HashMap详解
HashMap源码分析
构造函数
让咱们先从构造函数提及，HashMap有四个构造方法，别慌php
1.1 HashMap()
// 1.无参构造方法、
// 构造一个空的HashMap，初始容量为16，负载因子为0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
无参构造方法就没什么好说的了。java
1.2 HashMap(int initialCapacity)
// 2.构造一个初始容量为initialCapacity，负载因子为0.75的空的HashMap，
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
HashMap(int initialCapacity) 这个构造方法调用了1.3中的构造方法。node
1.3 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
// 3.构造一个空的初始容量为initialCapacity，负载因子为loadFactor的HashMap
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);
}
//最大容量
//static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
当指定的初始容量< 0时抛出IllegalArgumentException异常，当指定的初始容量> MAXIMUM_CAPACITY时，就让初始容量 = MAXIMUM_CAPACITY。算法
当负载因子小于0或者不是数字时，抛出IllegalArgumentException异常。bootstrap
设定threshold。 这个threshold = capacity * load factor 。当HashMap的size到了threshold时，就要进行resize，也就是扩容。数组
tableSizeFor()的主要功能是返回一个比给定整数大且最接近的2的幂次方整数，如给定10，返回2的4次方16.安全
咱们进入tableSizeFor(int cap)的源码中看看：数据结构
// Returns a power of two size for the given target capacity.
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
note： HashMap要求容量必须是2的幂。多线程
首先，int n = cap -1是为了防止cap已是2的幂时，执行完后面的几条无符号右移操做以后，返回的capacity是这个cap的2倍，由于cap已是2的幂了，就已经知足条件了。 若是不懂能够往下看完几个无符号移位后再回来看。（建议本身在纸上画一下）并发
若是n这时为0了（通过了cap-1以后），则通过后面的几回无符号右移依然是0，最后返回的capacity是1（最后有个n+1的操做）。这里只讨论n不等于0的状况
以16位为例，假设开始时 n 为 0000 1xxx xxxx xxxx （x表明不关心0仍是1）
第一次右移 n |= n >>> 1
因为n不等于0，则n的二进制表示中总会有一bit为1，这时考虑最高位的1。经过无符号右移1位，则将最高位的1右移了1位，再作或操做，使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1，如0000 11xx xxxx xxxx 。
第二次右移 n |= n >>> 2
注意，这个n已经通过了n |= n >>> 1; 操做。此时n为0000 11xx xxxx xxxx ，则n无符号右移两位，会将最高位两个连续的1右移两位，而后再与原来的n作或操做，这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如0000 1111 xxxx xxxx 。
第三次右移 n |= n >>> 4
此次把已经有的高位中的连续的4个1，右移4位，再作或操做，这样n的二进制表示的高位中会有8个连续的1。如0000 1111 1111 xxxx 。
第。。。，你还忍心让我继续推么？相信聪明的你已经想出来了，容量最大也就是32位的正数，因此最后一次 n |= n >>> 16; 能够保证最高位后面的所有置为1。固然若是是32个1的话，此时超出了MAXIMUM_CAPACITY ，因此取值到 MAXIMUM_CAPACITY 。
tableSizeFor示例图
注意，获得的这个capacity却被赋值给了threshold。 这里我和这篇博客的博主开始的想法同样，认为应该这么写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
由于这样子才符合threshold的定义：
threshold = capacity * load factor;
可是，请注意，在构造方法中，并无对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold从新计算 。
我说一下我在理解这个tableSizeFor函数中间遇到的坑吧，我在想若是n=-1时的状况，由于初始容量能够传进来0。我将n= -1 和下面几条运算一块儿新写了个测试程序，发现输出都是 -1。
这是由于计算机中数字是由补码存储的，-1的补码是 0xffffffff。因此无符号右移以后再进行或运算以后仍是 -1。
那我想若是就无符号右移呢？ 好比-1>>>10。听我娓娓道来，32个1无符号右移10位后，高10位为0，低22位为1，此时这个数变成了正数，因为正数的补码和原码相同，因此就变成了0x3FFFFF即10进制的4194303。真刺激。
好开森，这个构造方法咱们算是拿下了。怎么样，我猜你如今必定很激动，Hey，old Fe，这才刚开始。接下来看最后一个构造方法。
1.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
// 4. 构造一个和指定Map有相同mappings的HashMap，初始容量能充足的容下指定的Map,负载因子为0.75
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
套路，直接看 putMapEntries(m,false) 。源码以下：
/**
* 将m的全部元素存入本HashMap实例中
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
// 获得 m 中元素的个数
int s = m.size();
// 当 m 中有元素时，则需将map中元素放入本HashMap实例。
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化，若是未初始化，则先初始化一些变量。（table初始化是在put时）
if (table == null) { // pre-size
// 根据待插入的map 的 size 计算要建立的 HashMap 的容量。
float ft = ((float) s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY) ? (int) ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 把要建立的 HashMap 的容量存在 threshold 中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 若是table初始化过，由于别的函数也会调用它，因此有可能HashMap已经被初始化过了。
// 判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold，则先进行 resize()，进行扩容
else if (s > threshold)
resize();
// 而后就开始遍历 带插入的 map ，将每个 <Key ,Value> 插入到本HashMap实例。
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
// put(K,V)也是调用 putVal 函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
介绍putVal方法前，说一下HashMap的几个重要的成员变量：
/** * The table, initialized on first use, and resized as necessary. When * allocated, length is always a power of two. (We also tolerate length zero in * some operations to allow bootstrapping mechanics that are currently not * needed.) */ // 实际存储key，value的数组，只不过key，value被封装成Node了 transient Node<K, V>[] table; /** * The number of key-value mappings contained in this map. */ transient int size; /** * The number of times this HashMap has been structurally modified Structural * modifications are those that change the number of mappings in the HashMap or * otherwise modify its internal structure (e.g., rehash). This field is used to * make iterators on Collection-views of the HashMap fail-fast. (See * ConcurrentModificationException). */ transient int modCount; /** * The next size value at which to resize (capacity * load factor). * * @serial */ // (The javadoc description is true upon serialization. // Additionally, if the table array has not been allocated, this // field holds the initial array capacity, or zero signifying // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.) // 由于 tableSizeFor(int) 返回值给了threshold int threshold; /** * The load factor for the hash table. * * @serial */ final float loadFactor;
其实就是哈希表。HashMap使用链表法避免哈希冲突（相同hash值），当链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD（默认为8）时，将链表转换为红黑树，固然小于UNTREEIFY_THRESHOLD（默认为6）时，又会转回链表以达到性能均衡。 咱们看一张HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树 ）就更能理解table了：
HashMap的数据结构
回到putMapEntries函数中，若是table为null，那么这时就设置合适的threshold，若是不为空而且指定的map的size>threshold，那么就resize()。而后把指定的map的全部Key，Value，经过putVal添加到咱们建立的新的map中。
putVal中传入了个hash(key)，那咱们就先来看看hash(key):
/**
* key 的 hash值的计算是经过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)
* 主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么作能够在数组table的length比较小的时候
* 也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
异或运算：
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
原 来 的 hashCode :
1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
移位后的hashCode:
0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
进行异或运算 结果：
1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101
这样作的好处是，能够将hashcode高位和低位的值进行混合作异或运算，并且混合后，低位的信息中加入了高位的信息，这样高位的信息被变相的保留了下来。掺杂的元素多了，那么生成的hash值的随机性会增大。
刚才咱们漏掉了resize()和putVal() 两个函数，如今咱们按顺序分析一波：
首先resize() ,先看一下哪些函数调用了resize()，从而在总体上有个概念：
调用了resize的函数.png
接下来上源码：
final Node<K,V>[] resize() {
// 保存当前table
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存当前table的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存当前阈值
int oldThr = threshold;
// 初始化新的table容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
/*
1. resize（）函数在size > threshold时被调用。oldCap大于 0 表明原来的 table 表非空，
oldCap 为原表的大小，oldThr（threshold） 为 oldCap × load_factor
*/
if (oldCap > 0) {
// 若旧table容量已超过最大容量，更新阈值为Integer.MAX_VALUE（最大整形值），这样之后就不会自动扩容了。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*
2. resize（）函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0，表明用户建立了一个 HashMap，可是使用的构造函数为
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，致使 oldTab 为 null，oldCap 为0， oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当table没初始化时，threshold持有初始容量。还记得threshold = tableSizeFor(t)么;
newCap = oldThr;
/*
3. resize（）函数在table为空被调用。oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0，用户调用 HashMap()构造函数建立的 HashMap，全部值均采用默认值，oldTab（Table）表为空，oldCap为0，oldThr等于0，
*/
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0
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"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 若节点是单个节点，直接在 newTab 中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若节点是 TreeNode 节点，要进行 红黑树的 rehash 操做
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 如果链表，进行链表的 rehash 操做
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割（代码后有图解，能够回过头再来看），分红两个不一样的链表，完成rehash
do {
next = e.next;
// 根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置rehash 后是否发生改变
//最高位==0，这是索引不变的链表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//最高位==1 （这是索引起生改变的链表）
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { // 原bucket位置的尾指针不为空(即还有node)
loTail.next = null; // 链表最后得有个null
newTab[j] = loHead; // 链表头指针放在新桶的相同下标(j)处
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// rehash 后节点新的位置必定为原来基础上加上 oldCap，具体解释看下图
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}
引自美团点评技术博客。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。
hashMap 1.8 哈希算法例图1.png
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：
hashMap 1.8 哈希算法例图2.png
所以，咱们在扩充HashMap的时候，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 ：
jdk1.8 hashMap扩容例图.png
何时扩容：经过HashMap源码能够看到是在put操做时，即向容器中添加元素时，判断当前容器中元素的个数是否达到阈值（当前数组长度乘以加载因子的值）的时候，就要自动扩容了。
扩容(resize)：其实就是从新计算容量；而这个扩容是计算出所需容器的大小以后从新定义一个新的容器，将原来容器中的元素放入其中。
resize()告一段落，接下来看 putVal() 。
上源码：
//实现put和相关方法。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若是table为空或者长度为0，则resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//肯定插入table的位置，算法是(n - 1) & hash，在n为2的幂时，至关于取摸操做。
////找到key值对应的槽而且是第一个，直接加入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//在table的i位置发生碰撞，有两种状况，一、key值是同样的，替换value值，
//二、key值不同的有两种处理方式：2.一、存储在i位置的链表；2.二、存储在红黑树中
else {
Node<K,V> e; K k;
//第一个node的hash值即为要加入元素的hash
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.2
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//2.1
else {
//不是TreeNode,即为链表,遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
///链表的尾端也没有找到key值相同的节点，则生成一个新的Node,
//而且判断链表的节点个数是否是到达转换成红黑树的上界达到，则转换成红黑树。
if ((e = p.next) == null) {
// 建立链表节点并插入尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
////超过了链表的设置长度8就转换成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//若是e不为空就替换旧的oldValue值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
注：hash 冲突发生的几种状况：
1.两节点key 值相同（hash值必定相同），致使冲突；
2.两节点key 值不一样，因为 hash 函数的局限性致使hash 值相同，冲突；
3.两节点key 值不一样，hash 值不一样，但 hash 值对数组长度取模后相同，冲突；
相比put方法，get方法就比较简单，这里就不说了。
1.7和1.8的HashMap的不一样点
一、JDK1.7用的是头插法，而JDK1.8及以后使用的都是尾插法，那么为何要这样作呢？由于JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法就是可以提升插入的效率，可是也会容易出现逆序且环形链表死循环问题。可是在JDK1.8以后是由于加入了红黑树使用尾插法，可以避免出现逆序且链表死循环的问题。
二、扩容后数据存储位置的计算方式也不同：
-
在JDK1.7的时候是直接用hash值和须要扩容的二进制数进行&（这里就是为何扩容的时候为啥必定必须是2的多少次幂的缘由所在，由于若是只有2的n次幂的状况时最后一位二进制数才必定是1，这样能最大程度减小hash碰撞）（hash值 & length-1） 。
-
而在JDK1.8的时候直接用了JDK1.7的时候计算的规律，也就是扩容前的原始位置+扩容的大小值=JDK1.8的计算方式，而再也不是JDK1.7的那种异或的方法。可是这种方式就至关于只须要判断Hash值的新增参与运算的位是0仍是1就直接迅速计算出了扩容后的储存方式。
三、JDK1.7的时候使用的是数组+ 单链表的数据结构。可是在JDK1.8及以后时，使用的是数组+链表+红黑树的数据结构（当链表的深度达到8的时候，也就是默认阈值，就会自动扩容把链表转成红黑树的数据结构来把时间复杂度从O（N）变成O（logN）提升了效率）。
HashMap为何是线程不安全的？
HashMap 在并发时可能出现的问题主要是两方面：
put的时候致使的多线程数据不一致
好比有两个线程A和B，首先A但愿插入一个key-value对到HashMap中，首先计算记录所要落到的 hash桶的索引坐标，而后获取到该桶里面的链表头结点，此时线程A的时间片用完了，而此时线程B被调度得以执行，和线程A同样执行，只不过线程B成功将记录插到了桶里面，假设线程A插入的记录计算出来的 hash桶索引和线程B要插入的记录计算出来的 hash桶索引是同样的，
那么当线程B成功插入以后，线程A再次被调度运行时，它依然持有过时的链表头可是它对此一无所知，以致于它认为它应该这样作，如此一来就覆盖了线程B插入的记录，这样线程B插入的记录就凭空消失了，形成了数据不一致的行为。
resize而引发死循环
这种状况发生在HashMap自动扩容时，当2个线程同时检测到元素个数超过 数组大小 × 负载因子。
此时2个线程会在put()方法中调用了resize()，两个线程同时修改一个链表结构会产生一个循环链表（JDK1.7中，会出现resize先后元素顺序倒置的状况）。接下来再想经过get()获取某一个元素，就会出现死循环。
HashMap和HashTable的区别
HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪个以前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。
-
HashMap几乎能够等价于Hashtable，除了HashMap是非synchronized的，并能够接受null(HashMap能够接受为null的键值(key)和值(value)，而Hashtable则不行)。
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HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程能够共享一个Hashtable；而若是没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的。Java 5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。
-
另外一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。因此当有其它线程改变了HashMap的结构（增长或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器自己的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并非一个必定发生的行为，要看JVM。这条一样也是Enumeration和Iterator的区别。
-
因为Hashtable是线程安全的也是synchronized，因此在单线程环境下它比HashMap要慢。若是你不须要同步，只须要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。
-
HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。
须要注意的重要术语：
-
sychronized意味着在一次仅有一个线程可以更改Hashtable。就是说任何线程要更新Hashtable时要首先得到同步锁，其它线程要等到同步锁被释放以后才能再次得到同步锁更新Hashtable。
-
Fail-safe和iterator迭代器相关。若是某个集合对象建立了Iterator或者ListIterator，而后其它的线程试图“结构上”更改集合对象，将会抛出ConcurrentModificationException异常。但其它线程能够经过set()方法更改集合对象是容许的，由于这并无从“结构上”更改集合。可是假如已经从结构上进行了更改，再调用set()方法，将会抛出IllegalArgumentException异常。
-
结构上的更改指的是删除或者插入一个元素，这样会影响到map的结构。
HashMap能够经过下面的语句进行同步：
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);
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