02- HashMap 底层实现原理是什么？JDK 8 做了哪些优化？

在 JDK 1.7 中 HashMap 是以数组加链表的形式组成的，JDK 1.8 之后新增了红黑树的组成结构，当链表大于 8 并且容量大于 64 时，链表结构会转换成红黑树结构，它的组成结构如下图：

数组中的元素我们称之为哈希桶，它的定义如下：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;final K key;V value;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; }public final int hashCode() {return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);}public final V setValue(V newValue) {V oldValue = value;value = newValue;return oldValue;}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;}
}

可以看出每个哈希桶中包含了四个字段：hash、key、value、next，其中 next 表示链表的下一个节点。

JDK 1.8 之所以添加红黑树是因为一旦链表过长，会严重影响 HashMap 的性能，而红黑树具有快速增删改查的特点，这样就可以有效的解决链表过长时操作比较慢的问题。

考点分析

上面大体介绍了 HashMap 的组成结构，但面试官想要知道的远远不止这些，和 HashMap 相关的面试题还有以下几个：

JDK 1.8 HashMap 扩容时做了哪些优化？
加载因子为什么是 0.75 ？
当有哈希冲突时，HashMap 是如何查找并确认元素的？
HashMap 源码中有哪些重要的方法？
HashMap 是如何导致死循环的？

知识扩展

1. HashMap 源码分析

以目前主流的 JDK 1.8 版本为例进行源码分析，HashMap 源码中包含了以下几个属性：

// HashMap 初始化长度
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16// HashMap 最大长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// 默认的加载因子 （扩容因子）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 当链表长度大于此值且容量大于 64 时
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;// 转换链表的临界值，当元素小于此值时，会将红黑树结构转换成链表结构
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;// 最小树容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

什么是加载因子？加载因子为什么是 0.75？

加载因子也叫扩容因子或负载因子，用来判断什么时候进行扩容的，假如加载因子是 0.5，HashMap 的初始化容量是 16，那么当 HashMap 中有 16*0.5=8 个元素时，HashMap 就会进行扩容。

那加载因子为什么是 0.75 而不是 0.5 或者 1.0 呢？

这其实是处于容量和性能之间平衡的结果：

当加载因子设置比较大的时候，扩容的门槛就被提高了，扩容发生的频率比较低，占用的空间会比较小，但此时发生 Hash 冲突的几率就会提升，因此需要更复杂的数据结构来存储元素，这样对元素的操作时间就会增加，运行效率也会因此降低。
而当加载因子值比较小的时候，扩容的门槛会比较低，因此会占用更多的空间，此时元素的存储就比较稀疏，发生哈希冲突的可能性就比较小，因此操作性能会比较高。
还有一点是因为，为了提升扩容效率，HashMap 的容量 (capacity) 有一个固定的要求，那就是一定是 2 的幂，所以如果负载因子是 3/4 的话，那么和 capacity 的乘积结果就可以是一个整数。

所以综合以上情况就取了一个 0.5 到 1.0 的平均数 0.75 作为加载因子。

HashMap 源码中三个重要方法：查询、新增和数组扩容。

先来看查询源码：

public V get(Object key) {Node<K,V> e;// 对 key 进行哈希操作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;// 非空判断if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {// 判断第一个元素是否是要查询的元素if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 下一个节点非空判断if ((e = first.next) != null) {//如果第一个节点是树结构，则使用 getTreeNode 直接获取相应的数据if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {   // 非树结构，循环节点判断// hash 相等且 key相同，则返回此节点if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

从以上源码可以看出，当哈希冲突时我们需要通过判断 key 值是否相等，才能确认此元素是不是我们想要的元素。

HashMap 第二个重要方法：新增方法，源码如下：

public V put(K key, V value) {// 对 key 进行哈希操作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;// 哈希表为空则创建表if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;// 根据 key 的哈希值计算出要插入的数组索引 iif ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 如果 table[i] 等于 null,则直接插入tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;// 如果 key 已经存在了，直接覆盖 valueif (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 如果 key 不存在，判断是否是红黑树else if (p instanceof TreeNode)// 红黑树直接插入键值对e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// 为链表结构，循环准备插入for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 下一个元素为空时if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// 转换为红黑树进行处理if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}// key 已经存在,直接覆盖 valueif (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;// 超过最大容量，扩容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

新增方法的执行流程，如下图所示：

HashMap 第三个重要的方法是扩容方法，源码如下：

final Node<K,V>[] resize() {// 扩容前的数组Node<K,V>[] oldTab = table;// 扩容前的数组的大小和阈值int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr = threshold;// 预定义新数组的大小和阈值int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {// 超过最大值就不再扩容了if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}// 扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过 MAXIMUM_CAPACITYelse if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}// 当前数组没有数据，使用初始化的值else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaults// 如果初始化的值为 0，则使用默认的初始化容量newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}// 如果新的容量等于 0if (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];// 开始扩容，将新的容量赋值给 tabletable = newTab;// 原数据不为空，将原数据复制到新 table 中if (oldTab != null) {// 根据容量循环数组，复制非空元素到新 tablefor (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;// 如果链表只有一个，则进行直接赋值if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)// 红黑树相关的操作((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order// 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分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;elseloTail.next = e;loTail = e;}// 原索引 + oldCapelse {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);// 将原索引放到哈希桶中if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}// 将原索引 + oldCap 放到哈希桶中if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;
}

从以上源码可以看出，JDK 1.8 在扩容时并没有像 JDK 1.7 那样，重新计算每个元素的哈希值，而是通过高位运算（e.hash & oldCap）来确定元素是否需要移动，比如 key1 的信息如下：

key1.hash = 10 0000 1010
oldCap = 16 0001 0000

使用 e.hash & oldCap 得到的结果，高一位为 0，当结果为 0 时表示元素在扩容时位置不会发生任何变化，而 key2 信息如下：

key2.hash = 10 0001 0001
oldCap = 16 0001 0000

这时候得到的结果，高一位为 1，当结果为 1 时，表示元素在扩容时位置发生了变化，新的下标位置等于原下标位置 + 原数组长度，如下图所示：

其中红色的虚线图代表了扩容时元素移动的位置。

2. HashMap 死循环分析

以 JDK 1.7 为例，假设 HashMap 默认大小为 2，原本 HashMap 中有一个元素 key(5)，我们再使用两个线程，t1 添加元素 key(3)，t2 添加元素 key(7)，当元素 key(3) 和key(7) 都添加到 HashMap 中之后，线程 t1 在执行到 Entry<K,V> next = e.next;时，交出了 CPU 的使用权，源码如下：

void transfer(Entry[] table, boolean rehash){int newCapacity = newTable.length;for(Entry<K,V> e : table){while(null != e){Entry<K,V> next = e.next;   // 线程一执行此处if(rehash){e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);}int i = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;}}
}

那么此时线程 t1 中的 e 指向了 key(3)，而 next 指向了 key(7)；之后线程 t2 重新 rehash 之后链表的顺序被反转，链表的位置变成了 key(5) → key(7) → key(3)，其中 “→” 用来表示下一个元素。

当 t1 重新获得执行权之后，先执行 newTable[i] = e 把 key(3) 的 next 位置设置为 key(7)，而下次循环时查询到 key(7) 的 next 元素为 key(3)，于是就形成了 key(3) 和 key(7) 的循环引用，因此就导致了死循环的发生，如下图所示：

当然发生死循环的原因是 JDK 1.7 链表插入方式为首部倒序插入，这个问题在 JDK 1.8 得到了改善，变成了尾部正序插入。

有人曾经把这个问题反馈给了 Sun 公司，但 Sun 公司认为这不是一个问题，因为 HashMap 本身就是非线程安全的，如果要在多线程下，建议使用 ConcurrentHashMap 替代，但这个问题在面试中被问到的几率依然很大，所以在这里特别说明一下。

小结

本篇介绍了 HashMap 的底层数据结构，在 JDK 1.7 时 HashMap 是由数组和链表组成的，而 JDK 1.8 则新增了红黑树结构，当链表的长度大于 8 并且容量大于 64 时会转换为红黑树存储，以提升元素的操作性能。同时还介绍了 HashMap 的三个重要方法，查询、添加和扩容，以及 JDK 1.7 resize() 在并发环境下导致死循环的原因。

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