BAT面试必问HashMap源码分析

HashMap 简介

HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的Map接口实现，是经常使用的Java集合之一。

JDK1.8 以前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减小搜索时间。

底层数据结构分析

JDK1.8以前

JDK1.8 以前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一块儿使用也就是 链表散列。HashMap 经过 key 的 hashCode 通过扰动函数处理事后获得 hash 值，而后经过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），若是当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，若是相同的话，直接覆盖，不相同就经过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数以后能够减小碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，可是原理不变。

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static final int hash(Object key) {   int h;   // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode   // ^ ：按位异或   // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐   return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码.

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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); }

相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，由于毕竟扰动了 4 次。

所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说建立一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中便可。

JDK1.8以后

相比于以前的版本，jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减小搜索时间。

类的属性：

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public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {     // 序列号     private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;        // 默认的初始容量是16     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;       // 最大容量     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;     // 默认的填充因子     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;     // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;     // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;     // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小     static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;     // 存储元素的数组，老是2的幂次倍     transient Node<k,v>[] table;     // 存放具体元素的集     transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;     // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。     transient int size;     // 每次扩容和更改map结构的计数器     transient int modCount;       // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容     int threshold;     // 填充因子     final float loadFactor; }

• loadFactor加载因子

loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增长，load Factor越小，也就是趋近于0，

loadFactor太大致使查找元素效率低，过小致使数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。

• threshold

threshold = capacity * loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否须要扩增的一个标准。

Node节点类源码：

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// 继承自 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中时用来与其余元素hash值比较        final K key;//键        V value;//值        // 指向下一个节点        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; }         // 重写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;         }         // 重写 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;         } }

树节点类源码：

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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;           // 判断颜色         TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {             super(hash, key, val, next);         }         // 返回根节点         final TreeNode<K,V> root() {             for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {                 if ((p = r.parent) == null)                     return r;                 r = p;        }

HashMap源码分析

构造方法

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// 默认构造函数。 public More ...HashMap() {     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted  }    // 包含另外一个“Map”的构造函数  public More ...HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {      this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;      putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法  }    // 指定“容量大小”的构造函数  public More ...HashMap(int initialCapacity) {      this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);  }    // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数  public More ...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：

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final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {     int s = m.size();     if (s > 0) {         // 判断table是否已经初始化         if (table == null) { // pre-size             // 未初始化，s为m的实际元素个数             float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;             int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);             // 计算获得的t大于阈值，则初始化阈值             if (t > threshold)                 threshold = tableSizeFor(t);         }         // 已初始化，而且m元素个数大于阈值，进行扩容处理         else if (s > threshold)             resize();         // 将m中的全部元素添加至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方法只是给put方法调用的一个方法，并无提供给用户使用。

对putVal方法添加元素的分析以下：

• ①若是定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
• ②若是定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较，若是key相同就直接覆盖，若是 key 不相同，就判断 p 是不是一个树节点，若是是就调用 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value) 将元素添加进入。若是不是就遍历链表插入。

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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未初始化或者长度为0，进行扩容     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)         n = (tab = resize()).length;     // (n - 1) & hash 肯定元素存放在哪一个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);     // 桶中已经存在元素     else {         Node<K,V> e; K k;         // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等         if (p.hash == hash &&             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                 // 将第一个元素赋值给e，用e来记录                 e = p;         // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点         else if (p instanceof TreeNode)             // 放入树中             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);         // 为链表结点         else {             // 在链表最末插入结点             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                 // 到达链表的尾部                 if ((e = p.next) == null) {                     // 在尾部插入新结点                     p.next = newNode(hash, key, value, null);                     // 结点数量达到阈值，转化为红黑树                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                         treeifyBin(tab, hash);                     // 跳出循环                     break;                 }                 // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等                 if (e.hash == hash &&                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                     // 相等，跳出循环                     break;                 // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，能够遍历链表                 p = e;             }         }         // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点         if (e != null) {             // 记录e的value             V oldValue = e.value;             // onlyIfAbsent为false或者旧值为null             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                 //用新值替换旧值                 e.value = value;             // 访问后回调             afterNodeAccess(e);             // 返回旧值             return oldValue;         }     }     // 结构性修改     ++modCount;     // 实际大小大于阈值则扩容     if (++size > threshold)         resize();     // 插入后回调     afterNodeInsertion(evict);     return null; }

咱们再来对比一下 JDK1.7 put方法的代码

对于put方法的分析以下：

• ①若是定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
• ②若是定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，若是key相同就直接覆盖，不一样就采用头插法插入元素。

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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) { // 先遍历         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

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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) {         // 数组元素相等         if (first.hash == hash && // always check first node             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))             return first;         // 桶中不止一个节点         if ((e = first.next) != null) {             // 在树中get             if (first instanceof TreeNode)                 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);             // 在链表中get             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

进行扩容，会伴随着一次从新hash分配，而且会遍历hash表中全部的元素，是很是耗时的。在编写程序中，要尽可能避免resize。

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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) {         // 超过最大值就再也不扩充了，就只好随你碰撞去吧         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {             threshold = Integer.MAX_VALUE;             return oldTab;         }         // 没超过最大值，就扩充为原来的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);     }     // 计算新的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) {         // 把每一个bucket都移动到新的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; }

HashMap经常使用方法测试

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package map;   import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Set;   public class HashMapDemo {       public static void main(String[] args) {         HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();         // 键不能重复，值能够重复         map.put("san", "张三");         map.put("si", "李四");         map.put("wu", "王五");         map.put("wang", "老王");         map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖         map.put("lao", "老王");         System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");         System.out.println(map);         /**          * 遍历HashMap          */         // 1.获取Map中的全部键         System.out.println("-------foreach获取Map中全部的键:------");         Set<String> keys = map.keySet();         for (String key : keys) {             System.out.print(key+"  ");         }         System.out.println();//换行         // 2.获取Map中全部值         System.out.println("-------foreach获取Map中全部的值:------");         Collection<String> values = map.values();         for (String value : values) {             System.out.print(value+"  ");         }         System.out.println();//换行         // 3.获得key的值的同时获得key所对应的值         System.out.println("-------获得key的值的同时获得key所对应的值:-------");         Set<String> keys2 = map.keySet();         for (String key : keys2) {             System.out.print(key + "：" + map.get(key)+"   ");           }         /**          * 另一种不经常使用的遍历方式          */         // 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到         // Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，因此咱们想获取         // map中的全部键值对，咱们只要获取数组中的全部Entry对象，接下来         // 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了         Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();         for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {             System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());         }           /**          * HashMap其余经常使用方法          */         System.out.println("after map.size()："+map.size());         System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());         System.out.println(map.remove("san"));         System.out.println("after map.remove()："+map);         System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));         System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));         System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));         System.out.println(map.replace("si", "李四2"));         System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);     }   }