深深的码丨Java HashMap 源码透析

Hashmap 的数据结构基础是基于一维数组实现的，向其添加元素时通过计算key的hash值来确定具体存储位置。添加元素过程中若出现hash冲突，也就是N个元素key的hash值相等，处理方式为：将元素转为链表结构存储，若链表节点数超过阈值8（TREEIFY_THRESHOLD = 8;），会将链表结构转为红黑树，此转化过程史称 Hashmap 树化

本文将对 HashMap 的构造HashMap()、数据存储put()、扩容resize()、树化等过程中所涉及 JDK 源码做行级解释。若有异议或建议欢迎您在文末留言讨论，本小弟先做抛砖引玉！

HashMap 构造方法

HashMap 共提供了 4 种构造方法，满足各种常见场景下对容量的需求

 // 第1种：创建一个 HashMap 并指定 容量(initialCapacity) 和装载因子(loadFactor)public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {// 指定容量不可小于0，但可设置为 0 。之后通过put()添加元素时，会resize()if (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);// 如果指定的容量超过了最大值，则自动置为最大值，也就是 1 << 30（也就是2的30次方）if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;// 装载因子不可小于等于 0 或 非数字（NaN）if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);// 初始化装载因子this.loadFactor = loadFactor;// 初始化下次需要调整到的容量（容量*装载因子）。this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}// 第2种：创建一个指定容量的 HashMap，装载因子使用默认的 0.75public HashMap(int initialCapacity) {// 调用上个构造方法初始化this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// 第3种：创建一个默认初始值的 HashMap ，容量为16，装载因子为0.75public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}// 第4种：创建一个 Hashmap 并将 m 内包含的所有元素存入public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);}

HashMap tableSizeFor()

获取一个既大于 cap 又最接近 cap 的 2 的整数次幂数值

 // 假设 cap = 128static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1; // 则 n = 127 = 01111111n |= n >>> 1; // n = 01111111 ， n >>> 1 = 00111111 ， 按位或后  n = 01111111n |= n >>> 2; // n = 01111111 ， n >>> 1 = 00011111， 按位或后  n = 01111111n |= n >>> 4; // n = 01111111 ， n >>> 1 = 00000111， 按位或后  n = 01111111n |= n >>> 8; // n = 01111111 ， n >>> 1 = 00000000， 按位或后  n = 01111111n |= n >>> 16; // n = 01111111 ， n >>> 1 = 00000000， 按位或后  n = 01111111// 如果 n 小于 0 则返回 1，否则判断 n 是否大于等于最大容量，是的话返回最大容量，不是就返回 n+1（也就是128）return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

单单看代码及注释有点晕？来，上图！一粒就见效！

Hashmap 数据存储

HashMap.put()

通过源码可获悉， put() 会判断当前元素插入位置的数据结构是链表、红黑树还是普通元素，根据不同情况做不同插入处理

若当前数组未初始化，则对其进行初始化，若已初始化并完成了插入操作，将检查是否需要扩容，根据结果做相应处理

    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) {// 定义新tab数组及node对象Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 如果原table是空的或者未存储任何元素则需要先初始化进行tab的初始化，初始化通过 resize() 进行if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;// 当数组中对应位置为null时，将新元素放入数组中if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);// 若对应位置不为空时处理哈希冲突else {Node<K,V> e; K k;// 1 - 普通元素判断： 更新数组中对应位置数据if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 2 - 红黑树判断：当p为树的节点时，向树内插入节点else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);// 3 - 链表判断：插入节点else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 找到尾结点并插入if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// 判断链表长度是否达到树化阈值，达到就对链表进行树化if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}// 更新链表中对应位置数据if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}// 如果存在这个映射就覆盖if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;// 回调以允许LinkedHashMap后置操作afterNodeAccess(e); return oldValue;}}// 更新修改次数++modCount;// 检查数组是否需要进行扩容，扩容同样也通过  resize() 进行if (++size > threshold)resize();// 回调以允许LinkedHashMap后置操作afterNodeInsertion(evict);return null;}

具体的键值对存储位置计算方法为：

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 向数组赋值新元素tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;// 如果新插入的结点和table中p结点的hash值，key值相同的话if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 如果是红黑树结点的话，进行红黑树插入else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 代表这个单链表只有一个头部结点，则直接新建一个结点即可if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// 链表长度大于8时，将链表转红黑树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;// 及时更新pp = e;}}// 如果存在这个映射就覆盖if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);     // 回调以允许LinkedHashMap后置操作return oldValue;}}

HashMap.get()

    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;// 将table赋值给变量tab并判断非空 && tab 的厂部大于0 && 通过位运算得到求模结果确定链表的首节点赋值并判断非空if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {// 判断首节点hash值 && 判断key的hash值（地址相同 || equals相等）均为true则表示first即为目标节点直接返回if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 若首节点非目标节点，且还有后续节点时，则继续向后寻找if ((e = first.next) != null) {// 1 - 树：判断此节点是否为树的节点，是的话遍历树结构查找节点，查找结果可能为nullif (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 2 - 链表：若此节点非树节点，说明它是链表，遍历链表查找节点，查找结果可能为nulldo {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}

Hashmap 扩容

HashMap.resize()

    final Node<K,V>[] resize() {// 把当前底层数组赋值给oldTab，为数据迁移工作做准备Node<K,V>[] oldTab = table;// 获取当前数组的大小，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// 获取扩容的阈值（容量*负载系数）int oldThr = threshold;// 定义并初始化新数组长度和目标阈值int newCap, newThr = 0;// 判断是初始化数组还是扩容，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组。若  if(oldCap > 0)=true 表示需扩容而非初始化if (oldCap > 0) {// 判断数组长度是否已经是最大，MAXIMUM_CAPACITY =（2^30）if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {// 阈值设置为最大threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                // 目标阈值扩展2倍，数组长度扩展2倍newThr = oldThr << 1; // double threshold}// 表示需要初始化数组而不是扩容else if (oldThr > 0) // 说明调用的是HashMap的有参构造函数，因为无参构造函数并没有对threshold进行初始化newCap = oldThr;// 表示需要初始化数组而不是扩容，零初始阈值表示使用默认值else {  // 说明调用的是HashMap的无参构造函数newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;// 计算目标阈值newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}// 当目标阈值为0时需重新计算，公式：容量（newCap）*负载系数（loadFactor）if (newThr == 0) {float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}// 根据以上计算结果将阈值更新threshold = newThr;// 将新数组赋值给底层数组@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;// -------------------------------------------------------------------------------------// 此时已完成初始化数组或扩容数组，但原数组内的数据并未迁移至新数组（扩容后的数组），之后的代码则是完成原数组向新数组的数据迁移过程// -------------------------------------------------------------------------------------// 判断原数组内是否有存储数据，有的话开始迁移数据if (oldTab != null) {// 开始循环迁移数据for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;// 将数组内此下标中的数据赋值给Node类型的变量e，并判断非空if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;// 1 - 普通元素判断：判断数组内此下标中是否只存储了一个元素，是的话表示这是一个普通元素，并开始转移if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;// 2 - 红黑树判断：判断此下标内是否是一颗红黑树，是的话进行数据迁移else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);// 3 -  链表判断：若此下标内包含的数据既不是普通元素又不是红黑树，则它只能是一个链表，进行数据转移else { // preserve orderNode<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}// 返回初始化完成或扩容完成的新数组return newTab;}

HashMap 树化

链表的查找性能是O(n)，若节点数较小性能不回收太大影响，但数据较大时差距将逐渐显现。树的查找性能是O(log(n))，性能优势瞬间体现

本篇将持续更新 HashMap 相关知识，一起查漏补缺学个痛快！欢迎点赞留香丨留言鼓励丨指出不足！