HashMap 作为最常用的集合类之一，有必要深入浅出的了解一下。这篇文章会深入到 HashMap 源码，刨析它的存储结构以及工作机制。
1. HashMap 的存储结构
HashMap 的数据存储结构是一个 Node<K,V> 数组，在（Java 7 中是 Entry<K,V> 数组，但结构相同）
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 数组 transient Node<K,V>[] table; static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; // 链表 Node<K,V> next; .... } ..... }
存储结构主要是数组加链表，像下面的图。
HashMap 存储结构(图片来自网络)
2. HashMap 的 put()
在 Java 8 中 HashMap 的 put 方法如下，我已经详细注释了重要代码。
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } // 计算哈希值 与（&）、非（~）、或（|）、异或（^） 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; // 如果数组为空，进行 resize() 初始化 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 如果计算的位置上Node不存在，直接创建节点插入 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 如果计算的位置上Node 存在，链表处理 Node<K,V> e; K k; // 如果 hash 值，k 值完全相同，直接覆盖 if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果 index 位置元素已经存在，且是红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 如果这次要放入的值不存在 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 尾插法 if ((e = p.next) == null) { // 找到节点链表中next为空的节点，创建新的节点插入 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 如果节点链表中数量超过TREEIFY_THRESHOLD（8）个，转化为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 如果节点链表中有发现已有相同key if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 如果节点 e 有值，放入数组 table[] if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 当前大小大于临界大小，扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
举个例子，如果 put 的 key 为字母 a，当前 HashMap 容量是初始容量 16，计算出位置是 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 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1
总结 HashMap put 过程。
- 计算 key 的 hash 值。
计算方式是 (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
- 检查当前数组是否为空，为空需要进行初始化，初始化容量是 16 ，负载因子默认 0.75。
- 计算 key 在数组中的坐标。
计算方式：(容量 - 1) & hash.
因为容量总是2的次方，所以-1的值的二进制总是全1。方便与 hash 值进行与运算。
- 如果计算出的坐标元素为空，创建节点加入，put 结束。
- 如果当前数组容量大于负载因子设置的容量，进行扩容。
- 如果计算出的坐标元素有值。
- 如果 next 节点为空，把要加入的值和 key 加入 next 节点。
- 如果 next 节点不为空，循环查看 next 节点。
如果发现有 next 节点的 key 和要加入的 key 一样，对应的值替换为新值。 - 如果循环 next 节点查找超过8层还不为空，把这个位置元素转换为红黑树。
- 如果坐标上的元素值和要加入的值 key 完全一样，覆盖原有值。
- 如果坐标上的元素是红黑树，把要加入的值和 key 加入到红黑树。
- 如果坐标上的元素和要加入的元素不同（尾插法增加）。
3. HashMap 的 get()
在 Java 8 中 get 方法源码如下，我已经做了注释说明。
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; // 只有在存储数组已经存在的情况下进入这个 if if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // first 是获取的坐标上元素 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // key 相同，说明first是想要的元素，返回 return first; if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode) // 如果是红黑树，从红黑树中查找结果 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { // 循环遍历查找 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
get 方法流程总结。
- 计算 key 的 hash 值。
- 如果存储数组不为空，且计算得到的位置上的元素不为空。继续，否则，返回 Null。
- 如果获取到的元素的 key 值相等，说明查找到了，返回元素。
- 如果获取到的元素的 key 值不相等，查找 next 节点的元素。
- 如果元素是红黑树，在红黑树中查找。
- 不是红黑树，遍历 next 节点查找，找到则返回。
4. HashMap 的 Hash 规则
- 计算 hash 值 int hash = key.hashCode()。
- 与或上 hash 值无符号右移16 位。hash = hash ^ (hash >>> 16)。
- 位置计算公式
index = (n - 1) & hash，其中n是容量。
5. HashMap 的初始化大小
- 初始化大小是 16，为什么是 16 呢？
这可能是因为每次扩容都是 2 倍。而选择 2 的次方值 16 作为初始容量，有利于扩容时重新 Hash 计算位置。为什么是 16 我想是一个经验值，理论上说只要是 2 的次方都没有问题。
6. HashMap 的扩容方式
负载因子是多少？负载因子是 0.75。
扩容方式是什么？看源码说明。
/** * 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; // 现有容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 现有扩容阀值 int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 如果当前长度已经大于最大容量。结束扩容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 如果扩大两倍之后小于最大容量，且现有容量大于等于初始容量，就扩大两倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 扩容阀值扩大为两倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 当前容量 = 0 ，但是当前记录容量 > 0 ，获取当前记录容量。 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold // 进入这里，说明是通过指定容量和负载因子的构造函数 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 进入这里说明是通过无参构造 // 新的容量 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 新的阀值 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; // 计算扩容阀值 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，说明是扩容，否则是初始化，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; // 如果当前元素 next节点没有元素，当前元素重新计算位置直接放入 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 如果当前节点是红黑树 ((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 ，位置不变 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // e.hash & oldCap != 0 ,位置变为：位置+扩容前容量 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; }
扩容时候怎么重新确定元素在数组中的位置，我们看到是由 if ((e.hash & oldCap) == 0) 确定的。
hash HEX(97) = 0110 0001 n HEX(16) = 0001 0000 -------------------------- 结果 = 0000 0000 # e.hash & oldCap = 0 计算得到位置还是扩容前位置 hash HEX(17) = 0001 0001 n HEX(16) = 0001 0000 -------------------------- 结果 = 0001 0000 # e.hash & oldCap != 0 计算得到位置是扩容前位置+扩容前容量
通过上面的分析也可以看出，只有在每次容量都是2的次方的情况下才能使用 if ((e.hash & oldCap) == 0) 判断扩容后的位置。
7. HashMap 中的红黑树
HashMap 在 Java 8 中的实现增加了红黑树，当链表节点达到 8 个的时候，会把链表转换成红黑树，低于 6 个的时候，会退回链表。究其原因是因为当节点过多时，使用红黑树可以更高效的查找到节点。毕竟红黑树是一种二叉查找树。
- 节点个数是多少的时候，链表会转变成红黑树。
链表节点个数大于等于 8 时，链表会转换成树结构。
- 节点个数是多少的时候，红黑树会退回链表。
节点个数小于等于 6 时，树会转变成链表。
- 为什么转变条件 8 和 6 有一个差值。
如果没有差值，都是 8 ，那么如果频繁的插入删除元素，链表个数又刚好在 8 徘徊，那么就会频繁的发生链表转树，树转链表。
8. 为啥容量都是2的幂？
容量是2的幂时，key 的 hash 值然后 & (容量-1) 确定位置时碰撞概率会比较低，因为容量为 2 的幂时，减 1 之后的二进制数为全1，这样与运算的结果就等于 hasｈ值后面与 1 进行与运算的几位。
下面是个例子。
hash HEX(97) = 0110 0001 n-1 HEX(15) = 0000 1111 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1 hash HEX(99) = 0110 0011 n-1 HEX(15) = 0000 1111 -------------------------- 结果 = 0000 0011 # 计算得到位置是 3 hash HEX(101) = 0110 0101 n-1 HEX(15) = 0000 1111 -------------------------- 结果 = 0000 0101 # 计算得到位置是 5
如果是其他的容量值，假设是9，进行与运算结果碰撞的概率就比较大。
hash HEX(97) = 0110 0001 n-1 HEX(09) = 0000 1001 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1 hash HEX(99) = 0110 0011 n-1 HEX(09) = 0000 1001 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1 hash HEX(101) = 0110 0101 n-1 HEX(09) = 0000 1001 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1
另外，每次都是 2 的幂也可以让 HashMap 扩容时可以方便的重新计算位置。
hash HEX(97) = 0110 0001 n-1 HEX(15) = 0000 1111 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1 hash HEX(97) = 0110 0001 n-1 HEX(31) = 0001 1111 -------------------------- 结果 = 0000 0001 # 计算得到位置是 1
9. 快速失败（fail—fast）
HashMap 遍历使用的是一种快速失败机制，它是 Java 非安全集合中的一种普遍机制，这种机制可以让集合在遍历时，如果有线程对集合进行了修改、删除、增加操作，会触发并发修改异常。
它的实现机制是在遍历前保存一份 modCount ，在每次获取下一个要遍历的元素时会对比当前的 modCount 和保存的 modCount 是否相等。
快速失败也可以看作是一种安全机制，这样在多线程操作不安全的集合时，由于快速失败的机制，会抛出异常。
10. 线程安全的 Map
- 使用 Collections.synchronizedMap(Map) 创建线程安全的 Map.
实现原理：有一个变量 final Object mutex; ，操作方法都加了这个 synchronized (mutex) 排它锁。
- 使用 Hashtable
- 使用 ConcurrentHashMap
<完>
