Java 7 和 Java 8 中的 HashMap原理解析

HashMap 多是面试的时候必问的题目了，面试官为何都偏心拿这个问应聘者？由于 HashMap 它的设计结构和原理比较有意思，它既能够考初学者对 Java 集合的了解又能够深度的发现应聘者的数据结构功底。

阅读前提：本文分析的是源码，因此至少读者要熟悉它们的接口使用，同时，对于并发，读者至少要知道 CAS、ReentrantLock、Unsafe 操做这几个基本的知识，文中不会对这些知识进行介绍。Java8 用到了红黑树，不过本文不会进行展开，感兴趣的读者请自行查找相关资料。

Java 7 中 HashMap

HashMap 是最简单的，一来咱们很是熟悉，二来就是它不支持并发操做，因此源码也很是简单。

首先，咱们用下面这张图来介绍 HashMap 的结构。

大方向上，HashMap 里面是一个数组，而后数组中每一个元素是一个单向链表。为何是这种的结构，这涉及到数据结构方面的知识了。

HashMap的数据结构

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这二者基本上是两个极端。

数组
数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；
数组的特色是：寻址容易，插入和删除困难；

链表
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，为O(N)。
链表的特色是：寻址困难，插入和删除容易。

哈希表
那么咱们能不能综合二者的特性，作出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是确定的，这就是咱们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既知足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

哈希表有多种不一样的实现方法，我接下来解释的是最经常使用的一种方法—— 拉链法，咱们能够理解为“链表的数组”，如图：

当添加数据的时候，整个结构大体以下：

从上图咱们能够发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每一个数组中元素存储的是一个链表的头结点。

那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。通常状况咱们首先想到的就是元素的 key 的哈希值对数组长度取模获得 ( hash(key)%(length -1) )，这样一来，元素的分布相对来讲是比较均匀的。可是，“模”运算的消耗仍是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中是这样作的：

static int indexFor(int h, int length) {  
   return h & (length-1);  
}

咱们知道每一个数据对象的hash对应惟一一个值，可是一个hash值不必定对应惟一的数据对象。若是两个不一样对象的 hashCode 相同，此状况即称为哈希冲突。
好比上述HashMap中，12%16=12，28%16=12，108%16=12，140%16=12。因此十二、2八、108以及140都存储在数组下标为12的位置，而后依次放在数组中该位置的链表上。

注意：
对于那些 hash 冲突的数据，最新(最后) Put 的值放在链表的头部，为何这样作呢？由于咱们程序设计中认为最新放进去的值它的使用率会更高些，放在链表头比较容易查询获取到。

HashMap 里面实现一个静态内部类 Entry，Entry 包含四个属性：key，value，hash值和用于单向链表的 next。从属性key，value咱们就能很明显的看出来 Entry 就是 HashMap 键值对实现的一个基础 bean，咱们上面说到 HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是 Entry[]，Map 里面的内容都保存在 Entry[] 里面。上图中，每一个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例。

• capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，能够扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
• loadFactor：负载因子，默认为0.75。
• threshold：扩容的阈值，等于 capacity * loadFactor。

注意问题：

一、扩容的数组的长度为何保持 2^n？
其实这是为了保证经过hash方式获取下标的时候分布均匀。数组长度为2的n次幂的时候，不一样的key 算得得 index 相同的概率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的概率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

二、为何负载因子的值默认为 0.75？
加载因子是表示Hash表中元素的填满的程度。

加载因子越大，填满的元素越多，空间利用率越高，但冲突的机会加大了。
反之,加载因子越小，填满的元素越少，冲突的机会减少，但空间浪费多了。
冲突的机会越大，则查找的成本越高。反之，查找的成本越小。

所以,必须在 "冲突的机会"与"空间利用率"之间寻找一种平衡与折衷。

put 过程分析

仍是比较简单的，跟着代码走一遍吧。

public V put(K key, V value) {
    // 当插入第一个元素的时候，须要先初始化数组大小
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // 若是 key 为 null，感兴趣的能够往里看，最终会将这个 entry 放到 table[0] 中
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 1. 求 key 的 hash 值
    int hash = hash(key);
    // 2. 找到对应的数组下标
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 3. 遍历一下对应下标处的链表，看是否有重复的 key 已经存在，
    //    若是有，直接覆盖，put 方法返回旧值就结束了
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        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++;
    // 4. 不存在重复的 key，将此 entry 添加到链表中，细节后面说
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

数组初始化（inflateTable）

在第一个元素插入 HashMap 的时候作一次数组的初始化，就是先肯定初始的数组大小，并计算数组扩容的阈值。

private void inflateTable(int toSize) {
    // 保证数组大小必定是 2 的 n 次方。
    // 好比这样初始化：new HashMap(20)，那么处理成初始数组大小是 32
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
    // 计算扩容阈值：capacity * loadFactor
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    // 算是初始化数组吧
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}

这里有一个将数组大小保持为 2 的 n 次方的作法，Java7 和 Java8 的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 都有相应的要求，只不过实现的代码稍微有些不一样，后面再看到的时候就知道了。

计算具体数组位置（indexFor）

这个简单，咱们本身也能 YY 一个：使用 key 的 hash 值对数组长度进行取模就能够了。

static int indexFor(int hash, int length) {
    // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
    return hash & (length-1);
}

这个方法很简单，简单说就是取 hash 值的低 n 位。如在数组长度为 32 的时候，其实取的就是 key 的 hash 值的低 5 位，做为它在数组中的下标位置。

添加节点到链表中（addEntry）

找到数组下标后，会先进行 key 判重，若是没有重复，就准备将新值放入到链表的表头。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 若是当前 HashMap 大小已经达到了阈值，而且新值要插入的数组位置已经有元素了，那么要扩容
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        // 扩容，后面会介绍一下
        resize(2 * table.length);
        // 扩容之后，从新计算 hash 值
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        // 从新计算扩容后的新的下标
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
    // 往下看
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 这个很简单，其实就是将新值放到链表的表头，而后 size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

这个方法的主要逻辑就是先判断是否须要扩容，须要的话先扩容，而后再将这个新的数据插入到扩容后的数组的相应位置处的链表的表头。

数组扩容（resize）

前面咱们看到，在插入新值的时候，若是当前的 size 已经达到了阈值，而且要插入的数组位置上已经有元素，那么就会触发扩容，扩容后，数组大小为原来的 2 倍。

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    // 新的数组
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 将原来数组中的值迁移到新的更大的数组中
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

扩容就是用一个新的大数组替换原来的小数组，并将原来数组中的值迁移到新的数组中。

因为是双倍扩容，迁移过程当中，会将原来 table[i] 中的链表的全部节点，分拆到新的数组的 newTable[i]和 newTable[i + oldLength] 位置上。如原来数组长度是 16，那么扩容后，原来 table[0] 处的链表中的全部元素会被分配到新数组中 newTable[0] 和 newTable[16] 这两个位置。代码比较简单，这里就不展开了。

get 过程分析

相对于 put 过程，get 过程是很是简单的。

• 根据 key 计算 hash 值。
• 找到相应的数组下标：hash & (length - 1)。
• 遍历该数组位置处的链表，直到找到相等(==或equals)的 key。

public V get(Object key) {
    // 以前说过，key 为 null 的话，会被放到 table[0]，因此只要遍历下 table[0] 处的链表就能够了
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    // 
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);

    return null == entry ? null : entry.getValue();
}

getEntry(key):

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }

    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    // 肯定数组下标，而后从头开始遍历链表，直到找到为止
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}

Java8 中 HashMap

Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不一样就是利用了红黑树，因此其由 数组+链表+红黑树 组成。

根据 Java7 HashMap 的介绍，咱们知道，查找的时候，根据 hash 值咱们可以快速定位到数组的具体下标，可是以后的话，须要顺着链表一个个比较下去才能找到咱们须要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(n)。

为了下降这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素达到了 8 个时，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候能够下降时间复杂度为 O(logN)。

来一张图简单示意一下吧：

注意，上图是示意图，主要是描述结构，不会达到这个状态的，由于这么多数据的时候早就扩容了。

下面，咱们仍是用代码来介绍吧，我的感受，Java8 的源码可读性要差一些，不过精简一些。

Java7 中使用 Entry 来表明每一个 HashMap 中的数据节点，Java8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的状况，红黑树的状况须要使用 TreeNode。

咱们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 Node 仍是 TreeNode 来判断该位置下是链表仍是红黑树的。

put 过程分析

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

// 第三个参数 onlyIfAbsent 若是是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操做
// 第四个参数 evict 咱们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，相似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
    // 第一次 resize 和后续的扩容有些不同，由于此次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 找到具体的数组下标，若是此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就能够了
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

    else {// 数组该位置有数据
        Node<K,V> e; K k;
        // 首先，判断该位置的第一个数据和咱们要插入的数据，key 是否是"相等"，若是是，取出这个节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 若是该节点是表明红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 到这里，说明数组该位置上是一个链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // TREEIFY_THRESHOLD 为 8，因此，若是新插入的值是链表中的第 8 个
                    // 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 若是在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
        // 对于咱们分析的put操做，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，而后返回旧值
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 若是 HashMap 因为新插入这个值致使 size 已经超过了阈值，须要进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

和 Java7 稍微有点不同的地方就是，Java7 是先扩容后插入新值的，Java8 先插值再扩容，不过这个不重要。

数组扩容

resize() 方法用于初始化数组或数组扩容，每次扩容后，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移。

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) { // 对应数组扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 将数组大小扩大一倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 将阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
        newCap = oldThr;
    else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候
        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;

    // 用新的数组大小初始化新的数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab; // 若是是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 便可

    if (oldTab != null) {
        // 开始遍历原数组，进行数据迁移。
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 若是该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就能够了
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 若是是红黑树，具体咱们就不展开了
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { 
                    // 这块是处理链表的状况，
                    // 须要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，而且保留原来的前后顺序
                    // loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另外一条链表，代码仍是比较简单的
                    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;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        // 第一条链表
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

get 过程分析

相对于 put 来讲，get 真的太简单了。

• 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1).
• 判断数组该位置处的元素是否恰好就是咱们要找的，若是不是，走第三步.
• 判断该元素类型是不是 TreeNode，若是是，用红黑树的方法取数据，若是不是，走第四步.
• 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key.

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) {
        // 判断第一个节点是否是就是须要的
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 判断是不是红黑树
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

            // 链表遍历
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

参考：

1. javadoop
2. hashmap 中hash函数h & (length-1)详解
3. HashMap