1. 简介
- HashMap的定义
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable2. 存储结构
- HashMap的数据结构： 数组 + 单链表 + 红黑树（JDK1.8新增）
- HashMap的本质：一个存储Entry类对象的数组 + 多个单链表
HashMap的主干是一个Entry（JDK1.8改为Node）数组，代码如下：
transient Entry<K,V>[] table;每一个Entry存储了
- 一个key-value键值对（本质是两个对象间的映射关系）
- 一个指向下一个Entry对象的next变量
- 一个根据key值计算出的hash值，hash值决定该元素在数组中存放的具体位置
//Entry是一个静态内部类
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next; //存储下一个Entry对象的引用，以便实现单链表结构
int hash; //对key进行hashcode计算后保存哈希值
//构造方法
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
//get和set方法
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//重写equals方法
public final boolean equals(Object o) {
if(!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry) o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if(k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))){
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if(v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))){
return true;
}
}
return false;
}
//重写hashCode方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
//重写toString方法
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
//添加元素时，对value覆盖时调用此方法
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {}
//删除一个Entry时，调用此方法
void recordRemoval(HashMap<K,V> m){}
}3. HashMap源码分析（JDK1.7）
三个重要参数：
- 初始容量：数组在创建时“桶”（单链表）的数量，必须是2的n次方，默认16
- 加载因子：数组在其容量内可以使用的比例，超过比例就要考虑扩容
- 阈值: Entry（键值对）数量的临界值，默认计算方法为 capacity * loadFactor
HashMap里的一些初始属性
- DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 定了数组默认初始值为16
- DEFAULT_LOAD_FACTOR 定了默认负载因子为0.75
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
//数组初始容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 最大容量值
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 映射表未扩充前的空映射表
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
// 映射表数组，其长度必须为2的次幂
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
// 映射表大小
transient int size;
// 阈值（容量 * 加载因子）。如果table == EMPTY_TABLE，那么阈值等于创建表的初始容量。
int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor;
// 记录数组发生结构修改的次数
transient int modCount;
// 阈值的默认值
static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
......
}HashMap构造器源码：使用 HashMap(16,0.75) 做初始化
- 给定了阈值threshold计算方法，即数组需扩容时的元素数量临界值
- 创建了容量为16的Entry数组，即 table
//1.默认构造器，this(16, 0.75)
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//2.指定了“初始容量”和“加载因子”的构造器
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if(initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if(initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if(loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//当超过阈值，进行扩容操作
int capacity = 1;
while(capacity < initalCapacity)
capacity <<= 1; //左移一位，大小变为之前的2倍，即以2的n次方增大直到等于初始容量16
this.loadFactor = loadFactor; //负载因子0.75不变
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //初始阈值12
table = new Entry[capacity];
useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
init();
}HashMap中的put()方法：将 Entry 添加到HashMap中
- 若key为null，则将该键值对添加到table[0]中
- 若key不为null，则计算该key的哈希值，然后将其添加到对应的链表中
- 若该key哈希值对应的键值对已存在，则用新value覆盖旧value
public V put(K key, V value) {
if(key == null)
return putForNullKey(value); //若key为null，则将该键值对添加到table[0]中
//若key不为null，则计算该key的哈希值，将其添加到对应的位置
int hash = hash(key); //hash方法通过复杂的位运算计算出一个哈希值
//根据hash值使用indexFor推算出索引i的位置
int i = indexFor(hash, table.length);// indexFor返回 hash & (length-1)
//判断i位置是否已经存在数据，若不存在则直接addEntry，若存在则从链表第一个开始逐个对比
for(Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
object k;
//判断hash值是否相等，不相等则与链表下一个继续对比，直到结束或找到一个相等的
//hash相等则看key是否也相等，若不相等则继续与与链表下一个继续对比，直到结束或找到一个相等的
//hash相等key也相等，则用新的value覆盖旧的value
if(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))){
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}从上面的代码可以看出，计算key的具体索引位置时，先计算了哈希值，再通过indexFor处理哈希值返回索引位置，即 hash & length -1，这样的处理保证了两者二进制与运算时所有超过length的高位与运算始终保持为0，使得索引位置一定在数组范围内
addEntry()方法：
- 根据阈值判断是否需要扩容，如果需要则扩容为原来的2倍
- 调用createEntry()方法插入新元素
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//先判断是否需要扩容，扩容条件：元素个数超过阈值且索引位置不为null
if((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])){
resize(2 * table.length); //扩容为原来的两倍
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, tbale.length);
}
//创建Entry
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}creatEntry()方法：
- 头插法，在索引位置链表头部插入新元素，指向原来的头部元素
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //把原来bucketIndex位置的旧元素放到e中
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);//创建新元素放到bucketIndex位置，指向旧元素
size++;
}其他方法
V get(Object key); //获得指定键的值
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); //将指定Map中的键值对复制到此Map中
V remove(Object key); //删除该键值对
boolean containsKey(Object key); //判断是否存在该键的键值对；是 则返回true
boolean containsValue(Object value); //判断是否存在该值的键值对；是 则返回true
Set<K> keySet(); //单独抽取key序列，将所有key生成一个Set
Collection<V> values(); //单独value序列，将所有value生成一个Collection
void clear(); //清除哈希表中的所有键值对
int size(); //返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对
boolean isEmpty(); //判断HashMap是否为空；size == 0时表示为空4. HashMap源码分析（JDK1.8）
HashMap构造器
/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/** 构造方法 3 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}put()方法
- 尾插法，在索引位置链表的尾部插入新元素，原来的尾部元素指向这个新元素
- 当某一位置链表长度>8且当前数组长度>64时，链表改为红黑树
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;
/* jdk1.7在调用HashMap构造器时直接初始化table
jdk1.8在put时利用resize()方法初始化table */
if((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //假如索引位置i的元素p为空，则直接存入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else{
Node<K,V> e; K k;
if(p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; //hash和key都相等，则把索引位置元素p放入e
else if(p instanceof TreeNode) //hash和key有一个不相等，判断p是否为红黑树
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else{ //不是红黑树，则为链表结构
for(int binCount = 0; ; ++binCount){ //遍历链表，并计数
if((e = p.next) == null){ //如果p指向的下一个元素为空，则存入，尾插法
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //如果计数大于树化阈值，则改为树结构
treeifyBin(tab,hash);
break;
}
if(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null &&key.equals(k)))) //如果遍历链表时有一个元素满足hash和key都相等，则
break;
p = e; //即 p = p.next 在遍历链表时每循环一次，使p变为下一个元素
}
}
//当满足hash和key都相等时，新value覆盖旧value的具体代码
if(e != null){
V oldValue = e.value;
if(!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if(++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}resize()方法 初始化table及扩容原理
- 计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr
- 根据计算出的 newCap 创建新数组， table 也是在这里进行初始化的
- 将键值对节点重新映射到新的桶数组里，如果节点是 TreeNode 类型，则需要拆分红黑树，如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //获取旧table的长度
int oldThr = threshold; //获取阈值
int newCap, newThr = 0;
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 阈值变为原来的2倍
} else if (oldThr > 0)
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else {
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
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)
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((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;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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