java技术基础（hashMap）

 HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

1、定义

    HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map，这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧！

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1. public class HashMap<K,V>  
2.     extends AbstractMap<K,V>  
3.     implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable  

2、构造函数

 HashMap提供了三个构造函数：

       HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

       HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

       HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

    在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，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，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

       HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

3、数据结构

   我们知道在Java中最常用的两种结构是 数组和模拟指针(引用) ，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”，如下是它数据结构：

   从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：

         

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1. public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {  
2.                 if (initialCapacity < 0)  
3.                     throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +  
4.                                                        initialCapacity);  
5.                 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)  
6.                     initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
7.                 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))  
8.                     throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +  
9.                                                        loadFactor);  
10.                 this.loadFactor = loadFactor;  
11.                 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  
12.             }  

       从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。

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1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
2.        final int hash;  
3.        final K key;  
4.        V value;  
5.        Node<K,V> next;  
6.   
7.        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {  
8.            this.hash = hash;  
9.            this.key = key;  
10.            this.value = value;  
11.            this.next = next;  
12.        }  
13.   
14.        public final K getKey()        { return key; }  
15.        public final V getValue()      { return value; }  
16.        public final String toString() { return key + "=" + value; }  
17.   
18.        public final int hashCode() {  
19.            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);  
20.        }  
21.   
22.        public final V setValue(V newValue) {  
23.            V oldValue = value;  
24.            value = newValue;  
25.            return oldValue;  
26.        }  
27.   
28.        public final boolean equals(Object o) {  
29.            if (o == this)  
30.                return true;  
31.            if (o instanceof Map.Entry) {  
32.                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;  
33.                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&  
34.                    Objects.equals(value, e.getValue()))  
35.                    return true;  
36.            }  
37.            return false;  
38.        }  
39.    }  

 其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，这是非常重要的，正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。

       上面简单分析了HashMap的数据结构，下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。

4、元素的添加

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1. public V put(K key, V value) {  
2.       return putVal(hash(key), key, value, false, true);  
3.   }  
4.   
5.   /** 
6.    * Implements Map.put and related methods 
7.    * 
8.    * @param hash hash for key 
9.    * @param key the key 
10.    * @param value the value to put 
11.    * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 
12.    * @param evict if false, the table is in creation mode. 
13.    * @return previous value, or null if none 
14.    */  
15.   final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,  
16.                  boolean evict) {  
17.       Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;  
18.       if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  
19.           n = (tab = resize()).length;  //获取 table 的长度    
20.       if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)   //表示的是(n - 1) & hash  获取table 下标    
21.           tab[i] = newNode(hash, key, value, null);  //如果不存在就创建一个 直接保存  
22.       else {      //表示的是存在    
23.           Node<K,V> e; K k;  
24.           if (p.hash == hash &&      //表示的是第一个就是  
25.               ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
26.               e = p;    //如果是键 和 hash 相同  
27.           else if (p instanceof TreeNode)     //表示的是 treeMap  
28.               e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  
29.           else {      
30.               for (int binCount = 0; ; ++binCount) {  
31.                   if ((e = p.next) == null) {  //表示的是找到最后一个还没有找到我们就创建一个  
32.                       p.next = newNode(hash, key, value, null);    
33.                       if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  
34.                           treeifyBin(tab, hash);  
35.                       break;  
36.                   }  
37.                   if (e.hash == hash &&  
38.                       ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //表示的是找到了   
39.                       break;  
40.                   p = e;  
41.               }  
42.           }  
43.           if (e != null) { // existing mapping for key  表示的是存在这个 node 我们就保留  
44.               V oldValue = e.value;    
45.               if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  
46.                   e.value = value;  
47.               afterNodeAccess(e);  
48.               return oldValue;  
49.           }  
50.       }  
51.       ++modCount;  
52.       if (++size > threshold)  
53.           resize();  
54.       afterNodeInsertion(evict);  
55.       return null;  
56.   }  

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1. public V put(K key, V value) {  
2.         //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因  
3.         if (key == null)  
4.             return putForNullKey(value);  
5.         //计算key的hash值  
6.         int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)  
7.         //计算key hash 值在 table 数组中的位置  
8.         int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)  
9.         //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置  
10.         for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {  
11.             Object k;  
12.             //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)  
13.             //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value  
14.             if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {  
15.                 V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值  
16.                 e.value = value;  
17.                 e.recordAccess(this);  
18.                 return oldValue;     //返回旧值  
19.             }  
20.         }  
21.         //修改次数增加1  
22.         modCount++;  
23.         //将key、value添加至i位置处  
24.         addEntry(hash, key, value, i);  
25.         return null;  
26.     }  

 通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

       1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

       2、 在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

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1. static final int hash(Object key) {  
2.      int h;  
3.      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  
4.  }  

     我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

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1. static int indexFor(int h, int length) {  
2.         return h & (length-1);  
3.     }  

        HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。

       我们回到indexFor方法，该方法仅有一条语句：h&(length - 1)，这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任：均匀分布table数据和充分利用空间。

       这里我们假设length为16(2^n)和15，h为5、6、7。

      当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。

      上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。 所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。

       这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法，如下：

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1. void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
2.         //获取bucketIndex处的Entry  
3.         Entry<K, V> e = table[bucketIndex];  
4.         //将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry   
5.         table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);  
6.         //若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍  
7.         if (size++ >= threshold)  
8.             resize(2 * table.length);  
9.     }  

 这个方法中有两点需要注意：

      一是链的产生。这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

       二、扩容问题。

       随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

5、读取元素

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1. public V get(Object key) {  
2.        Node<K,V> e;  
3.        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;  
4.    }  

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1. final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {  
2.         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;  
3.         if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&  
4.             (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {  
5.             if (first.hash == hash && // always check first node  
6.                 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
7.                 return first;  
8.             if ((e = first.next) != null) {  
9.                 if (first instanceof TreeNode)  
10.                     return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);  
11.                 do {  
12.                     if (e.hash == hash &&  
13.                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
14.                         return e;  
15.                 } while ((e = e.next) != null);  
16.             }  
17.         }  
18.         return null;  
19.     }  

   在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象