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Hashmap在JDK8中的提升
HashMap使用key的hashCode()和equals()方法来将值划分到不同的桶里。
桶的数量通常要比map中的记录的数量要稍大。这样 每一个桶包含的值会比較少(最好是一个)。当通过key进行查找时,我们能够在常数时间内迅速定位到某个桶(使用hashCode()对桶的数量进行取模) 以及要找的对象。
这些东西你应该都已经知道了。你可能还知道哈希碰撞会对hashMap的性能带来灾难性的影响。假设多个hashCode()的值落到同一个桶内的 时候,这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下,全部的key都映射到同一个桶中,这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到 O(n)。
当然这是在jdk8曾经,JDK1.6中HashMap採用的是位桶+链表的方式,即我们常说的散列链表的方式,而JDK1.8中採用的是位桶+链表/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。
看以下的代码
//链表节点 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; //省略 } //红黑树节点 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; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } //省略 } // HashMap的主要属性 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 槽数组。Node<K,V>类型。TreeNode extends LinkedHashMap.Entry<K,V>,所以能够存放TreeNode来实现Tree bins transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; // 去掉了volatile的修饰符 transient int modCount; int threshold; final float loadFactor; ... }
//计算key的hash static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }饭后我们在看看详细的put和get方法
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; //hash & length-1 定位数组下标 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { /*第一个节点是TreeNode,则採用位桶+红黑树结构, * 调用TreeNode.getTreeNode(hash,key), *遍历红黑树。得到节点的value */ if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) { //找到红黑树的根节点并遍历红黑树 return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); } /* *通过hash值的比較,递归的去遍历红黑树,这里要提的是compareableClassFor(Class k)这个函数的作用。在某些时候 *假设红黑树节点的元素are of the same "class C implements Comparable<C>" type *利用他们的compareTo()方法来比較大小,这里须要通过反射机制来check他们究竟是不是属于同一个类,是不是具有可比較性. */ final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) { TreeNode<K,V> p = this; do { int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q; if ((ph = p.hash) > h) p = pl; else if (ph < h) p = pr; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; else if (pl == null) p = pr; else if (pr == null) p = pl; else if ((kc != null || (kc = comparableClassFor(k)) != null) && (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) p = (dir < 0) ? pl : pr; else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null) return q; else p = pl; } while (p != null); return null; }
//put(K key,V value)函数 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; //假设table为空或者长度为0,则resize() if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //找到key值相应的槽而且是第一个,直接增加 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; //第一个node的hash值即为要增加元素的hash if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){ e = p; }else if (p instanceof TreeNode)//第一个节点是TreeNode,即tree-bin /*Tree version of putVal. *final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v) */ e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //不是TreeNode,即为链表,遍历链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { /*到达链表的尾端也没有找到key值同样的节点, *则生成一个新的Node,而且推断链表的节点个数是不是到达转换成红黑树的上界 *达到。则转换成红黑树 */ 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 = http://www.mamicode.com/e.value;>
HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好,是O(logn)。而不是糟糕的O(n)。
它是怎样工作 的?前面产生冲突的那些KEY相应的记录仅仅是简单的追加到一个链表后面,这些记录仅仅能通过遍历来进行查找。
可是超过这个阈值后HashMap開始将列表升 级成一个二叉树,使用哈希值作为树的分支变量,假设两个哈希值不等,但指向同一个桶的话,较大的那个会插入到右子树里
个性能提升有什么用处?例如说恶意的程序,假设它知道我们用的是哈希算法。它可能会发送大量的请求,导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的訪问这些 key就能显著的影响server的性能。这样就形成了一次拒绝服务攻击(DoS)。
JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃,能够有效地防止类似的攻击,同一时候也让HashMap性能的可预測性略微增强了一些。
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Hashmap在JDK8中的提升