HashMap源码与底层数据结构分析

不念不忘少年蓝@ 2022-10-16 01:51 232阅读 0赞

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### 文章目录 ###

*   *  HashMap 简介
     *  底层数据结构分析
     *   *  JDK1.8 之前
         *  JDK1.8 之后
     *  HashMap 源码分析
     *   *  构造方法
         *  put 方法
         *  get 方法
         *  resize 方法
     *  HashMap 常用方法测试
     *   *  公众号

## 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。

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”解决冲突）。

JDK1.8 之后 HashMap 的组成多了红黑树，在满足下面两个条件之后，会执行链表转红黑树操作，以此来加快搜索速度。

*  链表长度大于阈值（默认为 8）
 *  HashMap 数组长度超过 64

## 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` 判断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 值以及 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
          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。

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。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0pfX01heA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 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。

当链表长度大于阈值（默认为 8）时，会首先调用 `treeifyBin()`方法。这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是执行 `resize()` 方法对数组扩容。相关源码这里就不贴了，重点关注 `treeifyBin()`方法即可！

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0pfX01heA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

**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;
        // 最大容量
        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
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
        // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
        // 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;
        // 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;
        // 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;
        // 加载因子
        final float loadFactor;
    }

*  **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**
    
    **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
           // 指向下一个节点
           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; }
            // 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;
            }
    }

**树节点类源码:**

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;
    	}

## 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; // all other fields defaulted
    }
    
    // 包含另一个“Map”的构造函数
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { 
     	this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
     	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：**

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就和要插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，如果 key 不相同，就判断 p 是否是一个树节点，如果是就调用`e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)`将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0pfX01heA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

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][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][issue_1087]）。

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，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 桶中已经存在元素
        else { 
            Node<K,V> e; K k;
            // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
                    e = p;
            // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 放入树中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 为链表结点
            else { 
                // 在链表最末插入结点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 
                    // 到达链表的尾部
                    if ((e = p.next) == null) { 
                        // 在尾部插入新结点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
                        // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                        // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        // 跳出循环
                        break;
                    }
                    // 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))))
                        // 相等，跳出循环
                        break;
                    // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
                    p = e;
                }
            }
            // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
            if (e != null) { 
                // 记录e的value
                V oldValue = e.value;
                // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    //用新值替换旧值
                    e.value = value;
                // 访问后回调
                afterNodeAccess(e);
                // 返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        // 结构性修改
        ++modCount;
        // 实际大小大于阈值则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        // 插入后回调
        afterNodeInsertion(evict);
        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;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 
            // 数组元素相等
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            // 桶中不止一个节点
            if ((e = first.next) != null) { 
                // 在树中get
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 在链表中get
                do { 
                    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。

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) { 
            // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 没超过最大值，就扩充为原来的2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;
        else { 
            // signifies using defaults
            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;
        @SuppressWarnings({ "rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) { 
            // 把每个bucket都移动到新的buckets中
            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 { 
                        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;
    }

## 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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[issue_608]: https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/608
[issue_1087]: https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/1087
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