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Java Map 深度解析

news 来源：原创 2025/6/27 22:58:35

一、HashMap 底层实现详解

1. 核心数据结构

HashMap 在 JDK 8 中的底层结构是 数组 + 链表 + 红黑树，其核心成员变量包括：

transient Node<K,V>[] table;：哈希桶数组
transient int size;：实际键值对数量
int threshold;：扩容阈值（capacity * loadFactor）
final float loadFactor;：负载因子（默认 0.75f）

2. 哈希函数与定位原理

static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

该哈希函数通过高 16 位与低 16 位异或，减少哈希冲突概率。最终桶位置计算方式为：(n - 1) & hash，其中 n 为数组长度。

3. 扩容机制源码分析

当 size > threshold 时触发扩容，每次扩容为原容量的 2 倍：

final Node<K,V>[] resize() {// ... 省略部分代码newCap = oldCap << 1; // 容量翻倍// ...// 重新计算哈希位置for (int j = 0; j < oldTab.length; ++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 { // 链表拆分逻辑// ...}}}return newTab;
}

4. 链表转红黑树条件

当链表长度达到 8 且数组长度超过 64 时，链表转换为红黑树：

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

二、LinkedHashMap 源码级解析

1. 双向链表结构

通过继承 HashMap.Node 实现双向链表：

static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {Entry<K,V> before, after;Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {super(hash, key, value, next);}
}

2. 访问顺序实现

构造函数中 accessOrder 参数控制访问顺序：

public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,boolean accessOrder) {super(initialCapacity, loadFactor);this.accessOrder = accessOrder;
}

每次访问元素后，通过 afterNodeAccess 方法将节点移至链表尾部：

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) {LinkedHashMap.Entry<K,V> last;if (accessOrder && (last = tail) != e) {LinkedHashMap.Entry<K,V> p =(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;p.after = null;if (b == null)head = a;elseb.after = a;if (a != null)a.before = b;elselast = b;if (last == null)head = p;else {p.before = last;last.after = p;}tail = p;++modCount;}
}

三、TreeMap 红黑树实现原理

1. 红黑树特性

TreeMap 基于红黑树实现，每个节点包含 5 个属性：

static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {K key;V value;Entry<K,V> left;Entry<K,V> right;Entry<K,V> parent;boolean color = BLACK;// ...
}

2. 插入平衡过程

插入新节点后通过 fixAfterInsertion 方法维持红黑树平衡：

private void fixAfterInsertion(Entry<K,V> x) {x.color = RED;while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {Entry<K,V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));if (colorOf(y) == RED) {// 情况1：父节点和叔节点均为红色// ...} else {if (x == rightOf(parentOf(x))) {// 情况2：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点为右子节点// ...}// 情况3：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点为左子节点// ...}} else {// 镜像情况// ...}}root.color = BLACK;
}

3. 范围查询实现

TreeMap 支持高效的范围查询，例如：

NavigableMap<K,V> subMap(K fromKey, boolean fromInclusive,K toKey,   boolean toInclusive);

底层通过红黑树的有序性快速定位边界节点。

四、ConcurrentHashMap 并发控制演进

1. JDK 7 分段锁机制

JDK 7 采用分段锁（Segment）设计，每个 Segment 继承 ReentrantLock：

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {transient volatile HashEntry<K,V>[] table;// ...
}

默认 16 个 Segment，最多支持 16 个线程并发写。

2. JDK 8 CAS + synchronized

JDK 8 放弃分段锁，采用 CAS + synchronized 实现更细粒度的锁：

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();int hash = spread(key.hashCode());int binCount = 0;for (Node<K,V>[] tab = table;;) {Node<K,V> f; int n, i, fh;if (tab == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable(); // 初始化表，使用 CASelse if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {if (casTabAt(tab, i, null,  // CAS 插入新节点new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break;                   // no lock when adding to empty bin}else if ((fh = f.hash) == MOVED)tab = helpTransfer(tab, f);else {V oldVal = null;synchronized (f) {  // 对单个桶加锁if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) {binCount = 1;for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {// ...}}else if (f instanceof TreeBin) {// ...}}}// ...}}addCount(1L, binCount);return null;
}

3. 读操作无锁设计

读操作通过 volatile 关键字保证可见性，无需加锁：

public V get(Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;int h = spread(key.hashCode());if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {if ((eh = e.hash) == h) {if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))return e.val;}else if (eh < 0)return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;while ((e = e.next) != null) {if (e.hash == h &&((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))return e.val;}}return null;
}

五、性能对比与调优建议

1. 插入性能对比测试

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;public class MapPerformanceTest {private static final int SIZE = 1000000;public static void main(String[] args) {testInsert(new HashMap<>());testInsert(new LinkedHashMap<>());testInsert(new TreeMap<>());testInsert(new ConcurrentHashMap<>());}private static void testInsert(Map<Integer, Integer> map) {long startTime = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < SIZE; i++) {map.put(i, i);}long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println(map.getClass().getSimpleName() + " 插入 " + SIZE + " 元素耗时: " + (endTime - startTime) + "ms");}
}

典型测试结果（单位：ms）：

Map 类型	插入 100 万元素
HashMap	250
LinkedHashMap	320
TreeMap	850
ConcurrentHashMap	420

2. 遍历性能对比

private static void testTraversal(Map<Integer, Integer> map) {// 预热for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {// 空循环}long startTime = System.currentTimeMillis();for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {// 空循环}long endTime = System.currentTimeMillis();System.out.println(map.getClass().getSimpleName() + " 遍历耗时: " + (endTime - startTime) + "ms");
}

3. 调优建议

HashMap：预估元素数量，避免频繁扩容

// 示例：预估存储1000个元素，初始容量设为1000/0.75≈1334
Map<String, Integer> map = new HashMap<>(1334);

TreeMap：大量插入操作时，按序插入性能更优
ConcurrentHashMap：多线程写操作时，合理设置 initialCapacity 减少扩容

六、高级应用场景

1. LRU 缓存实现

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {private final int capacity;public LRUCache(int capacity) {super(capacity, 0.75f, true) {@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {return size() > capacity;}};this.capacity = capacity;}public static void main(String[] args) {LRUCache<String, Integer> cache = new LRUCache<>(3);cache.put("A", 1);cache.put("B", 2);cache.put("C", 3);System.out.println(cache); // 输出: {A=1, B=2, C=3}cache.get("A");System.out.println(cache); // 输出: {B=2, C=3, A=1}cache.put("D", 4);System.out.println(cache); // 输出: {C=3, A=1, D=4}}
}

2. 频率统计

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.stream.Collectors;public class FrequencyCounter {public static void main(String[] args) {List<String> words = Arrays.asList("apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple");// 使用 HashMap 统计词频Map<String, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();for (String word : words) {frequencyMap.put(word, frequencyMap.getOrDefault(word, 0) + 1);}System.out.println("词频统计: " + frequencyMap);// 按频率排序List<Map.Entry<String, Integer>> sortedEntries = frequencyMap.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed()).collect(Collectors.toList());System.out.println("按频率排序: " + sortedEntries);// 多线程环境下的词频统计Map<String, Integer> concurrentFrequencyMap = new ConcurrentHashMap<>();words.parallelStream().forEach(word -> {concurrentFrequencyMap.compute(word, (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1);});System.out.println("并发词频统计: " + concurrentFrequencyMap);}
}

3. 范围查询场景

import java.util.TreeMap;public class RangeQueryExample {public static void main(String[] args) {TreeMap<Integer, String> scoreMap = new TreeMap<>();scoreMap.put(85, "Alice");scoreMap.put(92, "Bob");scoreMap.put(78, "Charlie");scoreMap.put(95, "David");scoreMap.put(88, "Eve");// 查询分数在 80-90 之间的学生System.out.println("分数在 80-90 之间的学生:");scoreMap.subMap(80, true, 90, true).forEach((score, name) -> {System.out.println(name + ": " + score);});// 查询分数高于 90 的学生System.out.println("分数高于 90 的学生:");scoreMap.tailMap(90, false).forEach((score, name) -> {System.out.println(name + ": " + score);});}
}

七、常见误区与注意事项

HashMap 的 null 键处理
- null 键总是存储在 table [0] 位置
- 仅允许一个 null 键

TreeMap 的排序问题

// 错误示例：Key 类型未实现 Comparable 接口
Map<Person, String> treeMap = new TreeMap<>();
treeMap.put(new Person("Alice", 25), "Engineer"); // 抛出 ClassCastException// 正确示例：指定 Comparator
Map<Person, String> treeMap = new TreeMap<>(Comparator.comparingInt(Person::getAge));

ConcurrentHashMap 的弱一致性

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);// 迭代器创建后，新增元素可能不会被遍历到
Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
map.put("C", 3);while (iterator.hasNext()) {System.out.println(iterator.next()); // 可能不会输出 "C"
}

八、总结与选型指南

特性	HashMap	LinkedHashMap	TreeMap	ConcurrentHashMap
底层结构	哈希表	哈希表 + 双向链表	红黑树	哈希表 + CAS + 锁
时间复杂度 (插入 / 查询)	O(1)	O(1)	O(log n)	O(1)
顺序性	无	插入 / 访问顺序	键有序	无
线程安全	否	否	否	是
null 键 / 值支持	支持	支持	仅值支持	不支持
适用场景	通用场景	LRU 缓存	范围查询	高并发环境

通过深入理解各类型 Map 的底层实现和特性，开发者可以根据具体业务场景做出最优选择，避免常见陷阱，充分发挥不同 Map 实现的性能优势。

Java Map 深度解析

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编程日记 2025/6/27 23:28:30

kafka消费的模式及消息积压处理方案

目录 1、kafka消费的流程 2、kafka的消费模式 2.1、点对点模式 2.2、发布-订阅模式 3、consumer消息积压 3.1、处理方案 3.2、积压量 4、消息过期失效 5、kafka注意事项 Kafka消费积压(Consumer Lag)是指消费者处理消息的速度跟不上生产者发送消息的速度，导致消息在…...

编程日记 2025/6/27 23:12:16

基于多模态文档解析与RAG的行业知识库构建技术指南

1. 技术背景随着企业非结构化数据（扫描件、PDF、图像等）占比超过80%，传统关键词检索已无法满足精准问答需求。本文提出融合**计算机视觉（CV）与大语言模型（LLM）**的解决方案，关键技…...

编程日记 2025/6/27 21:43:43

UVa1408/LA4018 Flight Control

UVa1408/LA4018 Flight Control 题目链接题意分析AC 代码题目链接本题是2007年icpc亚洲区域赛成都赛区的F题题意有一个N行M列的数组(1 ≤ N ≤ 50, 1 ≤ M ≤ 9)记录机场各个航班的飞行传感数据，其每个元素都是整数。如果某元素小于等于0，则其一定不…...

编程日记 2025/6/27 23:35:16

【STM32 HAL库】使用HAL库操作FLASH

操作顺序先解锁Flash，再擦除片区，再写入，写完了别忘了加锁。 HAL_FLASH_Unlock(); HAL_FLASHEx_Erase(); HAL_FLASH_Program(); HAL_FLASH_Lock();擦除操作首先有个问题，我们为什么要擦除，不能直接覆写吗&#xf…...

编程日记 2025/6/27 23:02:11

【学习笔记】2.2 Encoder-Decoder

参考资料：https://github.com/datawhalechina/happy-llm 在 Transformer 中，使用注意力机制的是其两个核心组件——Encoder（编码器）和 Decoder（解码器）。 2.2.1 Seq2Seq 模型 Seq2Seq（序列到…...

编程日记 2025/6/27 22:46:58

批量创建tmux tmux批量

目录获取空进程 tmux 获取空进程tmux并关闭批量创建tmux 批量创建tmux 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES： python 读取CUDA_VISIBLE_DEVICES 获取空进程 tmux for session in $(tmux ls -F #S); dopid=$(tmux list-panes -t "$session" -F "#{pane_pid}"…...

编程日记 2025/6/27 23:26:47

7.索引库操作

mapping映射属性 mapping是对索引库中文档的约束常见的mapping属性包括： type 字段数据类型，常见的简单类型有： 字符串：text(可分词的文本) keyword(精确值，例如：品牌、国家，ip地址) 数值&…...

编程日记 2025/6/27 2:24:56