HashMap源码

转载自https://github.com/Snailclimb/JavaGuide （添加小部分笔记）感谢作者!

HashMap简介 #

HashMap用来存放键值对，基于哈希表的Map接口实现，是非线程安全的
可以存储null的key和value，但null作为键只能有一个
JDK8之前，HashMap由数组和链表组成，链表是为了解决哈希冲突而存在；JDK8之后，当链表大于阈值（默认8），则会选择转为红黑树（当数组长度大于64则进行转换，否则只是扩容），以减少搜索时间
HashMap默认初始化大小为16，每次扩容为原容量2倍，且总是使用2的幂作为哈希表的大小

底层数据结构分析 #

JDK8之前，HashMap底层是数组和链表，即链表散列；通过key的hashCode，经过扰动函数，获得hash值，然后再通过(n-1) & hash 判断当前元素存放位置（n指的是数组长度），如果当前位置存在元素，就判断元素与要存入的元素的hash值以及key是否相同，相同则覆盖，否则通过拉链法解决
ly-20241212141931350

扰动函数，即hash(Object key)方法

//JDK1.8  
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);
  }

JDK1.7

//JDK1.7 , 则扰动了4次，性能较差
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);
}

JDK1.8之后，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！

HashMap一些属性

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的最小容量
    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(容量*填充因子) 当实际大小超过临界值时，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)【说的就是数组个数】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 英[ˈθreʃhəʊld] threshold = capacity * loadFactor，即存放的元素Size 如果 > threshold ，即capacity * 0.75的时候，就要考虑扩容了

Node类结点源码

// 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(4个，空参/Map/指定容量大小/容量大小及加载因子)

// 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（对外只提供put，没有putVal) putVal方法添加元素分析
- 如果定位到的数组位置没有元素直接插入
- 如果有，则比较key，如果key相同则覆盖，不同则判断是否是否是一个树节点，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，则遍历链表插入(链表尾部)

  ```java

//源码 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（处理hash冲突）
      else {
          Node<K,V> e; K k;
          // 判断table[i]中的元素是否与插入的key一样，若相同那就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。
          if (p.hash == hash &&
              ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                  e = p;
          // 判断插入的是否是红黑树节点
          else if (p instanceof TreeNode)
              // 放入树中
              e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
          // 不是红黑树节点则说明为链表结点
          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;
  }
  ```

对比1.7中的put方法
- 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。
//源码 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 //先算hash值，然后算出key在数组中的index下标，然后就要在数组中取值了（先判断第一个结点(链表/树))。如果相等，则返回，如果不相等则分两种情况：在（红黑树）树中get或者 链表中get（需要遍历）

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方法每次扩容，都会进行一次重新hash分配，且会遍历所有元素（非常耗时）

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);
    }

}

大部分转自https://github.com/Snailclimb/JavaGuide