一、HashMap 简介
HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一，是非线程安全的。
HashMap 的key和value都可以为null，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”(“链地址法”)解决冲突）。 JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。并且， HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
二、底层数据结构分析
JDK1.8 之前
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。
HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 操作后的结果得到当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值和 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash() 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法，换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
//将key得到的hashCode值h与h的高16位进行^操作，并返回计算后的值
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.
static int hash(int h) {
// 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);
}
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
拉链法(链地址法)
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
JDK1.8 之后
相比于之前的版本，JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
当链表长度**>阈值**(默认为 8)时，会首先调用 treeifyBin() 方法。这个方法一进去先判断数组长度是否>=64，如果>=64，才会转换为红黑树操作，以减少搜索时间；如果**<64**，会调用resize()方法进行数组扩容。相关源码这里就不贴了，重点关注 treeifyBin()方法即可！
HashMap类的属性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;//--- 默认容量16
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//----- 最大容量
// 默认的填充因子(加载因子、负载因子)
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//-- 默认负载因子0.75
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//---------- >8转红黑树
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//-------- <6转链表
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//------ 数组长度>此值才转为红黑树
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;//------------------------------ HashMap中所有元素的个数
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;//----------------------------------- 扩容临界值，= 当前容量 * 填充因子
final float loadFactor;//-------------------------- 加载因子(填充因子、负载因子)
}
loadFactor 加载因子
loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor 越趋近于 1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于 0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
threshold 扩容临界值
threshold = capacity * loadFactor，当 size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。
Node 节点类源码
// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
final K key;//键
V value;//值
Node<K,V> next;// 指向下一个节点
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
// 重写hashCode()方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 重写 equals() 方法
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
Tree 节点类源码
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父
TreeNode<K,V> left; // 左
TreeNode<K,V> right; // 右
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 判断颜色
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 返回根节点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
三、HashMap 源码分析
构造方法
HashMap 中有四个构造方法，它们分别如下：
// 默认构造函数。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //将默认负载因子0.75赋值给loadFactor
}
// 包含另一个“Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //将默认负载因子0.75赋值给loadFactor
putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
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);
}
putMapEntries 方法：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
put() 方法
HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。
对 putVal 方法添加元素的分析如下：
- 根据hash&(n-1)值去定位到数组中的具体位置，如果此位置没有元素插入，则将新元素直接插入。
- 如果定位到的数组位置有元素就去比较要插入的key，如果元素与key 相同就直接覆盖，如果key不相同，则再判断当前节点是否为树节点，如果是树节点将调用
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)方法，利用红黑树的方式插入元素；如果不是树节点，则用链表的方式插入元素(插到尾部)。
说明:上图有两个小问题：
- 直接覆盖之后应该就会 return，不会有后续操作。参考 JDK8 HashMap.java 658 行（issue#608）。
- 当链表长度大于阈值（默认为 8）并且 HashMap 数组长度超过 64 的时候才会执行链表转红黑树的操作，否则就只是对数组扩容。参考 HashMap 的
treeifyBin()方法（issue#1087）。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
//将key得到的hashCode值h与h的高16位进行^操作，并返回计算后的值
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//---------------------------------------------------------------------------------------
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;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中
if (( p=tab[i=(n-1)&hash] ) == null){
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//桶为空，新生成的结点放入桶中(数组中)
}else {// 桶中已经存在元素
Node<K,V> e; K k;
//判断此Node节点的hash、key值是否与当前hash、key值相等，或者这两个key是否直接相等
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
e = p; //将第一个元素赋值给e，用e来记录
}else if (p instanceof TreeNode){ //hash值不相等，即key不相等；并且为红黑树结点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //放入树中
}else { //为链表结点
//在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //到达链表的尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null); //在尾部插入新结点
//结点数量达到阈值(默认为8)，执行treeifyBin()
//这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
//当数组长度>=64时，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //链表节点是否>8，大于则转红黑树处理
treeifyBin(tab, hash);
break; //跳出循环
}
//判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash==hash && ((k=e.key)==key || (key!=null&&key.equals(k)))){
break; //相等，跳出循环
}
p = e; //用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
}
}
if (e != null) { //表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
V oldValue = e.value; //记录e的value
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //onlyIfAbsent为false或者旧值为null
e.value = value; //用新值替换旧值
afterNodeAccess(e); //访问后回调
return oldValue; //返回旧值
}
}
// 结构性修改
++modCount;
if (++size > threshold) //实际大小大于阈值则扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict); //插入后回调
return null;
}
我们再来对比一下 JDK1.7 put 方法的代码
对于 put 方法的分析如下：
- ① 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
- ② 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。
public V put(K key, V value)
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { //先遍历
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++;
addEntry(hash, key, value, i); //再插入
return null;
}
get() 方法
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;
//节点数组不为空，并且根据key的hash扰动值定位到的数组值也不为空
if ( (tab=table)!= null && (n=tab.length)>0 && (first=tab[(n-1)&hash])!=null ) {
//与某个具体数组元素相等
if (first.hash==hash && ((k=first.key)==key || (key!=null&&key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { //桶中不止一个节点
if (first instanceof TreeNode) //要寻找的节点在红黑树中
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { //要寻找的节点在链表中
if (e.hash==hash && ((k=e.key)==key || (key!=null&&key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize() 方法
进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。
e本身就是一个链表的节点，它有自身的值和next(链表的值)，但是因为next值对节点扩容没有帮助，所有在下面讨论中，我近似认为 e是一个只有自身值，而没有next值的元素。在每次扩容前，e的next值有专门的next变量接收(next = e.next)。注意：图中aa,bb,cc 代指元素在存储的地址 。
扩容过程图解：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //数组长度
int oldThr = threshold; //临界值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //“旧容量”超过最大容量
threshold = Integer.MAX_VALUE; //将整型最大值赋值给“扩容临界值”
return oldTab;
//“新容量”(=2倍“旧容量”)小于最大容量值，并且“旧容量”>=默认容量
}else if((newCap=oldCap<<1)<MAXIMUM_CAPACITY && oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr<<1; //将2倍的“旧临界值”赋值给“新临界值”
}else if (oldThr > 0)
//如果原来的thredshold大于0则将容量设为原来的thredshold
//在第一次带参数初始化时候会有这种情况
newCap = oldThr;
else { //在默认无参数初始化会有这种情况
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; //将临界值设置为新临界值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) { //如果原来的table有数据，则将数据复制到新的table中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //把每个bucket都移动到新的buckets中
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { //获取数组的第j个元素
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
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;
}
四、HashMap 常用方法测试
package map;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;
public class HashMapDemo {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
// 键不能重复，值可以重复
map.put("san", "张三");
map.put("si", "李四");
map.put("wu", "王五");
map.put("wang", "老王");
map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
map.put("lao", "老王");
System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
System.out.println(map);
/**
* 遍历HashMap
*/
// 1.获取Map中的所有键
System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
Set<String> keys = map.keySet();
for (String key : keys) {
System.out.print(key+" ");
}
System.out.println();//换行
// 2.获取Map中所有值
System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
Collection<String> values = map.values();
for (String value : values) {
System.out.print(value+" ");
}
System.out.println();//换行
// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
Set<String> keys2 = map.keySet();
for (String key : keys2) {
System.out.print(key + "：" + map.get(key)+" ");
}
/**
* 如果既要遍历key又要value，那么建议这种方式，因为如果先获取keySet然后再执行map.get(key)，map内部会执行两次遍历。
* 一次是在获取keySet的时候，一次是在遍历所有key的时候。
*/
// 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到
// Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取
// map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来
// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
}
/**
* HashMap其他常用方法
*/
System.out.println("after map.size()："+map.size());
System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());
System.out.println(map.remove("san"));
System.out.println("after map.remove()："+map);
System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));
System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));
System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));
System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
}
}
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