在面試的時候,java集合最容易被問到的知識就是HashMap與Hashtable的比較,通常我們也很容易回答出一下幾點:
1、HashMap是線程不安全的,在多線程環境下會容易產生死鎖,但是單線程環境下運行效率高;Hashtable線程安全的,很多方法都有synchronized修飾,但同時因爲加鎖導致單線程環境下效率較低。
2、HashMap允許有一個key爲null,允許多個value爲null;而Hashtable不允許key或者value爲null。
如果你覺得會到處這兩點就對HashMap、HashTable有很深的瞭解的話,那就大錯特錯!本文將基於JDK1.8的HashMap和Hashtable的源碼進行詳細的比較。
構造函數的比較
HashMap:
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//該方法返回大於等於cap的最小2次冪的整數
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
Hashtable:
public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);
if (initialCapacity==0)
initialCapacity = 1;
this.loadFactor = loadFactor;
table = new Entry<?,?>[initialCapacity];
threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
}
public Hashtable() {
this(11, 0.75f);
}
可以看出HashMap的底層數組的長度必須爲2^n,這樣做的好處是爲以後的hash算法做準備,而Hashtable底層數組的長度可以爲任意值,這就造成了當底層數組長度爲合數的時候,Hashtable的hash算法散射不均勻,容易產生hash衝突。所以,可以清楚的看到Hashtable的默認構造函數底層數組長度爲11(質數),至於爲什麼Hashtable的底層數組用質數較好,請參考博文:
http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159。
Hash算法的比較
hash算法的區別
HashMap:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//手寫的,源碼在不存在這一句,但是原理是類似的,詳情可以去看putVal方法
int i = (table.length-1) & hash(key)
HashMap的hash算法通過非常規的設計,將底層table長度設計爲2^n(合數),這是HashMap的一處優化。它使用了&運算來代替%運算以減少性能上面的損耗。爲何&運算可以代替%運算呢?
如果兩個整數做&運算,實質是兩個整數轉換爲2進制數後每一個bit位的分別做&運算,所以其最終的運算結果的值不會超過最小的那個數,這個時候只需要搞清楚三點就能明白其實現原理:
1、合數2^n轉換爲2進制的數之後,最高位爲1其餘的位數都爲0,比如16–>10000,32–>100000。那麼,2^n-1轉換爲2進制後,所有的bit位都爲1,比如31–>11111,127–>1111111。所以,hashcode與(2^n-1)做&運算每一個bit位都可以保持原來的值。
2、當hash()方法得到的值<=(table.length-1),其運算結果就在[0,table.length-1]範圍內均勻散射。當hash()方法得到的值小於table.length-1的時候,運算結果就是該方法的原值。當hash()方法得到的值等於table.length-1的的時候,運算結果爲0。
3、當hash()得到的值>(table.length-1),此時table.length-1爲較小的數,所以&運算的結果還是在[0,table.length-1]之間。具體實現是這樣的,table.length-1轉化爲2進制的數之後位數小於hash()方法得到的2進制數,所以它的高位只能用0去補齊,又由於&運算的特性,只要有一個爲0那麼都爲0,所以此時相當於轉化爲情況1。
而hash()方法的具體作用是使得table的length較小的時候高低bit都能參與運算,具體分析請參考:https://tech.meituan.com/java-hashmap.html
Hashtable:
int hash = key.hashCode();
//0x7FFFFFFF轉換爲10進制之後是Intger.MAX_VALUE,也就是2^31 - 1
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
很容易看出Hashtable的hash算法首先使得hash的值小於等於整型數的最大值,再通過%運算實現均勻散射。
由於計算機是底層的運算是基於2進制的,所以HashMap的hash算法使用&運算代替%運算,在運算速度上明顯HashMap的hash算法更優。
擴容的機制的區別
因爲無論是HasHMap或者HashTable的擴容都是基於底層的hash算法的,所以將擴容機制放在hash算法部分講。
HashMap擴容:
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 將閾值擴大爲2倍
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // 當threshold的爲0的使用默認的容量,也就是16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
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"})
//新建一個數組長度爲原來2倍的數組
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
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 {
//HashMap在JDK1.8的時候改善了擴容機制,原數組索引i上的鏈表不需要再反轉。
// 擴容之後的索引位置只能是i或者i+oldCap(原數組的長度)
// 所以我們只需要看hashcode新增的bit爲0或者1。
// 假如是0擴容之後就在新數組索引i位置,新增爲1,就在索引i+oldCap位置
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 新增bit爲0,擴容之後在新數組的索引不變
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { //新增bit爲1,擴容之後在新數組索引變爲i+oldCap(原數組的長度)
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
//數組索引位置不變,插入原索引位置
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
//數組索引位置變化爲j + oldCap
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
從源碼中可以看出,HashMap數組的擴容的整體思想就是創建一個長度爲原先2倍的數組。然後對原數組進行遍歷和複製。只不過jdk1.8對擴容進行優化,使得擴容不再需要進行鏈表的反轉,只需要知道hashcode新增的bit位爲0還是1。如果是0就在原索引位置,新增索引是1就在oldIndex+oldCap位置。
可能有些人對新增bit位感到困惑。在這裏解釋一下,這裏的新增指的是有效bit位。在上面說到過,兩個整數做&運算,轉換爲2進制的後,看bit位較短的那個數。也就是說bit位較長的數與bit位較短的數做&運算,多出來的bit需要用0來補齊,由於是&運算(只有一個爲0那麼其結果就爲0),所以,新增的0位不是有效的bit位。對應於hash算法來說,通常hashcode的值比較大(轉換爲2進制數後bit爲較多),擴容之後將數組的長度擴大爲2倍,那麼n(數組的長度),轉換爲2進制數後相較於未擴容之前的n多增加了一個1的有效bit位。簡化版的例子如下:
初始容量爲16,那麼15轉換爲二進制數位1111,現在進行一次擴容之後容量變爲32,那麼31轉換爲2進制是爲11111。現有兩個key,一個hashcode爲107轉換爲二進制數後爲1101011,另一個的hashcode是379轉換爲二進制數後爲101111011。在容量爲16的時候,這兩個key,具體計算索引過程爲:
0001111 & 1101011 = 1011 000001111 & 101111011 = 1011 轉換爲10進制數後都爲11。
現在來看一下擴容之後兩個key的索引:
0011111 & 1101011 = 1011 000011111 & 101111011 = 11011 一個對應的索引仍然是11,而另一個卻變爲27(27 = 11+16)
Hashtable擴容:
protected void rehash() {
int oldCapacity = table.length;
Entry<?,?>[] oldMap = table;
// overflow-conscious code
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
// Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets
return;
newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
}
Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity];
modCount++;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
table = newMap;
for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) {
Entry<K,V> e = old;
old = old.next;
int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;
//使用頭插法將鏈表反序
e.next = (Entry<K,V>)newMap[index];
newMap[index] = e;
}
}
}
Hashtable的擴容將先創建一個長度爲原長度2倍的數組,再使用頭插法將鏈表進行反序。
結構的區別
HashMap在jdk1.8在原先的數組+鏈表的結構進行了優化,將實現結構變爲數組+鏈表+紅黑樹,有關紅黑樹的文章詳細請參考博文:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html。這裏只需要之後,紅黑樹是近似平衡樹。做這樣的優化,是爲了防止在一個哈希桶位置鏈表過長,影響get等方法的時間。詳細分析用put方法來做舉例:
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) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//HashMap在構造方法中只是設置了一些參數,只有到put方法纔會創建底層數組
//這使用的是懶加載策略
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 節點爲紅黑樹節點,那麼使用紅黑樹的插入方式
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//默認情況下當一條鏈的節點個數大於8的時候就需要轉換爲紅黑樹節點
//當然對底層數組的長度也有要求,最低長度爲64,否則會先進行擴容
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//put一個元素後檢查size是否大於閾值,大於則需要進行擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
從源碼中可以看出基於HashMap爲了防止鏈表過長影響get等方法的性能,在一條鏈表節點元素大於8的時候,會將鏈表封裝成紅黑樹。
再來看一下Hashtable
public synchronized V put(K key, V value) {
// Make sure the value is not null
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
// Makes sure the key is not already in the hashtable.
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
for(; entry != null ; entry = entry.next) {
if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
V old = entry.value;
entry.value = value;
return old;
}
}
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}
private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) {
modCount++;
Entry<?,?> tab[] = table;
if (count >= threshold) {
// Rehash the table if the threshold is exceeded
rehash();
tab = table;
hash = key.hashCode();
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// Creates the new entry.
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
count++;
}
可以看出Hashtable到了jdk1.8了內部結構並沒有實質優化,繼續使用數組+鏈表的方式實現。
總結
可以看出到jdk1.8 HashMap和Hashtable的區別越來越大,HashMap相較與之前的jdk做了很多的優化,最重要的是在內部實現結構上引進了紅黑數還有擴容上的優化。
Hashtable作爲jdk1.2遺留下來的類,到jdk1.8沒有大改,所以對數據的一致性要求較低的話可以使用ConcurrentHashMap來替代Hashtable。