java.util.HashMap和java.util.HashTable (JDK1.8)
一、java.util.HashMap
1.1 java.util.HashMap 综述
java.util.HashMap继承结构如下图
HashMap是非线程安全的，key和value都支持null
HashMap的节点是链表，节点的equals比较的是节点的key和value内容是否相等。
1 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 2 final int hash; 3 final K key; 4 V value; 5 Node<K,V> next; 6 7 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 8 this.hash = hash; 9 this.key = key; 10 this.value = value; 11 this.next = next; 12 } 13 14 public final K getKey() { return key; } 15 public final V getValue() { return value; } 16 public final String toString() { return key + "=" + value; } 17 18 public final int hashCode() { 19 return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); 20 } 21 22 public final V setValue(V newValue) { 23 V oldValue = value; 24 value = newValue; 25 return oldValue; 26 } 27 28 public final boolean equals(Object o) { 29 if (o == this) 30 return true; 31 if (o instanceof Map.Entry) { 32 Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; 33 if (Objects.equals(key, e.getKey()) && 34 Objects.equals(value, e.getValue())) 35 return true; 36 } 37 return false; 38 } 39 }
1.2 HashMap属性
HashMap中的成员变量如下：
1 transient Node<K,V>[] table; 2 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 3 transient int size; 4 transient int modCount; 5 int threshold; 6 final float loadFactor;
HashMap就是Node<K, V>数组，同时也是Map.Entry<K, V>集合。 transient修饰表明这些变量是不需要被序列化的。
size是指当前HashMap中有多少个node；
threshold表示下一次resize HashMap的值，换言之当size达到这个值的时候就需要扩容了，需要将现有的元素重新散列到扩容的空间；
loadFactor加载因子，因为HashMap并不会等空间全部使用完在扩容，通常会预留一部分。该值默认为0.75，threshold = loadFactor * capacity （此处有个前提就是loadFactor * capacity < MAXIMUM_CAPACITY ，也即小于 1 << 30）
modCount表示HashMap发生结构性修改的次数。
1.3 HashMap方法
先来看下计算hash的函数
1 static final int hash(Object key) { 2 int h; 3 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 4 }
这个hash算法实现的是：获取key的hashCode()，然后高16bit不变，低16bit和高16bit异或结果作为低16bit。
在put和get方法时计算下标采用：
1 (n - 1) & hash
据代码注释解释，这种计算下标方式是综合考虑效率、作用和质量的结果。通常hash table的计算下标方式为模%，但是模%运算很容易发生碰撞，为什么这么说呢？不妨思考一下，在n - 1为15(0x1111)时，其实散列真正生效的只是低4bit的有效位，当然容易碰撞了。因此，设计者想了一个顾全大局的方法(综合考虑了速度、作用、质量)，就是把高16bit和低16bit异或了一下。设计者还解释到因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了，就算是发生了碰撞也用O(logn)的tree去做了。仅仅异或一下，既减少了系统的开销，也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时)，从而引起的碰撞。
整个过程图示如下：
在Java 8中使用了链表和红黑树来解决hash碰撞问题。链表法get一个key的时间复杂度是O(1) + O(n)，红黑树get一个key的时间复杂度为O(1) + O(logn)。从二者时间复杂度也能看出如果只使用链表解决hash碰撞，当碰撞非常严重的时候，效率并不理想，因此设定了一个链表的长度阈值，当长度超过该阈值（默认为8）则将链表转换为红黑树。
再来看下put方法，put方法的核心是putVal方法，代码如下
1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 2 boolean evict) { 3 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 4 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 5 // table还未创建，则新建之 6 n = (tab = resize()).length; 7 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 8 // Hash 位置无数据，则直接插入 9 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 10 else { 11 Node<K,V> e; K k; 12 if (p.hash == hash && 13 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 14 // hash 位置上已经存在该key，则后续判断是否需要修改value 15 e = p; 16 else if (p instanceof TreeNode) 17 // 红黑树节点，则将待插入节点插入到红黑树 18 // 如果插入过程中发现key已经存在于红黑树中，则后续判断是否需要修改value 19 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 20 else { 21 // 链表，则插入链表末尾 22 // 遍历链表过程中如果发现key已经存在，则后续判断是否需要修改value 23 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 24 if ((e = p.next) == null) { 25 p.next = newNode(hash, key, value, null); 26 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 27 // 链表长度超过一定长度（默认为8）则将链表转换为红黑树 28 treeifyBin(tab, hash); 29 break; 30 } 31 if (e.hash == hash && 32 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 33 break; 34 // 发现key已经存在于链表中了 35 p = e; 36 } 37 } 38 // table中已经存在该key了，根据onlyIfAbsent判断是否需要修改value 39 if (e != null) { // existing mapping for key 40 V oldValue = e.value; 41 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 42 e.value = value; 43 afterNodeAccess(e); 44 return oldValue; 45 } 46 } 47 ++modCount; 48 // 判断是否需要resize 49 if (++size > threshold) 50 resize(); 51 afterNodeInsertion(evict); 52 return null; 53 }
上面代码为JDK 1.8 HashMap put方法的核心部分。当调用putVal方法的时候，先按照hash算法(n - 1) & hash去table中取数据，如果取出来的是null，则新建一个newNode(hash, key, value, null)存入到下标为(n - 1) & hash的位置。
如果取出来的不是null，则说明table中以(n - 1) & hash为下标的位置上已经有数据了，这个时候有两种情况：有可能是该key已经存在于table中了，或者发生了hash冲突。
如果确实key已经存在于table中了p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))），那么则查看onlyIfAbsent参数，如果为true则不修改该key的value，否则就更新value。
如果发生了hash冲突，此时有两种解决方法，一种是红黑树，一种是链表。
如果是链表，也很好解决，循环遍历链表，如果找到了某个节点的key等于待存入的key，则根据onlyIfAbsent决定是否需要更新value；找不到则新建一个节点存入到链表的结尾。当然这个链表不能无限制的扩展的，程序中设置链表最长为REEIFY_THRESHOLD - 1，也即为7。长度超过7则需要将链表构建为一颗红黑树。
如果不是链表，则需要在红黑树中处理，红黑树中同样需要先查看key是否存在，存在则根据onlyIfAbsent决定是否更新value，不存在则new一个放入到红黑树中。
整个putVal方法流程图如下图所示。
每次调用putVal方法，如果key不存在于table中则会增加modCount，table修改次数加1。
1 final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 8 threshold = Integer.MAX_VALUE; 9 return oldTab; 10 } 11 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 12 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 13 // 通常情况下threshold成倍扩展 14 newThr = oldThr << 1; // double threshold 15 } 16 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 17 newCap = oldThr; 18 else { // zero initial threshold signifies using defaults 19 // 初始化 20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 22 } 23 if (newThr == 0) { 24 float ft = (float)newCap * loadFactor; 25 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 26 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 27 } 28 threshold = newThr; 29 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 30 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 31 table = newTab; 32 // 如果不是初始化的resize，就需要重新hash了。 33 if (oldTab != null) { 34 // 根据oldCap遍历整个table 35 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 36 Node<K,V> e; 37 if ((e = oldTab[j]) != null) { 38 oldTab[j] = null; 39 if (e.next == null) 40 // 如果是单独的一个节点，则重新hash到新table中 41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 42 else if (e instanceof TreeNode) 43 // 如果是红黑树则分裂红黑树 44 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 45 else { // preserve order 保持原来的顺序，否则多线程同时resize会出现jdk1.7中的死链问题 46 // 对链表节点进行重新Hash，具体Hash算法下面详解 47 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 48 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 49 Node<K,V> next; 50 do { 51 next = e.next; 52 // oldCap就是新增的高位，相与 == 0则节点还应放在原下标 53 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 54 if (loTail == null) 55 loHead = e; 56 else 57 loTail.next = e; 58 loTail = e; 59 } 60 else { // 相与 != 0 则节点应该放在 原下标+oldCap 61 if (hiTail == null) 62 hiHead = e; 63 else 64 hiTail.next = e; 65 hiTail = e; 66 } 67 } while ((e = next) != null); 68 if (loTail != null) { 69 loTail.next = null; 70 newTab[j] = loHead; // 应该放在原下标的节点组成的链表 71 } 72 if (hiTail != null) { 73 hiTail.next = null; 74 newTab[j + oldCap] = hiHead; // 应该放在 原下标+oldCap 位置的节点组成的链表 75 } 76 } 77 } 78 } 79 } 80 return newTab; 81 }
当table的size超过threshold = capacity * loadFactor时，需要对HashMap进行resize操作。capacity表示table的总容量，size表示已经存入了多少node。threshold为阈值，超过该阈值则需要进行resize操作。
resize的时候，通常情况为capacity << 1， threshold << 1，也即扩展为之前的两倍（超过MAXIMUM_CAPACITY情况另当别论）。
无论是链表还是红黑树，其中节点在resize过后都需要重新重新hash，但是Java8中重新Hash设计的非常巧妙。举例说明，假设table从16扩展为32，具体变化为：
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍(capacity << 1)，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的table中。牛逼！
两个主要的函数理解之后，其它方法就不是很困难了。再来看下get方法，源码如下：
1 public V get(Object key) { 2 Node<K,V> e; 3 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; 4 } 5 6 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 7 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 8 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 9 (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 10 if (first.hash == hash && // always check first node 11 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 12 // 判断找到的第一个节点，如果key相等（相等是为了处理key为null的情况）或equal则直接返回第一个 13 return first; 14 if ((e = first.next) != null) { 15 if (first instanceof TreeNode) 16 // 如果是红黑树则去红黑树中查找该key 17 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 18 // 剩下一种情况就是链表了，直接遍历链表查找 19 do { 20 if (e.hash == hash && 21 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 22 return e; 23 } while ((e = e.next) != null); 24 } 25 } 26 return null; 27 }
根据上面的描述，get方法还是很好理解的。在查找的时候，除了比较hash以外，还会比较key的内容(k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))。
1 public V remove(Object key) { 2 Node<K,V> e; 3 return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? 4 null : e.value; 5 } 6 7 final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, 8 boolean matchValue, boolean movable) { 9 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; 10 // 先get到对应key的节点，这部分代码跟get方法一样 11 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 12 (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { 13 Node<K,V> node = null, e; K k; V v; 14 if (p.hash == hash && 15 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 16 // 该下标上存放的第一个节点就是要查找的节点 17 node = p; 18 else if ((e = p.next) != null) { 19 if (p instanceof TreeNode) 20 // 从红黑树中查找该节点 21 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); 22 else { 23 // 遍历链表查找该节点 24 do { 25 if (e.hash == hash && 26 ((k = e.key) == key || 27 (key != null && key.equals(k)))) { 28 node = e; 29 break; 30 } 31 // 保存节点 32 p = e; 33 } while ((e = e.next) != null); 34 } 35 } 36 37 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || 38 (value != null && value.equals(v)))) { 39 if (node instanceof TreeNode) 40 // 从红黑树中移除掉该节点 41 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); 42 else if (node == p) 43 // 第一个节点就是待删除节点，直接将next节点存放到index位置 44 tab[index] = node.next; 45 else 46 // 链表，p为待删除节点的前一个节点 47 p.next = node.next; 48 ++modCount; 49 --size; 50 afterNodeRemoval(node); 51 return node; 52 } 53 } 54 return null; 55 }
参考：
https://tech.meituan.com/java-hashmap.html
https://yikun.github.io/2015/04/01/Java-HashMap%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/
二、java.util.Hashtable
2.1 java.util.Hashtable综述
继承结构如下图：
Hashtable是线程安全的，key和value都不支持null。
2.2 Java.util.Hashtable属性
Hashtable属性如下，跟HashMap一样，也是一个数组。count表示当前table中有多少个Entry，threshold、loadFactor和modCount意义同HashMap。Hashtable的初始化capacity为11，loadFactor默认为0.75f。
1 private transient Entry<?,?>[] table; 2 private transient int count; 3 private int threshold; 4 private float loadFactor; 5 private transient int modCount = 0;
2.3 Java.util.Hashtable方法
先来看下get方法
1 public synchronized V get(Object key) { 2 Entry<?,?> tab[] = table; 3 int hash = key.hashCode(); 4 int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; 5 for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) { 6 if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { 7 return (V)e.value; 8 } 9 } 10 return null; 11 }
get方法是synchronized方法，多线程执行的时候给整个hashtable对象加锁，这样一来效率肯定会打折扣，但是线程是安全的。
在hashtable中，index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length，将key.hashCode()除去符号位模上tab.length。目前hashtable仍然只使用了链表去解决hash碰撞问题，因此，如果tab[index]没找到，则遍历链表继续查找即可，算法复杂读O(n)。
在查找的时候除了比较hash值以外还会要求e.key.equals(key)对内容进行比较，因为key不允许为null，因此e.key也能保证不为null。
1 private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) { 2 modCount++; 3 4 Entry<?,?> tab[] = table; 5 if (count >= threshold) { 6 // 超过阈值，需要扩容，重新hash 7 // Rehash the table if the threshold is exceeded 8 rehash(); 9 10 tab = table; 11 hash = key.hashCode(); 12 index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; 13 } 14 15 // Creates the new entry. 16 @SuppressWarnings("unchecked") 17 // 保存下当前链表头部节点 18 Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index]; 19 // 插入到链表头部 20 tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e); 21 count++; 22 } 23 24 public synchronized V put(K key, V value) { 25 // Make sure the value is not null 26 if (value == null) { 27 throw new NullPointerException(); 28 } 29 30 // Makes sure the key is not already in the hashtable. 31 Entry<?,?> tab[] = table; 32 int hash = key.hashCode(); 33 int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; 34 @SuppressWarnings("unchecked") 35 Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index]; 36 for(; entry != null ; entry = entry.next) { 37 if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) { 38 // 如果key已经存在于hashtable，则直接替换旧的value 39 V old = entry.value; 40 entry.value = value; 41 return old; 42 } 43 } 44 // 新建Entry，放在index位置上链表的头部 45 addEntry(hash, key, value, index); 46 return null; 47 }
上面为put方法，put方法还是比较简单的，已经存在就更新value值，冲突了就添加到链表头部。
1 public synchronized V remove(Object key) { 2 Entry<?,?> tab[] = table; 3 int hash = key.hashCode(); 4 // 定位下标 5 int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; 6 @SuppressWarnings("unchecked") 7 Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)tab[index]; 8 // 遍历链表，prev保存前一个节点 9 for(Entry<K,V> prev = null ; e != null ; prev = e, e = e.next) { 10 if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { 11 modCount++; 12 // 链表删除节点 13 if (prev != null) { 14 prev.next = e.next; 15 } else { 16 tab[index] = e.next; 17 } 18 count--; 19 V oldValue = e.value; 20 e.value = null; 21 return oldValue; 22 } 23 } 24 return null; 25 }
remove节点也比较简单。
1 protected void rehash() { 2 int oldCapacity = table.length; 3 Entry<?,?>[] oldMap = table; 4 5 // overflow-conscious code 6 // 扩容为oldCapacity两倍+1 7 int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1; 8 if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { 9 if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE) 10 // Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets 11 return; 12 newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE; 13 } 14 Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity]; 15 16 modCount++; 17 threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1); 18 table = newMap; 19 // 扩容后需要对原有数据进行重新hash分配位置 20 for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) { 21 for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) { 22 Entry<K,V> e = old; 23 // 遍历链表 24 old = old.next; 25 // 重新确定位置 26 int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity; 27 // 新到来的节点插到链表开头位置 28 e.next = (Entry<K,V>)newMap[index]; 29 newMap[index] = e; 30 } 31 } 32 }
rehash扩容方法也还是比较简单，如果遇到链表遍历一下重新hash每个链表上的节点即可。
1 public synchronized V putIfAbsent(K key, V value) { 2 Objects.requireNonNull(value); 3 4 // Makes sure the key is not already in the hashtable. 5 Entry<?,?> tab[] = table; 6 int hash = key.hashCode(); 7 int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; 8 @SuppressWarnings("unchecked") 9 Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index]; 10 // 先查找是否存在 11 for (; entry != null; entry = entry.next) { 12 if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) { 13 V old = entry.value; 14 if (old == null) { 15 entry.value = value; 16 } 17 return old; 18 } 19 } 20 // 不存在，则创建新节点插到链表开头 21 addEntry(hash, key, value, index); 22 return null; 23 }
在putIfAbsent方法中需要先查找，找不到key或者key存在但是value为null，则插入。但是put方法中能确保插入的节点value都不为null，所以value为null的场景应该是不存在的。
