由于HashMap的源码较为复杂，涉及数组+链表+jdk1.8新增的红黑树,所以这篇只是挑重点分析下,不把2000多行的源码贴出来了。学习完相信会感叹HashMap这精妙的设计～
HashMap简介
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素都是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阈值）时，同样会自动增长。
HashMap是非线程安全的，只是用于单线程环境下，多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。
HashMap实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。
HashMap结构
HashMap 的大致结构如下图所示，其中哈希表是一个数组，我们经常把数组中的每一个节点称为一个桶，哈希表中的每个节点都用来存储一个键值对。在插入元素时，如果发生冲突（即多个键值对映射到同一个桶上）的话，就会通过链表的形式来解决冲突。因为一个桶上可能存在多个键值对，所以在查找的时候，会先通过key的哈希值先定位到桶，再遍历桶上的所有键值对，找出key相等的键值对，从而来获取value。
HashMap结构
注意： jdk1.8使用的是位桶+链表+红黑树实现，链表的阈值是8，超过后就由链表变成红黑树大大增加了查询的效率。
HashMap要点分析
类的属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认的初始容量为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大的容量上限为2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的负载因子为0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//变成树型结构的临界值为8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//恢复链式结构的临界值为6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表
transient Node<K,V>[] table;
//哈希表中键值对的个数
transient int size;
//哈希表被修改的次数
transient int modCount;
//它是通过capacity*load factor计算出来的，当size到达这个值时，就会进行扩容操作
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
//当哈希表的大小超过这个阈值，才会把链式结构转化成树型结构，否则仅采取扩容来尝试减少冲突
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
}
Node和TreeNode内部类的定义
//Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
//构造函数Hash值 键 值 下一个节点
Node(int hash, K key, V value, Node 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; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true
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;
}
}
//红黑树
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父节点
TreeNode<K,V> left; //左子树
TreeNode<K,V> right;//右子树
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //颜色属性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
super(hash, key, val, next);
}
//返回当前节点的根节点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
以上2个数据结构，可以大致联想到HashMap的实现。首先有一个每个元素都是链表的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面，他们在数组的同一位置，但是形成了链表，所以说数组存放的是链表。而当链表长度超过8时，链表就转换为红黑树。
关于红黑树，本篇不做过多详解。一是本人数据结构学得一般才疏学浅，二是红黑树较复杂一时半会也说不清楚。
这里推荐2篇文章，共同学习：
http://blog.csdn.net/u011240877/article/details/53329023
http://blog.csdn.net/u011240877/article/details/53358305
HashMap类的构造函数
- HashMap()型构造函数。
public HashMap() {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
- HashMap(int)型构造函数。
public HashMap(int initialCapacity) {
// 调用HashMap(int, float)型构造函数
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
- HashMap(int, float)型构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值
static final int tableSizeFor(int cap) {
// ‘>>>’ 操作符表示无符号右移，高位取0。
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
这是个很精妙的设计。那为什么要这么设计呢，就要结合hash()来说，下文讲hash()时会简单讲下。
- HashMap(Map<? extends K>)型构造函数。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
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
// 未初始化，s为m的实际元素个数
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();
// 将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);
}
}
}
HashMap的get()、put()和remove()函数分析
- get方法
//get方法主要调用的是getNode方法，所以重点要看getNode方法的实现
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;
//如果哈希表不为空 && key对应的桶上不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//是否直接命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//判断是否有后续节点
if ((e = first.next) != null) {
//如果当前的桶是采用红黑树处理冲则调用红黑树的get方法去获取节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//不是红黑树的话，那就是传统的链式结构了，通过循环的方法判断链中是否存在该key
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
实现步骤大致如下：
- 通过hash值获取该key映射到的桶。
- 桶上的key就是要查找的key，则直接命中。
- 桶上的key不是要查找的key，则查看后续节点：
（1）如果后续节点是树节点，通过调用树的方法查找该key。
（2）如果后续节点是链式节点，则通过循环遍历链查找该key。
- put函数
//put方法的具体实现也是在putVal方法中，所以我们重点看下面的putVal方法
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;
//如果哈希表为空，则先创建一个哈希表
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果当前桶没有碰撞冲突，则直接把键值对插入，完事
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果桶上节点的key与当前key重复，那你就是我要找的节点了
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果是采用红黑树的方式处理冲突，则通过红黑树的putTreeVal方法去插入这个键值对
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//否则就是传统的链式结构
else {
//采用循环遍历的方式，判断链中是否有重复的key
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//到了链尾还没找到重复的key，则说明HashMap没有包含该键
if ((e = p.next) == null) {
//创建一个新节点插入到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则把链变为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//找到了重复的key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//这里表示在上面的操作中找到了重复的键，所以这里把该键的值替换为新值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//当前节点e移至链表的尾部,用在子类LinkedHashMap中，这里不用考虑
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判断是否需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
//用在子类LinkedHashMap中，把链表的头节点删除掉,这里也不用考虑
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put方法比较复杂，实现步骤大致如下：
- 先通过hash值计算出key映射到哪个桶。
- 如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入。
- 如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突：
（1）如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入。
（2）否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度到达临界值，则把链转变为红黑树。 - 如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值。
- 如果size大于阈值，则进行扩容。
- remove函数
//remove方法的具体实现在removeNode方法中，所以我们重点看下面的removeNode方法
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;
//如果当前key映射到的桶不为空
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;
//如果桶上的节点就是要找的key，则直接命中
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//如果是以红黑树处理冲突，则构建一个树节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
//如果是以链式的方式处理冲突，则通过遍历链表来寻找节点
else {
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//比对找到的key的value跟要删除的是否匹配
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//通过调用红黑树的方法来删除节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//使用链表的操作来删除节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
理解了put方法之后，remove已经没什么难度了，所以重复的内容就不再做详细介绍了。
HashMap的hash()方法
在get方法和put方法中都需要先计算key映射到哪个桶上，然后才进行之后的操作，计算的主要代码如下：
(n - 1) & hash
上面代码中的n指的是哈希表的大小，hash指的是key的哈希值，这个我们要重点说下，我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列，但效率要高很多，这也是HashMap对Hashtable的一个改进。
hash是通过下面这个方法计算出来的，采用了二次哈希的方式，其中key的hashCode方法是一个native方法：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这个hash方法先通过key的hashCode方法获取一个哈希值，再拿这个哈希值与它的高16位的哈希值做一个异或操作来得到最后的哈希值，计算过程可以参考下图。为啥要这样做呢？注释中是这样解释的：如果当n很小，假设为64的话，那么n-1即为63（0x111111），这样的值跟hashCode()直接做与操作，实际上只使用了哈希值的后6位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。
图来源CSDN：纽西兰牛小扒
正是因为与的这个操作，决定了HashMap的大小只能是2的幂次方，想一想，如果不是2的幂次方，会发生什么事情？即使你在创建HashMap的时候指定了初始大小，HashMap在构建的时候也会调用下面这个方法来调整大小：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
这个方法的作用看起来可能不是很直观，它的实际作用就是把cap变成第一个大于等于2的幂次方的数。例如，16还是16，13就会调整为16，17就会调整为32。
接下来，我们分析下为什么哈希表的容量一定要是2的整数次幂。首先，length为2的整数次幂的话，hash&(length-1)就相当于对length取模，这样便保证了散列的均匀，同时也提升了效率；其次，length为2的整数次幂的话，为偶数，这样length-1为奇数，奇数的最后一位是1，这样便保证了hash&(length-1)的最后一位可能为0，也可能为1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数，也可能为奇数，这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样hash&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间，因此，length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。
这个设计真的很精妙，说了这么多可能还是一知半解，深入了解可以看下：http://blog.csdn.net/fan2012huan/article/details/51097331
HashMap的resize()方法
HashMap在进行扩容时，使用的rehash方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，只是多了一个bit位，所以节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。
例如，原来的容量为32，那么应该拿hash跟31（0x11111）做与操作；在扩容扩到了64的容量之后，应该拿hash跟63（0x111111）做与操作。新容量跟原来相比只是多了一个bit位，假设原来的位置在23，那么当新增的那个bit位的计算结果为0时，那么该节点还是在23；相反，计算结果为1时，则该节点会被分配到23+31的桶上。
正是因为这样巧妙的rehash方式，保证了rehash之后每个桶上的节点数必定小于等于原来桶上的节点数，即保证了rehash之后不会出现更严重的冲突。
// 扩容兼初始化
final Node<K, V>[] resize() {
Node<K, V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// 数组长度
int oldThr = threshold;// 临界值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 原数组长度大于最大容量(1073741824) 则将threshold设为Integer.MAX_VALUE=2147483647
// 接近MAXIMUM_CAPACITY的两倍
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
// 新数组长度 是原来的2倍，
// 临界值也扩大为原来2倍
newThr = oldThr << 1;
}
} else if (oldThr > 0) {
// 如果原来的thredshold大于0则将容量设为原来的thredshold
// 在第一次带参数初始化时候会有这种情况
newCap = oldThr;
} else {
// 在默认无参数初始化会有这种情况
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;// 16
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);// 0.75*16=12
}
if (newThr == 0) {
// 如果新 的容量 ==0
float ft = (float) newCap * loadFactor;// loadFactor 哈希加载因子 默认0.75,可在初始化时传入,16*0.75=12 可以放12个键值对
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY (int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//新的resize阈值
threshold = newThr;
//创建新的哈希表
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//遍历旧哈希表的每个桶，重新计算桶里元素的新位置
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果桶上只有一个键值对，则直接插入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是通过红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分离开
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果采用链式处理冲突
else {
// 进行链表复制
// 方法比较特殊： 它并没有重新计算元素在数组中的位置
// 而是采用了 原始位置加原数组长度的方法计算得到位置
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
next = e.next;
// 注意：不是(e.hash & (oldCap-1));而是(e.hash & oldCap)
// (e.hash & oldCap) 得到的是 元素的在数组中的位置是否需要移动,示例如下
// 示例1：
// e.hash=10 0000 1010
// oldCap=16 0001 0000
// & =0 0000 0000 比较高位的第一位 0
//结论：元素位置在扩容后数组中的位置没有发生改变
// 示例2：
// e.hash=17 0001 0001
// oldCap=16 0001 0000
// & =1 0001 0000 比较高位的第一位 1
//结论：元素位置在扩容后数组中的位置发生了改变，新的下标位置是原下标位置+原数组长度
// (e.hash & (oldCap-1)) 得到的是下标位置,示例如下
// e.hash=10 0000 1010
// oldCap-1=15 0000 1111
// & =10 0000 1010
// e.hash=17 0001 0001
// oldCap-1=15 0000 1111
// & =1 0000 0001
//新下标位置
// e.hash=17 0001 0001
// newCap-1=31 0001 1111 newCap=32
// & =17 0001 0001 1+oldCap = 1+16
//元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
// 0000 0001->0001 0001
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 如果原元素位置没有发生变化
if (loTail == null)
loHead = e;// 确定首元素
// 第一次进入时 e -> aa ; loHead-> aa
else
loTail.next = e;
//第二次进入时 loTail-> aa ; e -> bb ; loTail.next -> bb;而loHead和loTail是指向同一块内存的，所以loHead.next 地址为 bb
//第三次进入时 loTail-> bb ; e -> cc ; loTail.next 地址为 cc;loHead.next.next = cc
loTail = e;
// 第一次进入时 e -> aa ; loTail-> aa loTail指向了和 loHead相同的内存空间
// 第二次进入时 e -> bb ; loTail-> bb loTail指向了和 loTail.next（loHead.next）相同的内存空间 loTail=loTail.next
// 第三次进入时 e -> cc ; loTail-> cc loTail指向了和 loTail.next(loHead.next.next)相同的内存
} else {
//与上面同理
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);//这一块就是 旧链表迁移新链表
//总结：1.8中 旧链表迁移新链表 链表元素相对位置没有变化; 实际是对对象的内存地址进行操作
//在1.7中 旧链表迁移新链表 如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;// 将链表的尾节点 的next 设置为空
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;// 将链表的尾节点 的next 设置为空
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
很明显，扩容是一个相当耗时的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能。
感想
看了不少博客才啃完HashMap源码，不得不佩服天才般的设计者们，这么优雅得实现HashMap。今天是1024，不加班，猿们，节日快乐～
网友评论