HashMap は配列とリンクリストから構成される複雑な構造です. ハッシュ値によって配列内のキー値の位置が決まります. ハッシュ値が同じ場合,リンク リストの形式で保存されます。リンク リストの長さが設定されたしきい値に達すると、ツリー化されます。これは、データのセキュリティとデータ関連の操作の効率を確保するために行われます。
HashMap のパフォーマンスはハッシュ コードの有効性に依存するため、hashCode とquals は基本的に次のようになります。合意されたルールは特に重要です。たとえば、equals は等しい、hashCode は等しい必要があります。hashCode が書き換えられた場合は、equals も書き換えられなければなりません。hashCode一貫性を維持する必要があり、ステータス変更によって返されるハッシュ値も、対称性、反映、等値の伝達など、一貫性が保たれている必要があります。 HashMap、Hashtable、TreeMap の間
#HashMap: 配列ベースの非同期ハッシュ テーブル。null キーをサポートするか、キーと値のペアのアクセス データ シナリオでは Value が最初の選択肢です
TreeMap: 赤黒ツリーに基づいて順次アクセスを提供するマップ。 HashMap よりも空間が広くなりますが、データ操作 (チェック、追加、削除) の時間計算量は O (log (n)) であり、HashMap とは異なります。 null 値をサポートします。キーが空で Comparator インターフェイスが実装されていない場合、NullPointerException が発生します。Comparator インターフェイスを実装し、null オブジェクトを判断することで、通常のストレージを実現できます。
HashMap、Hashtable、および TreeMap はすべて使用しますキーと値のペア フォームはデータ要素を保存または操作します。 HashMap と TreeMap は AbstractMap クラスから継承し、Hashtable は Dictionary クラスから継承します。これら 3 つはすべて Map インターフェイスを実装します。HashMap ソース コード分析
HashMap( )
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor){
// ...
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}HashMap の初期化時には一部の初期値のみが設定されますが、データの処理を開始すると、.put() メソッドが徐々に複雑になりますHashMap.put()
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) {
// 定义新tab数组及node对象
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果原table是空的或者未存储任何元素则需要先初始化进行tab的初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 当数组中对应位置为null时，将新元素放入数组中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 若对应位置不为空时处理哈希冲突
else {
Node<K,V> e; K k;
// 1 - 普通元素判断： 更新数组中对应位置数据
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 2 - 红黑树判断：当p为树的节点时，向树内插入节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 3 - 链表判断：插入节点
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到尾结点并插入
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断链表长度是否达到树化阈值，达到就对链表进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 更新链表中对应位置数据
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果存在这个映射就覆盖
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 回调以允许LinkedHashMap后置操作
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 更新修改次数
++modCount;
// 检查数组是否需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 回调以允许LinkedHashMap后置操作
afterNodeInsertion(evict);
return null;
} if (++size > threshold)
resize(); if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 向数组赋值新元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果新插入的结点和table中p结点的hash值，key值相同的话
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是红黑树结点的话，进行红黑树插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 代表这个单链表只有一个头部结点，则直接新建一个结点即可
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 链表长度大于8时，将链表转红黑树
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;
// 及时更新p
p = e;
}
}
// 如果存在这个映射就覆盖
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); // 回调以允许LinkedHashMap后置操作
return oldValue;
}
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} final Node<K,V>[] resize() {
// 把当前底层数组赋值给oldTab，为数据迁移工作做准备
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 获取当前数组的大小，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获取扩容的阈值（容量*负载系数）
int oldThr = threshold;
// 定义并初始化新数组长度和目标阈值
int newCap, newThr = 0;
// 判断是初始化数组还是扩容，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组。若 if(oldCap > 0)=true 表示需扩容而非初始化
if (oldCap > 0) {
// 判断数组长度是否已经是最大，MAXIMUM_CAPACITY =（2^30）
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 阈值设置为最大
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 目标阈值扩展2倍，数组长度扩展2倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 表示需要初始化数组而不是扩容
else if (oldThr > 0)
// 说明调用的是HashMap的有参构造函数，因为无参构造函数并没有对threshold进行初始化
newCap = oldThr;
// 表示需要初始化数组而不是扩容，零初始阈值表示使用默认值
else {
// 说明调用的是HashMap的无参构造函数
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 计算目标阈值
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 当目标阈值为0时需重新计算，公式：容量（newCap）*负载系数（loadFactor）
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 根据以上计算结果将阈值更新
threshold = newThr;
// 将新数组赋值给底层数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// -------------------------------------------------------------------------------------
// 此时已完成初始化数组或扩容数组，但原数组内的数据并未迁移至新数组（扩容后的数组），之后的代码则是完成原数组向新数组的数据迁移过程
// -------------------------------------------------------------------------------------
// 判断原数组内是否有存储数据，有的话开始迁移数据
if (oldTab != null) {
// 开始循环迁移数据
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 将数组内此下标中的数据赋值给Node类型的变量e，并判断非空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 1 - 普通元素判断：判断数组内此下标中是否只存储了一个元素，是的话表示这是一个普通元素，并开始转移
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 2 - 红黑树判断：判断此下标内是否是一颗红黑树，是的话进行数据迁移
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 3 - 链表判断：若此下标内包含的数据既不是普通元素又不是红黑树，则它只能是一个链表，进行数据转移
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;
}
}
}
}
}
// 返回初始化完成或扩容完成的新数组
return newTab;
}# という計算条件を満たす必要があることがわかります。 ## したがって、プリセット容量は満たす必要があり、推定要素数/負荷率より大きく、2 の累乗になります。
## ただし、次の点に注意してください:
JDK 自体のデフォルトの負荷係数は一般的なシナリオのニーズと非常に一致しているため、特別な必要がない場合は、簡単に変更を続行しないでください。本当に調整する必要がある場合は、0.75 を超える値を設定しないことをお勧めします。これは、競合が大幅に増加し、HashMap のパフォーマンスが低下するためです。負荷率が小さすぎると、設定された容量値も上記の計算式に従って調整されますが、そうでない場合、容量拡張が頻繁に行われ、不要なオーバーヘッドが増加し、アクセス性能自体にも影響が出る可能性があります。 HashMap.get() 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;
// 将table赋值给变量tab并判断非空 && tab 的厂部大于0 && 通过位运算得到求模结果确定链表的首节点赋值并判断非空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断首节点hash值 && 判断key的hash值（地址相同 || equals相等）均为true则表示first即为目标节点直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 若首节点非目标节点，且还有后续节点时，则继续向后寻找
if ((e = first.next) != null) {
// 1 - 树：判断此节点是否为树的节点，是的话遍历树结构查找节点，查找结果可能为null
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 2 - 链表：若此节点非树节点，说明它是链表，遍历链表查找节点，查找结果可能为null
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}HashMap がツリー化される理由
データのセキュリティと関連する操作の効率を確保するため
要素の配置プロセス中に、オブジェクト ハッシュが競合し、同じバケットに配置された場合、リンク リストが形成されるため、リンク リスト クエリは線形であることがわかっており、アクセスのパフォーマンスに重大な影響を及ぼします現実の世界では、ハッシュ競合データの構築はそれほど複雑な問題ではありません。悪意のあるコードは、このデータを使用してサーバー側と大量に対話し、サーバー側の CPU 使用量を大量に引き起こす可能性があります。これは、ハッシュ衝突の拒否を構成します。サービス攻撃。国内の第一線のインターネット企業でも同様の攻撃が発生しています。以上がJava ハッシュマップ透析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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