簡介
HashMap 主要用來存放鍵值對，它基于哈希表的 Map 接口實現(xiàn)，是常用的 Java 集合之一。
JDK1.8 之前 HashMap 由 數(shù)組+鏈表 組成的，數(shù)組是 HashMap 的主體，鏈表則是主要為了解決哈希沖突而存在的（“拉鏈法”解決沖突）。
JDK1.8 之后 HashMap 的組成多了紅黑樹，在滿足下面兩個條件之后，會執(zhí)行鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹操作，以此來加快搜索速度。
鏈表長度大于閾值（默認為 8）
HashMap 數(shù)組長度超過 64
底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析
JDK1.8 之前
JDK1.8 之前 HashMap 底層是 數(shù)組和鏈表 結(jié)合在一起使用也就是 鏈表散列。
HashMap 通過 key 的 hashCode 經(jīng)過擾動函數(shù)處理過后得到 hash 值，然后通過 (n - 1) & hash 判斷當前元素存放的位置（這里的 n 指的是數(shù)組的長度），如果當前位置存在元素的話，就判斷該元素與要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的話，直接覆蓋，不相同就通過拉鏈法解決沖突。
JDK 1.7 hash
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
JDK 1.8 hash
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位異或
// >>>:無符號右移，忽略符號位，空位都以0補齊
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能會稍差一點點，因為畢竟擾動了 4 次。
JDK1.7 數(shù)組+鏈表
1.7 數(shù)組+鏈表
JDK1.8 之后
比于之前的版本，JDK1.8 以后在解決哈希沖突時有了較大的變化。
當鏈表長度大于閾值（默認為 8）時，會首先調(diào)用 treeifyBin()方法。這個方法會根據(jù) HashMap 數(shù)組來決定是否轉(zhuǎn)換為紅黑樹。只有當數(shù)組長度大于或者等于 64 的情況下，才會執(zhí)行轉(zhuǎn)換紅黑樹操作，以減少搜索時間。否則，就是只是執(zhí)行 resize() 方法對數(shù)組擴容。相關(guān)源碼這里就不貼了，重點關(guān)注 treeifyBin()方法即可！
1.8 數(shù)組 + 鏈表 + 紅黑樹
類的屬性
serialVersionUID 序列號
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 默認的初始容量16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
MAXIMUM_CAPACITY 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
DEFAULT_LOAD_FACTOR 負載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
TREEIFY_THRESHOLD 鏈表的結(jié)點數(shù)大于8這個值時會轉(zhuǎn)成紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
UNTREEIFY_THRESHOLD 樹的結(jié)點數(shù)小于這個值時樹轉(zhuǎn)鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
MIN_TREEIFY_CAPACITY 桶中結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為紅黑樹對應的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
table 存儲元素的數(shù)組，總是2的冪次倍
transient Node<k,v>[] table;
entrySet 存放具體元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
size 存放元素的個數(shù)，注意這個不等于數(shù)組的長度。
transient int size;
modCount 每次擴容和更改map結(jié)構(gòu)的計數(shù)器
transient int modCount;
threshold 臨界值 當實際大小(容量*負載因子)超過臨界值時，會進行擴容
int threshold;
loadFactor
final float loadFactor;
- loadFactor 加載因子
loadFactor 加載因子是控制數(shù)組存放數(shù)據(jù)的疏密程度，loadFactor 越趨近于 1，那么 數(shù)組中存放的數(shù)據(jù)(entry)也就越多，也就越密，也就是會讓鏈表的長度增加，loadFactor 越小，也就是趨近于 0，數(shù)組中存放的數(shù)據(jù)(entry)也就越少，也就越稀疏.
loadFactor 太大導致查找元素效率低，太小導致數(shù)組的利用率低，存放的數(shù)據(jù)會很分散。loadFactor 的默認值為 0.75f 是官方給出的一個比較好的臨界值。
給定的默認容量為 16，負載因子為 0.75。Map 在使用過程中不斷的往里面存放數(shù)據(jù)，當數(shù)量達到了 16 * 0.75 = 12 就需要將當前 16 的容量進行擴容，而擴容這個過程涉及到 rehash、復制數(shù)據(jù)等操作，所以非常消耗性能。
- threshold 臨界值
threshold = capacity * loadFactor，當 Size>=threshold的時候，那么就要考慮對數(shù)組的擴增了，也就是說，這個的意思就是 衡量數(shù)組是否需要擴增的一個標準。
Node 節(jié)點類源碼
// 繼承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中時用來與其他元素hash值比較
final K key;//鍵
V value;//值
// 指向下一個節(jié)點
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; }
// 重寫hashCode()方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 重寫 equals() 方法
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;
}
}
樹節(jié)點類源碼
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父
TreeNode<K,V> left; // 左
TreeNode<K,V> right; // 右
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 判斷顏色
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 返回根節(jié)點
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
HashMap 源碼分析
構(gòu)造方法
// 默認構(gòu)造函數(shù)。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 包含另一個“Map”的構(gòu)造函數(shù)
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);//下面會分析到這個方法
}
// 指定“容量大小”的構(gòu)造函數(shù)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“加載因子”的構(gòu)造函數(shù)
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);
}
putMapEntries 方法
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判斷table是否已經(jīng)初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s為m的實際元素個數(shù)
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 計算得到的t大于閾值，則初始化閾值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素個數(shù)大于閾值，進行擴容處理
else if (s > threshold)
resize();
// 將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);
}
}
}
put 方法
HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是給 put 方法調(diào)用的一個方法，并沒有提供給用戶使用。
- 如果定位到的數(shù)組位置沒有元素 就直接插入。
- 如果定位到的數(shù)組位置有元素就和要插入的 key 比較，如果 key 相同就直接覆蓋，如果 key 不相同，就判斷 p 是否是一個樹節(jié)點，如果是就調(diào)用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)將元素添加進入。如果不是就遍歷鏈表插入(插入的是鏈表尾部)。
map插入操作邏輯
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;
// table未初始化或者長度為0，進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個桶中，桶為空，新生成結(jié)點放入桶中(此時，這個結(jié)點是放在數(shù)組中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已經(jīng)存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比較桶中第一個元素(數(shù)組中的結(jié)點)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；為紅黑樹結(jié)點
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 為鏈表結(jié)點
else {
// 在鏈表最末插入結(jié)點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到達鏈表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新結(jié)點
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 結(jié)點數(shù)量達到閾值(默認為 8 )，執(zhí)行 treeifyBin 方法
// 這個方法會根據(jù) HashMap 數(shù)組來決定是否轉(zhuǎn)換為紅黑樹。
// 只有當數(shù)組長度大于或者等于 64 的情況下，才會執(zhí)行轉(zhuǎn)換紅黑樹操作，以減少搜索時間。否則，就是只是對數(shù)組擴容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循環(huán)
break;
}
// 判斷鏈表中結(jié)點的key值與插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循環(huán)
break;
// 用于遍歷桶中的鏈表，與前面的e = p.next組合，可以遍歷鏈表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結(jié)點
if (e != null) {
// 記錄e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent為false或者舊值為null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替換舊值
e.value = value;
// 訪問后回調(diào)
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 結(jié)構(gòu)性修改
++modCount;
// 實際大小大于閾值則擴容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回調(diào)
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
JDK1.7 put 方法的代碼
① 如果定位到的數(shù)組位置沒有元素 就直接插入。
② 如果定位到的數(shù)組位置有元素，遍歷以這個元素為頭結(jié)點的鏈表，依次和插入的 key 比較，如果 key 相同就直接覆蓋，不同就采用頭插法插入元素。
public V put(K key, V value)
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍歷
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); // 再插入
return null;
}
get 方法
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 數(shù)組元素相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一個節(jié)點
if ((e = first.next) != null) {
// 在樹中g(shù)et
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在鏈表中g(shù)et
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize 方法
進行擴容，會伴隨著一次重新 hash 分配，并且會遍歷 hash 表中所有的元素，是非常耗時的。在編寫程序中，要盡量避免 resize。
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) {
// 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
// signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 計算新的resize上限
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];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每個bucket都移動到新的buckets中
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)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
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;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
