HashMap的知識點可以說在面試中經常被問到，是Java中比較常見的一種數據結構。所以這一篇就通過源碼來深入理解下HashMap。 1 HashMap的底層是如何實現的？(基於JDK8) 1.1 HashMap的類結構和成員 /** HashMap繼承AbstractMap,而AbstractMa ...
HashMap的知識點可以說在面試中經常被問到，是Java中比較常見的一種數據結構。所以這一篇就通過源碼來深入理解下HashMap。
1 HashMap的底層是如何實現的？(基於JDK8)
1.1 HashMap的類結構和成員
/**
HashMap繼承AbstractMap,而AbstractMap又實現了Map的介面
*/
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
從上面源碼可以看出HashMap支持序列化和反序列化，而且實現了cloneable介面，能支持clone()方法複製一個對象。
1.1.1 HashMap源碼中的幾個成員屬性
//最小容量為16，且一定是2的冪次
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量為2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 預設載入因數
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//當某節點的鏈表長度大於8並且hash數組的容量達到64時，鏈表將會轉換成紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//當鏈表長度小於6時，紅黑樹將轉換成鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//鏈表變成紅黑樹的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
從上面的源碼可以看出，JDK1.8的HashMap實際上是由數組+鏈表+紅黑樹組成，在一定條件下鏈表會轉換成紅黑樹。這裡要談一下預設載入因數為什麼為0.75（3/4），載入因數也叫擴容因數，用來判斷HashMap什麼時候進行擴容。選擇0.75的原因是為了平衡容量與查找性能：擴容因數越大，造成hash衝突的幾率就越大，查找性能就會越低，反之擴容因數越小，所占容量就會越大。於此同時，負載因數為3/4的話，和capacity的乘積結果就可以是一個整數。
下麵再看看hash數組中的元素
1.1.2 HashMap中的數組節點
hash數組一般稱為哈希桶（bucket），結點在JDK1.7中叫Entry，在JDK1.8中叫Node。
//1.8中Node實現entry的介面
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//每個節點都會包含四個欄位：hash、key、value、next
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//指向下一個節點
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; }
//hash值是由key和value的hashcode異或得到
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
//判斷o對象是否為Map.Entry的實例
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
//再判斷兩者的key和value值是否相同
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
//這個是擾動函數，減少hash碰撞
static final int hash(Object key) {
int h;
//將key的高16位與低16位異或（int是2個位元組，32位）
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
1.2 HashMap中的方法
1.2.1 查詢方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//將key值擾動後傳入getNode函數查詢節點
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;
//判斷哈希表是否為空，第一個節點是否為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//從第一個節點開始查詢，如果hash值和key值相等，則查詢成功，返回該節點
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//查詢下一個節點
if ((e = first.next) != null) {
//若該節點存在紅黑樹，則從紅黑樹中查找節點
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//若該節點存在鏈表，循著鏈表查找節點
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
1.2.2 新增方法
向哈希表中插入一個節點
public V put(K key, V value) {
//將擾動的hash值傳入，調用putVal函數
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//當參數onlyIfAbsent為true時，不會覆蓋相同key的值value;當evict是false時，表示是在初始化時調用
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若哈希表為空，直接對哈希表進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//若當前節點為空，則直接在該處新建節點
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//若當前節點非空，則說明發生哈希碰撞，再考慮是鏈表或者紅黑樹
Node<K,V> e; K k;
//如果與該節點的hash值和key值都相等,將節點引用賦給e
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果p是樹節點的實例，調用紅黑樹方法新增一個樹節點e
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//若該節點後是鏈表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//遍歷到鏈表末尾插入新節點
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若插入節點後，鏈表節點數大於轉變成紅黑樹的臨界值（>=8）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//將鏈表轉換成紅黑樹
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍歷過程中發現了key和hash值相同的節點，用e覆蓋該節點
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//對e節點進行處理
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//節點插入成功，修改modCount值
++modCount;
//如果達到擴容條件，直接擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
1.2.3 擴容方法（非常重要）
final Node<K,V>[] resize() {
//當前的數組
Node<K,V>[] oldTab = table;
//當前的數組大小和閾值
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
//對新數組大小和閾值初始化
int newCap, newThr = 0;
//若當前數組非空
if (oldCap > 0) {
//若當前數組超過容量最大值，返回原數組不擴容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//若當前數組低於閾值，直接在數組容量範圍內擴大兩倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//數組為空，且大於最小容量（數組初始化過）
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//數組為空，且沒有初始化
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//初始化數組
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//數組為空，且新的閾值為0
if (newThr == 0) {
//求出新的閾值（新數組容量*載入因數）
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//判斷新閾值是否越界，並做相應的賦值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//閾值更新
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//構建新的數組並賦值
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//若之前數組非空，將數據複製到新數組中
if (oldTab != null) {
//迴圈之前數組，將非空元素複製到新數組中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//若迴圈到該節點是最後一個非空節點，直接賦值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若發現該節點是樹節點
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//若該節點後是鏈表
else { // preserve order
//定義現有數組的位置low,擴容後的位置high;high = low + oldCap
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
/*通過（e.hash & oldCap）來確定元素是否需要移動，
e.hash & oldCap大於0，說明位置需要作相應的調整。
反之等於0時說明在該容量範圍內，下標位置不變。
*/
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);
//低位下標位置不變
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//處於高位位置要改變為j + oldCap
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap實際上是線程不安全的，在JDK1.7中，鏈表的插入方式為頭插法，在多線程下插入可能會導致死迴圈。因此在JDK1.8中替換成尾插法（其實想要線程安全大可用ConcurrentHashMap、Hashtable）
//JDK1.7源碼
void transfer(Entry[] newTable boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
//多線程在這裡會導致指向成環
Entry<K,V> next = e.next;
if(rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, new Capacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
假如HashMap的容量為2，其中在數組中有一個元素a(此時已經到達擴容的臨界點)。創建兩個線程t1、t2分別插入b、c，因為沒有鎖，兩個線程都進行到擴容這一步，那麼其中有節點位子因為擴容必然會發生變化（以前的容量不夠），這個時候假設t1線程成功運行，插入成功。但是由於t2線程的合併，加上節點位置的挪動，就會造成鏈表成環。最後讀取失敗
1.2.4 刪除方法
//通過key值刪除該節點，並返回value
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}
//刪除某個節點
//若matchValue為true時，需要key和value都要相等才能刪除；若movable為false時，刪除節點時不移動其他節點
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//若數組非空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//設node為刪除點
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//查到頭節點為所要刪除的點，直接賦於node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//否則遍歷
else if ((e = p.next) != null) {
//當節點為樹節點
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
//節點為鏈表時
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//對取回的node節點進行處理，當matchValue為false，或者value相等時
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode) //為樹節點
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p) //為鏈表頭結點
tab[index] = node.next;
else //為鏈表中部節點
p.next = node.next;
//修改modCount和size
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
2.一些面試題
2.1 JDK1.8 HashMap擴容時做了哪些優化
-
新元素下標方面，1.8通過高位運算
(e.hash & oldCap) == 0分類處理表中的元素：低位不變，高位原下標+原數組長度；而不是像1.7中計算每一個元素下標。 -
在resize（）函數中，1.8將1.7中的頭插逆序變成尾插順序。但是仍然建議在多線程下不要用HashMap。
2.2 HashMap與Hashtable的區別
- 線程安全：Hashtable是線程安全的，不允許key,value為null。
- 繼承父類：Hashtable是Dictionary類的子類（Dictionary類已經被廢棄)，兩者都實現了Map介面。
- 擴容：Hashtable預設容量為11，擴容為原來的容量2倍+1，所以Hashtable獲取下標直接用模運算符%。
- 存儲方式：Hashtable中出現衝突後，只有用鏈表方式存儲。
2.3 HashMap線程不安全，那麼有哪些Map可以實現線程安全
- Hashtable: 直接在方法上加synchronized關鍵字，鎖住整個哈希桶
- ConcurrentHashMap：使用分段鎖，相比於Hashtable性能更高
- Collectons.synchronizedMap：是使用Collections集合工具的內部類，通過傳入Map封裝一個SynchronizedMap對象，內部定義一個對象鎖，方法通過對象鎖實現。
參考博文：
HashMap 底層實現原理是什麼？JDK8 做了哪些優化？
