HashMap底层

2021-05-04

一、HashMap概述

在JDK1.8之前，HashMap采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的节点都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。

jdk1.8之前的hashmap结构，左边部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。

jdk1.8之前的hashmap，都是基于一个数组和多个单链表，hash值冲突的时候，就将对应节点以链表的形式存储。如果在一个链表中查找其中一个节点时，将会花费O（n）的查找时间，会有很大的性能损失。到了jdk1.8，当同一个hash值的节点数不小于8时，不再采用单链表形式存储，而是采用红黑树。

二、涉及到的数据结构：处理hash冲突的链表和红黑树以及位桶

1、链表的实现

1 2	//Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口 static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> {}

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

node中包含一个next变量，这个就是链表的关键点，hash结果相同的元素就是通过这个next进行关联的。

2、红黑树

1 2	//红黑树 static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {}

红黑树比链表多了四个变量，parent父节点、left左节点、right右节点、prev上一个同级节点，红黑树内容较多，不在赘述。

3、位桶

1	transient Node<k,v>[] table;//存储（位桶）的数组

HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。

有了以上3个数据结构，只要有一点数据结构基础的人，都可以大致联想到HashMap的实现了。首先有一个每个元素都是链表（可能表述不准确）的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面，他们在数组的同一位置，但是形成了链表，所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时，链表就转换为红黑树，这样大大提高了查找的效率。

三、HashMap源码分析

1、类的继承关系

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

可以看到HashMap继承自父类（AbstractMap），实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定义了一组通用的操作；Cloneable接口则表示可以进行拷贝，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象；Serializable接口表示HashMap实现了序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。

2、类的属性

类的数据成员很重要，下面解释得很详细了。

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;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}

3、类的构造函数

（1）HashMap(int, float)型构造函数

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 初始容量不能小于0，否则报错
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                            initialCapacity);
    // 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    // 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                            loadFactor);
    // 初始化填充因子                                        
    this.loadFactor = loadFactor;
    // 初始化threshold大小
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    
}

说明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值。

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

这个是给容量定义初始大小的，列入你传入了一个自定义的大小为10，传入这个函数，之后该函数进行计算，将最终的capacaity计算出来并返回，对于这个计算，采用的是有关二进制的，推荐一篇关于了解这个的文章https://blog.csdn.net/Qgwperfect/article/details/87686913。

这个函数最终将this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;，你会像是不是缺少了将容器乘与填充因子0.75，这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。

但是，请注意，在构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。

4、重要方法分析

putVal方法

HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put方法，而put方法就是通过putVal来插入元素的。

putVal方法执行过程

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

具体源码如下

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 
    // 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;
    // 步骤②：计算index，并对null做处理  
    // (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;
        // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value 
        // 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;
        // 步骤④：判断该链为红黑树 
        // 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);
        // 步骤⑤：该链为链表 
        // 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，转化为红黑树
                    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;
    // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

注意：

HashMap的put会返回key的上一次保存的数据，比如：

HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
System.out.println(map.put("a", "A")); // 打印null
System.out.println(map.put("a", "AA")); // 打印A
System.out.println(map.put("a", "AB")); // 打印AA

getNode方法

HashMap同样并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get方法，而get方法就是通过getNode来取得元素的。

resize方法

①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；

②.每次扩展的时候，都是扩展2倍；

③.扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。