源码分析
- Java
H扩容机制
HashMap 的扩容方式?
Hashmap 在容量超过负载因子所定义的容量之后,就会扩容。Java 里的数组是无法自动扩容的,方法是将 Hashmap 的大小扩大为原来数组的两倍,并将原来的对象放入新的数组中。
那扩容的具体步骤是什么?让我们看看源码。
先来看下JDK1.7 的代码:
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable); //!!将数据转移到新的Entry数组里
table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象)
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
e.next = newTable[i]; //标记[1]
newTable[i] = e; //将元素放在数组上
e = next; //访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
newTable[i] 的引用赋给了 e.next ,也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部(如果发生了 hash 冲突的话)。
JDK1.8的优化
扩容在JDK1.8中有什么不一样?
JDK1.8做了两处优化:
resize 之后,元素的位置在原来的位置,或者原来的位置 +oldCap (原来哈希表的长度)。不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算hash ,只需要看看原来的 hash 值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引 + oldCap ”。这个设计非常的巧妙,省去了重新计算 hash 值的时间。
如下图所示,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1 bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:
- JDK1.7 中 rehash 的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置(头插法)。JDK1.8 不会倒置,使用尾插法。
下图为 16扩充为 32 的 resize 示意图:
感兴趣的小伙伴可以看下 JDK1.8 的 resize 源码:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
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
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets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 { // 链表优化重hash的代码块
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}