当添加一个键值对元素时，HashMap发生了什么？

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-05-07 17:13 75阅读 0赞

一. Map

1.  定义：Map<k,v>时是一种键-值映射表。
2.  常见方法：  
    当我们调用put(k,v)时，就是把key和value做了映射并放入Map；调用get(k) 时，就可以通过key获取到对应的value，如果key不存在，则返回null。

问题1：当我们调用两次put()方法，分别放入不同的value时，会发生什么？  
![在这里插入图片描述][7baa19b8a2aa41379956195a1f62ea66.png]  
如上图所示：如果我们给Map存入两个key相同value不同的映射时，第二个存入的value会覆盖掉第一个value值。因此在Map中key只能关联一个value(key不能重复)。此外，当key不同时，value可以重复。  
3. Map的作用：可以高效的通过key来查询value，Map<k,v>时是一种键-值映射表，可以通过key快速查找对应的value。  
二. Map接口的实现类

### HashMap ###

> 1.数据结构：HashMap内部数据结构使用**数组+链表+红黑树**进行存储。数组类型为Node\[ \],每个Node都保存了某个KV键值对元素的key,value,hash,next等值。由于next的存在，每个Node 对象都是一个单向链表中的组成节点。

2.添加：新添加一个KV键值对元素时，通过该元素的key的hash值，计算该元素在数组中应该保存的下标位置。如果该下标位置如果已经存在其它Node对象（产生哈希冲突），则采用链地址法处理，即将新添加的KV键值对元素将以链表形式存储。将新元素封装成一个新的Node对象，插入到该下标位置的链表尾部（尾插法）。当链表的长度超过8并且数组长度大于64时，为了避免查找搜索性能下降，该链表会转换成一个红黑树。

1.  HashMap数据结构定义

Node类型的数组：

public class HashMap{
        // 每个Node既保存一个KV键值对，同时也是链表中的一个节点
        Node<K,V>[] table; 
    }

链表节点类Node:

public class HashMap{
        // ...
        
        // 静态内部类Node
        static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final int hash; // 哈希值
            final K key; // 键
            V value; // 值
            Node<K,V> next; // 下一个节点(由于只拥有next，所以该链表为单向链表)
        }
        // ...
    }

1.  HashMap的hash函数  
    HashMap通过新添加元素key的hashCode()方法，计算一个hash值，然后通过这个hash值计算位置下标。

static final int hash(Object key) {
        int h;
        // 通过key的hashCode()方法返回的哈希值与它的高16位进行异或运算
        // 作用：计算出的hash值，在计算下标位置时，会更“散列”，减少哈希冲突
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

1.  初始容量  
    HashMap通过key的hashCode()得出一个hash值，并且通过这个hash值计算数组位置下标。hashCode()返回的int范围高达±21亿，先不考虑负数，HashMap内部使用的数组得有多大？ 首先HashMap初始化时，默认的数组大小只有16，通过位运算1<<4计算得出。并且，数组的长度必须为2n （MUST be a power of two）。因为数组长度为2的n次幂时，可以使用&与位运算，结合hash值，快速计算该元素在数组中的下标位置，提高HashMap的使用效率。

public class HashMap{
        /**
         * The default initial capacity - MUST be a power of two.
         */
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
        
        // 添加键值对
        final V putVal(int hash, K key, V value) {
            Node<K,V>[] tab; // 数组
            Node<K,V> p; int n, i;
            
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                // 如果数组为空，则该数组扩容为16
                n = (tab = resize()).length;
        }
    }

添加时，通过key的hash值，使用&按位与位运算，计算该元素在数组中的下标。作用等同于hash % 数组长度。

int index = (数组长度 - 1) & key的hash值

public class HashMap{
        
          // 添加键值对
          final V putVal(int hash, K key, V value) {
            Node<K,V>[] tab; // 数组
            Node<K,V> p; // 临时节点
            int n, i; // n代表数组长度，i代表元素下标位置
            
            // 根据当前元素的key的hash值，计算该元素在数组tab中的下标位置i
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
          }
    }

### 6. HashMap扩容 ###

HashMap底层采用数组+链表+红黑树，扩容过程中需要按照数组容量和加载因子来进行判断。 数组容量：基础数组Node<K,V>\[\] table的长度。如果没有指定容量，添加第一个元素时，该数组按照默认值16进行初始化。 加载因子：用来表示HashMap集合中元素的填满程度，默认为0.75f。越大则表示允许填满的元素就越多，集合的空间利用率就越高，但是冲突的机会增加。反之，越小则冲突的机会就会越少，但是空间很多就浪费。

public class HashMap{
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    }

### 什么时候扩容？ ###

HashMap的扩容方法是resize()方法，发生下列两种情况时，会发生扩容：  
情况1：HashMap中的元素个数超过扩容阈值threshold时，就会进行数组扩容（扩容阈值threshold = 数组容量 × 加载因子）。例如：加载因子(LoadFactor)的默认值为0.75f，数组容量默认为16，当HashMap中元素个数超过16 × 0.75=12的时候，数组就会扩容。  
情况2：HashMap加入新元素时，如果链表长度大于8时，会将当前链表转换为红黑树。在转换红黑树之前，会判断数组长度，如果小于64，会产生数组扩容。如果数组长度大于64，才会将链表转换为红黑树。（链表属于线性查找，速度慢）。

// 添加新元素 
    final V putVal(int hash, K key, V value) {
         //...
         
         // 判断当前集合中的元素数量，是否超过阈值threshold
         if (++size > threshold)
                resize(); // 数组扩容
         //...
    }
    
    // 链表转换为红黑树
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        //...
        // 数组为空或者数组的长度n小于64
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize(); // 数组扩容
        // ...
    }

public class HashMap{
       // 默认链表长度 
       static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
        
       // 添加键值对的方法
       final V putVal(int hash, K key, V value){
            //...
            
            // 将key和value，插入链表尾部
            // 循环时，使用binCount进行计数
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 判断节点p的next是否空
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 插入链表尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    
                    // 判断链表数量是否大于8
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        // 链表长度超过8，将当前链表转换为红黑树
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
            }
        }
        
        // 转换为红黑树
        final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
            int n, index; Node<K,V> e;
            // 数组长度如果小于64，则优先扩容数组
            if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
                resize();
            else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
                // 遍历链表节点，转换为红黑树
                TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                do {
                    TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                    if (tl == null)
                        hd = p;
                    else {
                        p.prev = tl;
                        tl.next = p;
                    }
                    tl = p;
                } while ((e = e.next) != null);
                if ((tab[index] = hd) != null)
                    hd.treeify(tab);
            }
        }
    }

### 每次扩容多少？ ###

HashMap每次扩容时，会按照当前数组的容量扩容2倍。例如：当前数组容量为16，当HashMap中元素个数超过16 × 0.75=12的时候，数组就会扩容2倍；

// 新容量 = 原有容量的2倍
    newCap = oldCap << 1

### 最大容量多少？ ###

HashMap每次扩容时，都会检查当前容量是否超出常量值MAXIMUM\_CAPACITY，如果超出，则不扩容。常量值MAXIMUM\_CAPACITY 通过位运算1<<30，计算结果为 1073741824（10亿7374万1824）。所以，当HashMap集合数组的最大容量为1073741824。

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

final Node<K,V>[] resize() {
        // 获取原数组
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        
        // 计算原容量
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        
        // 获取原扩容阈值
        int oldThr = threshold;
        
        // 定义新容量、新扩容阈值
        int newCap, newThr = 0;
        
        if (oldCap > 0) {
            // 如果原容量超出最大容量，则退出扩容
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 计算新容量(新容量=原容量的2倍)
            // 新容量没有超出最大容量，并且原容量大于等于默认初始容量16
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // 设置新扩容阈值(同样为原扩容阈值的2倍)
        }
        else if (oldThr > 0) // 新容量按照初始化(构造方法)中的扩容阈值设置
            newCap = oldThr;
        else {               // 默认
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 默认初始化容量16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 默认扩展阈值 = 默认加载因子0.75 * 默认初始化容量16
        }
        
        // 如果新扩容阈值等于0，则需要重新计算，最大不超过Integer.MAX_VALUE
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        // 创建数组
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        
        // 保存
        table = newTab;
        
        if (oldTab != null) {
            // 遍历原数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                // 将原数组中的元素，重新保存
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null) // 当前元素为单节点(不是链表)，则重新按照哈希值，计算下标位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode) // 当前元素为红黑树节点，将当前红黑树拆分为2棵红黑树
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // 当前元素为链表节点，将当前链表拆分为两条链表(高位链表、低位链表)
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        // 遍历链表，根据每个节点的hash值，重新计算链表位置
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        
                        // 低位链表保存在数组的原位置
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead; // 原位置
                        }
                        
                        // 高位链表保存在数组的新位置
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead; // 新位置
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
        // 返回新数组
        return newTab;
    }

[7baa19b8a2aa41379956195a1f62ea66.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/07/358453747b584dfba151a2fe19f6f17b.png