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  • Java HashMap中在resize()时候的rehash,即再哈希法的理解

     

    HashMap的扩容机制---resize()

    虽然在hashmap的原理里面有这段,但是这个单独拿出来讲rehash或者resize()也是极好的。

    什么时候扩容:当向容器添加元素的时候,会判断当前容器的元素个数,如果大于等于阈值(知道这个阈字怎么念吗?不念fa值,念yu值四声)---即当前数组的长度乘以加载因子的值的时候,就要自动扩容啦。

    扩容(resize)就是重新计算容量,向HashMap对象里不停的添加元素,而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时,对象就需要扩大数组的长度,以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。

    先看一下什么时候,resize();

    /** 
     * HashMap 添加节点 
     * 
     * @param hash        当前key生成的hashcode 
     * @param key         要添加到 HashMap 的key 
     * @param value       要添加到 HashMap 的value 
     * @param bucketIndex 桶,也就是这个要添加 HashMap 里的这个数据对应到数组的位置下标 
     */  
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
        //size:The number of key-value mappings contained in this map.  
        //threshold:The next size value at which to resize (capacity * load factor)  
        //数组扩容条件:1.已经存在的key-value mappings的个数大于等于阈值  
        //             2.底层数组的bucketIndex坐标处不等于null  
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {  
            resize(2 * table.length);//扩容之后,数组长度变了  
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;//为什么要再次计算一下hash值呢?  
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);//扩容之后,数组长度变了,在数组的下标跟数组长度有关,得重算。  
        }  
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);  
    }  
      
    /** 
     * 这地方就是链表出现的地方,有2种情况 
     * 1,原来的桶bucketIndex处是没值的,那么就不会有链表出来啦 
     * 2,原来这地方有值,那么根据Entry的构造函数,把新传进来的key-value mapping放在数组上,原来的就挂在这个新来的next属性上了 
     */  
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
        HashMap.Entry<K, V> e = table[bucketIndex];  
        table[bucketIndex] = new HashMap.Entry<>(hash, key, value, e);  
        size++;  
    }

    我们分析下resize的源码,鉴于JDK1.8融入了红黑树,较复杂,为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码,好理解一些,本质上区别不大,具体区别后文再说。

        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);
                }
            }
        }
        static int indexFor(int h, int length) {
            return h & (length - 1);
        }
    文章中间部分:四、存储实现;详细解释了为什么indexFor方法中要h & (length-1)

    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),这一点和Jdk1.8有区别,下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素,通过重新计算索引位置后,有可能被放到了新数组的不同位置上。

    从上面的for循环内部开始说起吧:详细解释下,这个转存的过程。和怎么个头插入法.
    Entry<K, V> e = src[j];
    这句话,就把原来数组上的那个链表的引用就给接手了,所以下面src[j] = null;可以放心大胆的置空,释放空间。告诉gc这个地方可以回收啦。
    继续到do while 循环里面,
    Entry<K, V> next = e.next;
    int i = indexFor(e.hash, newCapacity);计算出元素在新数组中的位置
    下面就是单链表的头插入方式转存元素啦

    关于这个 单链表的头插入方式 的理解,我多说两句。
    这地方我再看的时候,就有点蒙了,他到底怎么在插到新的数组里面的?
    要是在插入新数组的时候,也出现了一个数组下标的位置处,出现了多个节点的话,那又是怎么插入的呢?
    1,假设现在刚刚插入到新数组上,因为是对象数组,数组都是要默认有初始值的,那么这个数组的初始值都是null。不信的可以新建个Javabean数组测试下。
    那么e.next = newTable[i],也就是e.next = null啦。然后再newTable[i] = e;也就是 说这个时候,这个数组的这个下标位置的值设置成这个e啦。
    2,假设这个时候,继续上面的循环,又取第二个数据e2的时候,恰好他的下标和刚刚上面的那个下标相同啦,那么这个时候,是又要有链表产生啦、
    e.next = newTable[i];,假设上面第一次存的叫e1吧,那么现在e.next = newTable[i];也就是e.next = e1;
    然后再,newTable[i] = e;,把这个后来的赋值在数组下标为i的位置,当然他们两个的位置是相同的啦。然后注意现在的e,我们叫e2吧。e2.next指向的是刚刚的e1,e1的next是null。
    这就解释啦:先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部。这句话。

    关于什么时候resize()的说明:
    看1.7的源码上说的条件是:
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {。。。}
    其中
    size表示当前hashmap里面已经包含的元素的个数。
    threshold:threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    一般是容量值X加载因子。
    而1.8的是:
    if (++size > threshold){}
    其中
    size:The number of key-value mappings contained in this map.和上面的是一样的
    threshold:newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    也是一样的,
    最后总结一下:就是这个map里面包含的元素,也就是size的值,大于等于这个阈值的时候,才会resize();
    具体到实际情况就是:假设现在阈值是4;在添加下一个假设是第5个元素的时候,这个时候的size还是原来的,还没加1,size=4,那么阈值也是4的时候,
    当执行put方法,添加第5个的时候,这个时候,4 >= 4。元素个数等于阈值。就要resize()啦。添加第4的时候,还是3 >= 4不成立,不需要resize()。
    经过这番解释,可以发现下面的这个例子,不应该是在添加第二个的时候resize(),而是在添加第三个的时候,才resize()的。
    这个也是我后来再细看的时候,发现的。当然,这个咱可以先忽略,重点看如何resize(),以及如何将旧数据移动到新数组的

    下面举个例子说明下扩容过程。

    这句话是重点----hash(){return key % table.length;}方法,就是翻译下面的一行解释:

    假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小(也就是数组的长度)。

    其中的哈希桶数组table的size=2, 所以key = 3、7、5,put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1,即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4,然后所有的Node重新rehash的过程。

     

    下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现,我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,

    经过rehash之后,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置。对应的就是下方的resize的注释。

    [java] view plain copy
     
    1. /** 
    2.  * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in 
    3.  * accord with initial capacity target held in field threshold. 
    4.  * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the 
    5.  * elements from each bin must either stay at same index, or move 
    6.  * with a power of two offset in the new table. 
    7.  * 
    8.  * @return the table 
    9.  */  
    10. final Node<K,V>[] resize() {  

    看下图可以明白这句话的意思,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对应的哈希值(也就是根据key1算出来的hashcode值)与高位与运算的结果。

    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1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

    因此,我们在扩充HashMap的时候,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”,可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:

    jdk1.8 hashMap扩容例图

    我是 没看懂他连个图是怎么前后对应的,谁看懂了,交流哈赛。

    当时上面这个图,没看懂,是因为,他就没说每个节点的hashcode是啥,他怎么确定是保留在原来的位置,还是说在原来位置的基础上再加个原来数组的长度呢。所以,上面那个图仅仅具有丁点儿参考价值。

    这个设计确实非常的巧妙,既省去了重新计算hash值的时间,而且同时,由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的,因此resize的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别,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,但是从上图可以看出,JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码,写的很赞,如下:

    1.  
      1 final Node<K,V>[] resize() {
    2.  
      2 Node<K,V>[] oldTab = table;
    3.  
      3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    4.  
      4 int oldThr = threshold;
    5.  
      5 int newCap, newThr = 0;
    6.  
      6 if (oldCap > 0) {
    7.  
      7 // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
    8.  
      8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    9.  
      9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
    10.  
      10 return oldTab;
    11.  
      11 }
    12.  
      12 // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
    13.  
      13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
    14.  
      14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    15.  
      15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
    16.  
      16 }
    17.  
      17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
    18.  
      18 newCap = oldThr;
    19.  
      19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
    20.  
      20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    21.  
      21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    22.  
      22 }
    23.  
      23 // 计算新的resize上限
    24.  
      24 if (newThr == 0) {
    25.  
      25
    26.  
      26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
    27.  
      27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
    28.  
      28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    29.  
      29 }
    30.  
      30 threshold = newThr;
    31.  
      31 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    32.  
      32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    33.  
      33 table = newTab;
    34.  
      34 if (oldTab != null) {
    35.  
      35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中
    36.  
      36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    37.  
      37 Node<K,V> e;
    38.  
      38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
    39.  
      39 oldTab[j] = null;
    40.  
      40 if (e.next == null)
    41.  
      41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
    42.  
      42 else if (e instanceof TreeNode)
    43.  
      43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
    44.  
      44 else { // 链表优化重hash的代码块
    45.  
      45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
    46.  
      46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    47.  
      47 Node<K,V> next;
    48.  
      48 do {
    49.  
      49 next = e.next;
    50.  
      50 // 原索引
    51.  
      51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
    52.  
      52 if (loTail == null)
    53.  
      53 loHead = e;
    54.  
      54 else
    55.  
      55 loTail.next = e;
    56.  
      56 loTail = e;
    57.  
      57 }
    58.  
      58 // 原索引+oldCap
    59.  
      59 else {
    60.  
      60 if (hiTail == null)
    61.  
      61 hiHead = e;
    62.  
      62 else
    63.  
      63 hiTail.next = e;
    64.  
      64 hiTail = e;
    65.  
      65 }
    66.  
      66 } while ((e = next) != null);
    67.  
      67 // 原索引放到bucket里
    68.  
      68 if (loTail != null) {
    69.  
      69 loTail.next = null;
    70.  
      70 newTab[j] = loHead;
    71.  
      71 }
    72.  
      72 // 原索引+oldCap放到bucket里
    73.  
      73 if (hiTail != null) {
    74.  
      74 hiTail.next = null;
    75.  
      75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
    76.  
      76 }
    77.  
      77 }
    78.  
      78 }
    79.  
      79 }
    80.  
      80 }
    81.  
      81 return newTab;
    82.  
      82 }

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