HashMap 的底层结构 设计原理 扩容机制

本文摘要

Jdk1.8 引入了红黑树和扩容机制的优化!

常用的Map 和 结构

(1) HashMap

它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。
HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

        Map<String, String> stringStringMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());

(2) Hashtable

Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(3) LinkedHashMap：

LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

(4) TreeMap：

TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。
对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

存储结构

HashMap 底层是靠 数组+链表+红黑树(jdk1.8添加)

说明：上图很形象的展示了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树的引入是为了提高效率。所以可见，在分析源码的时候我们不知不觉就温习了数据结构的知识点，一举两得。
从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个哈希桶数组。table数组的元素为Node节点。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        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; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

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

        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;
        }
    }

存储实现

1.确定哈希数组索引位置

    static final int hash(Object key) {
        int h;
        //取hashCode值并进行高位与运算。
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

    //取模运算
    n = (tab = resize()).length; (n - 1) & hash

2.put 方法，源码如下：

public V put(K key, V value) {
        // 对key的hashCode()做hash
        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;
        // 步骤①：tab为空则创建
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
       // 步骤②：计算index，并对null做处理 
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 步骤④：判断该链为红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 步骤⑤：该链为链表
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // key已经存在直接覆盖value
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

####### 3.扩容

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
                //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了               
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //新容量（老容量的2倍）<最大容量且老容量 >=默认容量
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 
                newThr = oldThr << 1; // double threshold 阀值变成原来的两倍
        }
        else if (oldThr > 0) // 老阀值>0
            newCap = oldThr;//新容量为老阀值
        else { // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        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)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { //维持秩序
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //JDK1.8改进了rehash算法，扩容时，容量翻倍，新扩容部分，标识为hi，原来old的部分标识为lo
                        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);
                        if (loTail != null) {// 原索引放到bucket里
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {// 原索引+oldCap放到bucket里
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

4.get(key)读取方法

public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }
    //获取Entry值
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }