Java集合类之HashMap原理小结

1. 认识HashMap

HashMap是用来存储key-value键值对的数据结构。
当我们创建HashMap的时候,如果不指定任何参数,它会为我们创建一个初始容量为16,负载因子为0.75的HashMap (load factor,记录数/数组长度)。当loadFactor达到0.75或指定值的时候,HashMap的总容量自动扩展一倍。

它的底层采用Entry数组来保存所有的key-value对。当需要存储一个Entry对象时,会根据Hash算法(key的hashCode值)来决定其存储位置;当需要取出一个Entry时,也会根据Hash算法找到其存储位置,直接取出该Entry。由此可见:HashMap之所以能快速存、取它所包含的Entry,完全类似于现实生活中母亲从小教我们的:不同的东西要放在不同的位置,需要时才能快速找到它。

如果两个Entry的key的hashCode()返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个Entry的key通过equals()比较返回true,新添加Entry的value将覆盖集合中原有Entry的value,但key不会覆盖。如果这两个Entry的key通过equals()比较返回false,新添加的Entry将与集合中原有Entry形成Entry链,而且新添加的Entry位于Entry链的头部。我们来看下图:

注:图片源自http://www.admin10000.com/doc...

2. 小结

HashMap底层实现:数组+链表+红黑树
通常,只使用Entry数组存放键值对,key的hashcode()值决定它的存放位置,equals()方法决定最终的值。
如果hash算法设计的足够好,是不会发生碰撞冲突的,但实际中肯定不存在这么完美的事情。
当key的hashcode()相同,equals()方法返回不同时,会在相同的位置上形成一个链表,当链表长度大于8的时候,会转化成红黑树,链表的查找的时间复杂度为O(n),而红黑树为O(lgn),会提高查询的性能。
当Entry数组不足以容纳更多的元素的时候,以负载因子为0.75,数组长度为20来说,当数组元素数到达15的时候,会自动触发一次resize操作,会把旧的数据映射到新的哈希表,数组扩容到原来的2倍。

resize在多线程环境下,可能产生条件竞争
因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。
在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来,因为移动到新的bucket位置的时候,HashMap并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部,这是为了避免尾部遍历(tail traversing,否则针对key的hashcode相同的Entry每次添加还要定位到尾节点)。
如果条件竞争发生了,可能出现环形链表。之后当我们get(key)操作时,就有可能发生死循环。
另外,既然都有并发的问题了,我们就该使用ConcurrentHashMap了。

不使用HashTable的原因
它使用synchronized来保证线程安全,会锁住整个哈希表。在线程竞争激烈的情况下效率非常低下,当一个线程访问HashTable的同步方法时,其它线程访问HashTable的同步方法只能进入阻塞或轮询状态。

3. ConcurrentHashMap

核心:采用segment分段锁来保护不同段的数据,是线程安全且高效的。
当多线程访问容器里不同段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效提高并发访问效率。

ConcurrentHashMap类图

初始化中除了initialCapacity,loadFactor参数,还有一个重要的concurrency level,它决定了segment数组的长度(默认是16,长度需要是2的N次方,与采用的哈希算法有关)。
每次get/put操作都会通过hash算法定位到一个segment,然后再通过hash算法定位到具体的entry。
get操作是不需要加锁的,因为get方法里将要使用的共享变量都定义成了volatile。

定义成volatile的变量,能够在线程之间保持可见性,能够被多线程同时读,并且保证不会读到过期的值,但是只能被单线程写(有一种情况可以被多线程写,就是写入的值不依赖于原值,像直接set值就可以,而i++这样的操作就是非线程安全的)。

put方法在操作共享变量时必须加锁,首先会定位到segment,然后在segment里进行插入操作。
size方法,需要统计每个segment中count变量的值,然后加和。但是我们拿到的count值累加前可能已经发生了变化,那么统计结果就不准确了。所以最安全的做法就是统计size的时候把所有segment的put,remove和clear方法全部锁住,但是这种做法显然非常低效。
ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住segment的方式来统计各个segment大小,如果统计过程中,容器的count发生了变化,再采用加锁的方式统计所有segment的大小(put、remove和clear操作元素前都会将modCount进行加1,所以可以通过在统计前后比较modCount是否发生变化来得知容器大小是否发生了变化)。

关于ConcurrentHashMap的迭代
使用了不同于传统集合的快速失败迭代器的另外一种迭代方式,我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中,当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException,取而代之是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据,iterator完成后再将头指针替换为新的数据,这样iterator线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变。更重要的,这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性,是性能提升的关键。

4. 拓展补充

4.1 LinkedList

HashMap使用了链表来存储相同位置的Entry元素,接下来我们参考jdk源码实现一个简化版的LinkedList,代码如下:

/  * 手动实现一个链表 * Date: 7/24/2016 * Time: 3:45 PM * * @author xiaodong.fan */public class MyLinkedList implements Iterable {  int size = 0;  int modCount = 0;  Node first;  Node last;  /    * 添加元素   * @param e   */  public void add(E e) {    final Node l = last;    final Node newNode = new Node(l, e, null);    last = newNode;    if (l == null)      first = newNode;    else      l.next = newNode;    size++;    modCount++;  }  /    * 移除元素   * @param index   * @return E   */  public E remove(int index) {    checkElementIndex(index);    Node x = node(index);    final E element = x.item;    final Node next = x.next;    final Node prev = x.prev;    if (prev == null) {      first = next;    } else {      prev.next = next;      x.prev = null;    }    if (next == null) {      last = prev;    } else {      next.prev = prev;      x.next = null;    }    x.item = null;    size--;    modCount++;    return element;  }  /    * 修改元素   * @param index   * @param element   * @return E   */  public E set(int index, E element) {    checkElementIndex(index);    Node x = node(index);    E oldVal = x.item;    x.item = element;    modCount++;    return oldVal;  }  /    * 获取元素   * @param index   * @return E   */  public E get(int index) {    checkElementIndex(index);    return node(index).item;  }  /    * 迭代元素   * @return Iterator   */  @Override  public Iterator iterator() {    return new Itr();  }  /            *私有方法              /  // 数据节点  private static class Node {    E item;    Node next;    Node prev;    Node(Node prev, E element, Node next) {      this.item = element;      this.next = next;      this.prev = prev;    }  }  // 快速失败迭代器  private class Itr implements Iterator {    // 迭代当前位置    int cursor = 0;    // 上一个迭代位置    int lastRet = -1;    // 迭代过程中判断是否有并发修改    int expectedModCount = modCount;    public boolean hasNext() {      return cursor != size;    }    public E next() {      checkForComodification();      try {        int i = cursor;        E next = get(i);        lastRet = i;        cursor = i + 1;        return next;      } catch (IndexOutOfBoundsException e) {        checkForComodification();        throw new NoSuchElementException();      }    }    public void remove() {      if (lastRet  node(int index) {    if (index > 1)) {      Node x = first;      for (int i = 0; i  x = last;      for (int i = size - 1; i > index; i--)        x = x.prev;      return x;    }  }  private void checkElementIndex(int index) {    if (!(index >= 0 && index  * @param  */public class LRULinkedHashMap extends LinkedHashMap {  private static final long serialVersionUID = 1L;  private final int maxCapacity;  private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  private final Lock lock = new ReentrantLock();  public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {    super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);    this.maxCapacity = maxCapacity;  }  @Override  protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry eldest) {    return size() > maxCapacity;  }  @Override  public V get(Object key) {    try {      lock.lock();      return super.get(key);    } finally {      lock.unlock();    }  }  @Override  public V put(K key, V value) {    try {      lock.lock();      return super.put(key, value);    } finally {      lock.unlock();    }  }  @Override  public int size() {    try {      lock.lock();      return super.size();    } finally {      lock.unlock();    }  }}

5. 参考文章

HashMap的工作原理
LRU缓存实现(Java)
Hashtable与ConcurrentHashMap区别
《java并发编程的艺术》迷你书

关键字:hashmap

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