Java类集框架之HashMap(JDK1.8)源码剖析

这几天学习了HashMap的底层实现，发现关于HashMap实现的博客还是很多的，但几乎都是JDK1.6版本的，而我的JDK版本是1.8.0_25，对比之下，发现Hashmap的实现变动较大。这篇博客断断续续写了一天，理解不当之处，欢迎指正。

在JDK1.6中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。

下面直接贴代码：

1 涉及到的数据结构：处理hash冲突的链表和红黑树以及位桶

//Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
//构造函数Hash值 键 值 下一个节点
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; }

public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}

public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true
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;
}
}

//红黑树
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent;  // 父节点
TreeNode<K,V> left;	//左子树
TreeNode<K,V> right;//右子树
TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
boolean red;	//颜色属性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}

//返回当前节点的根节点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}

transient Node<K,V>[] table;//存储（位桶）的数组

有了以上3个数据结构，只要有一点数据结构基础的人，都可以大致联想到HashMap的实现了。首先有一个每个元素都是链表（可能表述不准确）的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面，他们在数组的同一位置，但是形成了链表，所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时，链表就转换为红黑树，这样大大提高了查找的效率。

下面继续看代码实现：

2 HashMap主要属性

说一下填充比，默认值为0.75，如果实际元素所占容量占分配容量的75%时就要扩容了。如果填充比很大，说明利用的空间很多，但是查找的效率很低，因为链表的长度很大（当然最新版本使用了红黑树后会改进很多），HashMap本来是以空间换时间，所以填充比没必要太大。但是填充比太小又会导致空间浪费。如果关注内存，填充比可以

稍大，如果主要关注查找性能，填充比可以稍小。

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比

//当add一个元素到某个位桶，其链表长度达到8时将链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

transient Node<K,V>[] table;//存储元素的数组

transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

transient int size;//存放元素的个数

transient int modCount;//被修改的次数fast-fail机制

int threshold;//临界值 当实际大小(容量*填充比)超过临界值时，会进行扩容

final float loadFactor;//填充比（......后面略）

3 构造方法

HashMap的构造方法有4种，主要涉及到的参数有，指定初始容量，指定填充比和用来初始化的Map，直接看代码

/* ---------------- Public operations -------------- */

//构造函数1
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//指定的初始容量非负
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//填充比为正
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的扩容临界值
}

//构造函数2
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

//构造函数3
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

//构造函数4用m的元素初始化散列映射
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}

4 扩容机制

构造hash表时，如果不指明初始大小，默认大小为16（即Node数组大小16），如果Node[]数组中的元素达到（填充比*Node.length）

//可用来初始化HashMap大小 或重新调整HashMap大小 变为原来2倍大小
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//超过1>>30大小,无法扩容只能改变 阈值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//新的容量为旧的2倍 最小也是16
newThr = oldThr << 1; // 扩容阈值加倍
}
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;//oldCap=0 ,oldThr>0此时newThr=0
else {               //oldCap=0,oldThr=0 相当于使用默认填充比和初始容量 初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}

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];
//数组辅助到新的数组中，分红黑树和链表讨论
table = newTab;
if (oldTab != null) {
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 { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
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;
}

很明显，因为存在旧数组元素复制到新数组中的操作，扩容非常耗时。

5 确定元素put/get的数组Node[]位置

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

public native int hashCode();

首先由key值通过hash(key)获取hash值h，再通过 h&（length-1）得到所在数组位置。一般对于哈希表的散列常用的方法有直接定址法，除留余数法等，既要便于计算，又能减少冲突。

在Hashtable中就是通过除留余数法散列分布的，具体如下：

int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

但是取模中的除法运算效率很低，HashMap则通过h&（length-1）替代取模，得到所在数组位置，这样效率会高很多。

在HashMap实现中还可以看到如下代码取代了以前版本JDK1.6的while循环来保证哈希表的容量一直是2的整数倍数，用移位操作取代了循环移位。

//这段代码保证HashMap的容量总是2的n次方
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

可以从源码看出，在HashMap的构造函数中，都直接或间接的调用了tableSizeFor函数。下面分析原因：length为2的整数幂保证了length-1最后一位（当然是二进制表示）为1，从而保证了取索引操作 h&（length-1）的最后一位同时有为0和为1的可能性，保证了散列的均匀性。反过来讲，当length为奇数时，length-1最后一位为0，这样与h按位与

的最后一位肯定为0，即索引位置肯定是偶数，这样数组的奇数位置全部没有放置元素，浪费了大量空间。

简而言之：length为2的幂保证了按位与最后一位的有效性，使哈希表散列更均匀。

6 下面分析HashMap的最常用操作put和get

注意HashMap中key和value都容许为null

直接上代码：

//***********************************get***************************************************/
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;
//hash & (length-1)得到对象的保存位
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果第一个节点是TreeNode,说明采用的是数组+红黑树结构处理冲突
//遍历红黑树，得到节点值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//链表结构处理
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}

//************************put*********************************************************************
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;
//如果tab为空或长度为0，则分配内存resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//(n - 1) & hash找到put位置，如果为空,则直接put
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//第一节节点hash值同，且key值与插入key相同
if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//属于红黑树处理冲突
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表处理冲突
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//p第一次指向表头,以后依次后移
if ((e = p.next) == null) {
//e为空，表示已到表尾也没有找到key值相同节点，则新建节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//新增节点后如果节点个数到达阈值，则将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//容许null==null
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;//更新p指向下一个节点
}
}
//更新hash值和key值均相同的节点Value值
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;
}

下面简单说下添加键值对put(key,value)的过程：(事实上，直接看代码逻辑更清晰些)

1判断键值对数组tab[]是否为空或为null，否则resize()；

2根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果tab[i]==null，直接新建节点添加，否则转入3

3判断当前数组中处理hash冲突的方式为链表还是红黑树(check第一个节点类型即可),分别处理。

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