HashMap 精讲原理篇

原文链接

本文涉及HashMap的：

HashMap的简单使用
HashMap的存储结构原理
HashMap的扩容方法原理
HashMap中定位数据索引实现
HashMap中put、get方法实现

HashMap的简单使用

HashMap使用键值对存储，只需传入相应的键-值即可存储。看下面的例子：

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);
map.put("key3", 3);
for(Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}运行结果是：key1:1
key2:2
key3:3

读取对应键的值：

map.get("key3");

原文链接

HashMap的存储结构

HashMap综合了数组和链表的优缺点，实现了自己的存储方式。那么先看一下数组和链表的存储方式：

数组：

1.数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。
2.数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难。

链表

1.链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。
2.链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

HashMap为了能做到寻址容易，插入、删除也容易使用了如下的结构。
从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

HashMap存储数据的工作流程就是：

例如存储：map.put("key1", 1);

分析：

1.将“key1”这个key用hashCode()方法得到其hashCode 值，然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置（即数据在table数组中的索引）
2.有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。Java中HashMap采用了链地址法来解决Hash碰撞。（链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。）
3.当链表长度大于8时，将这个链表转换成红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能。想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630

接下来，看存储的数据结构代码：

HashMap中存储数据用的是一个数组：Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。对照上图中的第一列（数组table）。

数组中存储的黑点的数据结构就是这里的Node结构：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;    //用来定位数组索引位置final K key;V value;Node<K,V> next;   //链表的下一个nodeNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }public final K getKey(){ ... }public final V getValue() { ... }public final String toString() { ... }public final int hashCode() { ... }public final V setValue(V newValue) { ... }public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。

扩容原理

在理解HashMap的扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。

 int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor;    // 负载因子int modCount;  int size;

Node[] table的初始化长度length(默认值是16)

原文链接

具体实现方法

确定哈希桶数组索引的位置

分三步确定：

取key的hashCode值
高位运算
取模运算

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7int h;// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值// h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的return h & (length-1);  //第三步 取模运算
}

分析：

1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。然后将h的低16位和高16位异或，是为了保证在数组table的length比较小的时候，让高低位数据都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
2.length是数组的长度，取模运算求出数组索引。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

高低位异或运算如下图：（n为table的长度）

HashMap的put方法

public V put(K key, V value) {// 对key的hashCode()做hashreturn 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;//判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;//判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value,这里的相同指的是hashCode相等if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);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;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;//插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

针对这个流程，网上出现了一张比较好的流程图，这里借用下（若有冒犯请留言，我将重新画一个）

结合图看代码更清晰移动点。

HashMap的扩容方法

JDK1.7中的扩容较好理解：使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，并把数据从原来的数组中重新按照原来的计算方法放到新的数组中。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组int oldCapacity = oldTable.length;         if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了return;}Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值}

原文链接

更多教程

void transfer(Entry[] newTable) {Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组int newCapacity = newTable.length;for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素if (e != null) {src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）do {Entry<K,V> next = e.next;int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置e.next = newTable[i]; //标记[1]newTable[i] = e;      //将元素放在数组上e = next;             //访问下一个Entry链上的元素} while (e != null);}}}

JDK1.8中，对扩容算法做了优化。我们观察下key1和key2在扩容前和扩容后的位置计算过程：

可以看到如下结果：

我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。

可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。

具体代码，有兴趣的可以仔细品读以下代码：

 1 final Node<K,V>[] resize() {2     Node<K,V>[] oldTab = table;3     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;4     int oldThr = threshold;5     int newCap, newThr = 0;6     if (oldCap > 0) {7         // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧8         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {9             threshold = Integer.MAX_VALUE;
10             return oldTab;
11         }
12         // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
13         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15             newThr = oldThr << 1; // double threshold
16     }
17     else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18         newCap = oldThr;
19     else {               // zero initial threshold signifies using defaults
20         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22     }
23     // 计算新的resize上限
24     if (newThr == 0) {
25
26         float ft = (float)newCap * loadFactor;
27         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29     }
30     threshold = newThr;
31     @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33     table = newTab;
34     if (oldTab != null) {
35         // 把每个bucket都移动到新的buckets中
36         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37             Node<K,V> e;
38             if ((e = oldTab[j]) != null) {
39                 oldTab[j] = null;
40                 if (e.next == null)
41                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42                 else if (e instanceof TreeNode)
43                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44                 else { // 链表优化重hash的代码块
45                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47                     Node<K,V> next;
48                     do {
49                         next = e.next;
50                         // 原索引
51                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52                             if (loTail == null)
53                                 loHead = e;
54                             else
55                                 loTail.next = e;
56                             loTail = e;
57                         }
58                         // 原索引+oldCap
59                         else {
60                             if (hiTail == null)
61                                 hiHead = e;
62                             else
63                                 hiTail.next = e;
64                             hiTail = e;
65                         }
66                     } while ((e = next) != null);
67                     // 原索引放到bucket里
68                     if (loTail != null) {
69                         loTail.next = null;
70                         newTab[j] = loHead;
71                     }
72                     // 原索引+oldCap放到bucket里
73                     if (hiTail != null) {
74                         hiTail.next = null;
75                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
76                     }
77                 }
78             }
79         }
80     }
81     return newTab;
82 }

安全性

HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。

原文链接