Java源码之HashMap

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一、HashMap概述

HashMap基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

值得注意的是HashMap不是线程安全的，如果想要线程安全的HashMap，可以通过Collections类的静态方法synchronizedMap获得线程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

二、HashMap中的数据结构

1.jdk1.8之前

在jdk1.8之前的HashMap是基于数组+链表来实现，即严蔚敏版《数据结构》中哈希表（散列表）链地址法，哈希表的优点是查询速度快。

HashMap中主要是通过key的hashCode来计算hash值，只要hashCode相同，计算出来的hash值就一样。如果存储的对象多了，就有可能不同的对象映射到相同的hash值，这就是所谓的hash冲突。HashMap中所用解决hash冲突的方法是链地址法。

可参考严蔚敏版《数据结构》哈希表解决hash冲突的链地址法。

图中，黄色部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。

2.jdk1.8中HashMap的实现方式

jdk1.8中对HashMap做的很大的改进，采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值(8)时，将链表转换为红黑树，大大减少了hash冲突时查找时间（从原来的O(n)->O(logn)）。由于红黑树的结点空间是链表空间的2倍，为了节省空间，当链表长度减少（如删除操作）到阈值(6)时，又会转换为链表形式。

链表中的结点对应HashMap中的Node类（jdk1.8之前用的是Entry类，原理差不多），具体如下：

// Node是单向链表，实现了Map.Entry接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash; // hash值final K key; // 键V value; // 值Node<K,V> next; // 指向下一个结点/** 构造函数* 利用（hash值、键、值、下一个结点）来构造结点*/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 V setValue(V newValue) {V oldValue = value;value = newValue;return oldValue;}public final String toString() { return key + "=" + value; }// 实现hashCode()public final int hashCode() {return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);}// 判断两个结点是否相等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;}
}

HashMap其实就是一个Node数组，Node对象中包含了键和值，其中next也是一个Node对象，它用来处理hash冲突，

使具有相同hash值的结点连在一个链表或树中。

下面是红黑树结点：

它继承自LinkedListMap.Entry，这是一种双链表结点（具体可参考【Java源码之LinkedHashMap】）。

/*** 红黑树结点，继承自LinkedHashMap.Entry*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {TreeNode<K,V> parent;  // 指向父结点TreeNode<K,V> left;TreeNode<K,V> right;TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletionboolean red; // 结点颜色（红或黑）TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {super(hash, key, val, next);}/*** 返回当前节点所在树的树结点*/final TreeNode<K,V> root() {for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {if ((p = r.parent) == null)return r;r = p;}}
}

三、HashMap源码

1.头文件

package java.util;import java.io.IOException;
import java.io.InvalidObjectException;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;

2.继承情况

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

3.属性

/*** 默认初始容量 - 必须是2的幂次方*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 16/*** 最大容量*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;/*** 当构造函数不指定时，默认（Hash表）装载因子。*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;/*** 链表->红黑树的阈值*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;/*** 红黑树->链表的阈值*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;/*** The smallest table capacity for which bins may be treeified.* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts* between resizing and treeification thresholds.*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

/*** 存放元素的Node数组*/
transient Node<K,V>[] table;/*** 装Map用Set集合（可用于迭代Map）*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;/*** map中的包含的元素个数*/
transient int size;/*** HashMap的修改次数*/
transient int modCount; // fail-fast机制，下面有解释/*** 阈值 - 当实际大小超过临界值时，会进行扩容。threshold = capacity * loadFactor(注意这里的capacity与size的区别)*/
int threshold; // 默认情况下是12/*** 装载因子，表示Hsah表中元素的填满的程度*/
final float loadFactor;

fail-fast机制：即快速失败机制。当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生fail-fast事件。

例如：当某一个线程A通过iterator去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他线程所改变了；

那么线程A访问集合时，就会抛出ConcurrentModificationException异常，产生fail-fast事件。

4.构造函数（4个）

/*** 构造函数一：指定初始容量和装载因子*/
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); // tableSizeFor方法会将initialCapacity转化成2的幂次方，详见tableSizeFor方法
}/*** 构造函数二：指定初始容量并使用默认装载因子（0.75）*/
public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}/*** 构造函数三：使用默认初始容量（16）和默认装载因子（0.75）*/
public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}/*** 构造函数四：使用另一个Map来构造*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);
}

5.常用方法

(1)hash方法

严版《数据结构》中提到的哈希函数的构造方法有：

直接定址法
数字分析法
平方取中法
折叠法
除留取余法

在Hashtable中用的是 除留取余法，即便于计算，又能减少冲突。

index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

但是取模中的除法运算效率很低，HashMap则通过h & (length - 1)替代取模，得到所在数组位置，这样效率会高很多。

static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

代码中，首先由key值通过hashCode()方法获取h值。在使用的时候会通过h & (length - 1)来得到所在数组的位置（见下面的getNode方法）。

在HashMap实现中还可以看到如下代码取代了jdk1.8以前用while循环来保证哈希表的容量一直是2的整数倍数，用移位操作取代了循环移位。

/*** 根据给定的容量cap来构造符合2的次幂的值*/
static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1; // ">>>"为右移填0操作，即不管符号位是什么都用0填充n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

例如：n = 0000,0000,0000,0000, 0100,0101,0110,0011，执行完上述操作后从最高位开始到最低位全是1；

n = 0000,0000,0000,0000, 0111,1111,1111,1111

这是n再加1，即得到2^13。

可以从源码看出，在HashMap的构造函数中，都直接或间接的调用了tableSizeFor函数。

下面分析原因：length为2的整数幂保证了length-1最后一位（当然是二进制表示）为1，从而保证了取索引操作 h & (length - 1)的最后一位同时有为0和为1的可能性，保证了散列的均匀性。反过来，如果length为奇数时，length-1最后一位为0，这样与h按位“与”的最后一位肯定为0，即索引位置肯定是偶数，这样数组的奇数位置全部没有放置元素，浪费了大量空间。

(2)数据读取：get和getNode方法

/*** 根据key返回对应的value值*/
public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}/*** 实现Map.get和相关方法*/
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) { // 由上一行计算出n = tab.length，再使用hash & (n - 1)得到所在位置if (first.hash == hash && // 判断头结点((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 搜索“冲突”链表或红黑树if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode) // 红黑树情况return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do { // 链表情况if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

(3)存储数据：put和putValue方法

/*** 实现Map.put和相关方法* 参数hash：key的hash值* 参数key：要设置的key值* 参数value：要设置的value值* 参数onlyIfAbsent if true, don't change existing value* 如果为假，则替换原来的value* 参数evict：if false, the table is in creation mode.* 返回：替换时返回oldValue，非替换时返回null*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 如果tab为空，则调用resize分配内存n = (tab = resize()).length;// 使用hash & (lengt-1)得到存入位置，得到插入位置中的结点pif ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 结点p为null，直接插入tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else { // 插入位置冲突Node<K,V> e; K k;// 与第一个结点相同：hash值与key值相同（1）if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 与第一个结点不相同else if (p instanceof TreeNode) // 红黑树情况e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else { // 链表情况for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// p从表头依次后移if ((e = p.next) == null) { // 到达链尾p.next = newNode(hash, key, value, null); // 接入链尾if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 达到（链->树）阈值treeifyBin(tab, hash);break;}// 找到"相同"对象：hash值与key值相同（2）if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e; // p后移：p=p.next}}// 处理上述两处hash值与key值相同if (e != null) { // 已有key值V oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold) // 如果size>threshold时进行扩容，见后面的reise()函数resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

(4)扩容策略：resize方法

当size > threshold时调用resize()扩容。

/*** 初始化或加倍容量大小。** 返回新的hash table数组*/
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) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大容量，无法扩容，只能改变阈值threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // 容量加倍oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // 阈值加倍}else if (oldThr > 0) // 用阈值初始值新的容量newCap = oldThr;else {               // 当阈值==0时newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}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];// 下面是将旧tab中的Node转移到新tab中，分链表和红黑树两种情况table = newTab;if (oldTab != null) {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) // 红黑树情况((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // 链表情况Node<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;}}}}}return newTab;
}

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