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1. 概述
与 HashMap 相似,Hashtable 也是散列表的实现。它的内部结构能够了解为「数组 + 链表」的模式,构造示意图如下:
Hashtable 的类继承构造与签名如下:
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {}
Hashtable 的 key 和 value 都不能为空(HashMap 的 key 和 value 都容许为空),并且 key 必须要实现 hashCode 办法和 equals 办法。
PS: Hashtable 目前应用不是很多,若无线程平安的需要,举荐应用 HashMap;若须要线程平安的高并发实现,举荐应用 ConcurrentHashMap。
2. 代码剖析
2.1 Entry 类
Entry 类实现了 Map.Entry 接口,是 Hashtable 中的节点类。代码如下:
private static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
protected Entry(int hash, K key, V value, Entry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public boolean equals(Object o) {if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
return (key==null ? e.getKey()==null : key.equals(e.getKey())) &&
(value==null ? e.getValue()==null : value.equals(e.getValue()));
}
public int hashCode() {return hash ^ Objects.hashCode(value);
}
// ...
}
2.2 成员变量
// Hashtable 外部存储元素的数组
private transient Entry<?,?>[] table;
// Hashtable 的阈值 (int)(capacity * loadFactor)
private int threshold;
// 负载因子
private float loadFactor;
// 数组可能调配的最大容量
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
2.3 结构器
// 结构一个空的 Hashtable,初始容量为 11,负载因子为 0.75
public Hashtable() {this(11, 0.75f);
}
// 结构一个空的 Hashtable,指定初始容量,负载因子为 0.75
public Hashtable(int initialCapacity) {this(initialCapacity, 0.75f);
}
// 结构一个空的 Hashtable,指定初始容量和负载因子
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);
}
// 应用给定的 Map 结构一个 Hashtable
public Hashtable(Map<? extends K, ? extends V> t) {this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f);
putAll(t);
}
2.4 次要办法
- put 办法
public synchronized V put(K key, V value) {// Make sure the value is not null (value 不能为空)
if (value == null) {throw new NullPointerException();
}
// Makes sure the key is not already in the hashtable.
Entry<?,?> tab[] = table;
// 计算 key 在 table 中的索引
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
// 判断 key 在 table 中是否已存在,若存在,则用 value 替换旧值
@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;
}
}
// 若不存在,则执行 addEntry 办法,将 key-value 增加到 table
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}
能够看到,key 或 value 有一个为空都会抛出 NullPointerException 异样,因而二者都不能为空。
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
// 超过阈值,则扩容
rehash();
tab = table;
hash = key.hashCode();
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// Creates the new entry.
// 将 key-value 增加到 table 中(头插法,即插到链表的头部)// 即:先拿到 index 地位的元素,若为空,示意插入 entry 后则只有一个元素;// 若不为空,示意该地位已有元素,将已有元素 e 连贯到新的 entry 前面
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
count++;
}
扩容操作 rehash() 如下:
protected void rehash() {
int oldCapacity = table.length;
Entry<?,?>[] oldMap = table;
// overflow-conscious code
// 新容量为旧容量的 2 倍加 1
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
// 若新容量的值超过最大容量 MAX_ARRAY_SIZE,且旧容量为 MAX_ARRAY_SIZE,则间接返回;// 若旧容量值不为 MAX_ARRAY_SIZE,则新容量为 MAX_ARRAY_SIZE.
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
// Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets
return;
newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
}
// 新建一个 Entry 数组,容量为下面计算的容量大小
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;
// 留神这里会调换程序
e.next = (Entry<K,V>)newMap[index];
newMap[index] = e;
}
}
}
扩容操作,若 index 地位为链表,且插入程序为 1、2、3,则在该地位的存储程序为 3、2、1。扩容时,会从前往后读取元素并操作,因而扩容后的程序为 3、2、1。示意图:
值得注意的是,put 办法(包含前面剖析的 get 和 remove 等办法)带有 synchronized 关键字,Hashtable 就是通过这种形式实现线程平安的。这里锁定的是整个 table,因而并发效率较低,这也是高并发场景下举荐应用 ConcurrentHashMap 的起因。
- get 办法
public synchronized V get(Object key) {Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {return (V)e.value;
}
}
return null;
}
剖析过 put 办法后,get 办法和 remove 办法剖析起来就比较简单了,它们和 put 办法相似。
- remove 办法
public synchronized V remove(Object key) {Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)tab[index];
for(Entry<K,V> prev = null ; e != null ; prev = e, e = e.next) {if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
modCount++;
if (prev != null) {prev.next = e.next;} else {tab[index] = e.next;
}
count--;
V oldValue = e.value;
e.value = null;
return oldValue;
}
}
return null;
}
三种汇合视图 EntrySet、keySet 和 values 别离如下:
private transient volatile Set<K> keySet;
private transient volatile Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
private transient volatile Collection<V> values;
public Set<K> keySet() {if (keySet == null)
keySet = Collections.synchronizedSet(new KeySet(), this);
return keySet;
}
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {if (entrySet==null)
entrySet = Collections.synchronizedSet(new EntrySet(), this);
return entrySet;
}
public Collection<V> values() {if (values==null)
values = Collections.synchronizedCollection(new ValueCollection(),
this);
return values;
}
3. 小结
- Hashtable 是散列表的实现,解决散列抵触应用的是链表法,内部结构能够了解为「数组 + 链表」;
- 默认初始化容量为 11,默认负载因子为 0.75;
- 线程平安,应用 synchronized 关键字,并发效率低;
- 若无需保障线程平安,举荐应用 HashMap;若须要线程平安的高并发场景,举荐应用 ConcurrentHashMap。