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<!-- @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} -->
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- [HashMap 简介](#hashmap-简介)
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- [底层数据结构分析](#底层数据结构分析)
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- [JDK1.8 之前](#jdk18-之前)
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- [JDK1.8 之后](#jdk18-之后)
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- [HashMap 源码分析](#hashmap-源码分析)
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- [构造方法](#构造方法)
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- [put 方法](#put-方法)
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- [get 方法](#get-方法)
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- [resize 方法](#resize-方法)
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- [HashMap 常用方法测试](#hashmap-常用方法测试)
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> 感谢 [changfubai](https://github.com/changfubai) 对本文的改进做出的贡献！
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## HashMap 简介
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HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一，是非线程安全的。
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`HashMap` 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个
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JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。 JDK1.8 以后的 `HashMap` 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
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`HashMap` 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。并且， `HashMap` 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
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## 底层数据结构分析
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### JDK1.8 之前
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JDK1.8 之前 HashMap 底层是 **数组和链表** 结合在一起使用也就是 **链表散列**。
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HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 `(n - 1) & hash` 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
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所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
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**JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:**
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JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
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```java
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static final int hash(Object key) {
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int h;
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// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
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// ^ ：按位异或
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// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
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return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
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}
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```
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对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.
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```java
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static int hash(int h) {
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// This function ensures that hashCodes that differ only by
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// constant multiples at each bit position have a bounded
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// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
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h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
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return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
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}
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```
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相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
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所谓 **“拉链法”** 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
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### JDK1.8 之后
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相比于之前的版本，JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
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当链表长度大于阈值（默认为 8）时，会首先调用 `treeifyBin()`方法。这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是执行 `resize()` 方法对数组扩容。相关源码这里就不贴了，重点关注 `treeifyBin()`方法即可！
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**类的属性：**
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```java
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public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
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// 序列号
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private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
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// 默认的初始容量是16
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static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
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// 最大容量
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static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
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// 默认的填充因子
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static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
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// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
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static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
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// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
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static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
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// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
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static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
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transient Node<k,v>[] table;
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// 存放具体元素的集
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transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
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// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
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transient int size;
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// 每次扩容和更改map结构的计数器
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transient int modCount;
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// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
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int threshold;
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// 加载因子
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final float loadFactor;
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}
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```
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- **loadFactor 加载因子**
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loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor 越趋近于 1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于 0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
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**loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值**。
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给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 \* 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
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- **threshold**
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**threshold = capacity \* loadFactor**，**当 Size>=threshold**的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 **衡量数组是否需要扩增的一个标准**。
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**Node 节点类源码:**
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```java
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// 继承自 Map.Entry<K,V>
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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
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final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
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final K key;//键
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V value;//值
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// 指向下一个节点
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Node<K,V> next;
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Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
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this.hash = hash;
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this.key = key;
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this.value = value;
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this.next = next;
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}
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public final K getKey() { return key; }
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public final V getValue() { return value; }
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public final String toString() { return key + "=" + value; }
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// 重写hashCode()方法
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public final int hashCode() {
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return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
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}
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public final V setValue(V newValue) {
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V oldValue = value;
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value = newValue;
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return oldValue;
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}
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// 重写 equals() 方法
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public final boolean equals(Object o) {
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if (o == this)
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return true;
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if (o instanceof Map.Entry) {
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Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
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if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
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Objects.equals(value, e.getValue()))
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return true;
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}
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return false;
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}
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}
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```
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**树节点类源码:**
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```java
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static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
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TreeNode<K,V> parent; // 父
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TreeNode<K,V> left; // 左
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TreeNode<K,V> right; // 右
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TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
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boolean red; // 判断颜色
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TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
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super(hash, key, val, next);
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}
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// 返回根节点
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final TreeNode<K,V> root() {
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for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
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if ((p = r.parent) == null)
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return r;
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r = p;
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}
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```
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## HashMap 源码分析
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### 构造方法
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HashMap 中有四个构造方法，它们分别如下：
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```java
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// 默认构造函数。
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public HashMap() {
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this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
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}
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// 包含另一个“Map”的构造函数
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public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
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this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
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putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
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}
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// 指定“容量大小”的构造函数
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public HashMap(int initialCapacity) {
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this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
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}
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// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
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public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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if (initialCapacity < 0)
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throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
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if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
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initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
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if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
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throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
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this.loadFactor = loadFactor;
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this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
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}
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```
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**putMapEntries 方法：**
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```java
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final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
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int s = m.size();
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if (s > 0) {
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// 判断table是否已经初始化
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if (table == null) { // pre-size
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// 未初始化，s为m的实际元素个数
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float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
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int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
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(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
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// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
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if (t > threshold)
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threshold = tableSizeFor(t);
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}
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// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
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else if (s > threshold)
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resize();
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// 将m中的所有元素添加至HashMap中
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for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
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K key = e.getKey();
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V value = e.getValue();
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putVal(hash(key), key, value, false, evict);
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}
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}
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}
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```
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### put 方法
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HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。
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**对 putVal 方法添加元素的分析如下：**
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1. 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
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2. 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，如果 key 不相同，就判断 p 是否是一个树节点，如果是就调用`e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)`将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
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说明:上图有两个小问题：
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- 直接覆盖之后应该就会 return，不会有后续操作。参考 JDK8 HashMap.java 658 行（[issue#608](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/608)）。
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- 当链表长度大于阈值（默认为 8）并且 HashMap 数组长度超过 64 的时候才会执行链表转红黑树的操作，否则就只是对数组扩容。参考 HashMap 的 `treeifyBin()` 方法（[issue#1087](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/1087)）。
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```java
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public V put(K key, V value) {
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return putVal(hash(key), key, value, false, true);
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}
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final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
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boolean evict) {
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Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
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// table未初始化或者长度为0，进行扩容
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if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
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n = (tab = resize()).length;
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// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
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if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
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// 桶中已经存在元素
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else {
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Node<K,V> e; K k;
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// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
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if (p.hash == hash &&
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((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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||
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
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e = p;
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// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
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else if (p instanceof TreeNode)
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// 放入树中
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e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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||
// 为链表结点
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else {
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// 在链表最末插入结点
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for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
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// 到达链表的尾部
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if ((e = p.next) == null) {
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||
// 在尾部插入新结点
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p.next = newNode(hash, key, value, null);
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// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
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||
// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
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||
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
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if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
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treeifyBin(tab, hash);
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// 跳出循环
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break;
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}
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// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
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if (e.hash == hash &&
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((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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// 相等，跳出循环
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break;
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// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
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p = e;
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}
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}
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// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
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if (e != null) {
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// 记录e的value
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V oldValue = e.value;
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// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
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if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
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//用新值替换旧值
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e.value = value;
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// 访问后回调
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afterNodeAccess(e);
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// 返回旧值
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return oldValue;
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}
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}
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// 结构性修改
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++modCount;
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// 实际大小大于阈值则扩容
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if (++size > threshold)
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resize();
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||
// 插入后回调
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afterNodeInsertion(evict);
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return null;
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}
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```
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**我们再来对比一下 JDK1.7 put 方法的代码**
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**对于 put 方法的分析如下：**
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- ① 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
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- ② 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。
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```java
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public V put(K key, V value)
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||
if (table == EMPTY_TABLE) {
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inflateTable(threshold);
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}
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||
if (key == null)
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return putForNullKey(value);
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int hash = hash(key);
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int i = indexFor(hash, table.length);
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||
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
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Object k;
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||
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
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||
V oldValue = e.value;
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||
e.value = value;
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||
e.recordAccess(this);
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||
return oldValue;
|
||
}
|
||
}
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||
modCount++;
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||
addEntry(hash, key, value, i); // 再插入
|
||
return null;
|
||
}
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```
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### get 方法
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```java
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public V get(Object key) {
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Node<K,V> e;
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return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
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}
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final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
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||
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
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||
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
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||
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
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||
// 数组元素相等
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||
if (first.hash == hash && // always check first node
|
||
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
|
||
return first;
|
||
// 桶中不止一个节点
|
||
if ((e = first.next) != null) {
|
||
// 在树中get
|
||
if (first instanceof TreeNode)
|
||
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
|
||
// 在链表中get
|
||
do {
|
||
if (e.hash == hash &&
|
||
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
|
||
return e;
|
||
} while ((e = e.next) != null);
|
||
}
|
||
}
|
||
return null;
|
||
}
|
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```
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### resize 方法
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进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。
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```java
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final Node<K,V>[] resize() {
|
||
Node<K,V>[] oldTab = table;
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int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
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||
int oldThr = threshold;
|
||
int newCap, newThr = 0;
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||
if (oldCap > 0) {
|
||
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
|
||
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
|
||
threshold = Integer.MAX_VALUE;
|
||
return oldTab;
|
||
}
|
||
// 没超过最大值，就扩充为原来的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
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||
newCap = oldThr;
|
||
else {
|
||
// signifies using defaults
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newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
|
||
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
|
||
}
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||
// 计算新的resize上限
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||
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) {
|
||
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
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||
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
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if ((e.hash & oldCap) == 0) {
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if (loTail == null)
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loHead = e;
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else
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loTail.next = e;
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loTail = e;
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}
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// 原索引+oldCap
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else {
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if (hiTail == null)
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hiHead = e;
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||
else
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hiTail.next = e;
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||
hiTail = e;
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}
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} while ((e = next) != null);
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// 原索引放到bucket里
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if (loTail != null) {
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loTail.next = null;
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newTab[j] = loHead;
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}
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||
// 原索引+oldCap放到bucket里
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||
if (hiTail != null) {
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hiTail.next = null;
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newTab[j + oldCap] = hiHead;
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}
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}
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}
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}
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}
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return newTab;
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}
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```
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## HashMap 常用方法测试
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```java
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package map;
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import java.util.Collection;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.Set;
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public class HashMapDemo {
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public static void main(String[] args) {
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HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
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// 键不能重复，值可以重复
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map.put("san", "张三");
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map.put("si", "李四");
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map.put("wu", "王五");
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map.put("wang", "老王");
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map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
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map.put("lao", "老王");
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System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
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System.out.println(map);
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/**
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* 遍历HashMap
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*/
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// 1.获取Map中的所有键
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System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
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Set<String> keys = map.keySet();
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for (String key : keys) {
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System.out.print(key+" ");
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}
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System.out.println();//换行
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// 2.获取Map中所有值
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System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
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Collection<String> values = map.values();
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for (String value : values) {
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||
System.out.print(value+" ");
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||
}
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||
System.out.println();//换行
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// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
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System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
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Set<String> keys2 = map.keySet();
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for (String key : keys2) {
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System.out.print(key + "：" + map.get(key)+" ");
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}
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/**
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* 如果既要遍历key又要value，那么建议这种方式，因为如果先获取keySet然后再执行map.get(key)，map内部会执行两次遍历。
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* 一次是在获取keySet的时候，一次是在遍历所有key的时候。
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*/
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// 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到
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// Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取
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// map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来
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// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
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Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
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for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
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System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
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||
}
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/**
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||
* HashMap其他常用方法
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*/
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System.out.println("after map.size()："+map.size());
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System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());
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System.out.println(map.remove("san"));
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||
System.out.println("after map.remove()："+map);
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||
System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));
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||
System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));
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||
System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));
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||
System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
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||
System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
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||
}
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||
}
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``` |