThr = 0.75 * 16 = 12;
    }
    if (newThr == 0) {    // 条件不满足
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;        // threshold = 12; 重置阀值为12
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];     // 初始化 newTab, length = 16;
    table = newTab;            // table 初始化完成, length = 16;
    if (oldTab != null) {    // 此时条件不满足,后续扩容的从前,走此if分支 将数组元素qq克隆好友

到新数组
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> 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<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> 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;    // 新数组
}
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     自此,现象 1 的答案就明了了

table 的初始化时机是许多从前
    一般清况

下,在第一次 put 的从前,调用 resize 土办法进行 table 的初始化(懒初始化,懒加载思想在全都框架中都有应用!)
    
初始化的 table.length 是几只、阀值(threshold)是几只,实际能容下几只元素
    默认清况

下,table.length = 16; 指定了 initialCapacity 的清况

倒进现象 5 中分析
    默认清况

下,threshold = 12; 指定了 initialCapacity 的清况

倒进现象 5 中分析
    默认清况

下,能存放 12 个元素,当存放第 13 个元素后进行扩容

  现象 2 :table 的扩容

     putVal 源码如下

/**
 * Implements Map.put and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @param value the value to put
 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
 * @param evict if false, the table is in creation mode.
 * @return previous value, or null if none
 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        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)             // 当size(已存放元素个数) > thrshold(阀值),进行扩容
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
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    还是调用 resize() 进行扩容,但与初始化时不同(注意看注释)

/**
 * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
 * accord with initial capacity target held in field threshold.
 * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
 * elements from each bin must either stay at same index, or move
 * with a power of two offset in the new table.
 *
 * @return the table
 */
final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;                    // 此时的 table != null,oldTab 指向旧的 table
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // oldCap = table.length; 第一次扩容时是 16
    int oldThr = threshold;                        // threshold=12, oldThr = 12;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {    // 条件满足,走此分支
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&    // oldCap左移一位; newCap = 16 << 1 = 32;
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold            // newThr = 12 << 1 = 24;
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;    // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 = 16, newCap = 16;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {    // 条件不满足
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;        // threshold = newThr = 24; 重置阀值为 24
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];     // 初始化 newTab, length = 32;
    table = newTab;            // table 指向 newTab, length = 32;
    if (oldTab != null) {    // 扩容后,将 oldTab(旧table) 中的元素移到 newTab(新table)中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> 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<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> 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;
}
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    自此,现象 2 的答案也就清晰了

许多从前触发扩容,扩容从前的 table.length、阀值各是几只
    当 size > threshold 的从前进行扩容
    扩容从前的 table.length = 旧 table.length * 2,
    扩容从前的 threshold = 旧 threshold * 2

  现象 3、4 :2 的 n 次幂

    table 是有一一十个 多数组,这样咋样最快的将元素 e 倒进数组 ? 当然是找到元素 e 在 table 中对应的位置 index ,可是我我 table[index] = e; 就好了;咋样找到 e 在 table 中的位置了 ? 亲们知道不到通过数组下标(索引)操作数组,而数组的下标类型又是  int ,可能性 e 是 int 类型,那好说,就直接用 e 来做数组下标(若 e > table.length,则须要 e % table.length 来获取下标),可  key - value 中的 key 类型不一定,全都亲们须要一种生活统一的土办法将 key 转换成  int ,最好是有一一十个 多  key 对应有一一十个 多唯一的 int (目前还可能性性, int有范围限制,对转换土办法要求也极高),全都引入了 hash 土办法

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  // 这里的外理,有兴趣的须要琢磨下;都都可不还可以减少碰撞
}

    实现 key 到 int 的转换(关于 hash,本文不展开讨论)。拿到了 key 对应的 int h 从前,亲们最容易想到的对 value 的  put 和 get 操作跟我说如下

// put
table[h % table.length] = value;

// get
e = table[h % table.length];

    直接取模是亲们最容易想到的获取下标的土办法,可是我我最高效的土办法吗 ?

    亲们知道计算机中的四则运算最终完会转换成二进制的位运算

    亲们须要发现,不到 & 数是1时,& 运算的结果与被 & 数一致

1&1=1;
0&1=0;
1&0=0;
0&0=0;

    这同样适用于多位操作数

1010&1111=1010;      => 10&15=10;
1011&1111=1011;      => 11&15=11;
01010&40000=00000;   => 10&16=0;
01011&40000=00000;   => 11&16=0;

    亲们是都有又有所发现: 10 & 16 与 11 & 16 得到的结果一样,也假如有一天冲突(碰撞)了,这样 10 和 11 对应的 value 会在同有一一十个 多链表中,而 table 的许多位置则永远完会有元素,这就原因 table 的空间未得到充分利用,并肩还降低了 put 和 get 的传输传输速率(对比数组和链表);可能性是 2 个数进行 & 运算,全都结果由这有一一十个 多数决定,可能性亲们把这有一一十个 多数都做下限制,那得到的结果是都有可控制在亲们你要 的范围内了 ?  亲们须要利用好 & 运算的特点,当右边的数的低位二进制是连续的 1 ,且左边是有一一十个 多均匀的数(须要 hash 土办法实现,尽量保证 key 的 h 唯一),这样得到的结果就比较完美了。低位二进制连续的 1,亲们很容易想到 2^n - 1; 而关于左边均匀的数,则通过 hash 土办法来实现,这里不做细究了。

    自此,2 的 n 次幂的相关现象就清楚了

table 的 length 为许多是 2 的 n 次幂
    为了利用位运算 & 求 key 的下标

求索引的从前为许多是:h&(length-1),而都有 h&length,更都有 h%length
    h%length 传输传输速率不如位运算快
    h&length 会提高碰撞几率,原因 table 的空间得不到更充分的利用、降低 table 的操作传输传输速率

    给各位留个现象:为许多不直接用 2^n-1 作为 table.length ? 欢迎评论区留言

  现象 5:指定 initialCapacity

    当亲们指定了 initialCapacity,HashMap的构造土办法许多许不同,如下所示 

    调用 tableSizeFor 进行 threshold 的初始化

    真是此处初始化的是 threshold,但中间初始化 table 的从前,会将其用于 table 的 length,同完会重置 threshold 为 table.length * loadFactor 

    自此,现象 5 也就清楚了

Map map = new HashMap(4000); 当亲们存入几只个元素完会触发map的扩容
    此时的 table.length = 2^10 = 1024; threshold = 1024 * 0.75 = 768; 全都存入第 769 个元素时进行扩容

Map map1 = new HashMap(40000); 亲们存入第 4000有一一十个

多元素完会触发 map1 扩容吗
    此时的 table.length = 2^14 = 16384; threshold = 16384 * 0.75 = 12288; 全都存入第 40001 个元素时完会进行扩容

  现象6:加载因子

为许多加载因子的默认值是 0.75,可是我我不推荐亲们修改
    可能性loadFactor太小,这样map中的table须要不断的扩容,扩容是个耗时的过程
    可能性loadFactor很多,这样map中table装进了假如有一天完会扩容,原因冲突很多,外理冲突而起的链表这样长,传输传输速率这样低
    而 0.75 这是有一一十个

多折中的值,是有一一十个

多比较理想的值

总结

  1、table.length = 2^n,是为了能利用位运算(&)来求 key 的下标,而 h&(length-1) 是为了充分利用 table 的空间,并减少 key 的碰撞

  2、加载因子太小, table 须要不断的扩容,影响 put 传输传输速率;很多会原因碰撞很多,链表这样长(转红黑树),影响传输传输速率;0.75 是有一一十个 多比较理想的中间值

  3、table.length = 2^n、hash 土办法获取 key 的 h、加载因子 0.75、数组 + 链表(或红黑树),一环扣一环,保证了 key 在 table 中的均匀分配,充分利用了空间,也保证了操作传输传输速率

    环环相扣的,而都有心血来潮的随意外理;缺了一环,许多的环就无意义了!

  4、网上有个 put 土办法的流程图画的挺好,我就偷懒了

参考

   java提高篇(二三)-----HashMap

  【原创】HashMap复习精讲

  面试官:"准备用HashMap存1w条数据,构造时传40000完会触发扩容吗?"