雖然在hashmap的原理裏面有這段,但是這個單獨拿出來講rehash或者resize()也是極好的。
什麼時候擴容:當向容器添加元素的時候,會判斷當前容器的元素個數,如果大於等於閾值---即當前數組的長度乘以加載因子的值的時候,就要自動擴容啦。
擴容(resize)就是重新計算容量,向HashMap對象裏不停的添加元素,而HashMap對象內部的數組無法裝載更多的元素時,對象就需要擴大數組的長度,以便能裝入更多的元素。當然Java裏的數組是無法自動擴容的,方法是使用一個新的數組代替已有的容量小的數組,就像我們用一個小桶裝水,如果想裝更多的水,就得換大水桶。
我們分析下resize的源碼,鑑於JDK1.8融入了紅黑樹,較複雜,爲了便於理解我們仍然使用JDK1.7的代碼,好理解一些,本質上區別不大,具體區別後文再說。
void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用擴容前的Entry數組
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴容前的數組大小如果已經達到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值爲int的最大值(2^31-1),這樣以後就不會擴容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數組
transfer(newTable); //!!將數據轉移到新的Entry數組裏
table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數組
threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改閾值
}
這裏就是使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組,transfer()方法將原有Entry數組的元素拷貝到新的Entry數組裏。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數組
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數組
Entry<K, V> e = src[j]; //取得舊Entry數組的每個元素
if (e != null) {
src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用(for循環後,舊的Entry數組不再引用任何對象)
do {
Entry<K, V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新計算每個元素在數組中的位置
e.next = newTable[i]; //標記[1]
newTable[i] = e; //將元素放在數組上
e = next; //訪問下一個Entry鏈上的元素
} while (e != null);
}
}
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length - 1);
}
newTable[i]的引用賦給了e.next,也就是使用了單鏈表的頭插入方式,同一位置上新元素總會被放在鏈表的頭部位置;這樣先放在一個索引上的元素終會被放到Entry鏈的尾部(如果發生了hash衝突的話),這一點和Jdk1.8有區別,下文詳解。在舊數組中同一條Entry鏈上的元素,通過重新計算索引位置後,有可能被放到了新數組的不同位置上。
下面舉個例子說明下擴容過程。
這句話是重點----hash(){return key % table.length;}方法,就是翻譯下面的一行解釋:
假設了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小(也就是數組的長度)。
其中的哈希桶數組table的size=2, 所以key = 3、7、5,put順序依次爲 5、7、3。在mod 2以後都衝突在table[1]這裏了。這裏假設負載因子 loadFactor=1,即當鍵值對的實際大小size 大於 table的實際大小時進行擴容。接下來的三個步驟是哈希桶數組 resize成4,然後所有的Node重新rehash的過程。
下面我們講解下JDK1.8做了哪些優化。經過觀測可以發現,我們使用的是2次冪的擴展(指長度擴爲原來2倍),所以,
經過rehash之後,元素的位置要麼是在原位置,要麼是在原位置再移動2次冪的位置。對應的就是下方的resize的註釋。
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
看下圖可以明白這句話的意思,n爲table的長度,圖(a)表示擴容前的key1和key2兩種key確定索引位置的示例,圖(b)表示擴容後key1和key2兩種key確定索引位置的示例,其中hash1是key1對應的哈希與高位運算結果。
元素在重新計算hash之後,因爲n變爲2倍,那麼n-1的mask範圍在高位多1bit(紅色),因此新的index就會發生這樣的變化:
因此,我們在擴充HashMap的時候,不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash,只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了,是0的話索引沒變,是1的話索引變成“原索引+oldCap”,可以看看下圖爲16擴充爲32的resize示意圖:
這個設計確實非常的巧妙,既省去了重新計算hash值的時間,而且同時,由於新增的1bit是0還是1可以認爲是隨機的,因此resize的過程,均勻的把之前的衝突的節點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優化點。有一點注意區別,JDK1.7中rehash的時候,舊鏈表遷移新鏈表的時候,如果在新表的數組索引位置相同,則鏈表元素會倒置,但是從上圖可以看出,JDK1.8不會倒置。有興趣的同學可以研究下JDK1.8的resize源碼,寫的很贊,如下:
1 final Node<K,V>[] resize() {
2 Node<K,V>[] oldTab = table;
3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4 int oldThr = threshold;
5 int newCap, newThr = 0;
6 if (oldCap > 0) {
7 // 超過最大值就不再擴充了,就只好隨你碰撞去吧
8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
10 return oldTab;
11 }
12 // 沒超過最大值,就擴充爲原來的2倍
13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
16 }
17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18 newCap = oldThr;
19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22 }
23 // 計算新的resize上限
24 if (newThr == 0) {
25
26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29 }
30 threshold = newThr;
31 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33 table = newTab;
34 if (oldTab != null) {
35 // 把每個bucket都移動到新的buckets中
36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37 Node<K,V> e;
38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
39 oldTab[j] = null;
40 if (e.next == null)
41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42 else if (e instanceof TreeNode)
43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44 else { // 鏈表優化重hash的代碼塊
45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47 Node<K,V> next;
48 do {
49 next = e.next;
50 // 原索引
51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52 if (loTail == null)
53 loHead = e;
54 else
55 loTail.next = e;
56 loTail = e;
57 }
58 // 原索引+oldCap
59 else {
60 if (hiTail == null)
61 hiHead = e;
62 else
63 hiTail.next = e;
64 hiTail = e;
65 }
66 } while ((e = next) != null);
67 // 原索引放到bucket裏
68 if (loTail != null) {
69 loTail.next = null;
70 newTab[j] = loHead;
71 }
72 // 原索引+oldCap放到bucket裏
73 if (hiTail != null) {
74 hiTail.next = null;
75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
76 }
77 }
78 }
79 }
80 }
81 return newTab;
82 }