HashMap jdk1.8源码解析

HashMap简介

HashMap主要用于存放键值对(key-value结构)，它基于hash表的Map接口实现。
jdk1.8之前的HashMap是由数组+单向链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是为了解决哈希冲突存在的("拉链法"解决冲突)，jdk1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的改变，当链表长度大于阀值(默认为8)时，将链表转换为红黑树，以减少搜索时间。

jdk1.8之前数据结构图

JDK1.8之前HashMap数据结构图.png

JDK1.8之前HashMap底层是数组+链表结合在一起使用，也就是散列列表。HashMap在添加数据时，通过key的hashCode经过扰动函数后得到hash值，然后通过(n-1)&hash判断当前元素存放的位置，(这里n是指数组的长度)，如果当前位置存在元素的话，就判断该元素和已经存在元素的hash值，再通过qeulse方法判断key的值是否相同，如果相同的话直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数就是租HashMap的hash方法。使用hash方法就是防止一些实现较差的hashCode()方法。用此函数可以减少hash碰撞。

  //jdk1.7
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);
}

 //jdk1.8
 static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
      // ^ ：按位异或
      // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }

相比来说1.7的hash方法性能要差一些，毕竟运算了四次。

所谓"拉链法"就是：将数组和链表结合。也就是创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到hash冲突则直接将数据添加到链头即可。

JDK1.8中的HashMap

数据结构

jdk1.8HashMap数据结构.png

首先看一下基本属性

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默认的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组，总是2的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;   
    // 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
    int threshold;
    // 加载因子
    final float loadFactor;
}

• loadFactor加载因子
  • loadFactor加载因子是用来控制数组存放数据的疏度，loadFactor越接近1，那么数组中存放的数据也就越多(Node),也就会越密。链表也就会越长。如果越接近0那么存放的数据就会越少，也就越稀疏。
  • 给定的默认容量为16，那么当16*加载因子(0.75)时，就会进行扩容操作
• threshold
  • threshol=capacity*loadFactor,当Size>=threshol的时候，那么就需要考虑对数组扩容了。这个字段就是衡量数组是否需要扩容的一个标准。

Node节点源码类：

// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       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
       final K key;//键
       V value;//值
       // 指向下一个节点
       Node<K,V> next;
       Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
}

树节点源码类

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }

源码分析

所有构造函数

/**
* 指定初始容量和加载因子
*/
 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);
    }

    /**
    *指定加载因子
    */
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }


    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

   /**
   * 将m加载到新创建的map中
   */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

putMapEntries方法

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
           //判断table是否已经初始化
            if (table == null) { // pre-size
            
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                //计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            //已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
            else if (s > threshold)
                resize();
             //添加到map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(调用了putVal())

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未初始化或者长度为0，进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (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)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值，转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) { 
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
} 

• 对putVal方法添加元素的分析如下：
  • 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。

  • 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)。

    
    图片.png

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) {
        // 数组元素相等
        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;
}

resize方法

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
        newCap = oldThr;
    else { 
        // signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的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) {
        // 把每个bucket都移动到新的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;
}

扩容方法一般是*2进行扩容，而且数组的长度一般都是2的倍数，也就是说假如自己给定5的长度，hashmap会使用6来进行初始化

HashMap常见的一些问题

1. 什么是hash冲突，发生hash冲突怎么办
   hash冲突指的是，不同的两个对象的hashCode值相等。
   常用方法有：开发定址法、再哈希法、链地址法、建立公共溢出区。
   解决方案：采用链地址法(拉链法)，也就是将发生冲突的数据添加链表中

2. HashMap为什么是线程不安全的
   假设在多个线程下操作，每个线程都对HashMap进行读写操作，那么就会出现脏数据，或者被删除的情况。并且在扩容操作时，多线程下会造成数据丢失的情况。
   所以多线程下使用ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap解析

ConcurrentHashMap是java.util.concurrent下的，是一个线程安全的Key-value结构的Map实现。而且效率要比HashTable高，采用了分段式锁的设计。它的数据结构图和HashMap基本相同，不同的是它要实现线程安全。ConcurrentHashMap是不可以存储null值的，会抛出异常if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
基本属性

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 初始化容量 16
     */
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

    /**
     * 数组最大长度
     */
    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

    /**
     * 默认并发数量
     */
    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

    /**
     * 负载因子
     */
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 转换为红黑树的阀值，当链表超过这个长度时就会转换为红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * 由红黑树转换为链表的阀值
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * 转换为红黑树表的最小容量
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    /**
     * 每次进行转移的最小值
     */
    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

    /**
     * 生成sizeCtl所使用的bit位数
     */
    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

    /**
     * 进行扩容允许的最大线程数
     */
    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

    /**
     * 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
     */
    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

    /*
     * 标识
     */
    static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
    static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
    static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

    // 获取可用的CPU个数
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    
    // 进行序列化的属性
    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
        new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
        new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
        new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
    };
    
    // 表
    transient volatile Node<K,V>[] table;

    // 下一个表
    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
  
    // 基本计数
    private transient volatile long baseCount;
 
    // 对表初始化和扩容控制
    private transient volatile int sizeCtl;

    // 扩容下另一个表的索引
    private transient volatile int transferIndex;

    // 旋转锁
    private transient volatile int cellsBusy;

    // counterCell表
    private transient volatile CounterCell[] counterCells;

    // 视图
    private transient KeySetView<K,V> keySet;
    private transient ValuesView<K,V> values;
    private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
   
    // Unsafe mechanics
    private static final sun.misc.Unsafe U;
    private static final long SIZECTL;
    private static final long TRANSFERINDEX;
    private static final long BASECOUNT;
    private static final long CELLSBUSY;
    private static final long CELLVALUE;
    private static final long ABASE;
    private static final int ASHIFT;

    static {
        try {
            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
            Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
            SIZECTL = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
            TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("transferIndex"));
            BASECOUNT = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("baseCount"));
            CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
                (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
            Class<?> ck = CounterCell.class;
            CELLVALUE = U.objectFieldOffset
                (ck.getDeclaredField("value"));
            Class<?> ak = Node[].class;
            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
            int scale = U.arrayIndexScale(ak);
            if ((scale & (scale - 1)) != 0)
                throw new Error("data type scale not a power of two");
            ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
        } catch (Exception e) {
            throw new Error(e);
        }
    }  

}

构造方法

//无参构造方法，构造一个长度为16，负载因子为0.75,concurrencyLevel为16的map
public ConcurrentHashMap() { }

//指定初始容量
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
// 初始容量小于0，抛出异常
 if (initialCapacity < 0) 
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); // 找到最接近该容量的2的幂次方数
        // 初始化
        this.sizeCtl = cap;
    }


//将m添加到新创建的新Map中
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {

        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        // 将集合m的元素全部放入
        putAll(m);
    }

//指定初始化大小和负载因子。
 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }


//指定初始化大小，负载因子，concurrencyLevel
 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
       //给定的值不合法抛出异常
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        //如果初始化大小小于concurrencyLevel那么就让初始化大小和concurrencyLevel保持一致。
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

putVal()，不可以存储null值会抛出异常。