一跨算、簡(jiǎn)介

HashMap 主要用來存放鍵值對(duì)奠旺，它基于哈希表的Map接口實(shí)現(xiàn)舌缤，是常用的Java集合之一。

JDK1.8 之前 HashMap 由 數(shù)組+鏈表 組成的黔帕，數(shù)組是 HashMap 的主體代咸，鏈表則是主要為了解決哈希沖突而存在的（“拉鏈法”解決沖突）.
JDK1.8 以后在解決哈希沖突時(shí)有了較大的變化，當(dāng)鏈表長(zhǎng)度大于閾值（默認(rèn)為 8）時(shí)成黄，將鏈表轉(zhuǎn)化為紅黑樹呐芥，以減少搜索時(shí)間。

二奋岁、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析

JDK1.8 之前 HashMap 底層是 數(shù)組和鏈表 結(jié)合在一起使用也就是 鏈表散列思瘟。HashMap 通過 key 的 hashCode 經(jīng)過擾動(dòng)函數(shù)處理過后得到 hash 值，然后通過 (n - 1) & hash 判斷當(dāng)前元素存放的位置（這里的 n 指的是數(shù)組的長(zhǎng)度）闻伶，如果當(dāng)前位置存在元素的話潮太，就判斷該元素與要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的話虾攻，直接覆蓋铡买，不相同就通過拉鏈法解決沖突。

所謂擾動(dòng)函數(shù)指的就是 HashMap 的 hash 方法霎箍。使用 hash 方法也就是擾動(dòng)函數(shù)是為了防止一些實(shí)現(xiàn)比較差的 hashCode() 方法 換句話說使用擾動(dòng)函數(shù)之后可以減少碰撞奇钞。Hash碰撞簡(jiǎn)單來說就是多個(gè)Key值的HashCode可能是一樣的，這樣在進(jìn)行數(shù)據(jù)的存取的時(shí)候就會(huì)產(chǎn)生沖突漂坏，為了解決這種沖突景埃，采用拉鏈法。

所謂 “拉鏈法” 就是：將鏈表和數(shù)組相結(jié)合顶别。也就是說創(chuàng)建一個(gè)鏈表數(shù)組谷徙，數(shù)組中每一格就是一個(gè)鏈表。若遇到哈希沖突驯绎，則將沖突的值加到鏈表中即可完慧。在調(diào)用HashMap的put方法或get方法時(shí)，都會(huì)首先調(diào)用hashcode方法剩失，去查找相關(guān)的key屈尼，當(dāng)有沖突時(shí)册着，再調(diào)用equals方法。hashMap基于hasing原理脾歧，我們通過put和get方法存取對(duì)象甲捏。當(dāng)我們將鍵值對(duì)傳遞給put方法時(shí)，他調(diào)用鍵對(duì)象的hashCode()方法來計(jì)算hashCode鞭执，然后找到bucket（哈希桶）位置來存儲(chǔ)對(duì)象司顿。當(dāng)獲取對(duì)象時(shí)，通過鍵對(duì)象的equals()方法找到正確的鍵值對(duì)兄纺，然后返回值對(duì)象大溜。

jdk1.7的HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源碼:
JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加簡(jiǎn)化，但是原理不變囤热。

    static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
      // ^ ：按位異或
      // >>>:無符號(hào)右移猎提，忽略符號(hào)位获三，空位都以0補(bǔ)齊
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }

對(duì)比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源碼.

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);
}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 旁蔼，JDK 1.7 的 hash 方法的性能會(huì)稍差一點(diǎn)點(diǎn)，因?yàn)楫吘箶_動(dòng)了 4 次疙教。
JDK1.8之后
相比于之前的版本棺聊，jdk1.8在解決哈希沖突時(shí)有了較大的變化，當(dāng)鏈表長(zhǎng)度大于閾值（默認(rèn)為8）時(shí)贞谓，將鏈表轉(zhuǎn)化為紅黑樹限佩，以減少搜索時(shí)間。

jdk1.8HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).png

類的屬性：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列號(hào)
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默認(rèn)的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默認(rèn)的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 當(dāng)桶(bucket)上的結(jié)點(diǎn)數(shù)大于這個(gè)值時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)成紅黑樹
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 當(dāng)桶(bucket)上的結(jié)點(diǎn)數(shù)小于這個(gè)值時(shí)樹轉(zhuǎn)鏈表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為紅黑樹對(duì)應(yīng)的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存儲(chǔ)元素的數(shù)組裸弦，總是2的冪次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具體元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的個(gè)數(shù)祟同，注意這個(gè)不等于數(shù)組的長(zhǎng)度。
    transient int size;
    // 每次擴(kuò)容和更改map結(jié)構(gòu)的計(jì)數(shù)器
    transient int modCount;   
    // 臨界值 當(dāng)實(shí)際大小(容量*填充因子)超過臨界值時(shí)理疙，會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容
    int threshold;
    // 加載因子
    final float loadFactor;
}

• loadFactor加載因子

loadFactor加載因子是控制數(shù)組存放數(shù)據(jù)的疏密程度晕城，loadFactor越趨近于1，那么 數(shù)組中存放的數(shù)據(jù)(entry)也就越多窖贤，也就越密砖顷，也就是會(huì)讓鏈表的長(zhǎng)度增加，loadFactor越小赃梧，也就是趨近于0滤蝠，數(shù)組中存放的數(shù)據(jù)(entry)也就越少，也就越稀疏授嘀。

loadFactor太大導(dǎo)致查找元素效率低物咳，太小導(dǎo)致數(shù)組的利用率低，存放的數(shù)據(jù)會(huì)很分散蹄皱。loadFactor的默認(rèn)值為0.75f是官方給出的一個(gè)比較好的臨界值所森。

給定的默認(rèn)容量為 16囱持，負(fù)載因子為 0.75。Map 在使用過程中不斷的往里面存放數(shù)據(jù)焕济，當(dāng)數(shù)量達(dá)到了 16 * 0.75 = 12 就需要將當(dāng)前 16 的容量進(jìn)行擴(kuò)容纷妆，而擴(kuò)容這個(gè)過程涉及到 rehash、復(fù)制數(shù)據(jù)等操作晴弃，所以非常消耗性能掩幢。

• threshold

threshold = capacity * loadFactor，當(dāng)Size>=threshold的時(shí)候上鞠，那么就要考慮對(duì)數(shù)組的擴(kuò)增了际邻，也就是說，這個(gè)的意思就是 衡量數(shù)組是否需要擴(kuò)增的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)芍阎。

三世曾、源碼分析

// 默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)。
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted
     }
     
     // 包含另一個(gè)“Map”的構(gòu)造函數(shù)
     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面會(huì)分析到這個(gè)方法
     }
     
     // 指定“容量大小”的構(gòu)造函數(shù)
     public HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }
     
     // 指定“容量大小”和“加載因子”的構(gòu)造函數(shù)
     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);
     }

putMapEntries方法：

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判斷table是否已經(jīng)初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化谴咸，s為m的實(shí)際元素個(gè)數(shù)
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 計(jì)算得到的t大于閾值轮听，則初始化閾值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化，并且m元素個(gè)數(shù)大于閾值岭佳，進(jìn)行擴(kuò)容處理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 將m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

• put方法

HashMap只提供了put用于添加元素血巍，putVal方法只是給put方法調(diào)用的一個(gè)方法，并沒有提供給用戶使用珊随。

對(duì)putVal方法添加元素的分析如下：

①如果定位到的數(shù)組位置沒有元素 就直接插入述寡。
②如果定位到的數(shù)組位置有元素就和要插入的key比較，如果key相同就直接覆蓋叶洞，如果key不相同鲫凶，就判斷p是否是一個(gè)樹節(jié)點(diǎn)，如果是就調(diào)用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)將元素添加進(jìn)入衩辟。如果不是就遍歷鏈表插入(插入的是鏈表尾部)螟炫。

image.png

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未初始化或者長(zhǎng)度為0，進(jìn)行擴(kuò)容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個(gè)桶中惭婿，桶為空不恭，新生成結(jié)點(diǎn)放入桶中(此時(shí)，這個(gè)結(jié)點(diǎn)是放在數(shù)組中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已經(jīng)存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比較桶中第一個(gè)元素(數(shù)組中的結(jié)點(diǎn))的hash值相等财饥，key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 將第一個(gè)元素賦值給e换吧，用e來記錄
                e = p;
        // hash值不相等，即key不相等钥星；為紅黑樹結(jié)點(diǎn)
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入樹中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 為鏈表結(jié)點(diǎn)
        else {
            // 在鏈表最末插入結(jié)點(diǎn)
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到達(dá)鏈表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新結(jié)點(diǎn)
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 結(jié)點(diǎn)數(shù)量達(dá)到閾值沾瓦，轉(zhuǎn)化為紅黑樹
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循環(huán)
                    break;
                }
                // 判斷鏈表中結(jié)點(diǎn)的key值與插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出循環(huán)
                    break;
                // 用于遍歷桶中的鏈表，與前面的e = p.next組合贯莺，可以遍歷鏈表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值风喇、hash值與插入元素相等的結(jié)點(diǎn)
        if (e != null) { 
            // 記錄e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent為false或者舊值為null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替換舊值
                e.value = value;
            // 訪問后回調(diào)
            afterNodeAccess(e);
            // 返回舊值
            return oldValue;
        }
    }
    // 結(jié)構(gòu)性修改
    ++modCount;
    // 實(shí)際大小大于閾值則擴(kuò)容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回調(diào)
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
} 

我們?cè)賮韺?duì)比一下 JDK1.7 put方法的代碼

對(duì)于put方法的分析如下：

• ①如果定位到的數(shù)組位置沒有元素 就直接插入。
• ②如果定位到的數(shù)組位置有元素缕探，遍歷以這個(gè)元素為頭結(jié)點(diǎn)的鏈表魂莫，依次和插入的key比較，如果key相同就直接覆蓋爹耗，不同就采用頭插法插入元素耙考。

public V put(K key, V value)
    if (table == EMPTY_TABLE) { 
    inflateTable(threshold); 
}  
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍歷
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue; 
        }
    }

    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);  // 再插入
    return null;
}

get方法

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;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 數(shù)組元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一個(gè)節(jié)點(diǎn)
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在樹中g(shù)et
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在鏈表中g(shù)et
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

resize方法

進(jìn)行擴(kuò)容，會(huì)伴隨著一次重新hash分配潭兽，并且會(huì)遍歷hash表中所有的元素倦始，是非常耗時(shí)的。在編寫程序中山卦，要盡量避免resize鞋邑。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超過最大值就不再擴(kuò)充了，就只好隨你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 沒超過最大值账蓉，就擴(kuò)充為原來的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else { 
        // signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 計(jì)算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每個(gè)bucket都移動(dòng)到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++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 { 
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}