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引言

在Java的集合框架中，HashMap无疑是一个非常重要的成员。它以哈希表数据结构为基础，提供了高效的键值对存储和查询功能。无论是在大型数据处理系统中，还是在日常编程的各个方面，HashMap都扮演着至关重要的角色。其设计巧妙，性能卓越，为开发者提供了极大的便利。

然而，就像任何强大的工具一样，要充分利用HashMap的优势，就需要对其内部机制和工作原理有深入的了解。在本文中，我们将深入探讨HashMap的工作原理、参数设置、冲突解决策略以及性能优化等方面，帮助读者更好地理解HashMap，并在实际开发中发挥其最大效用。

接下来，我们将从HashMap的核心特性开始，逐步展开对其的总结和探讨。

HashMap的实现结构

作为最常用的Map类，HashMap是基于哈希表实现的，继承了AbstractMap并且实现了Map接口。HashMap根据键的Hash值来决定对应值的存储位置，使得获取数据的速度非常快。

哈希表将键的Hash值映射到内存地址，即根据键获取对应的值，并将其存储到内存地址。也就是说HashMap是根据键的Hash值来决定对应值的存储位置。通过这种索引方式，HashMap获取数据的速度会非常快。

例如，存储键值对（x，“aa”）时，哈希表会通过哈希函数f(x)得到"aa"的实现存储位置。

哈希冲突

当两个对象的哈希值相同时，它们的存储地址会发生冲突。
解决哈希冲突的方法有：开放定址法、再哈希函数法和链地址法。
HashMap采用链地址法解决哈希冲突问题，即采用数组（哈希表）+ 链表的数据结构。

HashMap的重要属性

HashMap由一个Node数组构成，每个Node包含了一个key-value键值对。

transient Node<K,V>[] table;

Node类作为HashMap中的一个内部类，除了key、value两个属性外，还定义了一个next指针。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
   
   
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    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;
    }
}

HashMap还有两个重要的属性：加载因子（loadFactor）和边界值（threshold）。

int threshold;
final float loadFactor;

LoadFactor属性是用来间接设置Entry数组（哈希表）的内存空间大小。
阈值（threshold）的计算公式为：threshold = capacity * loadFactor。当HashMap中的元素数量超过了阈值时，就会触发扩容操作。

LoadFactor属性是用来间接设置Entry数组（哈希表）的内存空间大小，在初始HashMap不设置参数的情况下，默认LoadFactor值为0.75。为什么是0.75这个值呢？

这是因为对于使用链表法的哈希表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+n)，这里的n指的是遍历链表的长度，因此加载因子越大，对空间的利用就越充分，这就意味着链表的长度越长，查找效率也就越低。如果设置的加载因子太小，那么哈希表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

那有没有什么办法来解决这个因链表过长而导致的查询时间复杂度高的问题呢？你可以先想想，我将在后面的内容中讲到。

Entry数组的Threshold是通过初始容量和LoadFactor计算所得，在初始HashMap不设置参数的情况下，默认边界值为12。如果我们在初始化时，设置的初始化容量较小，HashMap中Node的数量超过边界值，HashMap就会调用resize()方法重新分配table数组。这将会导致HashMap的数组复制，迁移到另一块内存中去，从而影响HashMap的效率。

HashMap添加元素优化

初始化完成后，HashMap就可以使用put()方法添加键值对了。从下面源码可以看出，当程序将一个key-value对添加到HashMap中，程序首先会根据该key的hashCode()返回值，再通过hash()方法计算出hash值，再通过putVal方法中的(n - 1) & hash决定该Node的存储位置。

public V put(K key, V value) {
   
   
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

static final int hash(Object key) {
   
   
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

// 省略部分代码...

// 通过putVal方法中的(n - 1) & hash决定该Node的存储位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

hash()算法详述

如果你不太清楚hash()以及(n-1)&hash的算法，就请你看下面的详述。

hash()方法中的算法

如果我们没有使用hash()方法计算hashCode，而是直接使用对象的hashCode值，会出现什么问题呢？

假设要添加两个对象a和b，如果数组长度是16，这时对象a和b通过公式(n - 1) & hash运算（即(16-1)＆a.hashCode和(16-1)＆b.hashCode），因为15的二进制为0000000000000000000000000001111，如果对象A和B的hashCode的低4位恰好都为0（这在高并发下是很有可能的），那么与运算的结果就会相同，即发生哈希冲突。

为了避免上述情况，HashMap在hash()方法中对hashCode值进行了再处理。它将hashCode值右移16位（h >>> 16代表无符号右移16位），也就是取int类型的一半，并且使用位异或运算（^），这样的做法可以尽量打乱hashCode真正参与运算的低16位，从而减少哈希冲突的可能性。

(n - 1) & hash设计

这里的n代表哈希表的长度，哈希表习惯将长度设置为2的n次方，这样恰好可以保证(n - 1) & hash的计算得到的索引值总是位于table数组的索引之内。这是因为当n是2的幂时，n-1的二进制形式中所有位都是1（例如，当n=16时，n-1=15，其二进制为00001111），与任何hash值进行与运算，都能保证结果落在0到n-1的范围内。

例如：

当hash=15，n=16时，(n - 1) & hash的结果为15；
当hash=17，n=16时，(n - 1) & hash的结果为1。

流程图

在获得Node的存储位置后，如果判断Node不在哈希表中，就新增一个Node，并添加到哈希表中。以下是整个流程的简化图说明（由于Markdown不支持直接绘制流程图，这里用文字描述）：

输入key和value：用户向HashMap提供key和value。
计算hash值：调用hash(key)方法，得到key的hash值。
确定存储位置：使用(n - 1) & hash计算Node的存储位置i。
检查位置是否已存在Node：检查table数组中索引为i的位置是否已存在Node。
添加新Node：如果位置为空，则创建一个新Node，并将其放置在table数组的相应位置。
处理哈希冲突：如果位置已有Node（即发生哈希冲突），则使用链表或红黑树（在JDK 1.8及以后版本中）来处理冲突。
完成添加：key-value对成功添加到HashMap中。

在这里插入图片描述
从图中我们可以看出：在JDK1.8中，HashMap引入了红黑树数据结构来提升链表的查询效率。

这是因为链表的长度超过8后，红黑树的查询效率要比链表高，所以当链表超过8时，HashMap就会将链表转换为红黑树，这里值得注意的一点是，这时的新增由于存在左旋、右旋效率会降低。讲到这里，我前面我提到的“因链表过长而导致的查询时间复杂度高”的问题，也就迎刃而解了。

以下就是put的实现源码:

 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
   
   
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//1、判断当table为null或者tab的长度为0时，即table尚未初始化，此时通过resize()方法得到初始化的table
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//1.1、此处通过（n - 1） & hash 计算出的值作为tab的下标i，并另p表示tab[i]，也就是该链表第一个节点的位置。并判断p是否为null
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//1.1.1、当p为null时，表明tab[i]上没有任何元素，那么接下来就new第一个Node节点，调用newNode方法返回新节点赋值给tab[i]
        else {
   
   
//2.1下面进入p不为null的情况，有三种情况：p为链表节点；p为红黑树节点；p是链表节点但长度为临界长度TREEIFY_THRESHOLD，再插入任何元素就要变成红黑树了。
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//2.1.1HashMap中判断key相同的条件是key的hash相同，并且符合equals方法。这里判断了p.key是否和插入的key相等，如果相等，则将p的引用赋给e

                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
//2.1.2现在开始了第一种情况，p是红黑树节点，那么肯定插入后仍然是红黑树节点，所以我们直接强制转型p后调用TreeNode.putTreeVal方法，返回的引用赋给e
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
   
   
//2.1.3接下里就是p为链表节点的情形，也就是上述说的另外两类情况：插入后还是链表/插入后转红黑树。另外，上行转型代码也说明了TreeNode是Node的一个子类
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
   
   
//我们需要一个计数器来计算当前链表的元素个数，并遍历链表，binCount就是这个计数器

                    if ((e = p.next) == null) {
   
   
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
// 插入成功后，要判断是否需要转换为红黑树，因为插入后链表长度加1，而binCount并不包含新节点，所以判断时要将临界阈值减1
                            treeifyBin(tab, hash);
//当新长度满足转换条件时，调用treeifyBin方法，将该链表转换为红黑树
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) {
   
    // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

结构化输出

HashMap获取元素优化

最佳情况：

当HashMap中只存在数组，而数组中没有Node链表时，是HashMap查询数据性能最好的时候。

哈希冲突与链表：

一旦发生大量的哈希冲突，就会产生Node链表。
每次查询元素都可能遍历Node链表，从而降低查询数据的性能。

红黑树优化：

红黑树的使用解决了链表过长时性能降低的问题。
使得查询的平均复杂度降低到了O(log(n))。
链表越长，使用红黑树替换后的查询效率提升就越明显。

编码优化：

重写key值的hashCode()方法，降低哈希冲突，减少链表的产生。
高效利用哈希表，提高性能。

HashMap扩容优化

JDK 1.7 扩容方式：

分别取出数组元素（一般是链表尾部的元素）。
遍历以该元素为头的单向链表。
依据每个被遍历元素的hash值计算其在新数组中的下标，然后进行交换。
扩容后可能将原来哈希冲突的单向链表尾部变成扩容后单向链表的头部。

JDK 1.8 扩容优化：

扩容数组长度是原数组长度的2倍。
使用“与运算”重新分配索引：原hash值和左移动的一位（newtable的值）按位与操作是0或1。
0的话索引不变，1的话索引变成原索引加上扩容前数组长度。
这种方式将哈希冲突的元素随机分布到不同的索引中。

总结

HashMap核心特性

数据结构：HashMap采用哈希表数据结构来存储键值对，利用哈希函数和哈希表快速定位元素位置，提供高效的键值对查询。

参数设置

初始容量：HashMap允许用户根据使用场景设定初始容量，以优化性能。在预知数据量时，可以通过计算（初始容量=预知数据量/加载因子）来设定合适的初始容量，以减少扩容操作，提高效率。
加载因子：加载因子定义了哈希表何时进行扩容的阈值。加载因子较小时，哈希表会更早地进行扩容，减少哈希冲突；加载因子较大时，会提高内存利用率但可能增加哈希冲突。用户可以根据查询频率和内存使用需求调整加载因子。

冲突解决

链地址法：HashMap使用链地址法解决哈希冲突。当两个或多个键的哈希值相同时，这些键值对会被存储在同一个桶（数组中的一个位置）的链表中。
红黑树优化：在Java 8中，为了解决链表过长导致的查询性能下降问题，HashMap引入了红黑树。当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，将查询的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)。

数据结构图

HashMap的数据结构图通常展示了一个数组（哈希表），数组的每个位置（桶）可能包含一个链表或一个红黑树。每个链表或红黑树中的节点代表一个键值对。

性能建议

在预知数据量时，合理设置初始容量和加载因子，以减少扩容操作。
如果查询操作频繁，考虑降低加载因子以减少哈希冲突。
如果内存利用率是首要考虑因素，可以适当增加加载因子以提高内存利用率。
注意HashMap不是线程安全的，在多线程环境下使用时需要额外的同步措施。

HashMap的数据结构图：

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Java性能优化(三)：Java基础-HashMap的设计与优化

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