Java 集合系列-第九篇-HashMap架构

时间 2019-12-05

标签 java 集合系列第九 hashmap 架构栏目 Java 繁體版

原文原文链接

HashMap介绍

HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。php

HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。java

HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value均可觉得null。此外，HashMap中的映射不是有序的。python

HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在建立时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增长以前能够达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操做（即重建内部数据结构），从而哈希表将具备大约两倍的桶数。c++

一般，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子太高虽然减小了空间开销，但同时也增长了查询成本（在大多数 HashMap 类的操做中，包括 get 和 put 操做，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减小 rehash 操做次数。若是初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操做。数组

HashMap的构造函数

// 默认构造函数。
HashMap()

// 指定“容量大小”的构造函数
HashMap(int capacity)

// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
HashMap(int capacity, float loadFactor)

// 包含“子Map”的构造函数
HashMap(Map<? extends K, ? extends V> map)

HashMap数据结构

HashMap 采用的数据结构 = 数组（主） + 单链表（副）安全

java.lang.Object
   ↳     java.util.AbstractMap<K, V>
         ↳     java.util.HashMap<K, V>

public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { }

存储流程

数组元素 & 链表节点的实现类

HashMap中的数组元素 & 链表节点采用 Entry类实现数据结构

/** 
 * Entry类实现了Map.Entry接口
 * 即 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法
**/  
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;  // 键
    V value;  // 值
    Entry<K,V> next; // 指向下一个节点 ，也是一个Entry对象，从而造成解决hash冲突的单链表
    int hash;  // hash值

    /** 
     * 构造方法，建立一个Entry 
     * 参数：哈希值h，键值k，值v、下一个节点n 
     */  
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {  
        value = v;  
        next = n;  
        key = k;  
        hash = h;  
    }  

    // 返回 与 此项 对应的键
    public final K getKey() {  
        return key;  
    }  

    // 返回 与 此项 对应的值
    public final V getValue() {  
        return value;  
    }  

    public final V setValue(V newValue) {  
        V oldValue = value;  
        value = newValue;  
        return oldValue;  
    }  

   /** 
     * equals（）
     * 做用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true  
     */ 
      public final boolean equals(Object o) {  
        if (!(o instanceof Map.Entry))  
            return false;  
        Map.Entry e = (Map.Entry)o;  
        Object k1 = getKey();  
        Object k2 = e.getKey();  
        if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {  
            Object v1 = getValue();  
            Object v2 = e.getValue();  
            if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))  
                return true;  
        }  
        return false;  
    }  

    /** 
     * hashCode（） 
     */ 
    public final int hashCode() { 
        return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());  
    }  

    public final String toString() {  
        return getKey() + "=" + getValue();  
    }  

    /** 
     * 当向HashMap中添加元素时，即调用put(k,v)时， 
     * 对已经在HashMap中k位置进行v的覆盖时，会调用此方法 
     * 此处没作任何处理 
     */  
    void recordAccess(HashMap<K,V> m) {  
    }  

    /** 
     * 当从HashMap中删除了一个Entry时，会调用该函数 
     * 此处没作任何处理 
     */  
    void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {  
    } 

}

HashMap与Map关系以下图

HashMap继承于AbstractMap类，实现了Map接口。Map是"key-value键值对"接口，AbstractMap实现了"键值对"的通用函数接口。多线程

HashMap是经过"拉链法"实现的哈希表。它包括几个重要的成员变量：table, size, threshold, loadFactor, modCount。并发

table是一个Entry[]数组类型，而Entry实际上就是一个单向链表。哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的app

size是HashMap的大小，它是HashMap保存的键值对的数量。

threshold是HashMap的阈值，用于判断是否须要调整HashMap的容量。threshold的值="容量*加载因子"，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就须要将HashMap的容量加倍。

loadFactor就是加载因子。

modCount是用来实现fail-fast机制的。

主要使用API（方法、函数）

V get(Object key); // 得到指定键的值
V put(K key, V value);  // 添加键值对
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);  // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中
V remove(Object key);  // 删除该键值对

boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true
boolean containsValue(Object value);  // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true

Set<K> keySet();  // 单独抽取key序列，将全部key生成一个Set
Collection<V> values();  // 单独value序列，将全部value生成一个Collection

void clear(); // 清除哈希表中的全部键值对
int size();  // 返回哈希表中全部 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对
boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空

/**
 * @program: demo
 * @description: demo
 * @author: lee
 * @create: 2018-09-10
 **/
public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap hashMap = new HashMap();
        hashMap.put("java", "你好");
        hashMap.put("java", "你好ya");
        hashMap.put("python", "小伙子");
        hashMap.put("c", "世界");
        hashMap.put("c++", "很");
        hashMap.put("php", "奇妙");
        System.out.println(hashMap.get("java").toString());
        //得到key-value的Set集合 再遍历
        Set<Map.Entry<String, String>> entrySet = hashMap.entrySet();
        //  遍历Set集合，从而获取key-value
        //  经过for循环
        for (Map.Entry<String, String> entry : entrySet) {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        }
        System.out.println("----------");
        //经过迭代器：先得到key-value对（Entry）的Iterator，再循环遍历
        Iterator iterator =entrySet.iterator();
        while (iterator.hasNext()){
            Map.Entry<String,String> entry = (Map.Entry<String, String>) iterator.next();
            System.out.print( entry.getValue());
            System.out.println( entry.getValue());
        }

        //得到key的Set集合 再遍历
        Set<String> stringSet = hashMap.keySet();
        for (String key :stringSet){
            System.out.println(key);
            System.out.println(hashMap.get(key));
        }

    }
}

输出结果

你好ya
python
小伙子
c
世界
php
奇妙
c++
很
java
你好ya
----------
小伙子小伙子
世界世界
奇妙奇妙
很很
你好ya你好ya
python
小伙子
c
世界
php
奇妙
c++
很
java
你好ya

HashMap中的重要参数

HashMap中的主要参数 = 容量、加载因子、扩容阈值

// 1. 容量（capacity）： HashMap中数组的长度
// a. 容量范围：必须是2的幂 & <最大容量（2的30次方）
// b. 初始容量 = 哈希表建立时的容量
  // 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16
  static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
  // 最大容量 =  2的30次方（若传入的容量过大，将被最大值替换）
  static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 2. 加载因子(Load factor)：HashMap在其容量自动增长前可达到多满的一种尺度
// a. 加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低（由于链表变长了）
// b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减少、查找效率高（链表不长）
  // 实际加载因子
  final float loadFactor;
  // 默认加载因子 = 0.75
  static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 3. 扩容阈值（threshold）：当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时，就会扩容哈希表（即扩充HashMap的容量） 
// a. 扩容 = 对哈希表进行resize操做（即重建内部数据结构），从而哈希表将具备大约两倍的桶数
// b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子
  int threshold;

// 4. 其余
 // 存储数据的Entry类型 数组，长度 = 2的幂
 // HashMap的实现方式 = 拉链法，Entry数组上的每一个元素本质上是一个单向链表
  transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;  
 // HashMap的大小，即 HashMap中存储的键值对的数量
  transient int size;

详细说明加载因子

源码分析

/**
  * 函数使用原型
  */
  Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>();

 /**
   * 源码分析：主要是HashMap的构造函数 = 4个
   * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码
   */
  public class HashMap<K,V>
      extends AbstractMap<K,V>
      implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{

    // 省略上节阐述的参数

  /**
     * 构造函数1：默认构造函数（无参）
     * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.7五、16
     */
    public HashMap() {
        // 其实是调用构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
        // 传入的指定容量 & 加载因子 = 默认
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 
    }

    /**
     * 构造函数2：指定“容量大小”的构造函数
     * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小
     */
    public HashMap(int initialCapacity) {
        // 其实是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
        // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

    }

    /**
     * 构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
     * 加载因子 & 容量 = 本身指定
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

        // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

        // 设置 加载因子
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 设置 扩容阈值 = 初始容量
        // 注：此处不是真正的阈值，是为了扩展table，该阈值后面会从新计算，下面会详细讲解  
        threshold = initialCapacity;   

        init(); // 一个空方法用于将来的子对象扩展
    }

    /**
     * 构造函数4：包含“子Map”的构造函数
     * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系
     * 加载因子 & 容量 = 默认
     */

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {

        // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);

        // 该方法用于初始化 数组 & 阈值，下面会详细说明
        inflateTable(threshold);

        // 将传入的子Map中的所有元素逐个添加到HashMap中
        putAllForCreate(m);
    }
}

此处仅用于接收初始容量大小（capacity）、加载因子(Load factor)，但仍无真正初始化哈希表，即初始化存储数组table

此处先给出结论：真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时

HashMap添加数据

/**
     * 源码分析：主要分析： HashMap的put函数
     */
    public V put(K key, V value)
（分析1）// 1. 若 哈希表未初始化（即 table为空) 
        // 则使用 构造函数时设置的阈值(即初始容量) 初始化 数组table  
        if (table == EMPTY_TABLE) { 
        inflateTable(threshold); 
    }  
        // 2. 判断key是否为空值null
（分析2）// 2.1 若key == null，则将该键-值 存放到数组table 中的第1个位置，即table [0]
        // （本质：key = Null时，hash值 = 0，故存放到table[0]中）
        // 该位置永远只有1个value，新传进来的value会覆盖旧的value
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);

（分析3） // 2.2 若 key ≠ null，则计算存放数组 table 中的位置（下标、索引）
        // a. 根据键值key计算hash值
        int hash = hash(key);
        // b. 根据hash值 最终得到 key对应存放的数组Table中位置
        int i = indexFor(hash, table.length);

        // 3. 判断该key对应的值是否已存在（经过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断）
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
（分析4）// 3.1 若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用 新value 替换 旧value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue; //并返回旧的value
            }
        }

        modCount++;

（分析5）// 3.2 若 该key不存在，则将“key-value”添加到table中
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

初始化哈希表

/**
     * 函数使用原型
     */
      if (table == EMPTY_TABLE) { 
        inflateTable(threshold); 
    }  

   /**
     * 源码分析：inflateTable(threshold); 
     */
     private void inflateTable(int toSize) {  

    // 1. 将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的次幂
    // 即若是传入的是容量大小是19，那么转化后，初始化容量大小为32（即2的5次幂）
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);->>分析1   

    // 2. 从新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子  
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);  

    // 3. 使用计算后的初始容量（已是2的次幂） 初始化数组table（做为数组长度）
    // 即 哈希表的容量大小 = 数组大小（长度）
    table = new Entry[capacity]; //用该容量初始化table  

    initHashSeedAsNeeded(capacity);  
}  

    /**
     * 分析1：roundUpToPowerOf2(toSize)
     * 做用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂
     * 特别注意：容量大小必须为2的幂，该缘由在下面的讲解会详细分析
     */

     private static int roundUpToPowerOf2(int number) {  

       //若 容量超过了最大值，初始化容量设置为最大值 ；不然，设置为：>传入容量大小的最小的2的次幂
       return number >= MAXIMUM_CAPACITY  ? 
            MAXIMUM_CAPACITY  : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;

真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时

当 key ==null时，将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置，即table [0]

/**
     * 函数使用原型
     */
      if (key == null)
           return putForNullKey(value);

   /**
     * 源码分析：putForNullKey(value)
     */
 private V putForNullKey(V value) {  
        // 遍历以table[0]为首的链表，寻找是否存在key==null 对应的键值对
        // 1. 如有：则用新value 替换 旧value；同时返回旧的value值
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {  
			  if (e.key == null) {   
				V oldValue = e.value;  
				e.value = value;  
				e.recordAccess(this);  
				return oldValue;  
			}  
    	}  
    	modCount++;  

    // 2 .若无key==null的键，那么调用addEntry（），将空键 & 对应的值封装到Entry中，并放到table[0]中
       addEntry(0, null, value, 0); 
    // 注：
    // a. addEntry（）的第1个参数 = hash值 = 传入0
    // b. 即 说明：当key = null时，也有hash值 = 0，因此HashMap的key 可为null
    // c. 对比HashTable，因为HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，因此HashTable的key不可为null
    // d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中便可，关于addEntry（）的源码分析将等到下面再详细说明，
      return null;  

}

HashMap的键key 可为null（区别于 HashTable的key 不可为null）

HashMap的键key 可为null且只能为1个，但值value可为null且为多个

计算存放数组 table 中的位置

/**
     * 函数使用原型
     * 主要分为2步：计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置
     */
        // a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1
        int hash = hash(key);
        // b. 根据hash值 最终得到 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2
        int i = indexFor(hash, table.length);

   /**
     * 源码分析1：hash(key)
     * 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不一样，但原理同样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码（hash值）分布更加均匀、更具有随机性，避免出现hash值冲突（即指不一样key但生成同1个hash值）
     * JDK 1.7 作了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算
     * JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只作了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算
     */

     // JDK 1.7实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操做  = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动）
     final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        // 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实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操做 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动）
      // 1. 取hashCode值： h = key.hashCode() 
     //  2. 高位参与低位的运算：h ^ (h >>> 16)  
      static final int hash(Object key) {
           int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
            // a. 当key = null时，hash值 = 0，因此HashMap的key 可为null      
            // 注：对比HashTable，HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，因此HashTable的key不可为null
            // b. 当key ≠ null时，则经过先计算出 key的 hashCode()（记为h），而后 对哈希码进行 扰动处理： 按位 异或（^） 哈希码自身右移16位后的二进制
     }

   /**
     * 函数源码分析2：indexFor(hash, table.length)
     * JDK 1.8中实际上无该函数，但原理相同，即具有相似做用的函数
     */
      static int indexFor(int h, int length) {  
          return h & (length-1); 
          // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) （数组长度-1），最终获得存储在数组table的位置（即数组下标、索引）
}

为何不直接采用通过hashCode（）处理的哈希码做为存储数组table的下标位置？

容易出现哈希码与数组大小范围不匹配的状况，即计算出来的哈希码可能不在数组大小范围内，从而致使没法匹配存储位置

为何采用哈希码与运算(&) （数组长度-1）计算数组下标？

根据HashMap的容量大小（数组长度），按需取哈希码必定数量的低位做为存储的数组下标位置，从而解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题

为何在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？

加大哈希码低位的随机性，使得分布更均匀，从而提升对应数组存储下标位置的随机性 & 均匀性，最终减小Hash冲突

若对应的key已存在，则使用新value 替换旧value

当发生 Hash冲突时，为了保证键key的惟一性哈希表并不会立刻在链表中插入新数据，而是先查找该 key是否已存在，若已存在，则替换便可

/**
     * 函数使用原型
     */
// 2. 判断该key对应的值是否已存在（经过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断）
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            // 2.1 若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用 新value 替换 旧value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue; //并返回旧的value
            }
        }

        modCount++;

        // 2.2 若 该key不存在，则将“key-value”添加到table中
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;

###key值的比较

若对应的key不存在，则将该“key-value”添加到数组table的对应位置中

/**
        * 函数使用原型
        */
       // 2. 判断该key对应的值是否已存在
       for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        // 2.1 若该key对应的值已存在，则用新的value取代旧的value
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this); 
            return oldValue; 
        }
    }

    modCount++;

    // 2.2 若 该key对应的值不存在，则将“key-value”添加到table中
    addEntry(hash, key, value, i);

/**
 * 源码分析：addEntry(hash, key, value, i)
 * 做用：添加键值对（Entry ）到 HashMap中
 */
  void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
      // 参数3 = 插入数组table的索引位置 = 数组下标

      // 1. 插入前，先判断容量是否足够
      // 1.1 若不足够，则进行扩容（2倍）、从新计算Hash值、从新计算存储数组下标
      if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {  
        resize(2 * table.length); // a. 扩容2倍  --> 分析1
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;  // b. 从新计算该Key对应的hash值
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);  // c. 从新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置
}  

// 1.2 若容量足够，则建立1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中--> 分析2
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);  
}  

/**
* 分析1：resize(2 * table.length)
* 做用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍）
*/ 
void resize(int newCapacity) {  

// 1. 保存旧数组（old table） 
Entry[] oldTable = table;  

// 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度
int oldCapacity = oldTable.length; 

// 3. 若旧容量已是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出    
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  
    threshold = Integer.MAX_VALUE;  
    return;  
}  

// 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table  
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  

// 5. 将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1 
transfer(newTable); 

// 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上
table = newTable;  

// 7. 从新设置阈值  
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); 
} 

/**
* 分析1.1：transfer(newTable); 
* 做用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容
* 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
*/ 
void transfer(Entry[] newTable) {
  // 1. src引用了旧数组
  Entry[] src = table; 

  // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小                 
  int newCapacity = newTable.length;

  // 3. 经过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中
  for (int j = 0; j < src.length; j++) { 
      // 3.1 取得旧数组的每一个元素  
      Entry<K,V> e = src[j];           
      if (e != null) {
          // 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组再也不引用任何对象）
          src[j] = null; 

          do { 
              // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表
              // 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，不然转移后链表会断开
              Entry<K,V> next = e.next; 
             // 3.4 从新计算每一个元素的存储位置
             int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 
             // 3.5 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中
             // 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
             e.next = newTable[i]; 
             newTable[i] = e;  
             // 3.6 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的全部节点
             e = next;             
         } while (e != null);
         // 如此不断循环，直到遍历完数组上的全部数据元素
     }
 }
}

/**
* 分析2：createEntry(hash, key, value, bucketIndex);  
* 做用： 若容量足够，则建立1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中
*/  
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 

// 1. 把table中该位置原来的Entry保存  
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

// 2. 在table中该位置新建一个Entry：将原头结点位置（数组上）的键值对 放入到（链表）后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中（数组上）-> 从而造成链表
// 即 在插入元素时，是在链表头插入的，table中的每一个位置永远只保存最新插入的Entry，旧的Entry则放入到链表中（即 解决Hash冲突）
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);  

// 3. 哈希表的键值对数量计数增长
size++;  
}

键值对的添加方式：单链表的头插法

扩容机制

扩容过程当中的转移数据示意图以下：

HashMap中获取数据

/**
   * 函数原型
   * 做用：根据键key，向HashMap获取对应的值
   */ 
   map.get(key)；


 /**
   * 源码分析
   */ 
   public V get(Object key) {  

    // 1. 当key == null时，则到 以哈希表数组中的第1个元素（即table[0]）为头结点的链表去寻找对应 key == null的键
    if (key == null)  
        return getForNullKey(); --> 分析1

    // 2. 当key ≠ null时，去得到对应值 -->分析2
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);

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


 /**
   * 分析1：getForNullKey()
   * 做用：当key == null时，则到 以哈希表数组中的第1个元素（即table[0]）为头结点的链表去寻找对应 key == null的键
   */ 
private V getForNullKey() {  

    if (size == 0) {  
        return null;  
    }  

    // 遍历以table[0]为头结点的链表，寻找 key==null 对应的值
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {  

        // 从table[0]中取key==null的value值 
        if (e.key == null)  
            return e.value; 
    }  
    return null;  
}  

 /**
   * 分析2：getEntry(key)
   * 做用：当key ≠ null时，去得到对应值
   */  
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {  

    if (size == 0) {  
        return null;  
    }  

    // 1. 根据key值，经过hash（）计算出对应的hash值
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);  

    // 2. 根据hash值计算出对应的数组下标
    // 3. 遍历 以该数组下标的数组元素为头结点的链表全部节点，寻找该key对应的值
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];  e != null;  e = e.next) {  

        Object k;  
        // 若 hash值 & key 相等，则证实该Entry = 咱们要的键值对
        // 经过equals（）判断key是否相等
        if (e.hash == hash &&  
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
            return e;  
    }  
    return null;  
}

HashMap的其余操做

void clear(); // 清除哈希表中的全部键值对
int size();  // 返回哈希表中全部 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对
boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空 

void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);  // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中
V remove(Object key);  // 删除该键值对

boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true
boolean containsValue(Object value);  // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true

/**
   * 函数：isEmpty()
   * 做用：判断HashMap是否为空，即无键值对；size == 0时 表示为 空 
   */

public boolean isEmpty() {  
    return size == 0;  
} 

 /**
   * 函数：size()
   * 做用：返回哈希表中全部 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对
   */

   public int size() {  
    return size;  
}  

 /**
   * 函数：clear()
   * 做用：清空哈希表，即删除全部键值对
   * 原理：将数组table中存储的Entry所有置为null、size置为0
   */ 
public void clear() {  
    modCount++;  
    Arrays.fill(table, null);
    size = 0;
}  

/**
   * 函数：putAll(Map<? extends K, ? extends V> m)
   * 做用：将指定Map中的键值对 复制到 此Map中
   * 原理：相似Put函数
   */ 

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {  
    // 1. 统计需复制多少个键值对  
    int numKeysToBeAdded = m.size();  
    if (numKeysToBeAdded == 0)  
        return; 

    // 2. 若table还没初始化，先用刚刚统计的复制数去初始化table  
    if (table == EMPTY_TABLE) {  
        inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold));  
    }  

    // 3. 若需复制的数目 > 阈值，则需先扩容 
    if (numKeysToBeAdded > threshold) {  
        int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);  
        if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)  
            targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
        int newCapacity = table.length;  
        while (newCapacity < targetCapacity)  
            newCapacity <<= 1;  
        if (newCapacity > table.length)  
            resize(newCapacity);  
    }  
    // 4. 开始复制（实际上不断调用Put函数插入）  
    for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())  
        put(e.getKey(), e.getValue());
}  

 /**
   * 函数：remove(Object key)
   * 做用：删除该键值对
   */ 

public V remove(Object key) {  
    Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);  
    return (e == null ? null : e.value);  
}  

final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {  
    if (size == 0) {  
        return null;  
    }  
    // 1. 计算hash值
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);  
    // 2. 计算存储的数组下标位置
    int i = indexFor(hash, table.length);  
    Entry<K,V> prev = table[i];  
    Entry<K,V> e = prev;  

    while (e != null) {  
        Entry<K,V> next = e.next;  
        Object k;  
        if (e.hash == hash &&  
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {  
            modCount++;  
            size--; 
            // 若删除的是table数组中的元素（即链表的头结点） 
            // 则删除操做 = 将头结点的next引用存入table[i]中  
            if (prev == e) 
                table[i] = next;

            //不然 将以table[i]为头结点的链表中，当前Entry的前1个Entry中的next 设置为 当前Entry的next（即删除当前Entry = 直接跳过当前Entry）
            else  
                prev.next = next;   
            e.recordRemoval(this);  
            return e;  
        }  
        prev = e;  
        e = next;  
    }  

    return e;  
} 

 /**
   * 函数：containsKey(Object key)
   * 做用：判断是否存在该键的键值对；是 则返回true
   * 原理：调用get（），判断是否为Null
   */
   public boolean containsKey(Object key) {  
    return getEntry(key) != null; 
} 

 /**
   * 函数：containsValue(Object value)
   * 做用：判断是否存在该值的键值对；是 则返回true
   */   
public boolean containsValue(Object value) {  
    // 若value为空，则调用containsNullValue()  
    if (value == null)
        return containsNullValue();  

    // 若value不为空，则遍历链表中的每一个Entry，经过equals（）比较values 判断是否存在
    Entry[] tab = table;
    for (int i = 0; i < tab.length ; i++)  
        for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)  
            if (value.equals(e.value)) 
                return true;//返回true  
    return false;  
}  

// value为空时调用的方法  
private boolean containsNullValue() {  
    Entry[] tab = table;  
    for (int i = 0; i < tab.length ; i++)  
        for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)  
            if (e.value == null)
                return true;  
    return false;  
}

哈希表如何解决Hash冲突

为何HashMap具有下述特色：键-值（key-value）都容许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

HashMap 线程不安全的其中一个重要缘由：多线程下容易出现resize（）死循环本质 = 并发执行 put（）操做致使触发扩容行为，从而致使环形链表，使得在获取数据遍历链表时造成死循环，即Infinite Loop

/**
   * 源码分析：resize(2 * table.length)
   * 做用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍）
   */ 
   void resize(int newCapacity) {  

    // 1. 保存旧数组（old table） 
    Entry[] oldTable = table;  

    // 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度
    int oldCapacity = oldTable.length; 

    // 3. 若旧容量已是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出    
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  
        threshold = Integer.MAX_VALUE;  
        return;  
    }  

    // 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table  
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  

    // 5. （重点分析）将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1 
    transfer(newTable); 

    // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上
    table = newTable;  

    // 7. 从新设置阈值  
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); 
} 

 /**
   * 分析1.1：transfer(newTable); 
   * 做用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容
   * 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
   */ 
void transfer(Entry[] newTable) {
      // 1. src引用了旧数组
      Entry[] src = table; 

      // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小                 
      int newCapacity = newTable.length;

      // 3. 经过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中
      for (int j = 0; j < src.length; j++) { 
          // 3.1 取得旧数组的每一个元素  
          Entry<K,V> e = src[j];           
          if (e != null) {
              // 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组再也不引用任何对象）
              src[j] = null; 

              do { 
                  // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表
                  // 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，不然转移后链表会断开
                  Entry<K,V> next = e.next; 
                 // 3.3 从新计算每一个元素的存储位置
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 
                 // 3.4 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中
                 // 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
                 e.next = newTable[i]; 
                 newTable[i] = e;  
                 // 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的全部节点
                 e = next;             
             } while (e != null);
             // 如此不断循环，直到遍历完数组上的全部数据元素
         }
     }
 }

扩容resize（）过程当中，在将旧数组上的数据转移到新数组上时，转移数据操做 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，容易出现链表逆序的状况:设从新计算存储位置后不变，即扩容前 = 1->2->3，扩容后 = 3->2->1

此时若（多线程）并发执行 put（）操做，一旦出现扩容状况，则容易出现环形链表，从而在获取数据、遍历链表时造成死循环（Infinite Loop），即死锁的状态，具体请看下图：

Java 集合系列-第九篇-HashMap架构

HashMap介绍

HashMap的构造函数

HashMap数据结构

存储流程

数组元素 & 链表节点的实现类

HashMap与Map关系以下图

主要使用API（方法、函数）

HashMap中的重要参数

详细说明加载因子

源码分析

HashMap添加数据

初始化哈希表

当 key ==null时，将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置，即table [0]

计算存放数组 table 中的位置

为何不直接采用通过hashCode（）处理的哈希码做为存储数组table的下标位置？

为何采用哈希码与运算(&) （数组长度-1）计算数组下标？

为何在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？

若对应的key已存在，则使用新value 替换旧value

若对应的key不存在，则将该“key-value”添加到数组table的对应位置中

键值对的添加方式：单链表的头插法

扩容机制

HashMap中获取数据

HashMap的其余操做

哈希表如何解决Hash冲突

为何HashMap具有下述特色：键-值（key-value）都容许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

为何 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合做为 key 键

HashMap 中的 key若 Object类型，则需实现哪些方法？

Java 集合系列-第九篇-HashMap架构

HashMap介绍

HashMap的构造函数

HashMap数据结构

存储流程

数组元素 & 链表节点的 实现类

HashMap与Map关系以下图

主要使用API（方法、函数）

HashMap中的重要参数

详细说明 加载因子

源码分析

HashMap添加数据

初始化哈希表

当 key ==null时，将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置，即table [0]

计算存放数组 table 中的位置

为何不直接采用通过hashCode（）处理的哈希码 做为 存储数组table的下标位置？

为何采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？

为何在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？

若对应的key已存在，则 使用 新value 替换 旧value

若对应的key不存在，则将该“key-value”添加到数组table的对应位置中

键值对的添加方式：单链表的头插法

扩容机制

HashMap中获取数据

HashMap的其余操做

哈希表如何解决Hash冲突

为何HashMap具有下述特色：键-值（key-value）都容许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

为何 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合做为 key 键

HashMap 中的 key若 Object类型， 则需实现哪些方法？

数组元素 & 链表节点的实现类

详细说明加载因子

为何不直接采用通过hashCode（）处理的哈希码做为存储数组table的下标位置？

为何采用哈希码与运算(&) （数组长度-1）计算数组下标？

若对应的key已存在，则使用新value 替换旧value

HashMap 中的 key若 Object类型，则需实现哪些方法？