理解HashMap

HashMap源码分析

基于JDK7的HashMap源码分析

类的介绍

下面的类介绍是从源码的英文翻译来的

HashMap是基于哈希表实现的Map接口实现类。这个实现提供所有的map相关的操作,允许使用null的键和null的值。(HashMap与Hashtable大致是一样的,只是HashMap是不同步的,且它允许你null的键和值。);另外,HashMap内部元素排列是无序的。

假设哈希函数能将元素合理地分散在各个哈希桶中,那么HashMap的 putget 等基础操作的效率会很高(时间复杂度是常数级别 O(n) )。HashMap的迭代所有元素的时间与它的实例的容量(哈希桶的数量)及大小(键值对的数量)之和成正比。因此,如果你很在意HashMap的迭代性能,就不应该初始容量设置得很高,或者把负载因子设置得很低。

一个HashMap的实例有两个参数会影响到它的性能:初始容量和负载因子。 容量 是指哈希表中桶的数量,初始容量就是哈希表创建时指定的初始大小。 负载因子 是一个度量,用来衡量当哈希表的容量满到什么程度时,哈希表就应该自动扩容。到哈希表中元素的数量超过 负载因子和当前容量的乘积 时,哈希表会重新计算哈希(rehashed)(即重建内部数据结构),哈希表桶的数量大约会变成原来的 两倍

一般来说,默认把负载因子值设置成0.75,在时间成本和空间成本之间是比较好的权衡。该值再高一点能减少空间开销,但会增加查找成本(表现在HashMap类的大多数操作中,包括get和put)。所以我们在设置初始化容量时,应该合理考虑预期装载的元素数量以及负载因子,从而减少rehash的操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子(initial capacity > max entries / load factor),则不会发生重新加载操作。

如果HashMap的实例需要存储很多元素(键值对),创建HashMap时指定足够大的容量可以令它的存储效率比自动扩容高很多。

请注意如果很多的键使用的 hashCode() 方法结果都相同,那么哈希表的性能会很慢。为了改善影响,当键是 Comparable 时,HashMap会用这些键的排序来提升效率。

请注意,HashMap是不同步的。如果多条线程同时访问一个HashMap,且至少有一条线程发生了结构性改动,那么它必须在外部进行同步。(结构性改动是指任何增加或删除键值对的操作,在源码中具体体现是导致 modCount 属性改动的操作,仅仅修改一个键对应的值则不属于结构性改动)。外部同步通常通过同步一个封装了这个map的对象完成。

如果没有这样的对象,那么可以使用 Collections.synchronizedMap 把一个map转换成同步的map,这个动作最好在创建的时候完成,避免在转换前意外访问到不同步的map。

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

HashMap的迭代器所有集合相关的方法都是快速失败的(fail-fast):如果创建迭代器后,除了迭代器自身的 remove 方法之外,map发生了结构性改动,迭代器会抛出 ConcurrentModificationException 。因此,面对并发的修改,迭代吗快速、干净利落地失败,而不会冒任何风险。

请注意,迭代器快速失败的特性在不同步的并发修改时,是不能作出硬性保证的。快速失败的迭代器会尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException 。因此,编写依赖于此异常的程序以确保其正确性是错误的:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测错误。

构造函数

HashMap的构造函数一共有四种:

  • 无参构造,初始容量默认16,负载因子默认0.75
  • 指定初始容量,负载因子默认0.75
  • 指定初始容量和负载因子
  • 通过传入的map构造

其中1、2、4都会调用第3种构造函数,第4种只是用已有的Map构造一个HashMap的便捷方法,所以这里 重点看3、4两种构造函数 的实现。

public class HashMap<K,V> 
     extends AbstractMap<K,V> 
     implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {   
     
    //......
    
    // 空表
    static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};

    // 哈希表
    transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
    
    // 容器扩容阈值,当容器大小(size)达到此值时,容器就会扩容。
    // size = 容量 * 负载因子
    // 如果table == EMPTY_TABLE,那么就会用这个值作为初始容量,创建新的哈希表
    int threshold;
    
    // 负载因子
    final float loadFactor;

    // 构造函数3:指定初始容量和负载因子
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 检查参数
        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);
        // 设置负载因子    
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 默认的阈值等于初始化容量
        threshold = initialCapacity;
        init();
    }

    // 构造函数4:用传入的map构造一个新的HashMap     
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this(Math.max((int) ( m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        // 分配哈希表空间
        inflateTable(threshold);
        putAllForCreate(m);
    }
    
    //......
    
}

上面的源码中,需要注意几点:

  1. 扩容阈值默认等于初始容量,16。 当哈希表为空表时 ,HashMap会在内部以该阈值作为初始容量 建哈希表 ,哈希表实质是一个 数组
  2. inflateTable 方法就是建立哈希表,分配表内存空间的操作(inflate翻译为“膨胀”的意思,后面会详述)。但是 指定初始容量和负载因子的构造方法 并没有马上调用 inflateTable 。查找源码中全部调用 inflateTable 的地方有:
graph LR
HashMap构造函数-Map为参数 --> inflateTable
put --> inflateTable
putAll --> inflateTable
clone --> inflateTable
readObject --> inflateTable

初步看上去,只有参数列表是Map的构造函数调用了 inflateTable ,但 HashMap(Map map) 构造函数内部的逻辑是先调用一下 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 构造函数初始化完了容量和负载因子后,再调用 inflateTable 的。所以 小结一点:HashMap在初始化阶段不会马上创建哈希表

调用逻辑

为了更好理解代码的调用,下图列出一些方法之间的调用关系:

理解HashMap

内部数据结构

HashMap内部维护的数据结构是 数组+链表 ,每个键值对都存储在HashMap的静态内部类 Entry 中,结构如下图:

理解HashMap

put的实现

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<K,V> 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;
    }

    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 如果容器大小大于等于阈值,且目标桶的entry不等于null
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            // 容器扩容: 哈希表原长度 * 2
            resize(2 * table.length);
            // 重新计算键的哈希值
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            // 重新计算哈希值对应存储的哈希表的位置
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }
  1. 在put方法内部,会先判断哈希表是不是空表,如果是空表就建立哈希表(上面提到的内部数据结构中的 数组 ),建好表后,就有空间可以存放键值对了。
  2. 要存放键值对,需要先根据key计算哈希码(hash),哈希码返回是一个int类型的数值,再根据哈希码计算出在固定长度的数组中存放的位置(下标)
  3. 得到下标后,就要在哈希表中找到存储的位置。HashMap会先加载指定下标中存放的 Entry 对象,如果Entry不为空,就比较该Entry的 hashkey (比较key的时候,用 ==和equals 来比较)。如果跟put进来的hash、key匹配,就覆盖该Entry上的 value ,然后直接返回旧的value;否则,就找该Entry指向的下一个Entry,直到最后一个Entry为止。
  4. 如果HashMap加载指定下标中存放的 Entry 对象是null,又或者是找完整条Entry链表都没有匹配的hash和key。那么就调用 addEntry 新增一个Entry
  5. addEntry 方法中会做一些前置处理。HashMap会判断容器当前存放的键值对数量是否达到了设定的扩容阈值,如果达到了就扩容2倍。扩容后重新计算哈希码,并根据新哈希码和新数组长度重新计算存储位置。做好潜质处理后,就调用 createEntry 新增一个Entry。
  6. 由于上面已经做了前置的处理, createEntry 方法就不用担心扩容的问题,放心存Entry即可。该方法会在给定的下标为止存放put进来的key,value,当然这个key,value是包装在Entry中的,让后将Entry指向旧的Entry。

建哈希表的逻辑(inflateTable)

建哈希表是在 inflateTable 方法中实现的:

/**
     * 将一个数换算成2的n次幂
     * @param number
     * @return
     */
    private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
        // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
        return number >= MAXIMUM_CAPACITY
                ? MAXIMUM_CAPACITY
                : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
        // 理解 Integer.highestOneBit((number - 1) << 1)
        // 比如 number = 23,23 - 1 = 22,二进制是:10110
        // 22 左移一位(右边补1个0),结果是:101100
        // Integer.highestOneBit() 函数的作用是取左边最高一位,其余位取0,
        // 即:101100 -> 100000,换成十进制就是 32
    }

    /**
     * inflate有“膨胀”、“充气”的意思。
     * 理解为初始化哈希表,分配哈希表内存空间
     */
    private void inflateTable(int toSize) {
        // Find a power of 2 >= toSize
        // 找出大于等于toSize的2的n次幂,作为哈希表的容量
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
        // 计算新的扩容阈值: 容量 * 负载因子
        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        // 指定容量建哈希表
        table = new Entry[capacity];
        // 根据容量判断是否需要初始化hashSeed
        initHashSeedAsNeeded(capacity);
    }

理解一下roundUpToPowerOf2方法:

roundUpToPowerOf2部分计算结果:

roundUpToPowerOf2(0) = 1
roundUpToPowerOf2(1) = 1
roundUpToPowerOf2(2) = 2
roundUpToPowerOf2(3) = 4
roundUpToPowerOf2(4) = 4
roundUpToPowerOf2(5) = 8
roundUpToPowerOf2(6) = 8
roundUpToPowerOf2(7) = 8
roundUpToPowerOf2(8) = 8
roundUpToPowerOf2(9) = 16
roundUpToPowerOf2(10) = 16
roundUpToPowerOf2(11) = 16
roundUpToPowerOf2(12) = 16
roundUpToPowerOf2(13) = 16
roundUpToPowerOf2(14) = 16
roundUpToPowerOf2(15) = 16
roundUpToPowerOf2(16) = 16
roundUpToPowerOf2(17) = 32

roundUpToPowerOf2(6)计算示例:

计算公式:Integer.highestOneBit((5 - 1) << 1)
计算5<<1:

     00000101
<<1
-------------
     00001010
     
1010的十进制是10,然后计算Integer.highestOneBit(10),
该函数的作用是取传入数值的最高位然后其余低位取0,
所以Integer.highestOneBit(10)应该等于二进制的1000,即8

值得注意的是, inflateTable 中最后还调用了一个 initHashSeedAsNeeded(capacity) 方法,该方法是用来依据容量决定是否需要初始化 hashSeedhashSeed 默认是0,如果初始化 hashSeed ,它的值将会是一个随机值。

Alternative hashing与hashSeed

在源码中有一个常量 ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT ,它的注释提供了一些值得注意的信息:

/**
     * The default threshold of map capacity above which alternative hashing is
     * used for String keys. Alternative hashing reduces the incidence of
     * collisions due to weak hash code calculation for String keys.
     * <p/>
     * This value may be overridden by defining the system property
     * {@code jdk.map.althashing.threshold}. A property value of {@code 1}
     * forces alternative hashing to be used at all times whereas
     * {@code -1} value ensures that alternative hashing is never used.
     */
    static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

大意是说, ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT 是一个默认的阈值,当一个键值对的键是String类型时,且map的容量达到了这个阈值,就启用备用哈希(alternative hashing)。备用哈希可以减少String类型的key计算哈希码(更容易)发生哈希碰撞的发生率。该值可以通过定义系统属性 jdk.map.althashing.threshold 来指定。如果该值是1,表示强制总是使用备用哈希;如果是-1则表示禁用。

HashMap有一个静态内部类 Holder ,它的作用是在虚拟机启动后根据 jdk.map.althashing.thresholdALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT 初始化 ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD ,相关代码如下:

/**
     * Holder维护着一些只有在虚拟机启动后才能初始化的值
     */
    private static class Holder {

        /**
         * 触发启用备用哈希的哈希表容量阈值
         */
        static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD;

        static {
            // 读取JVM参数 -Djdk.map.althashing.threshold
            String altThreshold = java.security.AccessController.doPrivileged(
                    new sun.security.action.GetPropertyAction(
                            "jdk.map.althashing.threshold"));

            int threshold;
            try {
                // 如果该参数没有值,采用默认值
                threshold = (null != altThreshold)
                        ? Integer.parseInt(altThreshold)
                        : ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT;

                // 如果参数值为-1,禁用备用哈希
                // ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT也是等于Integer.MAX_VALUE
                // 所以jdk默认是禁用备用哈希的
                if (threshold == -1) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                }

                // 参数为其它负数,则视为非法参数
                if (threshold < 0) {
                    throw new IllegalArgumentException("value must be positive integer.");
                }
            } catch(IllegalArgumentException failed) {
                throw new Error("Illegal value for 'jdk.map.althashing.threshold'", failed);
            }

            ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = threshold;
        }
    }

之前提到过, inflateTable 中最后还调用了一个 initHashSeedAsNeeded(capacity) 方法,该方法是用来依据容量决定是否需要初始化 hashSeedhashSeed 默认是0,如果初始化 hashSeed 。所以下面来看看这个方法:

/**
     * A randomizing value associated with this instance that is applied to
     * hash code of keys to make hash collisions harder to find. If 0 then
     * alternative hashing is disabled.
     */
    transient int hashSeed = 0;

    /**
     * 按需初始化哈希种子
     */
    final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
        // 如果hashSeed != 0,表示当前正在使用备用哈希
        boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
        // 如果vm启动了且map的容量大于阈值,使用备用哈希
        boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        // 异或操作,如果两值同时为false,或同时为true,都算是false。
        boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
        if (switching) {
            // 把hashSeed设置成随机值
            hashSeed = useAltHashing
                    ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
                    : 0;
        }
        return switching;
    }

hashSeed 变量的注释可以看出,哈希种子一个随机值,在计算key的哈希码时会用到这个种子,目的是为了进一步减少哈希碰撞。如果 hashSeed=0 表示禁用备用哈希。

Holder 中维护的 ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD 是触发启用备用哈希的阈值,该值表示,如果容器的 容量 (注意是容量,不是实际大小) 达到了该值,容器应该启用备用哈希。

Holder 会尝试读取JVM启动时传入的参数 -Djdk.map.althashing.threshold 并赋值给 ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD 。它的值有如下含义:

  • ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = 1,总是使用备用哈希
  • ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = -1,禁用备用哈希

initHashSeedAsNeeded(int capacity) 方法中,会判断如果容器的 容量>=ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD ,就会生成一个随机的哈希种子 hashSeed ,该种子会在 put 方法调用过程中的 hash 方法中使用到:

/**
     * 获取key的哈希码,并应用一个补充的哈希函数,构成最终的哈希码。
     * This is critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
     * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
     * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
     */
    final int hash(Object k) {
        // 如果哈希种子是随机值,使用备用哈希
        // (方法调用链:inflateTable()-->initHashSeedAsNeeded()-->hash(),
        // 在initHashSeedAsNeeded()中已判断了是否需要初始化哈希种子)
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

计算存储下标(indexFor)

/**
     * 根据哈希码计算返回哈希表的下标
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

这段代码和简单,却有几个有意思的地方。

为什么容量要设计成2的n次幂

注意, 容量 实质就是内部 数组的length ,还要注意是 2的n次幂 ,不是 2的倍数 。先看下面的测试代码:

public class Main {

    static final int hash(Object k) {
        int hashSeed = 0;
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        h ^= k.hashCode();
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String key = "14587";
        int h = hash(key);
        int capacity = 16;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(String.format("哈希码: %d, 容量: %d, 下标: %d",
                    h, // 同一个哈希码
                    (capacity<<i), // 不同的容量
                    indexFor(h,capacity<<i))); //计算出来的下标
        }
    }

//    key: hello
//    哈希码: 96207088, 容量: 16, 下标: 0
//    哈希码: 96207088, 容量: 32, 下标: 16
//    哈希码: 96207088, 容量: 64, 下标: 48
//    哈希码: 96207088, 容量: 128, 下标: 112
//    哈希码: 96207088, 容量: 256, 下标: 240
//    哈希码: 96207088, 容量: 512, 下标: 240
//    哈希码: 96207088, 容量: 1024, 下标: 240
//    哈希码: 96207088, 容量: 2048, 下标: 240
//    哈希码: 96207088, 容量: 4096, 下标: 240
//    哈希码: 96207088, 容量: 8192, 下标: 240

//    key: 4
//    哈希码: 55, 容量: 16, 下标: 7
//    哈希码: 55, 容量: 32, 下标: 23
//    哈希码: 55, 容量: 64, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 128, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 256, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 512, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 1024, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 2048, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 4096, 下标: 55
//    哈希码: 55, 容量: 8192, 下标: 55

//    key: 14587
//    哈希码: 48489485, 容量: 16, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 32, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 64, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 128, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 256, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 512, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 1024, 下标: 13
//    哈希码: 48489485, 容量: 2048, 下标: 1037
//    哈希码: 48489485, 容量: 4096, 下标: 1037
//    哈希码: 48489485, 容量: 8192, 下标: 1037

}

上面的 hashindexFor 都是从HashMap源码中拷过来的, hashSeed=0 也是HashMap默认的值, main 方法中按key计算哈希码再按哈希码和数组长度计算下标也是 put 方法中的执行逻辑。从测试结果可以看出, 相同的哈希码,在多次扩容时,使用indexFor的算法,下标变动较少 ,这样能减少扩容引起的移动 Entry 的操作次数。

可以看看key为4,容量为16、32、64……时indexFor计算下标的过程。

字符串“4”的哈希码是:55(二进制110111)

当length = 16时:
  h & (length-1)
= 55 & (16-1)
= 110111 & 1111

当length = 32时:
  h & (32-1)
= 55 & (16-1)
= 110111 & 11111

当length = 64时:
  h & (length-1)
= 55 & (64-1)
= 110111 & 111111

理解HashMap

由于容量每次扩容都会翻倍(容量 x 2),翻到特定次数后(红色虚线往左),跟 h 做与运算的位肯定是全部都是1,所以算出来的下标都会是一样的。这样子,虽然扩容会引起下标变动,但相对稳定。

试想想,如果容量是17、33、65…..那么 lenght-1 的二进制除了高位(最左一位)是1,其余是0, 不同hashlength-1 做与运算算出来的下标就更容易有重复的下标。使 lenght-1 的全部位为1,能使计算出来的下标分布更均匀,减少哈希碰撞。

小结一下,容量设计成2的n次幂是为了:

  • 在put方法中,有调用indexFor计算下标,容量设计成2的n次幂能使下标相对均匀,减少哈希碰撞
  • 在扩容相关的transfer方法中,也有调用indexFor重新计算下标。容量设计成2的n次幂能使扩容时重新计算的下标相对稳定,减少移动元素

扩容与线程安全问题

/**
     * Rehashes the contents of this map into a new array with a
     * larger capacity.  This method is called automatically when the
     * number of keys in this map reaches its threshold.
     *
     * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
     * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
     * This has the effect of preventing future calls.
     *
     * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
     *        must be greater than current capacity unless current
     *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
     *        is irrelevant).
     */
    void resize(int newCapacity) {
        // 缓存就哈希表数据
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        // 用扩容容量创建一个新的哈希表
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

    /**
     * 把所有条目从当前哈希表转移到新哈希表
     */
    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> 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;
            }
        }
    }

理解HashMap

从上图显示的转移过程可以看出,链表在转移后会逆序。3–>7–>9 变成 9–>7–>3。在单线程环境下,是不会出现闭合的回路的。

但是在多线程环境下,有可能多条线程都调用 transfer ,而 transfer 方法中访问了一个全局变量 table ,并修改下标中指向的Entry。由于转移过程会导致 链表逆序 ,就有可能出现闭环的引用:3–>7–>9–>3,然后,在调用 get 方法的时候,就出现死循环。

原文 

https://segmentfault.com/a/1190000018520768

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