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對HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)解讀

 更新時間:2025年05月13日 10:10:43   作者:找不到、了  
這篇文章主要介紹了對HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)心得,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

1、介紹

JDK1.8之前HashMap由數(shù)組+鏈表組成。數(shù)組是HshMap的主體,鏈表則是主要為了解決哈希沖突。

JDK1.8及以后的版本在解決哈希沖突時有了較大的變化,當(dāng)鏈表長度大于閾值(或者紅黑樹的邊界值,默認(rèn)為8,且數(shù)組中桶的數(shù)量大于64,此時此索引位置上的所有數(shù)據(jù)改為使用紅黑樹存儲。

1.1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

如下圖所示:

桶數(shù)組是用來存儲數(shù)據(jù)元素,鏈表是用來解決沖突,紅黑樹是為了提高查詢的效率。

數(shù)據(jù)元素通過映射關(guān)系,也就是散列函數(shù),映射到桶數(shù)組對應(yīng)索引的位置。

1.如果發(fā)生沖突,從沖突的位置拉一個鏈表,插入沖突的元素。

  • 如果鏈表長度>8&數(shù)組大小>=64,鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹。
  • 如果紅黑樹節(jié)點個數(shù)<6 ,轉(zhuǎn)為鏈表。

2.但是數(shù)組長度小于64,此時并不會將鏈表變?yōu)榧t黑樹。而是選擇進行數(shù)組擴容。

  • 目的是因為數(shù)組比較小,盡量避開紅黑樹結(jié)構(gòu),這種情況下變?yōu)榧t黑樹結(jié)構(gòu),反而會降低效率,因為紅黑樹需要進行左旋,右旋,變色這些操作來保持平衡 。同時數(shù)組長度小于64時,搜索時間相對要快些。

所以綜上所述為了提高性能和減少搜索時間,底層在閾值大于8并且數(shù)組長度大于64時,鏈表才轉(zhuǎn)換為紅黑樹。

至于為什么要轉(zhuǎn)變從鏈表轉(zhuǎn)到紅黑樹,以及紅黑樹轉(zhuǎn)鏈表:JDK8 HashMap紅黑樹退化為鏈表的機制解讀

1.2、紅黑樹

為什么要使用紅黑樹:

如果鏈表非常長(特別是在某些不均勻分布的哈希情況下),查找、插入和刪除的性能會降到 O(n) 的水平,因為需要遍歷整個鏈表。

在這里簡單介紹下紅黑樹:

由上圖可知:

紅黑樹本質(zhì)上是一種二叉查找樹,為了保持平衡,它又在二叉查找樹的基礎(chǔ)上增加了一些規(guī)則:

1、每個節(jié)點要么是紅色,要么是黑色;

2、根節(jié)點永遠(yuǎn)是黑色的;

3、所有的葉子節(jié)點都是是黑色的(注意這里說葉子節(jié)點其實是圖中的 NULL 節(jié)點);

4、每個紅色節(jié)點的兩個子節(jié)點一定都是黑色;

從任一節(jié)點到其子樹中每個葉子節(jié)點的路徑都包含相同數(shù)量的黑色節(jié)點;

這種方式可以在最壞情況下將查找、插入和刪除的時間復(fù)雜度降低到 O(log n)。

紅黑樹怎么保持平衡?

紅黑樹有兩種方式保持平衡:旋轉(zhuǎn)和染色。

旋轉(zhuǎn)分為左旋和右旋。

1、左旋

2、右旋

1.3、參數(shù)

查看HashMap源碼,可以看到以下常用的變量,因此先在這里進行歸類:

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4:默認(rèn)的table初始容量
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f:默認(rèn)的負(fù)載因子

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8: 鏈表長度大于等于該參數(shù)轉(zhuǎn)紅黑樹
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6: 當(dāng)樹的節(jié)點數(shù)小于等于該參數(shù)轉(zhuǎn)成鏈表

transient Node<K,V>[] table:這是一個Node類型的數(shù)組(也有稱作Hash桶)

可以從下面源碼中看到靜態(tài)內(nèi)部類Node在這邊可以看做就是一個節(jié)點,多個Node節(jié)點構(gòu)成鏈表,當(dāng)鏈表長度大于8的時候轉(zhuǎn)換為紅黑樹。

2、成員變量

Node 類

HashMap 內(nèi)部使用的一個重要結(jié)構(gòu)是 Node,通常定義為一個靜態(tài)內(nèi)部類,用于存儲鍵值對。

static class Node<K, V> {
    final int hash;       // 鍵的哈希值
    final K key;         // 鍵
    V value;             // 值
    Node<K, V> next;     // 指向下一個節(jié)點,處理鏈表沖突
}

1. Node<K,V>[] table

  • 類型: Node<K,V>[]
  • 描述: 這是一個數(shù)組,存儲了 HashMap 的所有 "桶"(bucket)。
  • 作用: 每個桶對應(yīng)一個鏈表(或紅黑樹)以解決哈希沖突。桶的 index 通過取鍵的哈希值并與數(shù)組的長度進行模運算得到。

2. int size

  • 類型: int
  • 描述: 當(dāng)前 HashMap 中鍵值對的數(shù)量。
  • 作用: 用于追蹤 HashMap 中的元素數(shù)量,便于在執(zhí)行操作時(如添加或刪除元素)進行容量檢查。

3. int threshold

  • 類型: int
  • 描述: 擴容閾值,即當(dāng) HashMap 中的元素數(shù)量達到該值時,將觸發(fā)擴容。
  • 作用: 閾值由 capacity * load factor 計算得出。它幫助管理 HashMap 的容量和負(fù)載因子,防止在高負(fù)載下性能下降。

4. float loadFactor

  • 類型: float
  • 描述: 負(fù)載因子是一個決定 HashMap 擴容策略的參數(shù)。默認(rèn)值是 0.75。
  • 作用: 它用于衡量 HashMap 中使用的空間與實際容納的空間之間的比率。當(dāng) HashMap 中的元素數(shù)量超過這個比率所計算的閾值時,它將擴容。

通過合理的負(fù)載因子設(shè)置:

不同的負(fù)載因子會影響 HashMap 的性能。較低的負(fù)載因子(例如 0.5)會使得 HashMap 更頻繁地擴容,從而減少沖突并提高快速訪問的性能,但會浪費內(nèi)存。

高負(fù)載因子的影響:

較高的負(fù)載因子(例如 0.9)可以提高內(nèi)存使用效率,但同時也增加了哈希沖突的風(fēng)險,這可能導(dǎo)致訪問性能下降(例如,查詢、插入和刪除的時間復(fù)雜度從 O(1) 變?yōu)?O(n))。

以下代碼示例比較了使用不同負(fù)載因子的 HashMap 在大量插入元素時的性能差異:

import java.util.HashMap;

public class HashMapPerformanceTest {
    public static void main(String[] args) {
        int numberOfElements = 1_000_000; // 要插入的元素數(shù)量

        // 測試負(fù)載因子為默認(rèn)值 (0.75)
        long timeWithDefaultLoadFactor = testHashMapPerformance(0.75f, numberOfElements);
        System.out.println("Time taken with default load factor (0.75): " + timeWithDefaultLoadFactor + " ms");

        // 測試負(fù)載因子為 0.5
        long timeWithLowLoadFactor = testHashMapPerformance(0.5f, numberOfElements);
        System.out.println("Time taken with low load factor (0.5): " + timeWithLowLoadFactor + " ms");

        // 測試負(fù)載因子為 0.9
        long timeWithHighLoadFactor = testHashMapPerformance(0.9f, numberOfElements);
        System.out.println("Time taken with high load factor (0.9): " + timeWithHighLoadFactor + " ms");
    }

    private static long testHashMapPerformance(float loadFactor, int numberOfElements) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>(16, loadFactor); // 初始化 HashMap
        
        // 插入元素
        for (int i = 0; i < numberOfElements; i++) {
            map.put(i, "Value " + i);
        }

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        return endTime - startTime; // 返回耗時
    }
}

輸出結(jié)果:

Time taken with default load factor (0.75): 197 ms
Time taken with low load factor (0.5): 716 ms
Time taken with high load factor (0.9): 552 ms

5. int modCount

  • 類型: int
  • 描述: 記錄 HashMap 進行結(jié)構(gòu)性修改的次數(shù)。
  • 作用: 用于實現(xiàn) fail-fast 機制,能夠檢測到在迭代 HashMap 時是否發(fā)生了并發(fā)修改,通過與迭代器中的記錄值進行比較來判斷。

關(guān)于fail-fast機制:可參考JDK8 HashMap紅黑樹退化為鏈表的機制解析

3、構(gòu)造方法

以下有四種不同的初始化方式。

1、無參構(gòu)造

    //構(gòu)造一個空的HashMap,默認(rèn)初始容量16和負(fù)載因子0.75
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
 

2、有初始化容量構(gòu)造

//構(gòu)造一個指定初始容量的HashMap,默認(rèn)負(fù)載因子0.75。
   public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

3、指定容量和負(fù)載因子

//構(gòu)造一個指定的HashMap,指定默認(rèn)初始容量和負(fù)載因子
   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);
    }

4、映射Map

   //構(gòu)造一個映射的map 
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

HashMap和HashSet都允許你指定負(fù)載因子的構(gòu)造器,表示當(dāng)負(fù)載情況達到負(fù)載因子水平的時候,容器會自動擴容,HashMap默認(rèn)使用的負(fù)載因子值為0.75f(當(dāng)容量達到四分之三進行再散列(擴容))。當(dāng)負(fù)載因子越大的時候能夠容納的鍵值對就越多但是查找的代價也會越高。

4、常用方法

4.1、put方法

在使用默認(rèn)構(gòu)造器初始化一個HashMap對象的時候,首次Put鍵值對的時候會先計算對應(yīng)Key的hash值通過hash值來確定存放的地址。

原理:

計算哈希值:

  • 首先,根據(jù)鍵的 hashCode() 方法計算出鍵的哈希值,并通過某種哈希算法對其進行整合,以找到適合當(dāng)前 HashMap 容量的索引。

關(guān)于更多的哈希值的介紹可參考:HashMap中哈希值與數(shù)組坐標(biāo)的關(guān)聯(lián)

檢查桶(bucket):

  • 使用計算出的索引在內(nèi)部數(shù)組 table 中查找對應(yīng)的桶。如果該桶已經(jīng)有元素,則需要檢查是否存在哈希沖突(即多個鍵經(jīng)過哈希計算后映射到了同一個桶)。

處理沖突:

  • 如果找到了沖突,HashMap 將采用鏈表(Java 7及之前)或紅黑樹(Java 8引入,當(dāng)鏈表長度超過一定閾值時)來存儲沖突的元素。
  • 遍歷桶中的元素,看是否已有相同的鍵。如果找到了,更新其對應(yīng)的值;如果沒找到,就將新鍵值對添加到鏈表或樹的末尾。

更新大小和閾值:

  • 在插入后更新當(dāng)前的元素數(shù)量(size),并檢查是否需要擴容(即判斷當(dāng)前數(shù)量與負(fù)載因子乘積的關(guān)系)

每當(dāng)元素數(shù)量增加到閾值時(即 size >= threshold),HashMap 會調(diào)用 resize() 方法來擴大底層數(shù)組的大小。

以下是put的簡化版代碼示例:

import java.util.Arrays;

class MyHashMap<K, V> {
    static class Node<K, V> {
        final int hash; // 存儲哈希值
        final K key;    // 存儲鍵
        V value;        // 存儲值
        Node<K, V> next; // 指向下一個節(jié)點
        
        Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

    private Node<K, V>[] table; // 存儲節(jié)點的數(shù)組
    private int size;            // 當(dāng)前大小
    private int threshold;       // 擴容閾值
    private float loadFactor;    // 負(fù)載因子

    public MyHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.table = new Node[initialCapacity];
        this.threshold = (int)(initialCapacity * loadFactor);
    }

    public void put(K key, V value) {
        int hash = key == null ? 0 : key.hashCode();
        int index = (hash & (table.length - 1)); // 計算桶的索引
        Node<K, V> existingNode = table[index];

        // 檢查桶是否為空
        if (existingNode == null) {
            // 如果桶為空,創(chuàng)建一個新節(jié)點
            table[index] = new Node<>(hash, key, value, null);
            size++;
        } else {
            // 遍歷鏈表,檢查是否已有相同的鍵
            Node<K, V> currentNode = existingNode;
            while (true) {
                if (currentNode.hash == hash && (currentNode.key == key || (key != null && key.equals(currentNode.key)))) {
                    // 找到相同的鍵,更新值
                    currentNode.value = value;
                    return;
                }
                if (currentNode.next == null) {
                    // 沒有找到,添加新節(jié)點
                    currentNode.next = new Node<>(hash, key, value, null);
                    size++;
                    break;
                }
                currentNode = currentNode.next;
            }
        }

        // 檢查是否需要擴容
        if (size >= threshold) {
            resize();
        }
    }

    private void resize() {
        // 擴容邏輯,目前省略具體實現(xiàn)
    }
}

4.2、get方法

擴展:

在 Java 中,hashCode() 函數(shù)的返回值是一個 int 類型,意味著哈希碼的值占用 32 位(4 字節(jié))。hashCode() 函數(shù)計算出的值可以在范圍 [-2,147,483,648, 2,147,483,647] 之間。

高位與低位的解釋

  • 低位(Least Significant Bits, LSB):在這個上下文中,低位是指哈希碼的最右邊的位。對于一個 int 類型,32 位中最右邊的 16 位即為低位部分(即得到的結(jié)果是 0x0000FFFF)。
  • 高位(Most Significant Bits, MSB):這是指哈希碼的最左邊的位。對于一個 int 類型,最左邊的 16 位即為高位部分(即得到的結(jié)果是 0xFFFF0000)。

先右移異或

首先會根據(jù)hashcode函數(shù)的到hash值,然后右移16位,然后將原始值和右移后的值進行異或(相同為0,不同為1)。

int hash = key.hashCode();
// 分兩次右移,并進行異或,減少碰撞
hash ^= (hash >>> 16);
  • 為什么右移16位和異或

    • 右移 16 位的操作是為了將高位(通常低位 bits 可能更有可能重復(fù))與低位進行混合。這是一種減小碰撞的方式,通過與高位進行異或運算,使得哈希值更加復(fù)雜,概率上減少哈希沖突。
    • 右移之后的結(jié)果與原始哈希碼進行異或,進一步打散哈希值。這樣,無論哈希碼的某部分和另外一部分如何重復(fù),通過這一步都會產(chǎn)生不同的結(jié)果,減少哈希沖突的概率。

再計算哈希值:

  • 使用鍵的 hashCode() 方法計算哈希值,然后通過與當(dāng)前數(shù)組長度的模運算(通常為數(shù)組長度減去 1)來找到該鍵應(yīng)存儲在數(shù)組中的桶(bucket)位置。
int index = (hash & (table.length - 1));

查找桶(bucket):

根據(jù)計算出的索引,從內(nèi)部數(shù)組 table 中獲取相應(yīng)的桶(Node[])。如果桶是空的,直接返回 null,表示所查詢的鍵不存在。

遍歷鏈表或紅黑樹 (處理哈希沖突):

如果桶中有多個元素(即形成了鏈表或紅黑樹),則需要遍歷鏈表或樹來查找對應(yīng)的鍵。

使用 equals() 方法比較每個節(jié)點的鍵,找到匹配的鍵時返回對應(yīng)的值。

返回值:

如果找到了匹配的鍵,返回其對應(yīng)的值;如果未找到,則返回 null。

以下是get方法的代碼示例圖:

class Node<K, V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K, V> next;

    Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

public class MyHashMap<K, V> {
    private Node<K, V>[] table; // 存儲節(jié)點的數(shù)組
    private int size;

    public MyHashMap(int initialCapacity) {
        this.table = new Node[initialCapacity];
    }

    public V get(K key) {
        if (key == null) {
            return null; // 處理空鍵
        }
        
        int hash = key.hashCode(); // 計算哈希值
        int index = (hash & (table.length - 1)); // 計算索引

        Node<K, V> node = table[index]; // 獲取對應(yīng)的桶

        // 遍歷鏈表或紅黑樹
        while (node != null) {
            if (node.hash == hash && (node.key.equals(key))) {
                return node.value; // 找到鍵,返回對應(yīng)的值
            }
            node = node.next; // 移動到下一個節(jié)點
        }

        return null; // 未找到
    }
}

小結(jié):

時間復(fù)雜度:

  • get 操作的平均時間復(fù)雜度為 O(1),在理想情況下,若沒有發(fā)生沖突。
  • 在最壞的情況下(所有元素都發(fā)生沖突,組成鏈表或紅黑樹),時間復(fù)雜度為 O(n) 或 O(log n),分別取決于鏈表或樹的實現(xiàn)方式。

處理哈希沖突:

  • 若兩個或多個鍵的哈希值相同,會發(fā)生哈希沖突,使用鏈表或紅黑樹來解決沖突。

5、擴容

關(guān)于HashMap的原理圖。

主要用于存儲鍵值對。其內(nèi)部實現(xiàn)包含了數(shù)組和鏈表(或紅黑樹)以處理哈希沖突。HashMap 在使用過程中會發(fā)生擴容,以確保其存儲性能及均勻分布。

下面是 HashMap 擴容的詳細(xì)原理。

5.1、擴容介紹

HashMap 的擴容是指當(dāng) HashMap 的當(dāng)前容量不足以存儲新的鍵值對時,自動調(diào)整其容量和結(jié)構(gòu),以提高其性能。

擴容通常會在 put() 方法中觸發(fā),這個方法用于將鍵值對添加到哈希表中。

5.2、擴容的觸發(fā)條件

擴容會在以下情況下觸發(fā):

  • 當(dāng) HashMap 中的元素數(shù)量超過了負(fù)載因子(load factor)與當(dāng)前容量的乘積,即:threshold=capacity×load 。

默認(rèn)為 0.75 的負(fù)載因子。

舉個例子:

  1. 初始容量: 默認(rèn) HashMap 初始容量為 16
  2. 負(fù)載因子: 默認(rèn)負(fù)載因子為 0.75。
  3. 閾值: 計算得出的閾值為 16×0.75=12。

所以,當(dāng)插入的元素數(shù)量達到 12 時,HashMap 會觸發(fā)擴容。

5.3、擴容過程

當(dāng)需要進行擴容時,HashMap 的擴容過程如下:

當(dāng)前容量翻倍:

  • 新容量是當(dāng)前容量的 2 倍

重新計算哈希:

  • 每個鍵的哈希值會基于新的容量重新計算,并通過新的桶數(shù)組插入到相應(yīng)的桶中。
  • 為了保持元素的分布處理,HashMap 使用“鏈地址法”或拉鏈法處理哈希沖突。

元素遷移:

  • 在擴容過程中,所有的鍵值對會被重新計算位置并拷貝到新的桶數(shù)組。
  • 這需要遍歷當(dāng)前所有的鏈表或紅黑樹并重新插入到新位置。

示例:

public class HashMapDemo {
    public static void main(String[] args) {
        MyHashMap<String, Integer> map = new MyHashMap<>(4, 0.75f); // 初始化容量為4,負(fù)載因子為0.75
        
       map.put("one", 1); → 當(dāng)前大小為 1(沒有觸發(fā)擴容)。
       map.put("two", 2); → 當(dāng)前大小為 2(沒有觸發(fā)擴容)。
       map.put("three", 3); → 當(dāng)前大小為 3(這時已達到閾值,因此將觸發(fā)擴容)。
       map.put("four", 4); → 由于已經(jīng)擴容,實際中會發(fā)生元素的重新分配,現(xiàn)在當(dāng)前數(shù)組的大小為 4。
       map.put("five", 5); → 當(dāng)前大小為 5 (但是不會再觸發(fā)擴容,因為數(shù)組容量已增加到 8)。
        
        // 你可以擴展上面代碼來實現(xiàn) get 方法等
    }
}

HashMap是先插入還是先擴容:HashMap是先插入數(shù)據(jù)再進行擴容的,但是如果是剛剛初始化容器的時候是先擴容再插入數(shù)據(jù)。

5.4、擴容失敗

通常會導(dǎo)致 OutOfMemoryError 異常,當(dāng)前的操作(例如添加元素)將會失敗。之后,HashMap 仍然保持不變,已經(jīng)加入的元素也不會被丟失。

擴容屬于原子操作,不會重試,因為擴容是同步操作,失敗意味著資源不足,無法繼續(xù)。

當(dāng)擴容成功后的代碼示例如下:

package com.example.test;

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;

public class HashMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(4,0.75f);
        map.put("one",1);
        map.put("two",2);
        map.put("three",3);
        map.put("four",4);
        try {
            // 獲取底層數(shù)組長度
            Field tableField = HashMap.class.getDeclaredField("table");
            tableField.setAccessible(true);
            Object[] table = (Object[]) tableField.get(map);

            System.out.println("鍵值對數(shù)量(map.size): " + map.size());
            System.out.println("底層數(shù)組長度: " + (table != null ? table.length : 0));
        } catch (NoSuchFieldException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (IllegalAccessException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        System.out.println("map.size="+map.size());
    }
}

結(jié)果輸出:

鍵值對數(shù)量(map.size): 4
底層數(shù)組長度: 8
map.size=4

6、迭代異常

迭代器的remove()可以安全使用,而直接操作Map會觸發(fā)異常。通過fast-fail機制可以有效的進行檢測。

代碼示例如下:

// 正確方式(使用迭代器的remove)
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
    if (it.next().equals("remove")) {
        it.remove();  // 不會增加modCount
    }
} 這個是正常的,  Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
    String key = it.next();
    map.put("C", 3);  // 這里會觸發(fā)fail-fast
} 而這個會觸發(fā)fail-fast

6.1、區(qū)別對比

6.2、源碼解析

1. 迭代器remove實現(xiàn)

// HashMap.HashIterator.remove()
public final void remove() {
    Node<K,V> p = current;
    if (p == null)
        throw new IllegalStateException();
    if (modCount != expectedModCount)
        throw new ConcurrentModificationException();
    
    current = null;
    K key = p.key;
    removeNode(hash(key), key, null, false, false);
    expectedModCount = modCount; // 關(guān)鍵點:同步更新!
}

關(guān)鍵步驟

  • 檢查合法性
  • 實際刪除節(jié)點
  • 同步更新expectedModCount

2. 直接put操作

// HashMap.put()
public V put(K key, V value) {
    // ...省略其他代碼...
    ++modCount; // 修改計數(shù)器增加
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

此時expectedModCount不會更新,導(dǎo)致下次迭代檢查時:

// HashIterator.nextNode()
final Node<K,V> nextNode() {
    if (modCount != expectedModCount) // 此時不相等!
        throw new ConcurrentModificationException();
    // ...
}

6.3、結(jié)構(gòu)圖

比較expectedModCount和ModCount值是否相等。通常在hashmap的clear(),remove(),put()方法里面都會進行modcount++;

如下圖所示:

6.4、線程安全

即使單線程環(huán)境,兩種操作也有本質(zhì)區(qū)別:

迭代器remove

  • 操作路徑:迭代器→Map
  • 迭代器全程掌握修改控制權(quán)

直接修改Map

  • 操作路徑:直接訪問Map
  • 迭代器無法感知外部修改

6.5、開發(fā)建議

1. 安全刪除模式

// 安全刪除示例
List<String> toRemove = new ArrayList<>();
for (Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
    if (entry.getValue() < 0) {
        toRemove.add(entry.getKey());
    }
}
toRemove.forEach(map::remove); // 迭代完成后再批量刪除

2. 多線程替代方案

// 使用ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<String, Integer> safeMap = new ConcurrentHashMap<>();
// 迭代時修改不會拋異常
for (String key : safeMap.keySet()) {
    if (key.startsWith("test")) {
        safeMap.remove(key); // 安全操作
    }
}

6.6、底層設(shè)計

契約式設(shè)計

  • 迭代器與Map約定:只有通過迭代器的修改才被認(rèn)可

防御式編程

  • 假設(shè)外部修改都可能破壞一致性
  • 通過fail-fast快速暴露問題

最小驚訝原則

  • 直接修改集合產(chǎn)生異常符合開發(fā)者直覺
  • 迭代器提供專用修改方法更安全

這種設(shè)計確保了集合在迭代過程中的狀態(tài)可控性,雖然限制了靈活性,但大幅提高了代碼的可靠性。理解這一機制可以幫助開發(fā)者避免常見的并發(fā)修改錯誤。

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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