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震惊!多线程操作竟然如此简单

作者:互联网

当我们获取数据后,要将其存入到HashMap中,就需要确定key,value组成的Node对象在数组索引下标中的位置。

如果想要获取位置,就需要:

(1)我们首先可能想到用

Random.nextInt(length);

但是这样以来就会产生两个问题:

  1. 随机重复的可能性太大
  2. 查找时候没有依据

(2)鉴于这样的情况,hashCode就登场了:

  1. 得到整型数
int hash = key.hashCode()  ——> 32位的0和1组成的整数
如果我们用一个例子来表示:“1”.hashCode 有可能会超过存储范围

  1. 控制这个整型数的范围
这时就需要控制整形的hash值的范围:hash%length = 需要的范围

但即便是这样,也会产生一定的问题。在hash = key.hashCode();中,如果key的值是31,47之类的数,在模16后(hash%16)得到的结果都是1,这样Node对象去到同一个位置的可能性会比较大,存储的资源就会大大被浪费。

要使index的结果尽可能不重复,就需要换一种计算形式:hash & length-1

无论大厂小厂面试官想问的HashMap,都在这一篇里面了

得到的结果同样是在0~15之间,这与取模运算得到的结果是一样的。

但即便是这样,不同的hash值也有可能会产生相同的index:

无论大厂小厂面试官想问的HashMap,都在这一篇里面了

这时就需要把原本hash值的低16位和高16位进行异或运算:

无论大厂小厂面试官想问的HashMap,都在这一篇里面了

hash函数:将key.hashCode() 高16位和低16位进行一个异或运算,这样得出的最终hash值,最后几位重复的可能性就比原来低了很多。

hash碰撞

在 hash&(n-1) 中,index结果如果重复了,就表示碰撞了。

无论大厂小厂面试官想问的HashMap,都在这一篇里面了

在这里插入图片描述op2:length-1 ——> 01111这种形式,如果不是这种形式,则无论op1的末尾值无论是1还是0最后计算的结果都会是0,这样就增加了重复的概率。

index实际上取决于op1,因为op2除了第一位之外,其他几位都是1,这也意味着数组的大小必须是10000-1=0111(2的幂次方)

三、put的过程

当我们new出来一个HashMap,我们需要去put,也就是向其中存入数据。而在put的时候,需要求出key值的hash( hash(key) ),这里的hash是为了在之后确定位置时使用。在完成hash函数之后,并且维护几个变量,就可以开始具体的put过程。

  1. 检查Node数组有没有初始化,如果没有初始化,那么就需要对它进行初始化。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    n = (tab = resize()).length;

resize()方法初始化

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;        //默认数组大小16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);        //16*0.75=12  扩容标准

Node<K,V> newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];        //数组初始化

2.根据hash函数得到的hash结果,计算Node节点的下标的位置,并开始存入数据。

假如计算出来的Node节点的下标位置是1,判断1这个位置原来有没有Node节点。如果没有,那么就直接创建Node对象,放到数组该位置。如果1这个位置有元素,就分为三种情况: (1)key值相同,直接替换value值 (2)key值不相同,按链表的方式进行存储 (3)key值不相同,按红黑树的方式存储

else {
    Node<K,V> e; K k;
    //key值相同,直接替换value值
    if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    e=p;
    //key值不相同,按链表的方式进行存储
    else if (p instanceof TreeNode)
        e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    else {
        //key值不相同,按链表的方式进行存储 ————> 循环遍历当前链表,直到找到当前链表的最后一个节点,next==null,将new出来的Node放到最后节点的后面
        for (int binCount = 0; ; ++binCount){
            if ((e = p.next) == null){
                p.next = newNode(hash, key, value, null);
                //但凡新增加一个节点,就检查长度有没有超过8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                    //链表转红黑树
                    treeifyBin(tab, hash);
                break;
            }
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            break;
        p = e;
        }
    }
    if (e != null) {
        V oldValue = e.value;
        if (!onlyIfAbsent || oldValue null)
            e.value = value;
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;
    }
}

注意:链表的长度超过8,就转为红黑树;红黑树里的节点小于6,就转为链表。

四、HashMap的扩容

当数组的大小无法满足存储的需求时,就需要对HashMap进行扩容。

扩容的方法就是:创建一个新的数组,将老数组中的【链表,红黑树】迁移到新数组中。

注意:在扩容时要保证2的倍数扩容,比如16 —> 32,符合2的幂次的规律。

而在什么情况下会发生扩容呢?

假如数组大小时16,当整个数据结构中节点的数量超过 16*0.75=12 时,就会发生扩容。

//源码中的0.75就是负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

if (++size > threshold)        //扩容标准,这里的threshold就是16*0.75
    resize();               //功能:初始化/扩容

//这里的MAXIMUM_CAPACITY是2^30,如果老数组大于这个数,就不需要扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    threshold = Integer.MAX_VALUE;
    return oldTab;
}

//如果没有超过,就将老数组大小向右位移一位
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    //而这时使用的是新的数组,所以扩容标准也增加一倍,为24
    newThr = oldThr << 1;

当取得这两个参数时,就可以创建新数组:

Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

再之后就需要将老数组的节点迁移到新数组中:

  1. 循环遍历老的数组的下标
  2. 判断当前下标位置有没有元素,有元素才值得迁移
  3. 如果下标位置有元素,并且下面没有元素
  4. 如果下面有元素,并且是红黑树形式
  5. 如果下面有元素,并且是链表形式
if (oldTab != null) {
    //循环遍历老的数组的下标
    for(int j = 0;j < oldCap; ++j) {
        Node<K,V> e;
        //判断当前下标位置有没有元素,有元素才值得迁移
        if ((e = oldTab[j]) != null) {
            oldTab[j] = null;
            //如果下标位置有元素,并且下面没有元素
            if (e.next == null)
                //得到Node节点再新数组下标的位置
                newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
            else if (e instanceof TreeNode)
                //如果下面有元素,并且是红黑树形式
                ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else {
                    Node<K,V> loHead = null, lotail = null;
                    Node<K,V> hiload = null,hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    //如果下面有元素,并且是链表形式
                    do {
                        next = e.next;
                        //老数组链表中i位置的Node节点,会保存到新数组中对应的i位置
                        if ((e.hash &oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                                loTail = e;
                        }
                        //老数组链表中i位置的Node节点,会保存到新数组中对应的i+oldCap位置        1+16=17
                        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;
                    }
                }
        }
    }
}

五、线程安全

多线程执行操作和单线程执行操作,最终的数据不一致,这就是线程非安全。如果想要保证线程安全,这个线程就需要原子性,可见性,有序性这三大性质。

方法:只有此线程操作完成或者异常退出,其他线程才能进来操作。可以在put的过程中加入synchronized(同步)关键字。但是这样会导致每一个线程都会有一把锁,使得效率大大降低。这时可以使用hashtable或者ConcurrentHashMap,这里不做过多延伸

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来源: https://blog.csdn.net/Fightevery/article/details/118253879