HashMap 源码分析(基于JDK1.7 与 JDK1.8)
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存储结构 :
- JDK1.7的存储结构
在 1.7 之前 JDK 采用「拉链法」来存储数据，即数组和链表结合的方式
「拉链法」用专业点的名词来说叫做链地址法。简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上存储的都是一个链表。
不同的 key 可能经过 hash 运算可能会得到相同的地址，但是一个数组单位上只能存放一个元素，采用链地址法以后，如果遇到相同的 hash 值的 key 的时候，我们可以将它放到作为数组元素的链表上。待我们去取元素的时候通过 hash 运算的结果找到这个链表，再在链表中找到与 key 相同的节点(使用equals)，就能找到 key 相应的值了。
JDK1.7 中新添加进来的元素总是放在数组相应的角标位置，而原来处于该角标的位置的节点作为 next 节点放到新节点的后边。稍后通过源码分析我们也能看到这一点。
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JDK1.8 的存储结构
JDK1.8 之后的 HashMap 底层在解决哈希冲突的时候，就不单单是使用数组加上单链表的组合了，因为当处理如果 hash 值冲突较多的情况下，链表的长度就会越来越长，此时通过单链表来寻找对应 Key 对应的 Value 的时候就会使得时间复杂度达到 O(n)，因此在 JDK1.8 之后，在链表新增节点导致链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD = 8 的时候，就会在添加元素的同时将原来的单链表转化为红黑树.
红黑树特点 : 红黑树是一种易于增删改查的二叉树，它对与数据的查询的时间复杂度是 O(logn) 级别，所以利用红黑树的特点就可以更高效的对 HashMap 中的元素进行操作
从结构实现来讲，HashMap 是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。
这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？
1.从源码可知，HashMap 类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个 Node 的数组。我们来看 Node（ JDK1.8 中） 是何物。
static class Node <K, V> implements java.util.Map.Entry<K,V> { final int hash; //定位数组索引位置 final K key; V value; java.util.HashMap.Node<K,V> next; //链表的下一个 node Node(int i, K k, V v, java.util.HashMap.Node<K,V> node) { /* compiled code */ } public final K getKey() { /* compiled code */ } public final V getValue() { /* compiled code */ } public final java.lang.String toString() { /* compiled code */ } public final int hashCode() { /* compiled code */ } public final V setValue(V v) { /* compiled code */ } public final boolean equals(java.lang.Object o) { /* compiled code */ } }
Node 是 HashMap 的一个内部类，实现了 Map.Entry 接口，本质是就是一个映射（键值对）。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。
2.HashMap 就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题， Java 中 HashMap 采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被 Hash 后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码：
map.put("博客","aoe");
系统将调用 "博客" 这个 key 的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值，然后再通过 Hash 算法的后两步运算（高位运算和取模运算）来定位该键值对的存储位置，有时两个 key 会定位到相同的位置，表示发生了 Hash 碰撞。当然 Hash 算法计算结果越分散均匀，Hash 碰撞的概率就越小，map 的存取效率就会越高。
如果哈希桶数组很大，即使较差的 Hash 算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的 Hash 算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的 hash 算法减少 Hash 碰撞。
那么通过什么方式来控制 map 使得 Hash 碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？
答案就是好的 Hash 算法和扩容机制。
在理解 Hash 和扩容流程之前，我们得先了解下 HashMap 的几个字段。从 HashMap 的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //默认初始化容量为16 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1073741824; //最大容量 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //负载因子 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //超过8就转化为红黑树 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //低于6就转化为链表
transient int size; //HashMap 中实际存在的键值对数量 transient int modCount; //用来记录 HashMap 内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败 int threshold; //所能容纳的key-value对极限
首先，Node[] table的初始化长度 length (默认值是16)，Load factor 为负载因子(默认值是0.75)，threshold 是 HashMap 所能容纳的最大数据量的 Node (键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
结合负载因子的定义公式可知，threshold 就是在此 Load factor 和 length (数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新 resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。默认的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子 Load factor 的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 的值，这个值可以大于1。
确定哈希桶数组索引位置 :
很多操作都需要先确定一个键值对所在的桶下标。
int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length)
- 计算 hash 值
final int hash(Object k) { int h = hashSeed; if (0 != h && k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); }
- 取模
令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质：
x : 00010000
x-1 : 00001111
令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数：
y : 10110010 x-1 : 00001111 y&(x-1) : 00000010
这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的：
y : 10110010 x : 00010000 y%x : 00000010
我们知道，位运算的代价比求模运算小的多，因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能。
确定桶下标的最后一步是将 key 的 hash 值对桶个数取模：hash%capacity，如果能保证 capacity 为 2 的 n 次方，那么就可以将这个操作转换为位运算。
static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
分析HashMap的put方法 :
JDK1.8 HashMap 的 put 方法源码如下:
public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash 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; // 步骤①：tab为空则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 步骤②：计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 步骤④：判断该链为红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 步骤⑤：该链为链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key,value,null); //链表长度大于8转换为红黑树进行处理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // key已经存在直接覆盖value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
扩容机制 :
扩容 (resize) 就是重新计算容量，向 HashMap 对象里不停的添加元素，而 HashMap 对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然 Java 里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组.
分析下 resize 的源码，鉴于 JDK1.8 融入了红黑树，较复杂，为了便于理解仍然使用 JDK1.7 的代码，好理解一些，本质上区别不大
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组 int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了 return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组 transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里 table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值 }
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer() 方法将原有 Entry 数组的元素拷贝到新的 Entry 数组里。
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素 if (e != null) { src[j] = null; //释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象） do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置 e.next = newTable[i]; //标记[1] newTable[i] = e; //将元素放在数组上 e = next; //访问下一个Entry链上的元素 } while (e != null); } } }
newTable[i] 的引用赋给了 e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部(如果发生了 hash 冲突的话），这一点和 Jdk1.8 有区别。在旧数组中同一条 Entry 链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。
下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的 hash 算法就是简单的用 key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组 table 的 size=2， 所以 key = 3、7、5，put 顺序依次为 5、7、3。在 mod 2 以后都冲突在 table[1] 这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小 size 大于 table 的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize 成 4，然后所有的 Node 重新 rehash 的过程。
下面讲解下 JDK1.8 做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是 2 次幂的扩展 (指长度扩为原来 2 倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n 为 table 的长度，图（a）表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算 hash 之后，因为 n 变为 2 倍，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，在扩充 HashMap 的时候，不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 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 bucket 了。这一块就是 JDK1.8 新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7 中 rehash 的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8 不会倒置.
线程安全性 :
在多线程使用场景中，应该尽量避免使用线程不安全的 HashMap，而使用线程安全的 ConcurrentHashMap。那么为什么说 HashMap 是线程不安全的，下面举例子说明在并发的多线程使用场景中使用 HashMap 可能造成死循环。代码例子如下(便于理解，仍然使用 JDK1.7 的环境)：
public class HashMapInfiniteLoop { private static HashMap<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(2，0.75f); public static void main(String[] args) { map.put(5， "C"); new Thread("Thread1") { public void run() { map.put(7, "B"); System.out.println(map); }; }.start(); new Thread("Thread2") { public void run() { map.put(3, "A); System.out.println(map); }; }.start(); } }
其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。
通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry next = e.next;” 这一行；然后放开线程2的的断点，让线程2进行resize。结果如下图。
注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。
线程一被调度回来执行，先是执行 newTalbe[i] = e， 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)。
e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。
于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
JDK1.8与JDK1.7的性能对比 :
HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面从两个方面用例子证明这一点。
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Hash较均匀的情况
为了便于测试，先写一个类Key，如下：
class Key implements Comparable<Key> { private final int value; Key(int value) { this.value = value; } @Override public int compareTo(Key o) { return Integer.compare(this.value, o.value); } @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) return true; if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; Key key = (Key) o; return value == key.value; } @Override public int hashCode() { return value; } }
这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。为了避免频繁的GC，将不变的Key实例缓存了起来，而不是一遍一遍的创建它们。代码如下：
public class Keys { public static final int MAX_KEY = 10_000_000; private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY]; static { for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) { KEYS_CACHE[i] = new Key(i); } } public static Key of(int value) { return KEYS_CACHE[value]; } }
现在开始试验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、......10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：
static void test(int mapSize) { HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize); for (int i = 0; i < mapSize; ++i) { map.put(Keys.of(i), i); } long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒 for (int i = 0; i < mapSize; i++) { map.get(Keys.of(i)); } long endTime = System.nanoTime(); System.out.println(endTime - beginTime); } public static void main(String[] args) { for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){ test(i); } }
在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下：
通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面看看Hash不均匀的的情况。
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Hash极不均匀的情况
假设我们又一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下：
class Key implements Comparable<Key> { //... @Override public int hashCode() { return 1; } }
仍然执行main方法，得出的结果如下表所示：
从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。
测试环境：处理器为2.2 GHz Intel Core i7，内存为16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的OS X 10.10.1上。
HashMap与Hashtable 比较:
- Hashtable 使用 synchronized 来进行同步。
- HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。
- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。
小结 :
- 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用 HashMap 的时候，估算 map 的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免 map 进行频繁的扩容。
- 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。
- HashMap 是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作 HashMap，建议使用 ConcurrentHashMap。
- JDK1.8 引入红黑树大程度优化了 HashMap 的性能。
参考资料：
- 全栈开发(https://github.com/frank-lam/fullstack-tutorial/blob/master/notes/JavaArchitecture/02-Java集合框架.md)
