JDK8 HashMap解析
一、概述
HashMap是最常用的数据结构之一，是JDK中util包下的一个集合类，基于Map接口实现、允许null键/值、非同步、不保证有序(比如插入的顺序)、也不保证顺序不随时间变化。
二、源码解析
1、继承和实现
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
继承于抽象的AbstractMap，实现了Map，Cloneable，Serializable这三个接口。在结尾或者下一篇在聊Map，Cloneable，Serializable这三个接口。
2、重要的常量
/** * 默认初始容量为16 必须是2的幂次方也就是2的倍数 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * 最大容量 * 必须是2的倍数 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 在构造函数中未指定时使用的 负载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 链表结构转化为红黑树的阈值，大于8时链表结构转化为红黑树 */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 红黑树转化为链表结构的阈值，桶(bucket)内元素个数小于6时转化为链表结构 */ static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /** * 树形化最小hash表 元素个数，如果桶内元素已经达到转化红黑树阈值，但是表元素总数未达到阈值，则值进行扩容resize()，不进行树形化 */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
注: 当hash表元素小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，但是桶内元素个数大于TREEIFY_THRESHOLD阈值时，进行扩容resize()。而当hash中元素个数大于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，则进行树形化。
3、接下来是一个节点的源码
/** * 该类只实现了 Map.Entry 接口， * 所以该类只需要实现getKey、getValue、setValue三个方法即可 * 除此之外以什么样的方式来组织数据，就和接口无关了 */ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // hash值，不可变 final K key; // 键，不可变 V value; // 值 Node<K,V> next; // 下一个节点，表明键值映射记录的存储方式是链表 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } // 实现接口定义的方法，且该方法不可被重写 public final K getKey() { return key; } //实现接口定义的方法，且该方法不能被重写 public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } // 重写父类Object的hashCode方法，且该方法不可被自己的子类再重写 // 返回：key的hashCode值和value的hashCode值进行异或运算结果 public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } //实现接口定义的方法，且该方法不可被重写 // 设值，返回旧值 public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 重写父类Object的equals方法，且该方法不可被自己的子类再重写 // 判断相等的依据是，只要是Map.Entry的一个实例，并且键键、值值都相等就返回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; } }
4、下面是hash的实现
// hash实现，没有直接使用key的hashcode()，而是使key的hashcode()高16位不变，低16位与高16位异或作为最终hash值。 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
Java8中hash计算是通过key的hashCode()的高16位异或低16位实现的，既保证高低bit都能参与到hash的计算中，又不会有太大的开销。
这是源码中的注释：
Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of hashes that vary only in bits above the current mask will always collide. (Among known examples are sets of Float keys holding consecutive whole numbers in small tables.) So we apply a transform that spreads the impact of higher bits downward. There is a tradeoff between speed, utility, and quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes are already reasonably distributed (so don’t benefit from spreading), and because we use trees to handle large sets of collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as to incorporate impact of the highest bits that would otherwise never be used in index calculations because of table bounds.
大概的意思是：
如果直接使用key的hashcode()作为hash很容易发生碰撞。比如，在n - 1为15(0x1111)时，散列值真正生效的只是低4位。当新增的键的hashcode()是2，18，34这样恰好以16的倍数为差的等差数列，就产生了大量碰撞。
因此，设计者综合考虑了速度、作用、质量，把高16bit和低16bit进行了异或。因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了，就算是发生了较多碰撞也用O(logn)的红黑树去优化了。仅仅异或一下，既减少了系统的开销，也不会造成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。
5、再来介绍hashMap中一个精巧的算法
/** * Returns a power of two size for the given target capacity. * 精巧算法 返回最近的不小于输入参数的2的整数次幂。比如10，则返回16。 */ 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; }
**原理如下： **
先说5个移位操作，会使cap的二进制从最高位的1到末尾全部置为1。
假设cap的二进制为01xx…xx。
对cap右移1位：01xx…xx，位或：011xx…xx，使得与最高位的1紧邻的右边一位为1，
对cap右移2位：00011x..xx，位或：01111x..xx，使得从最高位的1开始的四位也为1，
以此类推，int为32位，所以在右移16位后异或最多得到32个连续的1，保证从最高位的1到末尾全部为1。
最后让结果+1，就得到了最近的大于cap的2的整数次幂。
再看第一条语句：
int n = cap - 1;
让cap-1再赋值给n的目的是令找到的目标值大于或等于原值。如果cap本身是2的幂，如8（1000(2)），不对它减1而直接操作，将得到16。
通过tableSizeFor()，保证了HashMap容量始终是2的次方，在通过hash寻找index时就可以用逻辑运算来替代取余，即hash％n用hash&(n -1)替代。
6、一些变量的介绍
// 存储元素的数组，总是2的幂，可以为0 transient Node<K,V>[] table; // 存放具体元素的集合 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。 transient int size; // 每次扩容和更改map结构的计数器 transient int modCount; // 临界值 当实际节点个数超过临界值(容量*填充因子)时，会进行扩容 int threshold; // 哈希表的负载因子 final float loadFactor
7、接下来是4个构造函数
//制定初始容量和填充因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) // 初始容量不能小于0，否则报错 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) // 初始容量不能大于最大值，否则为最大值 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) // 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; // 初始化填充因子 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); // 通过tableSizeFor(cap)计算出不小于initialCapacity的最近的2的幂作为初始容量，将其先保存在threshold里，当put时判断数组为空会调用resize分配内存，并重新计算正确的threshold } //指定初始容量 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //默认构造函数 public HashMap() { // 初始化填充因子 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } // HashMap(Map<? extends K>)型构造函数 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 初始化填充因子 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将m中的所有元素添加至HashMap中 putMapEntries(m, false); }
8、构造函数中的putMapEntries方法
// 将m中的所有元素添加至本HashMap中 final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { int s = m.size(); if (s > 0) { if (table == null) { // 判断table是否已经初始化 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; // 未初始化，s为m的实际元素个数 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值 if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } else if (s > threshold) // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理 resize(); // 将m中的所有元素添加至HashMap中 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, false, evict); } } } // 集合大小 public int size() { return size; } // 本HashMap大小 是否 为0 true表示本HashMap没有存储任何键值对 public boolean isEmpty() { return size == 0; }
接下来就是HashMap的储存详解了，由于储存涉及到HashMap的扩容处理，所以这里先把扩容聊一下，这个也是hashMap中比较重要的一个知识点。
三、核心方法源码
1、扩容
resize用来重新分配内存
- 当数组未初始化，按照之前在threashold中保存的初始容量分配内存，没有就使用缺省值
- 当超过限制时，就扩充两倍，因为我们使用的是2次幂的扩展，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
如oldCap为16时，如图
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值高位新增的那个bit是1还是0，是0的话索引不变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”, 直接拆分原链表为高低链表相比先保存数据再寻址追加效率更好。
源码如下：
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; // 当前table保存 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; / /保存table大小 int oldThr = threshold; // 保存当前阈值 int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 之前table大小大于0，即已初始化 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大值就不再扩充了，只设置阈值 threshold = Integer.MAX_VALUE; // 阈值为最大整形 return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // 容量翻倍 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold 阈值翻倍 } else if (oldThr > 0) // 初始容量已存在threshold中 newCap = oldThr; else { // 使用缺省值（使用默认构造函数初始化） newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { // 计算新阈值 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]; // 初始化table table = newTab; if (oldTab != null) { // 之前的table已经初始化过 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 复制元素，重新进行hash Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 将原数组位置置为空，应该是便于垃圾回收吧 if (e.next == null) // 桶中只有一个结点 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) //红黑树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); //根据(e.hash & oldCap)分为两个，如果哪个数目不大于UNTREEIFY_THRESHOLD，就转为链表 else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割成两个不同的链表，完成rehash next = e.next; //保存下一个节点 if ((e.hash & oldCap) == 0) { //保留在低部分即原索引 if (loTail == null) //第一个结点让loTail和loHead都指向它 loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //hash到高部分即原索引+oldCap 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; }
进行扩容，会重新进行内存分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。
分配内存统一放在resize()中，包括创建后首次put时初始化数组和存放元素个数超过阈值时扩容。
如果映射很多，创建HashMap时设置充足的初始容量(预计大小/负载因子 + 1）会比让其自动扩容获得更好的效率，一方面减少了碰撞可能，另一方面减少了resize的损耗。
总结一下：把原数组在内存中的位置置为空，然后重新分配内存，把原来的一张表分为两张表
2、put函数大致的思路
1.对key的hashCode()做hash，然后再计算桶的index;
2.如果没碰撞直接放到桶bucket里；
3.如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
4.如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树（若数组容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，不进行转换而是进行resize操作）
5.如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6.如果表中实际元素个数超过阈值(超过load factor*current capacity)，就要resize
具体如下：
public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** * Implements Map.put and related methods * 用于实现put()方法和其他相关的方法 * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // table未初始化或者长度为0，进行扩容，n为桶的个数 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 桶中已经存在元素 Node<K,V> e; K k; // 比较桶中第一个元素的hash值相等，key相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 将第一个元素赋值给e，用e来记录 else if (p instanceof TreeNode) // hash值不相等或key不相等 红黑树 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 放入树中 else { // 为链表结点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 到达链表的尾部 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 在尾部插入新结点 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 结点数量达到阈值，调用treeifyBin()做进一步判断是否转为红黑树 treeifyBin(tab, hash); break; // 跳出循环 } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等 break; // 相等 跳出循环 p = e; // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表 } } if (e != null) { // existing mapping for key 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点 V oldValue = e.value; // 记录e的value if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) // onlyIfAbsent为false或者旧值为null e.value = value; //用新值替换旧值 afterNodeAccess(e); // 访问后回调 return oldValue; // 返回旧值 } } ++modCount; // 结构性修改 if (++size > threshold) // 实际大小大于阈值则扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); // 插入后回调 return null; } /** * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless * table is too small, in which case resizes instead. 将链表转换为红黑树 */ final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //若数组容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，不进行转换而是进行resize操作 resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); // 将Node转换为TreeNode if (tl == null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); // 重新排序形成红黑树 } } /** * 将指定映射的所有映射关系复制到此映射中 * * @param m mappings to be stored in this map * @throws NullPointerException if the specified map is null */ public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) { putMapEntries(m, true); }
上面就是这个HashMap的整个存储过程。
获取的时候有好几种我们先说get方法，然后再说获取整个映射集合的方法。
3、get函数大致思路
- 链表结构（bucket）里的第一个节点，直接命中；
- 如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry，若为树，复杂度O(logn)， 若为链表，O(n)
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; // table已经初始化，长度大于0，且根据hash寻找table中的项也不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { if (first.hash == hash && // always check first node 比较桶中第一个节点 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 桶中不止一个节点 if (first instanceof TreeNode) // 为红黑树结点 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在红黑树中查找 do { // 否则，在链表中查找 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } // 本HashMap 是否包含这个key public boolean containsKey(Object key) { return getNode(hash(key), key) != null; } // 本HashMap 是否包含这个值 public boolean containsValue(Object value) { Node<K,V>[] tab; V v; if ((tab = table) != null && size > 0) { // 外层循环搜索数组 for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { // 内层循环搜索链表 for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) { if ((v = e.value) == value || (value != null && value.equals(v))) // 如果value地址相同，或者本身的值相同，然后equals方法 return true; } } } return false; }
4、keySet() 、entrySet()、values()等方法
// keySet成员初始为null，且并没有在构造函数中初始化过 transient volatile Set<K> keySet = null; // 返回一个内部引用，并指向一个内部类对象，该内部类重写了迭代器方法，当在增强for循环时才调用，并从外部类的table中取值 public Set<K> keySet() { Set<K> ks = keySet; if (ks == null) { ks = new KeySet(); keySet = ks; } return ks; } 所以初次调用keySet()方法时会new KeySet()，而KeySet()是一个内部类 final class KeySet extends AbstractSet<K> { public final int size() { return size; } public final void clear() { HashMap.this.clear(); } public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); // 指向创建的另一个内部类对象KeyIterator()，该类继承HashIterator也是HashMap的内部类 } public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); } public final boolean remove(Object key) { return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null; } public final Spliterator<K> spliterator() { return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0); } public final void forEach(Consumer<? super K> action) { Node<K,V>[] tab; if (action == null) throw new NullPointerException(); if (size > 0 && (tab = table) != null) { int mc = modCount; for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) action.accept(e.key); } if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); } } } // 供KeySet内部类调用的 final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> { public final K next() { return nextNode().key; } } 示例： Map<String,Object> maps = new HashMap<>(); Set<String> strings = maps.keySet(); for (String string: strings) { System.out.println(string); }
// 获取所有value的集合 public Collection<V> values() { Collection<V> vs = values; if (vs == null) { vs = new Values(); values = vs; } return vs; } final class Values extends AbstractCollection<V> { public final int size() { return size; } public final void clear() { HashMap.this.clear(); } public final Iterator<V> iterator() { return new ValueIterator(); } public final boolean contains(Object o) { return containsValue(o); } public final Spliterator<V> spliterator() { return new ValueSpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0); } public final void forEach(Consumer<? super V> action) { Node<K,V>[] tab; if (action == null) throw new NullPointerException(); if (size > 0 && (tab = table) != null) { int mc = modCount; for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) action.accept(e.value); } if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); } } }
这个和上面的keySet是类似的，只是多做了一步取值hash碰撞后用equals比较获取到对应的值value
为什么要用Collection不和keySet一样使用Set是因为key是不重复的，value是可以重复的.
同时获取键和值得方法
entrySet()方法来实现对Map.Entry接口对象实例的遍历，Map.Entry是Map接口里面的一个内部接口，该接口声明为泛型。当我们获得了接口对象后就可以调用接口方法
getKey(), getValue()
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() { Set<Map.Entry<K,V>> es; return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es; } final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> { public final int size() { return size; } public final void clear() { HashMap.this.clear(); } public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() { return new EntryIterator(); } public final boolean contains(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o; Object key = e.getKey(); Node<K,V> candidate = getNode(hash(key), key); return candidate != null && candidate.equals(e); } public final boolean remove(Object o) { if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o; Object key = e.getKey(); Object value = e.getValue(); return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null; } return false; } public final Spliterator<Map.Entry<K,V>> spliterator() { return new EntrySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0); } /** *在进行foreach遍历EntrySet的时候实际上是会遍历table[],hashmap中实际具体数据都是存储在这个数组中，包括entry。这也进一步验证了那句话entrySet() *该方法返回的是map包含的映射集合视图，视图的概念相当于数据库中视图及提供一个窗口，没有具体到相关数据，而真正获取数据还是从table[]中来 */ public final void forEach(Consumer<? super Map.Entry<K,V>> action) { Node<K,V>[] tab; if (action == null) throw new NullPointerException(); if (size > 0 && (tab = table) != null) { int mc = modCount; for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) action.accept(e); } if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); } } }
5、删除的方法
public V remove(Object key) { Node<K,V> e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } /** * Implements Map.remove and related methods * 用于实现 remove()方法和其他相关的方法 * @param hash 键的hash值 * @param key 键 * @param value the value to match if matchValue, else ignored * @param matchValue if true only remove if value is equal * @param movable if false do not move other nodes while removing * @return the node, or null if none */ 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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && // table数组非空，键的hash值所指向的数组中的元素非空 (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node<K,V> node = null, e; K k; V v; // node指向最终的结果结点，e为链表中的遍历指针 if (p.hash == hash && // 检查第一个节点 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p; else if ((e = p.next) != null) { //如果第一个节点不匹配 if (p instanceof TreeNode) //树 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; //保存上个节点 } while ((e = e.next) != null); } } if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || //判断是否存在，如果matchValue为true，需要比较值是否相等 (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) //树 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) //匹配第一个节点 tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; } // 清空整个hashmap public void clear() { Node<K,V>[] tab; modCount++; if ((tab = table) != null && size > 0) { size = 0; for (int i = 0; i < tab.length; ++i) tab[i] = null; } }
6、带默认值的get方法
@Override public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { // 当Map集合中有这个key时，就使用这个key值，如果没有就使用默认值defaultValue Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value; } 例子如下： public class Demo { public static void main(String[] strs){ HashMap<String,String> hashMap = new HashMap<>(); hashMap.put("aa","北京"); String orDefault = hashMap.getOrDefault("aa", "上海"); System.out.println(orDefault); // map中存在"aa"，所以值为北京 String valueA = hashMap.getOrDefault("bb", "上海"); System.out.println(valueA); // map中不存在"bb"，所以值为上海 } }
四、关于HashMap容量的初始化
默认情况下HashMap的容量是16，但是，如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量，那么Hash会选择大于该数字的第一个2的幂作为容量。(3->4、7->8、9->16)。
为什么要设置HashMap的初始化容量
《阿里巴巴Java开发手册》中建议我们设置HashMap的初始化容量。
那么，为什么要这么建议？
我们先来写一段代码在JDK 1.7 （jdk1.7.0_79）下面来分别测试下，在不指定初始化容量和指定初始化容量的情况下性能情况如何。（jdk 8 结果会有所不同，我会在后面的文章中分析）。
public static void main(String[] args) { int aHundredMillion = 10000000; Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); long s1 = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < aHundredMillion; i++) { map.put(i, i); } long s2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("未初始化容量，耗时 ： " + (s2 - s1)); Map<Integer, Integer> map1 = new HashMap<>(aHundredMillion / 2); long s5 = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < aHundredMillion; i++) { map1.put(i, i); } long s6 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("初始化容量5000000，耗时 ： " + (s6 - s5)); Map<Integer, Integer> map2 = new HashMap<>(aHundredMillion); long s3 = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < aHundredMillion; i++) { map2.put(i, i); } long s4 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("初始化容量为10000000，耗时 ： " + (s4 - s3)); }
以上代码不难理解，我们创建了3个HashMap，分别使用默认的容量（16）、使用元素个数的一半（5千万）作为初始容量、使用元素个数（一亿）作为初始容量进行初始化。然后分别向其中put一亿个KV。
输出结果：
未初始化容量，耗时 ： 14419 初始化容量5000000，耗时 ： 11916 初始化容量为10000000，耗时 ： 7984
从结果中，我们可以知道，在已知HashMap中将要存放的KV个数的时候，设置一个合理的初始化容量可以有效的提高性能。
当然，以上结论也是有理论支撑的。我们上一篇文章介绍过，HashMap有扩容机制，就是当达到扩容条件时会进行扩容。HashMap的扩容条件就是当HashMap中的元素个数（size）超过临界值（threshold）时就会自动扩容。在HashMap中，threshold = loadFactor * capacity。
所以，如果我们没有设置初始容量大小，随着元素的不断增加，HashMap会发生多次扩容，而HashMap中的扩容机制决定了每次扩容都需要重建hash表，是非常影响性能的。
从上面的代码示例中，我们还发现，同样是设置初始化容量，设置的数值不同也会影响性能，那么当我们已知HashMap中即将存放的KV个数的时候，容量设置成多少为好呢？
HashMap中容量的初始化
默认情况下，当我们设置HashMap的初始化容量时，实际上HashMap会采用第一个大于该数值的2的幂作为初始化容量。
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(1); map.put("hahaha", "hollischuang"); Class<?> mapType = map.getClass(); Method capacity = mapType.getDeclaredMethod("capacity"); capacity.setAccessible(true); System.out.println("capacity : " + capacity.invoke(map));
初始化容量设置成1的时候，输出结果是2。在jdk1.8中，如果我们传入的初始化容量为1，实际上设置的结果也为1，上面代码输出结果为2的原因是代码中map.put("hahaha", "hollischuang");导致了扩容，容量从1扩容到2。
那么，话题再说回来，当我们通过HashMap(int initialCapacity)设置初始容量的时候，HashMap并不一定会直接采用我们传入的数值，而是经过计算，得到一个新值，目的是提高hash的效率。(1->1、3->4、7->8、9->16)。
在Jdk 1.7和Jdk 1.8中，HashMap初始化这个容量的时机不同。jdk1.8中，在调用HashMap的构造函数定义HashMap的时候，就会进行容量的设定。而在Jdk 1.7中，要等到第一次put操作时才进行这一操作。
不管是Jdk 1.7还是Jdk 1.8，计算初始化容量的算法其实是如出一辙的，主要代码如下：
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;
上面的代码挺有意思的，一个简单的容量初始化，Java的工程师也有很多考虑在里面。
上面的算法目的挺简单，就是：根据用户传入的容量值（代码中的cap），通过计算，得到第一个比他大的2的幂并返回。
聪明的读者们，如果让你设计这个算法你准备如何计算？如果你想到二进制的话，那就很简单了。举几个例子看一下：
请关注上面的几个例子中，蓝色字体部分的变化情况，或许你会发现些规律。5->8、9->16、19->32、37->64都是主要经过了两个阶段。
Step 1，5->7
Step 2，7->8
Step 1，9->15
Step 2，15->16
Step 1，19->31
Step 2，31->32
对应到以上代码中，Step1：
n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16;
对应到以上代码中，Step2：
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
Step 2 比较简单，就是做一下极限值的判断，然后把Step 1得到的数值+1。
Step 1 怎么理解呢？其实是对一个二进制数依次向右移位，然后与原值取或。其目的对于一个数字的二进制，从第一个不为0的位开始，把后面的所有位都设置成1。
随便拿一个二进制数，套一遍上面的公式就发现其目的了：
1100 1100 1100 >>>1 = 0110 0110 0110 1100 1100 1100 | 0110 0110 0110 = 1110 1110 1110 1110 1110 1110 >>>2 = 0011 1011 1011 1110 1110 1110 | 0011 1011 1011 = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 >>>4 = 1111 1111 1111 1111 1111 1111 | 1111 1111 1111 = 1111 1111 1111
通过几次 无符号右移 和 按位或 运算，我们把1100 1100 1100转换成了1111 1111 1111 ，再把1111 1111 1111加1，就得到了1 0000 0000 0000，这就是大于1100 1100 1100的第一个2的幂。
好了，我们现在解释清楚了Step 1和Step 2的代码。就是可以把一个数转化成第一个比他自身大的2的幂。（可以开始佩服Java的工程师们了，使用无符号右移和按位或运算大大提升了效率。）
但是还有一种特殊情况套用以上公式不行，这些数字就是2的幂自身。如果数字4 套用公式的话。得到的会是 8 ：
Step 1: 0100 >>>1 = 0010 0100 | 0010 = 0110 0110 >>>1 = 0011 0110 | 0011 = 0111 Step 2: 0111 + 0001 = 1000
为了解决这个问题，JDK的工程师把所有用户传进来的数在进行计算之前先-1，就是源码中的第一行：
int n = cap - 1;
至此，再来回过头看看这个设置初始容量的代码，目的是不是一目了然了：
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;
HashMap中初始容量的合理值
当我们使用HashMap(int initialCapacity)来初始化容量的时候，jdk会默认帮我们计算一个相对合理的值当做初始容量。那么，是不是我们只需要把已知的HashMap中即将存放的元素个数直接传给initialCapacity就可以了呢？
关于这个值的设置，在《阿里巴巴Java开发手册》有以下建议：
这个值，并不是阿里巴巴的工程师原创的，在guava（21.0版本）中也使用的是这个值。
public static <K, V> HashMap<K, V> newHashMapWithExpectedSize(int expectedSize) { return new HashMap<K, V>(capacity(expectedSize)); } /** * Returns a capacity that is sufficient to keep the map from being resized as long as it grows no * larger than expectedSize and the load factor is ≥ its default (0.75). */ static int capacity(int expectedSize) { if (expectedSize < 3) { checkNonnegative(expectedSize, "expectedSize"); return expectedSize + 1; } if (expectedSize < Ints.MAX_POWER_OF_TWO) { // This is the calculation used in JDK8 to resize when a putAll // happens; it seems to be the most conservative calculation we // can make. 0.75 is the default load factor. return (int) ((float) expectedSize / 0.75F + 1.0F); } return Integer.MAX_VALUE; // any large value }
在return (int) ((float) expectedSize / 0.75F + 1.0F);上面有一行注释，说明了这个公式也不是guava原创，参考的是JDK8中putAll方法中的实现的。感兴趣的读者可以去看下putAll方法的实现，也是以上的这个公式。
虽然，当我们使用HashMap(int initialCapacity)来初始化容量的时候，jdk会默认帮我们计算一个相对合理的值当做初始容量。但是这个值并没有参考loadFactor的值。
也就是说，如果我们设置的默认值是7，经过Jdk处理之后，会被设置成8，但是，这个HashMap在元素个数达到 8*0.75 = 6的时候就会进行一次扩容，这明显是我们不希望见到的。
如果我们通过expectedSize / 0.75F + 1.0F计算，7/0.75 + 1 = 10 ,10经过Jdk处理之后，会被设置成16，这就大大的减少了扩容的几率。
当HashMap内部维护的哈希表的容量达到75%时（默认情况下），会触发rehash，而rehash的过程是比较耗费时间的。所以初始化容量要设置成expectedSize/0.75 + 1的话，可以有效的减少冲突也可以减小误差。
所以，我可以认为，当我们明确知道HashMap中元素的个数的时候，把默认容量设置成expectedSize / 0.75F + 1.0F 是一个在性能上相对好的选择，但是，同时也会牺牲些内存。
小结：
当我们想要在代码中创建一个HashMap的时候，如果我们已知这个Map中即将存放的元素个数，给HashMap设置初始容量可以在一定程度上提升效率。
但是，JDK并不会直接拿用户传进来的数字当做默认容量，而是会进行一番运算，最终得到一个2的幂。原因在（全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章，别无二家。）有介绍，得到这个数字的算法其实是使用了使用无符号右移和按位或运算来提升效率。
但是，为了最大程度的避免扩容带来的性能消耗，我们建议可以把默认容量的数字设置成expectedSize / 0.75F + 1.0F 。
最后，留一个思考题：为什么JDK 8中，putAll方法采用了这个expectedSize / 0.75F + 1.0F公式，而put、构造函数等并没有默认使用这个公式呢？
五、新增API与注意事项
1、新增便利的Map默认值方法getOrDefault
- Map 接口 getOrDefault
default V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { V v; return (((v = get(key)) != null) || containsKey(key)) ? v : defaultValue; }
- HashMap重写后的 getOrDefault
@Override public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value; }
/* * 示范Map.getOrDefault方法并和JDK8之前的实现方法做对比。JDK8 * 中新增的Map.getOrDefault方法相比于传统的实现方法，所用的代码行数更少 * 并且允许用一个final类型的变量来接收返回值。 */ // JDK8之前的实现方法 String capitalGeorgia = statesAndCapitals.get("Georgia"); if (capitalGeorgia == null) { capitalGeorgia = "Unknown"; } // JDK8的实现方法 final String capitalWisconsin = statesAndCapitals.getOrDefault("Wisconsin", "Unknown");
但是如果你对该方法了解不够可能会造成空指针问题
Map<String, Object> stringObjectMap = new HashMap<>(); stringObjectMap.put("userId",null); Object o = stringObjectMap.getOrDefault("userId",""); System.out.println(o); //null String s = String.valueOf(stringObjectMap.getOrDefault("userId","")); System.out.println("|"+s+"|"); //null字符串
2、forEach
Map的遍历不管是官方还是民间大佬都是如此：
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { Integer key = entry.getKey(); Integer value = entry.getValue(); System.out.println(key + "-" + value); }
其实也还可以吧，代码略显臃肿而已，现在我们又多一个选择：
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); map.forEach((k, v) -> System.out.println(k +"-" + v));
3、replaceAll
这也是批量修改神器：假如有个以User的ID为Key，User为Value的Map，而User的昵称有的为空，我们需要把昵称为空的统一用ID填充，我们通常这么写：
Map<String, User> map = new HashMap<>(); for (Map.Entry<String, User> entry : map.entrySet()) { String key = entry.getKey(); User value = entry.getValue(); if(value.getNickName() == null) { value.setNickName(key); } }
神器来了！
Map<String, User> map = new HashMap<>(); map.replaceAll((k, v) -> v.setNickName(Optional.ofNullable(v.getNickName()).orElse(k)));
4、putIfAbsent
就是如果当前Key在Map中不存在就put。
// 老方法 Map<String, User> map = new HashMap<>(); User tom = map.get("tom"); if(tom == null) { map.put("tom", new User("tom"); } // 骚操作 map.putIfAbsent("tom", new User("tom"));
5、remove
default boolean remove(Object key, Object value)
这个remove与原先的remove不一样，它删除的条件是指定Key的Value必须与提供的value相同，等同于以下代码实现：
if (map.containsKey(key) && Objects.equals(map.get(key), value)) { map.remove(key); return true; } else return false; }
说实话这个骚操作使用场景感觉不会很常遇到，相当于对于remove(Key)多了一层校验？
6、replace
default V replace(K key, V value)
这个操作与普通的put最大的区别就在于一般我们直接put时是不管map中是否已经存在该key，都会进行覆盖；而replace则是只有map中存在这个key时才覆盖。
7、computeIfAbsent
该操作首先判断提供的Key在map中是否存在，如果不存在，则根据输入的Key进行处理生成一个值，然后put到Map中
Map<Integer, Double> sqrt = new HashMap<>(); sqrt.computeIfAbsent(34, Math::sqrt);
8、computeIfPresent
与操作7不同，该操作前提Map中存在key，且该Key映射的对象不能为空，然后该操作会根据提供的算子将旧Key和旧值进行计算后得到新值，若新值不为null则替换，若为空则删除该Key
Map<Integer, Double> sqrt = new HashMap<>(); sqrt.computeIfPresent(34, (k, v) -> null); // 此时Key=34的元素将被删除 sqrt.put(3, 7); sqrt.computeIfPresent(3, (k, v) -> k * v);// 此时key=3的元素值为21
9、compute
相当于是与操作7和8的结合体，如果给定Key值存在执行操作8，否则执行操作7
10、merge
合并操作，如果key值不存在，则直接用新值替换；否则根据提供的算子处理新值与旧值，如果处理结果为空删除key，否则用处理结果替换value。
Map<Integer, String> map = new HashMap<>(); map.put(23, "Tom"); map.merge(24, "Kitty", (o, n) -> o + "==" + n);// Key=24的值为Kitty map.merge(23, "Cat", (o, n) -> o + "&&" + n);// Key=23的值为Tom&&Cat
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