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0-1. 内部结构分析 0-2-1. JDK18之前 0-2-2. JDK18之后 0-2. HashMap源码分析 0-3-1. 构造方法 0-3-2. put方法 0-3-3. get方法 0-3-4. resize方法

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。 与HashTable主要区别为不支持同步和允许null作为key和value,所以如果你想要保证线程安全, 可以使用ConcurrentHashMap代替而不是线程安全的HashTable,因为HashTable基本已经被淘汰。

内部结构分析 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来计算hash值,当hashCode相同时,通过"拉链法"解决冲突。 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。

简单来说,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,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null), 那么对于查找,添加等操作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表, 对于添加操作,其时间复杂度依然为O(1),因为最新的Entry会插入链表头部, 急需要简单改变引用链即可,而对于查找操作来讲,此时就需要遍历链表, 然后通过key对象的equals方法逐一比对查找.

JDK1.8之后: 相比于之前的版本,jdk1.8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, 将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。

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; // 填充因子 final float loadFactor; }

(1)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,load Factor越小,也就是趋近于0, 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。 (2)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; } }

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 // 默认构造函数。 public More ...HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } // 包含另一个"Map"的构造函数 public More ...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 More ...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 More ...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。 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,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; // 实际大小大于阈值则扩容 if (++size > threshold) resize(); // 插入后回调 afterNodeInsertion(evict); 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; }