本文详细解析了Java 8 HashMap的实现原理，包括构造函数、put方法、扩容机制和获取元素的过程。HashMap利用链表和红黑树处理冲突，当冲突超过7个时，链表转为红黑树，提高查找效率。此外，对比了HashMap在1.8与1.7版本中的区别，如1.8版中高位与低位异或的hash算法和优化后的扩容策略。
Java 8 HashMap 详解
HashMap 实现了Map接口，继承于 AbstractMap。利用散列表来实现 Key-Value 元素的存取。散列表是用链表数组实现的，每个列表被称为桶 (bucket)。利用 key 的 hashcode 来确保元素的唯一性。HashMap 不保证元素的顺序恒定不变，在扩充的过程中，键值对元素位置会被再分配。
这里主要基于 JDK1.8 版本的 HashMap 源码进行分析。Map 相关的类图如下所示：
HashMap构造
HashMap 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，初始容量是哈希表在创建时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。
HashMap 提供了三种构造函数。第一种通过直接设置初始容量和加载因子。
/**
* Constructs an empty HashMap with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始容量为负，则抛出
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//大于最大容量则设为最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//检测加载因子是否是正数
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//将初始容量转为向上最近的2的次方。例如初始为9转为16
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}第二种设置初始容量，使用默认的加载因子。
/**
* Constructs an empty HashMap with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}第三种两个参数都使用默认的设置。初始容量16，加载因子0.75。
/**
* Constructs an empty HashMap with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}构造函数主要完成两个参数的设置，真正初始化散列表是等到添加元素的时候才进行。
HashMap 主要方法
put 方法
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with key, or
* null if there was no mapping for key.
* (A null return can also indicate that the map
* previously associated null with key.)
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}先总结下整个流程，大体如下。
- 通过 key 获取 hashcode 值，再利用高低位16异或。
- 若桶为空，则申请。计算出位置索引进行添加。
- 无冲突，直接添加。有冲突添加在桶的尾部，当冲突超过七个，则转为红黑树。
- 若已存在，进行 value 替换。
- 插入成功后，若超过阈值，进行扩充。
具体的添加代码如下：
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//当table为空，则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//计算出位置索引，桶为空则直接添加
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//不为空的情况
Node<K,V> e; K k;
//判断Key是否已经存在
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判断是否为红黑树，然后添加
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//是链表，判断是否已存在。不存在则添加到尾部。若冲突超过7个则转为红黑树
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
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;
}
}
//已存在，则进行是否覆盖操作
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//大于阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}扩容机制
resize 方法主要进行初始化或扩充的处理。当 HashMap 的键值对的元素数量超过容量*加载因子，则需要进行容量扩展，防止更多的冲突出现，从而影响性能。因为底层是用数组保存的，扩容时候，需要重新申请数组，再将原始的添加到新数组里，当元素从原始数组里转移到新的数组中，其位置索引要么保持在原 index 处，或者保持在与原 index 的固定大小偏移处。
具体代码如下：
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//初始化判断
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//判断是否超过最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//容量和阈值都翻倍
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
newCap = oldThr;
//初始化值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//初始化时,计算新的上限
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//若单个的元素，则直接计算位置索引，进行添加
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若为树，则将树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//处理多个结点的链表，转移时分为两部分，原位置索引和相对偏移索引，采用尾插法，维持了结点相对位置。
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//原位置
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//原位置+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//将原位置的结点放入
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将原位置+oldCap的结点放入
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}当冲突以红黑树形态情况下，进行扩充时，将树转成两棵树，若树的的结点数小于等于UNTREEIFY_THRESHOLD，则转为链表形式。
/**
* Splits nodes in a tree bin into lower and upper tree bins,
* or untreeifies if now too small. Called only from resize;
* see above discussion about split bits and indices.
*
* @param map the map
* @param tab the table for recording bin heads
* @param index the index of the table being split
* @param bit the bit of hash to split on
*/
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
//遍历整棵树。
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
//原索引
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
//原索引+偏移量
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
//判断是否转成链表形态
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
//进行树的处理，确保根节点在桶中
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}获取元素
当需要从 HashMap 里通过 Key 的 hash 来获取元素时，先定位数组中的首个结点，若不同则比对红黑树中或者链表中是否存在。
具体代码如下：
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//直接判断命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//在树中判断命中
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//在链表中判断命中
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}HashMap 1.8 与 1.7 对比
- 红黑树的出现，1.8 中当每个桶中的冲突超过 7 个时，链表则会转成红黑树，让 O(N) 访问效率转为O(logN)。
- 在 JDK 1.8 的实现中，优化了高位运算的算法，通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的，目的为了使得位置索引更离散些。
- 1.7 中 resize，只有当 size >= threshold 并且 table 中的那个槽中已经有 Entry 时，才会发生 resize。1.8 中只要大于 threshold 即扩容。
- 1.7 中添加元素时候，有冲突时，先遍历整个链表，确认是否已存在，不存在则进行头插法。而 1.8 中有冲突时候，链表形态下，是添加在尾部的。
- 1.7 中扩充时候，也是采用头插法，会导致之前元素相对位置倒置了。而 1.8 中扩充时，链表形态下，采用尾插法。之前元素相对位置未变化。
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