图文并茂：HashMap 经典详解！

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-12-20 03:19 123阅读 0赞

# 什么是HashMap? #

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

# HashMap的数据结构 #

在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap的结构图如下。

![f584465fbbc3c4e50660d9a831c15c10.png][]

从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

下面先通过大概看下HashMap的核心成员。

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    
        // 默认容量，默认为16，必须是2的幂
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    
        // 最大容量，值是2^30
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
    
        // 装载因子，默认的装载因子是0.75
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
        // 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
        // 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
        /* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。
         *  如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。
         *  这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
         */
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    
        static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            //...
        }
        // 存储数据的数组
        transient Node<K,V>[] table;
    
        // 遍历的容器
        transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    
        // Map中KEY-VALUE的数量
        transient int size;
    
        /**
         * 结构性变更的次数。
         * 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。
         * 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。
         */
        transient int modCount;
    
        // 下次resize的操作的size值。
        int threshold;
    
        // 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactor
        final float loadFactor;
    }

# HashMap的初始化 #

public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值
        }

通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组table，那只能在put操作时放入了，为什么要这样做？估计是避免初始化了HashMap之后不使用反而占用内存吧，哈哈哈。

# HashMap的存储操作 #

public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }

下面我们详细讲一下HashMap是如何确定数组索引的位置、进行put操作的详细过程以及扩容机制(resize)

## hash计算，确定数组索引位置 ##

不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。

看下源码的实现:

static final int hash(Object key) {   //jdk1.8
         int h;
         // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
         // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

大家都知道上面代码里的key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。理论上散列值是一个int型，如果直接拿散列值作为下标访问HashMap主数组的话，考虑到2进制32位带符号的int表值范围从‑2147483648到2147483648。前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，HashMap扩容之前的数组初始大小才16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个indexFor( )函数里完成。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    //indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度做一个"与"操作，
    static int indexFor(int h, int length) {
       return h & (length-1);
    }

顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整次幂。因为这样（数组长度‑1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16‑1=15。2进制表示是00000000 0000000000001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。

10100101 11000100 00100101
    & 00000000 00000000 00001111
    ----------------------------------
      00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位

但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，恰好使最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。这时候“扰动函数”的价值就出来了，说到这大家应该都明白了，看下图。

![0c5ecfbd02c61c6adda6702f40009194.png][]

hash计算过程

右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。

## putVal方法 ##

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。

![5f4b944d6584dbb60d1cb662b23086a6.png][]

源码以及解释如下:

// 真正的put操作
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            // 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            // 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            // 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                //判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true)
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                // put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true)
                // 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    // 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            // 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        // 如果查已经存在key，停止遍历
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                // 已经存在元素时
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            // 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

## 扩容机制 ##

HashMap的扩容机制用的很巧妙，以最小的性能来完成扩容。扩容后的容量就变成了变成了之前容量的2倍，初始容量为16，所以经过rehash之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再向高下标移动上次容量次数的位置，也就是说如果上次容量是16，下次扩容后容量变成了16+16，如果一个元素在下标为7的位置，下次扩容时，要不还在7的位置，要不在7+16的位置。

我们下面来解释一下Java8的扩容机制是怎么做到的？n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

![384c39cef78e4c1487463a9d1859f431.png][]

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

![36d5cc9740c4739d0d1fc62147229bef.png][]

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：![198b506e1dc511cd035c1520d1275082.png][]

而hash值的高位是否为1，只需要和扩容后的长度做与操作就可以了，因为扩容后的长度为2的次幂，所以高位必为1，低位必为0，如10000这种形式，源码中有`e.hash & oldCap`来做到这个逻辑。

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。下面是JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:

final Node<K,V>[] resize() {
            Node<K,V>[] oldTab = table;
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            int oldThr = threshold;
            int newCap, newThr = 0;
            // 计算新的容量值和下一次要扩展的容量
            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 {               // zero initial threshold 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;
                    //如果位置上没有元素，直接为null
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        //如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //如果是树状结构，使用红黑树保存
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        //如果是链表形式
                        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;
                                //hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                //hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中
                                else {
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                            } while ((e = next) != null);
                            // 低hash值的链表放入数组的原始位置
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            // 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }

[【原文地址：程序员追风】][Link 1]

[f584465fbbc3c4e50660d9a831c15c10.png]: /images/20221120/65212bb539374790b01616e825fa1161.png
[0c5ecfbd02c61c6adda6702f40009194.png]: /images/20221120/61a18ec6e75f4494b6500deeca0df8c2.png
[5f4b944d6584dbb60d1cb662b23086a6.png]: /images/20221120/db3b4cd04c684126a54c6f1833eb17ec.png
[384c39cef78e4c1487463a9d1859f431.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/384c39cef78e4c1487463a9d1859f431.png
[36d5cc9740c4739d0d1fc62147229bef.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/36d5cc9740c4739d0d1fc62147229bef.png
[198b506e1dc511cd035c1520d1275082.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/198b506e1dc511cd035c1520d1275082.png
[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s/Fxm0y5yYZfprckSncsVOmA