在多线程环境下使用时需要考虑效率问题。在HashTable内部使用了散列函数来计算每个元素在数组中所占据位置。开放地址法就是在出现冲突时不断寻找下一个可用位置进行存储。
在之前的文章中,我们已经介绍了Java集合框架中的ArrayList、LinkedList、Vector和HashMap。今天,我们将要探讨另一个重要的数据结构——Hashtable。
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Hashtable是一种散列表数据结构,它可以存储键值对。与HashMap类似,Hashtable也是线程安全的,并且允许null作为键或值。但由于其同步性能相对较差,在多线程环境下使用时需要考虑效率问题。
那么,Hashtable到底是如何实现这些特性的呢?接下来,我们就来深入地分析一下它的原理。
1. 散列函数
首先需要明确的是,在HashTable内部使用了散列函数来计算每个元素在数组中所占据位置。这个散列函数会根据元素关键字计算出一个整数索引值,并将该元素存储在数组相应位置上。
具体而言,在JDK 8版本中,默认采用了以下散列函数:
```
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
其中,“^”表示按位异或运算符。这个函数的作用是将输入的整数h“打乱”,使得最终输出的结果更加均匀分布在整数空间中。
2. 冲突解决
散列函数虽然可以很好地将元素映射到数组中,但由于可能存在多个元素具有相同的散列值,因此会产生所谓的“冲突”问题。为了解决这个问题,HashTable采用了一种叫做“开放地址法”的技术。
简单来说,开放地址法就是在出现冲突时不断寻找下一个可用位置进行存储。具体实现方式包括线性探测、二次探测和再哈希等方法。
3. 扩容机制
当Hashtable内部元素数量达到某一阈值时(默认为数组长度*0.75),它会自动扩容,并重新计算每个元素在新数组中所占据位置。这样做的目的是保证Hashtable内部始终有足够多的空闲槽位供新增元素使用,并且减少发生冲突的概率。
需要注意的是,在扩容过程中,Hashtable会创建一个新数组并将所有旧数据复制到其中。这个操作比较耗费时间和资源,在处理大量数据时需特别关注效率问题。
4. 线程安全
由于Hashtable是线程安全的,因此内部实现了一些同步机制来确保多个线程同时访问时不会出现问题。具体而言,它采用了synchronized关键字来锁定整个数据结构,并且在每次对元素进行增删改操作时都要重新获取锁。
然而,这种同步机制也带来了额外的开销和性能损耗。如果应用场景并不需要强制线程安全,则建议使用HashMap等非同步集合类。
综上所述,Hashtable作为Java集合框架中的重要成员之一,在实际开发中有着广泛的应用。通过深入理解其原理和特性,我们可以更好地优化代码、提高性能,并避免潜在的错误和风险。
网页名称:Java集合详解(五):Hashtable原理解析
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