JDK版本：13
參考
建議大家直接看這篇，寫的太好了~
1 類圖
HashMap
- 實(shí)現(xiàn)
java.util.Map接口荒辕，繼承java.util.AbstractMap抽像類异赫。 - 實(shí)現(xiàn)
java.io.Serializable接口纸厉。 - 實(shí)現(xiàn)
java.lang.Cloneable接口市袖。
順便看看Map的4個(gè)常用實(shí)現(xiàn)類
-
HashMap：今天的主角 -
Hashtable：線程安全洋腮，但性能不如ConcurrentHashMap,沒必要繼續(xù)使用了 -
LinkedHashMap：HashMap的子類鸠天，保存了元素插入的順序讼育。 -
TreeMap：能夠根據(jù)key排序。key必須實(shí)現(xiàn)Comparable接口或構(gòu)造TreeMap時(shí)傳入自定義比較器稠集。
2 概覽
HashMap底層是依靠數(shù)組+鏈表（jdk1.8后引入了紅黑樹）實(shí)現(xiàn)的奶段。查詢操作如何實(shí)現(xiàn)O(1)的時(shí)間復(fù)雜度是我們最關(guān)心的問題。
來看它的幾個(gè)主要屬性：
-
Node<K,V>[] table哈希桶數(shù)組 -
int threshold擴(kuò)容閾值 -
float loadFactor負(fù)載因子 -
int size保存的鍵值對(duì)的數(shù)量
簡單來講剥纷，HashMap內(nèi)部維護(hù)了一個(gè)Node數(shù)組table痹籍，數(shù)組上的每一個(gè)位置叫做一個(gè)哈希桶。那么如何利用數(shù)組的特性來存儲(chǔ)鍵值對(duì)晦鞋？
對(duì)key求hash值就可以把key轉(zhuǎn)為一個(gè)整數(shù)蹲缠，以此作為下標(biāo)就可以存在數(shù)組里了棺克。但還不夠，數(shù)組長度不夠用怎么辦线定？
那就把hash(key)對(duì)數(shù)組長度取模娜谊，用hash(key) % (table.length -1)作為下標(biāo)就好了。還是不夠渔肩，不同的key計(jì)算出來的值一樣怎么辦因俐？
這也就是哈希沖突了。HashMap采用了鏈表法處理周偎。每一個(gè)哈希桶都對(duì)應(yīng)一個(gè)鏈表抹剩，如果發(fā)生哈希沖突就把新的value放在鏈表末尾。這樣如果一個(gè)鏈表過長蓉坎，還是會(huì)影響性能澳眷。從java8開始做了優(yōu)化，當(dāng)鏈表太長時(shí)蛉艾，就轉(zhuǎn)為紅黑樹钳踊。
而擴(kuò)容也是查詢操作保持O(1)時(shí)間復(fù)雜度的重要手段，我們希望盡量每個(gè)桶里都只放了一個(gè)元素勿侯。threshold是擴(kuò)容閾值拓瞪，指當(dāng)size超過threshold時(shí)，HashMap會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容助琐。擴(kuò)容閾值通過threshold = table.length * loadFactor計(jì)算得到祭埂。擴(kuò)容操作是非常消耗性能的，在初始化HashMap時(shí)兵钮，最好估算大小蛆橡，用 HashMap(int initialCapacity)方法構(gòu)造，避免頻繁進(jìn)行擴(kuò)容掘譬。
loadFactor是對(duì)空間和時(shí)間的一種平衡選擇泰演。數(shù)據(jù)量相同的情況下，loadFactor越小葱轩，HashMap占用的空間越大睦焕，但越不容易哈希沖突，查詢效率越高靴拱。相反复亏，loadFactor越大，占用空間越小缭嫡，查詢效率越低缔御。loadFactor默認(rèn)值0.75，除非在特殊情況下妇蛀，不建議修改耕突。
table的長度總是2的n次方笤成。這樣hash(key) % (table.length -1)可以寫為hash(key) & (table.length -1)，位運(yùn)算要有更高的效率眷茁。
3 構(gòu)造方法
3.1 默認(rèn)構(gòu)造方法 HashMap()
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
public HashMap() {
// 使用默認(rèn)負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè)空的HashMap （table會(huì)在第一次使用時(shí)初始化炕泳，默認(rèn)初始容量為16）
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
3.2 給定容量的構(gòu)造方法 HashMap(int initialCapacity)
public HashMap(int initialCapacity) {
// 創(chuàng)建一個(gè)指定容量（會(huì)計(jì)算得到2的冪）、默認(rèn)負(fù)載因子的HashMap
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
3.3 給定容量和負(fù)載因子的構(gòu)造方法 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 校驗(yàn)
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 給定容量超過最大容量上祈，則使用最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 校驗(yàn)
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
// 設(shè)置負(fù)載因子 loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 計(jì)算擴(kuò)容閾值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); // 注意這個(gè)方法
}
/**
* 容量必須是2的冪培遵，通過此方法計(jì)算得到大于給定容量的最小的2的冪
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
// 從二進(jìn)制cap的最左邊的1開始，全部設(shè)置為 1 登刺，得到 n 籽腕，這樣 n + 1就是要求的值
int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1); // cap - 1 再計(jì)算避免cap假設(shè)剛好是8，但 n=16 這是不對(duì)的纸俭。
// cap 是 0 或 1 的時(shí)候 n 是 -1皇耗，此時(shí)返回 1
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
3.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 設(shè)置負(fù)載因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// table 為空，還未初始化
if (table == null) { // pre-size
// 由map大小和負(fù)載因子計(jì)算table大小
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; // 因?yàn)橄逻叄╥nt）向下取整
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 新的容量大于擴(kuò)容閾值揍很，則計(jì)算新的擴(kuò)容閾值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
// 若不為空 擴(kuò)容直到夠用或達(dá)到最大值
} else {
// Because of linked-list bucket constraints, we cannot
// expand all at once, but can reduce total resize
// effort by repeated doubling now vs later
while (s > threshold && table.length < MAXIMUM_CAPACITY)
resize();
}
// 遍歷郎楼，將元素挨個(gè)添加到HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
// 后邊再看
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
4 主要方法
4.1 添加單個(gè)元素 V put(K key, V value)
/**
* 鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹的臨界值
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 紅黑樹退化為鏈表的臨界值
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table 未初始化或容量為0 則擴(kuò)容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()/*擴(kuò)容*/).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]/*獲得對(duì)應(yīng)位置的 Node 節(jié)點(diǎn)*/) == null)
// 如果是空，直接new 一個(gè)新的 node 放在這個(gè)位置
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果不是空
Node<K,V> e; // 目標(biāo)node窒悔，存放新加入元素的node
K k;
// 如果 hash 值相等且 key 也相等呜袁，那這個(gè) node 就是要找的 node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果 p 是樹節(jié)點(diǎn)
else if (p instanceof TreeNode)
// 直接添加到樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 順序遍歷鏈表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 目標(biāo)節(jié)點(diǎn) e 指向 p 的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如果已經(jīng)遍歷到鏈表尾部简珠，說明 key 不在 HashMap 中
if ((e = p.next) == null) {
// 創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果鏈表長度達(dá)到 TREEIFY_THRESHOLD 時(shí)阶界，轉(zhuǎn)為樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break; // 跳出循環(huán)
}
// 如果 hash 和 key 都相等，說明找到了目標(biāo) node
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break; // 跳出循環(huán)
p = e; // p指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
}
}
// 找到了 key 對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 如果允許修改節(jié)點(diǎn)北救，則修改
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 節(jié)點(diǎn)被訪問的回調(diào)函數(shù)
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 增加修改次數(shù)
++modCount;
// 如果超過擴(kuò)容閾值荐操，則進(jìn)行擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
// 添加節(jié)點(diǎn)后的回調(diào)
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
4.2 擴(kuò)容 Node<K,V>[] resize()
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 注意這里
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// oldCap > 0, table 非空
if (oldCap > 0) {
// 如果超過最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 擴(kuò)容閾值設(shè)為最大值芜抒，返回舊table珍策，不允許再擴(kuò)容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 舊容量大于默認(rèn)初始化容量且擴(kuò)容兩倍后小于最大容量，則擴(kuò)容兩倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// oldCap <= 0 , table 為空宅倒，所以下邊是初始化的情況
// oldThr > 0, 非默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)的情況
// 直接用oldThr 當(dāng)做新的容量攘宙。oldThr由tableSizeFor()方法得出，一定是2的冪
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)的情況
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果上邊沒有給出新的擴(kuò)容閾值拐迁，則用 newCap * loadFactor 計(jì)算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 新 擴(kuò)容閾值 賦值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 用新的容量創(chuàng)建新的 table 并賦值
table = newTab;
// 如果舊 table 不是空蹭劈，需要搬運(yùn)數(shù)據(jù)
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
// j 位置的節(jié)點(diǎn)
Node<K,V> e;
// 如果節(jié)點(diǎn)不為空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 置空舊table
oldTab[j] = null;
// 如果只有一個(gè)元素，直接賦值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是樹節(jié)點(diǎn)
else if (e instanceof TreeNode)
// 處理线召。铺韧。。
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 如果是鏈表
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 擴(kuò)容一倍后缓淹，原來位置的鏈表節(jié)點(diǎn)哈打，要被分配到新 table 的兩個(gè)位置上去
// 如果去高位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 如果去低位
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 低位放在新 table j 位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高位放在新 table j + oldCap 位置
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
4.3 移除單個(gè)元素 V remove(Object key)
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p;
int n, index;
// table非空校驗(yàn)塔逃，拿到 hash 對(duì)應(yīng)位置的 p 節(jié)點(diǎn)，并且 p 節(jié)點(diǎn)不為null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v; // 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
// 通過 hash 和 equals 判斷 p 節(jié)點(diǎn) 就是 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
// 如果不是
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果是樹
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
// 鏈表
else {
// 遍歷查找目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 如果找到了目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
// 是否要校驗(yàn) value 相等料仗，如果 matchValue 為 true 則進(jìn)行校驗(yàn)
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 如果是樹 則在樹中刪除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 如果node 就是 p 湾盗， 也就是鏈表的頭結(jié)點(diǎn)，則將下一個(gè)節(jié)點(diǎn)放在 table 該位置中立轧，實(shí)現(xiàn)移除
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 如果不是頭結(jié)點(diǎn)格粪，把 p 的 next 指向 node 的 next，實(shí)現(xiàn)移除
else
p.next = node.next;
// 增加修改次數(shù)
++modCount;
// size - 1
--size;
// 移除node的回調(diào)
afterNodeRemoval(node);
// 返回被移除的node
return node;
}
}
// 沒找到 就返回null
return null;
}
4.4 查找單個(gè)元素 V get(Object key)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 拿到 table 中對(duì)應(yīng)位置的節(jié)點(diǎn) p
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果該位置頭結(jié)點(diǎn)就是要找的氛改，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果后邊還有
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是樹 去樹里找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 如果是鏈表 遍歷查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
