深度分析HashMap源码
简介
HashMap 是 Java 语言中经常使用的用于存放键值对数据类型的集合类。随着 JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK 1.8 对 HashMap 底层的实现进行了优化，底层实现也由以前的 数组 + 链表 改成 数组 + 链表 + 红黑树 。HashMap 的经常使用方法以下：
建立一个 mapnode
Map<String, String> map = new HashMap<>();
//若是 key 不存在则插入数据，若是 key 已存在则更新数据
map.put("test", "哈哈");
//根据 key 获取 value
map.get("test");
//上面已经插入了 key，这里至关更新 key 的 value
map.put("test", "呵呵");
//删除 key 及 value
map.remove("test");
//遍历
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key);
}
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原理分析
从 JDK 1.8 开始 HashMap 底层采用 数组 + 链表 + 红黑树 来实现，以下图：
算法
从源码可知，HashMap 类中有一个很是重要的字段，就是 Node[] table 即哈希桶数组，明显它是一个Node 的数组。咱们来看下 Node 是什么。数组
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 node
Node(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) { ... }
}
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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）。上图中的每一个黑色圆点就是一个 Node 对象。bash
构造方法
首先咱们来看下 HashMap 的构造方法，从源码中能够看到 HashMap 有 4 个构造方法。数据结构
构造方法 1app
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
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构造方法 2函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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构造方法 3性能
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);
}
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构造方法 4
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}大数据
上面 4 个构造方法中，你们平时用的最多的应该是第一个了。第一个构造方法很简单，仅将 loadFactor 变量设为默认值。构造方法 2 调用了构造方法 3，而构造方法 3 仍然只是设置了一些变量。构造方法 4 则是将另外一个 Map 中的映射拷贝一份到本身的存储结构中来，这个方法不是很经常使用。优化
咱们得先了解下 HashMap 的几个字段，从 HashMap 的默认构造方法源码可知，构造方法就是对下面几个字段进行初始化：
/** The default initial capacity - MUST be a power of two. */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/** The load factor used when none specified in constructor. */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 负载因子
/** The next size value at which to resize (capacity * load factor). */
int threshold;// 所能容纳的 key - value 对极限
/** The load factor for the hash table. */
final float loadFactor;
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首先，Node[] table 的初始化长度 length（默认值是 16），loadFactor 为负载因子（默认值是 0.75），threshold 是 HashMap 所能容纳的最大数据量的 Node（键值对）个数。threshold = length * loadFactor。也就是说，在数组定义好长度以后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
结合负载因子的定义公式可知，threshold 就是在此 loadFactor 和 length（数组长度）对应下容许的最大元素数目，超过这个数目就从新 resize（扩容），扩容后的 HashMap 容量是以前容量的两倍。默认的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议你们不要修改，除非在时间和空间比较特殊的状况下，若是内存空间不少而又对时间效率要求很高，能够下降负载因子 loadFactor 的值；相反，若是内存空间紧张而对时间效率要求不高，能够增长负载因子 loadFactor 的值，这个值能够大于 1。
这里存在一个问题，即便负载因子和 Hash 算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的状况，一旦出现拉链过长，则会严重影响 HashMap 的性能。因而，在 JDK1.8 版本中，对数据结构作了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特色提升 HashMap 的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。
索引 Key 的位置
无论增长、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，因此咱们固然但愿这个 HashMap 里面的元素位置尽可能分布均匀些，尽可能使得每一个位置上的元素数量只有一个。那么当咱们用 hash 算法求得这个位置的时候，立刻就能够知道对应位置的元素就是咱们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。
计算 hash 的方法以下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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这里 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 类型的散列值。理论上散列值是一个 int 类型，若是直接拿来做为下标访问 HashMap 的主数组的话，考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 的范围从 -2147483648 ~ 2147483647，先后加起来大概 40 亿的映射空间。只要哈希函数映射的比较均匀松散，通常应用是很难出现碰撞的。
但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。因此这里使用对数组的长度取模运算，获得的余数才能用来方位数组的下标。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
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JDK 1.7 中的获取数组索引位置的方法：
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length - 1);//至关于 h % length
}
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这里正好解释了为何 HashMap 的数组长度要设计为 2 的整次幂，由于这样 h & (length - 1) 正好至关于 h % length。因为取余的计算效率没有位运算高，因此是一个小的优化，关于模除的详细介绍请参考 维基百科 - 模除 - 性能问题。
可是问题又来了，这样就算咱们的散列值分布再松散，仅仅是取最后几位的话，碰撞也会很严重，更况且散列自己也不是很完美。因此这里源码作了一下高位移位，将高位也加入计算。
这里右移 16 位正好是 32bit 的一半，将高半区与低半区作异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位来加大低位的随机性。而且混合后的低位加入了高位的部分特征，高位的信息也被保留了下来。
put()
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;
// 1. tab 为空则建立
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2. 计算 index，并对 null 作处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 3. 节点 key 存在，直接覆盖 value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 4. 判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 5. 该链为链表，对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 若是链表长度大于或等于树化阈值，则进行树化操做
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的状况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 6. 超过最大容量时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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判断键值对数组 table[] 是否为空或为 null，不然执行 resize() 进行扩容；
根据键值 key 计算 hash 值获得插入的数组索引 i，若是 table[i] == null，直接新建节点添加，转向 6，若是 table[i] 不为空，转向 3；
判断 table[i] 的首个元素是否和 key 同样，若是相同直接覆盖 value，不然转向 4，这里的相同指的是 hashCode 以及 equals；
判断 table[i] 是否为 treeNode，即 table[i] 是不是红黑树，若是是红黑树，则直接在树中插入键值对，不然转向 5；
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做，不然进行链表的插入操做；遍历过程当中若发现 key 已经存在直接覆盖 value 便可；
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，若是超过，进行扩容。
扩容机制
扩容（resize）就是从新计算容量，向 HashMap 对象里不停的添加元素，而 HashMap 对象内部的数组没法装载更多的元素时，对象就须要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。固然 Java 里的数组是没法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像咱们用一个小桶装水，若是想装更多的水，就得换大水桶。
咱们分析下 resize 的源码，鉴于 JDK 1.8 融入了红黑树，较复杂，为了便于理解咱们仍然使用 JDK 1.7 的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。
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) { //扩容前的数组大小若是已经达到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为 int 的最大值(2^31-1)，这样之后就不会扩容了
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
}
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这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer() 方法将原有 Entry 数组的元素拷贝到新的 Entry 数组里。
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数组的每一个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组再也不引用任何对象）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！从新计算每一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);
}
}
}
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newTable[i] 的引用赋给了 e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部（若是发生了 hash 冲突的话），这一点和 Jdk 1.8 有区别，下文详解。在旧数组中同一条 Entry 链上的元素，经过从新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不一样位置上。
下面举个例子说明下扩容过程。假设了咱们的 hash 算法就是简单的用 key mod（%） 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组 table 的 size =2， 因此 key = 三、七、5，put 顺序依次为 五、七、3。在 mod（%） 2 之后都冲突在 table[1] 这里了。这里假设负载因子 loadFactor = 1，即当键值对的实际大小 size 大于 table 的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize 成 4，而后全部的 Node 从新 rehash 的过程。
下面咱们讲解下 JDK1.8 作了哪些优化。通过观测能够发现，咱们使用的是 2 次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，因此，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。看下图能够明白这句话的意思，n 为 table 的长度，图（a）表示扩容前的 key1 和 key2 两种key肯定索引位置的示例，图（b）表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 肯定索引位置的示例，其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在从新计算 hash 以后，由于 n 变为 2 倍，那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit（红色），所以新的 index 就会发生这样的变化：
所以，咱们在扩充 HashMap 的时候，不须要像 JDK1.7 的实现那样从新计算 hash，只须要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 仍是 0 就行了，是 0 的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，能够看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图：
这个设计确实很是的巧妙，既省去了从新计算 hash 值的时间，并且同时，因为新增的 1bit 是 0 仍是 1 能够认为是随机的，所以 resize 的过程，均匀的把以前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK 1.8 新增的优化点。有一点注意区别，JDK 1.7 中 rehash 的时候，旧链表迁移新链表的时候，若是在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，可是从上图能够看出，JDK 1.8 不会倒置。有兴趣的同窗能够研究下 JDK 1.8 的 resize 源码，写的很赞，以下:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 若是 table 不为空，代表已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超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
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
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"})
// 建立新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
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)
// 从新映射时，须要对红黑树进行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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;
}
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get()
HashMap 的查找操做比较简单，查找步骤与原理篇介绍一致，即先定位键值对所在的桶的位置，而后再对链表或红黑树进行查找。经过这两步便可完成查找，该操做相关代码以下：
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;
// 1. 定位键值对所在桶的位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 2. 若是 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 3. 对链表进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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remove()
HashMap 的删除操做也很简单，仅需三个步骤便可完成。第一步是定位桶位置，第二步遍历链表并找到键值相等的节点，第三步删除节点。相关源码以下：
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
// 1. 定位桶位置
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 若是键的值与链表第一个节点相等，则将 node 指向该节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 若是是 TreeNode 类型，调用红黑树的查找逻辑定位待删除节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 2. 遍历链表，找到待删除节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 3. 删除节点，并修复链表或红黑树
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
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遍历
和查找同样，遍历操做也是你们使用频率比较高的一个操做。对于 遍历 HashMap，咱们通常都会用下面的方式：
for(Object key : map.keySet()) {
// do something
}
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或
for(HashMap.Entry entry : map.entrySet()) {
// do something
}
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从上面代码片断中能够看出，你们通常都是对 HashMap 的 key 集合或 Entry 集合进行遍历。上面代码片断中用 foreach 遍历 keySet 方法产生的集合，在编译时会转换成用迭代器遍历，等价于：
Set keys = map.keySet();
Iterator ite = keys.iterator();
while (ite.hasNext()) {
Object key = ite.next();
// do something
}
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你们在遍历 HashMap 的过程当中会发现，屡次对 HashMap 进行遍历时，遍历结果顺序都是一致的。但这个顺序和插入的顺序通常都是不一致的。
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks = keySet;
if (ks == null) {
ks = new KeySet();
keySet = ks;
}
return ks;
}
final class KeySet extends AbstractSet<K> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); }
public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
public final boolean remove(Object key) {
return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
}
// 省略部分代码
}
final class KeyIterator extends HashIterator
implements Iterator<K> {
public final K next() { return nextNode().key; }
}
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; // next entry to return
Node<K,V> current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 寻找第一个包含链表节点引用的桶
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
// 寻找下一个包含链表节点引用的桶
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
public final void remove() {
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount;
}
}复制代码
如上面的源码，遍历全部的键时，首先要获取键集合 KeySet 对象，而后再经过 KeySet 的迭代器 KeyIterator 进行遍历。KeyIterator 类继承自 HashIterator 类，核心逻辑也封装在 HashIterator 类中。HashIterator 的逻辑并不复杂，在初始化时，HashIterator 先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。而后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后，再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶，找到继续遍历。找不到，则结束遍历。
- 1. HashMap深度分析
- 2. java HashMap源码深度解析
- 3. HashMap源码分析
- 4. hashmap源码分析
- 5. 【HashMap】源码分析
- 6. HashMap 源码分析
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- 1. HashMap深度分析
- 2. java HashMap源码深度解析
- 3. HashMap源码分析
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- 5. 【HashMap】源码分析
- 6. HashMap 源码分析