面试高频——HashMap

最新推荐文章于 2022-05-07 20:41:45 发布

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本文深入探讨HashMap的底层实现原理，包括其在JDK1.7和JDK1.8中的不同结构，以及红黑树和链表转换的条件。分析HashMap的重要方法如新增方法的源码细节，讲解扩容机制的优化，并对比HashMap与HashTable的区别。

HashMap 是使用频率最高的集合，在面试中也经常会被问到，对于HashMap的学习是通过看源码以及看一些视频的讲解，来加深巩固对这个集合的理解，因为HashMap的内容非常多，涉及的知识点也很多，这篇博客只是整理了一些常见的面试题和列出重要的部分源码，仅供参考！

1. HashMap的底层实现原理

要了解HashMap的底层实现原理，需要先对哈希表有一定的认识，关于哈希表的知识，可以参考上一篇博客：
https://blog.youkuaiyun.com/can_chen/article/details/105460800

首先附上HashMap源码中几个重要字段属性的定义

//序列化和反序列化时，通过该字段进行版本一致性验证
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认 HashMap 集合初始容量为16（必须是 2 的倍数）
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//集合的最大容量，如果通过带参构造指定的最大容量超过此数，默认还是使用此数
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(JDK1.8新增)
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当桶(bucket)上的节点数小于这个值时会转成链表(JDK1.8新增)
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**(JDK1.8新增)
* 当集合中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容，
* 而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

注意：后面三个字段是 JDK1.8 新增的，主要是用来进行红黑树和链表的互相转换。

HashMap的底层实现原理：

在JDK1.7中HashMap是以数组加链表的形式组成的，JDK1.8之后新增了红黑树的组成结构，当链表大于8并且容量大于64时，链表结构会转换成红黑树结构，它的组成结构如下图所示：

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jTvxGMyg-1586666349397)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200411223426133.png)]$

JDK 1.8 之所以添加红黑树是因为一旦链表过长，会严重影响 HashMap 的性能，而红黑树具有快速增删改查的特点，这样就可以有效的解决链表过长时操作比较慢的问题。

2. HashMap的一个重要方法：新增方法

源码如下：

 //hash(key)就是上面讲的hash方法，对其进行了第一步和第二步处理
 2     public V put(K key, V value) {
 3         return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 4     }
 5     /**
 6      * 
 7      * @param hash 索引的位置
 8      * @param key  键
 9      * @param value  值
10      * @param onlyIfAbsent true 表示不要更改现有值
11      * @param evict false表示table处于创建模式
12      * @return
13      */
14     final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
15             boolean evict) {
16          Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
17          //如果table为null或者长度为0，则进行初始化
18          //resize()方法本来是用于扩容，由于初始化没有实际分配空间，这里用该方法进行空间分配，后面会详细讲解该方法
19          if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
20              n = (tab = resize()).length;
21          //注意：这里用到了前面讲解获得key的hash码的第三步，取模运算，下面的if-else分别是 tab[i]为null和不为null
22          if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
23              tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//tab[i] 为null，直接将新的key-value插入到计算的索引i位置
24          else {//tab[i] 不为null，表示该位置已经有值了
25              Node<K,V> e; K k;
26              if (p.hash == hash &&
27                  ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
28                  e = p;//节点key已经有值了，直接用新值覆盖
29              //该链是红黑树
30              else if (p instanceof TreeNode)
31                  e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
32              //该链是链表
33              else {
34                  for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
35                      if ((e = p.next) == null) {
36                          p.next = newNode(hash, key, value, null);
37                          //链表长度大于8，转换成红黑树
38                          if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
39                              treeifyBin(tab, hash);
40                          break;
41                      }
42                      //key已经存在直接覆盖value
43                      if (e.hash == hash &&
44                          ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
45                          break;
46                      p = e;
47                  }
48              }
49              if (e != null) { // existing mapping for key
50                  V oldValue = e.value;
51                  if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
52                      e.value = value;
53                  afterNodeAccess(e);
54                  return oldValue;
55              }
56          }
57          ++modCount;//用作修改和新增快速失败
58          if (++size > threshold)//超过最大容量，进行扩容
59              resize();
60          afterNodeInsertion(evict);
61          return null;
62     }

流程图：

判断键值对数组 table 是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果

table[i]不为空，转向③；
判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向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作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
如果新插入的key不存在，则返回null，如果新插入的key存在，则返回原key对应的value值（注意新插入的value会覆盖原value值）

3. JDK 1.8 中对于扩容的优化

扩容（resize），我们知道集合是由数组+链表+红黑树构成，向 HashMap 中插入元素时，如果HashMap 集合的元素已经大于了最大承载容量threshold（capacity * loadFactor），这里的threshold不是数组的最大长度。那么必须扩大数组的长度，Java中数组是无法自动扩容的，我们采用的方法是用一个更大的数组代替这个小的数组，就好比以前是用小桶装水，现在小桶装不下了，我们使用一个更大的桶。

JDK1.7中首先是创建一个新的大容量数组，然后依次重新计算原集合所有元素的索引，然后重新赋值。如果数组某个位置发生了hash冲突，使用的是单链表的头插入方法（头部倒序），同一位置的新元素总是放在链表的头部，这样与原集合链表对比，扩容之后的可能就是倒序的链表了。

相比于JDK1.7，1.8使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，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。我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。（ oldCap表示原数组长度）

补充： JDK 1.7 链表插入方式为首部倒序插入，这是导致在并发环境下出现死循环的原因，这个问题在 JDK 1.8 得到了改善，变成了尾部正序插入。