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HashMap 作為最常用的集合類之一，有必要深入淺出的了解一下。這篇文章會深入到 HashMap 源碼，刨析它的存儲結構以及工作機制。
1. HashMap 的存儲結構
HashMap 的數據存儲結構是一個 Node<K,V> 數組，在（Java 7 中是 Entry<K,V> 數組，但結構相同）
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 數組
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
// 鏈表
Node<K,V> next;
....
}
.....
}
存儲結構主要是數組加鏈表，像下面的圖。
2. HashMap 的 put()
在 Java 8 中 HashMap 的 put 方法如下，我已經詳細注釋了重要代碼。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 計算哈希值 與（&）、非（~）、或（|）、異或（^）
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果數組為空，進行 resize() 初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果計算的位置上Node不存在，直接創建節點插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果計算的位置上Node 存在，鏈表處理
Node<K,V> e; K k;
// 如果 hash 值，k 值完全相同，直接覆蓋
if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果 index 位置元素已經存在，且是紅黑樹
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果這次要放入的值不存在
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 尾插法
if ((e = p.next) == null) {
// 找到節點鏈表中next為空的節點，創建新的節點插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果節點鏈表中數量超過TREEIFY_THRESHOLD（8）個，轉化為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果節點鏈表中有發現已有相同key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果節點 e 有值，放入數組 table[]
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 當前大小大於臨界大小，擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
舉個例子，如果 put 的 key 為字母 a，當前 HashMap 容量是初始容量 16，計算出位置是 1。
# int hash = key.hashCode()
# hash = hash ^ (hash >>> 16)
# 公式 index = (n - 1) & hash // n 是容量
hash HEX(97) = 0110 0001
n-1 HEX(15) = 0000 1111
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
總結 HashMap put 過程。
-
計算 key 的 hash 值。
計算方式是
(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); -
檢查當前數組是否為空，為空需要進行初始化，初始化容量是 16 ，負載因子默認 0.75。
-
計算 key 在數組中的坐標。
計算方式：
(容量 - 1) & hash.因為容量總是2的次方，所以-1的值的二進制總是全1。方便與 hash 值進行與運算。
-
如果計算出的坐標元素為空，創建節點加入，put 結束。
- 如果當前數組容量大於負載因子設置的容量，進行擴容。
-
如果計算出的坐標元素有值。
-
如果坐標上的元素值和要加入的值 key 完全一樣，覆蓋原有值。
-
如果坐標上的元素是紅黑樹，把要加入的值和 key 加入到紅黑樹。
-
如果坐標上的元素和要加入的元素不同（尾插法增加）。
-
如果 next 節點為空，把要加入的值和 key 加入 next 節點。
-
如果 next 節點不為空，循環查看 next 節點。
如果發現有 next 節點的 key 和要加入的 key 一樣，對應的值替換為新值。
-
如果循環 next 節點查找超過8層還不為空，把這個位置元素轉換為紅黑樹。
-
-
3. HashMap 的 get()
在 Java 8 中 get 方法源碼如下，我已經做了注釋說明。
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;
// 只有在存儲數組已經存在的情況下進入這個 if
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// first 是獲取的坐標上元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// key 相同，說明first是想要的元素，返回
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
// 如果是紅黑樹，從紅黑樹中查找結果
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 循環遍歷查找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get 方法流程總結。
- 計算 key 的 hash 值。
- 如果存儲數組不為空，且計算得到的位置上的元素不為空。繼續，否則，返回 Null。
- 如果獲取到的元素的 key 值相等，說明查找到了，返回元素。
- 如果獲取到的元素的 key 值不相等，查找 next 節點的元素。
- 如果元素是紅黑樹，在紅黑樹中查找。
- 不是紅黑樹，遍歷 next 節點查找，找到則返回。
4. HashMap 的 Hash 規則
- 計算 hash 值 int hash = key.hashCode()。
- 與或上 hash 值無符號右移16 位。 hash = hash ^ (hash >>> 16)。
- 位置計算公式
index = (n - 1) & hash，其中n是容量。
這里可能會有同學對 hash ^ (hash >>> 16) 有疑惑，很好奇為什么這里要拿 hash 值異或上 hash 值無符號右移 16 位呢？下面通過一個例子演示其中道理所在。
假設 hash 值是 0001 0100 1100 0010 0110 0001 0010 0000，當前容量是 16。
hash = 0001 0100 1100 0010 0110 0001 0010 0000 ---
| 與或計算
hash >>> 16 = 0000 0000 0000 0000 0001 0100 1100 0010 ---
------------------------------------------------------
hash 結果 = 0001 0100 1100 0010 0111 0101 1110 0100 ---
| & 與運算
容量 -1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 ---
------------------------------------------------------
# 得到位置 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0100 得到位置是 4
如果又新增一個數據，得到 hash 值是 0100 0000 1110 0010 1010 0010 0001 0000 ，容量還是16，計算他的位置應該是什么呢？
hash = 0100 0000 1110 0010 1010 0010 0001 0000 ---
| 與或計算
hash >>> 16 = 0000 0000 0000 0000 0001 0100 1100 0010 ---
------------------------------------------------------
hash 結果 = 0100 0000 1110 0010 1011 0110 1101 0010 ---
| & 與運算
容量 -1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 ---
------------------------------------------------------
# 得到位置 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 得到位置是 2
上面兩個例子，得到位置一個是 4，一個是 2，上面只是我隨便輸入的兩個二進制數，那么這兩個數如果不經過 hash ^ (hash >>> 16) 運算，位置會有什么變化呢？
hash = 0001 0100 1100 0010 0110 0001 0010 0000
容量 -1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
------------------------------------------------------
結果 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
# 得到位置是 0
hash = 0100 0000 1110 0010 1010 0010 0001 0000
容量 -1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
------------------------------------------------------
結果 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
# 得到位置是 0
可以發現位置都是 0 ，沖突概率提高了。可見 hash ^ (hash >>> 16) 讓數據的 hash 值的高 16 位與低 16 位進行與或混合，可以減少低位相同時數據插入沖突的概率。
5. HashMap 的初始化大小
-
初始化大小是 16，為什么是 16 呢？
這可能是因為每次擴容都是 2 倍。而選擇 2 的次方值 16 作為初始容量，有利於擴容時重新 Hash 計算位置。為什么是 16 我想是一個經驗值，理論上說只要是 2 的次方都沒有問題。
6. HashMap 的擴容方式
負載因子是多少？負載因子是 0.75。
擴容方式是什么？看源碼說明。
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 現有容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 現有擴容閥值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果當前長度已經大於最大容量。結束擴容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 如果擴大兩倍之后小於最大容量，且現有容量大於等於初始容量，就擴大兩倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 擴容閥值擴大為兩倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 當前容量 = 0 ，但是當前記錄容量 > 0 ，獲取當前記錄容量。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 進入這里，說明是通過指定容量和負載因子的構造函數
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 進入這里說明是通過無參構造
// 新的容量
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 新的閥值
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
// 計算擴容閥值
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;
// 如果 oldTab != null，說明是擴容，否則是初始化，直接返回
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果當前元素 next節點沒有元素，當前元素重新計算位置直接放入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 如果當前節點是紅黑樹
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
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;
// == 0 ，位置不變
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// e.hash & oldCap != 0 ,位置變為：位置+擴容前容量
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
擴容時候怎么重新確定元素在數組中的位置，我們看到是由 if ((e.hash & oldCap) == 0) 確定的。
hash HEX(97) = 0110 0001
n HEX(16) = 0001 0000
--------------------------
結果 = 0000 0000
# e.hash & oldCap = 0 計算得到位置還是擴容前位置
hash HEX(17) = 0001 0001
n HEX(16) = 0001 0000
--------------------------
結果 = 0001 0000
# e.hash & oldCap != 0 計算得到位置是擴容前位置+擴容前容量
通過上面的分析也可以看出，只有在每次容量都是2的次方的情況下才能使用 if ((e.hash & oldCap) == 0) 判斷擴容后的位置。
7. HashMap 中的紅黑樹
HashMap 在 Java 8 中的實現增加了紅黑樹，當鏈表節點達到 8 個的時候，會把鏈表轉換成紅黑樹，低於 6 個的時候，會退回鏈表。究其原因是因為當節點過多時，使用紅黑樹可以更高效的查找到節點。畢竟紅黑樹是一種二叉查找樹。
-
節點個數是多少的時候，鏈表會轉變成紅黑樹。
鏈表節點個數大於等於 8 時，鏈表會轉換成樹結構。
-
節點個數是多少的時候，紅黑樹會退回鏈表。
節點個數小於等於 6 時，樹會轉變成鏈表。
-
為什么轉變條件 8 和 6 有一個差值。
如果沒有差值，都是 8 ，那么如果頻繁的插入刪除元素，鏈表個數又剛好在 8 徘徊，那么就會頻繁的發生鏈表轉樹，樹轉鏈表。
8. 為啥容量都是2的冪？
容量是2的冪時，key 的 hash 值然后 & (容量-1) 確定位置時碰撞概率會比較低，因為容量為 2 的冪時，減 1 之后的二進制數為全1，這樣與運算的結果就等於 hasｈ值后面與 1 進行與運算的幾位。
下面是個例子。
hash HEX(97) = 0110 0001
n-1 HEX(15) = 0000 1111
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
hash HEX(99) = 0110 0011
n-1 HEX(15) = 0000 1111
--------------------------
結果 = 0000 0011
# 計算得到位置是 3
hash HEX(101) = 0110 0101
n-1 HEX(15) = 0000 1111
--------------------------
結果 = 0000 0101
# 計算得到位置是 5
如果是其他的容量值，假設是9，進行與運算結果碰撞的概率就比較大。
hash HEX(97) = 0110 0001
n-1 HEX(09) = 0000 1001
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
hash HEX(99) = 0110 0011
n-1 HEX(09) = 0000 1001
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
hash HEX(101) = 0110 0101
n-1 HEX(09) = 0000 1001
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
另外，每次都是 2 的冪也可以讓 HashMap 擴容時可以方便的重新計算位置。
hash HEX(97) = 0110 0001
n-1 HEX(15) = 0000 1111
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
hash HEX(97) = 0110 0001
n-1 HEX(31) = 0001 1111
--------------------------
結果 = 0000 0001
# 計算得到位置是 1
9. 快速失敗（fail—fast）
HashMap 遍歷使用的是一種快速失敗機制，它是 Java 非安全集合中的一種普遍機制，這種機制可以讓集合在遍歷時，如果有線程對集合進行了修改、刪除、增加操作，會觸發並發修改異常。
它的實現機制是在遍歷前保存一份 modCount ，在每次獲取下一個要遍歷的元素時會對比當前的 modCount 和保存的 modCount 是否相等。
快速失敗也可以看作是一種安全機制，這樣在多線程操作不安全的集合時，由於快速失敗的機制，會拋出異常。
10. 線程安全的 Map
-
使用 Collections.synchronizedMap(Map) 創建線程安全的 Map.
實現原理：有一個變量
final Object mutex;，操作方法都加了這個synchronized (mutex)排它鎖。 -
使用 Hashtable
-
使用 ConcurrentHashMap
<完>
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