Java集合之HashMap源码解析

前言

在前面的博客中，我写到ArrayList和LinkedList时，他们分别采用数组和双向链表的方式实现，下面我们再一次总结一下，

1.数组，元素顺序插入，寻址快，删除慢，插入慢。

2.双向链表， 元素顺序插入，寻址慢，删除快，插入快。

 

HashMap就是综合以上两种数据结构的优点，即数组+单向链表的方式实现，它是一种K-V键值对的存储结构。

HashMap的基本结构

首先我们先来看一下HashMap中的基本结构，Node是一个静态内部类，它是HashMap数据结构中元素存储的最小单元，源代码如下所示，

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
}

Node类成员属性如下图所示，

Node这个静态内部类，有四个成员属性，我逐一来介绍一下，

1.hash，哈希，即由Key的通过哈希函数得到的哈希码。

2.key，键，数据结构中的键。

3.value，值，数据结构中的值。

4.next，后继结点的引用。

ps，这里只有后继结点，并无前驱结点，这也说明此处是单向链表，并非双向链表。

HashMap自身的成员属性如下：

transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size;
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;

 HashMap的整体结构示意图如下图所示，

• ☞哈希桶，也叫bucket，一个bucket对应一个table数组中的一个元素。
• ☞哈希桶中的普通结点，即：Node<K,V>，一个哈希桶中可以有多个Node，构成单向链表结构。
• ☞红黑树结构中的黑色结点，当一个哈希桶中的结点个数超过一定的阈值，数据结构由单向的链表结构转成红黑树结构。
• ☞红黑树结构中的红色结点，当一个哈希桶中的结点个数超过一定的阈值，数据结构由单向的链表结构转成红黑树结构。

HashMap的put方法解读

public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, String> map = new HashMap();
        map.put("test", "我是第一个元素");
}

 

第2行，这个一个不带参数的构造函数，初始化增长因子loadFactor=0.75f，

第3行，我们跟一下代码，

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

 

第2行，跟一下putVal方法，

putVal中的前三个参数分别是，

1.hash(key) →根据key得到hashCode，

2.key→ 键，

3.value→值。

 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)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            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;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    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;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
}

第3行，声明变量Node<K,V>数组类型的 tab，Node<K,V>的类型的 p，整型n，i

第4-5行，将Map的成员属性table赋值给tab，如果数组table为空或者元素个数为0，那么需要重新扩大table的长度，并且把table的长度记作n，

第6行，新的元素将存储在p链表中，如果p链表为空链表时，进入第7行，反之进入进入第9行，

第8行，根据hash，key，value构建一个新Node<K,V>，并且把i这个位置上的数组的引用指向 新Node。 

第9-35行，新元素将存储的p链表，且p链表不为空时的处理事件。

 

写到这里，我想先引申出两个问题，

1.hash值如何计算？

2.如果确认table数组的索引位置？

 

1.hash值如何计算？

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

 如果key为null，那么hash为0 → HashMap的key允许为空，反之 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，

         int h;
         String key = "test";
         h = (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

         int a = key.hashCode();
         int b = h >>> 16;
         int c = a ^ b;
         
         System.out.print(String.format("[h]: %s, [c]:%s", h, c));

 输出结果为 [h]: 3556516, [c]:3556516，

第①步，调用key的hashCode方法，哈希值记作a，

第②步，h>>>16运算，结果记作b，>>>移位运算符代表无符号右移16位，空位以0补齐，

第③步，a与b的异或运算得到c，异或运算代表按位比较，相同则为0，反之为1，比如1^1 = 0，0^0 = 0，1^0 = 1，0^1 = 1。

 总结一下，hash算法的本质就是1.取到key的哈希码 2.高位的移位运算，3.异或运算。

 因此，只要给定两个类型的对象，只要他们的哈希码相同，再经过高位运算，最后经过异或运算得到的hash码值可以断言必然相同，我们把最后得到的hash码记作 int hash，自然想到 hash对 数组的长度 作取模运算，如此，元素最后的分布在数组中会比较的均匀，HashMap却并没有这么做，因为取模运算消耗较大，这也是HashMap源码设计的精妙之处。于是我们再探上述的第二个问题。

 

2.如果确认table数组的索引位置？

上述putVal方法中的 第6行  i = (n - 1) & hash 就是数组的索引位置，根据上下文环境，n为table的长度，初始值为16， hash为上述分三部得出的哈希码。最后（n-1）和hash “&”。&是二进制中的与运算，举个例子，

0&0=0，0&1=0，1&0=0，1&1=1，即按位运算的规则为同时为1，值才为1，反之为0。

 

数组的扩容保证长度length为2的n次方，因此当length为2的n次方时，(length-1)与hash作 与运算  等价于  hash%lengh,即hash对数组长度取模，要证明这一点，不难。

举个栗子，length长度是2的4次方，即length=16，二进制为10000，length-1  为 1111，hash我们就取上述算出的hash :1101100100010010100100，与运算如下图所示，

得到的结果为100 十进制为4，我们再看取模运算，3556516 % 16 = 4

那为什么要使用与运算来替代取模运算呢？因为，&比%具有更高的效率。

 

 

讨论完引申出来的两个问题，再回到putVal方法，第9-35行，新元素将存储的p链表，且p链表不为空时的处理事件。该事件有三类情况，

第①类：待新增的元素，和哈希桶中链表的第一个元素比较，两者的key相等，则新值替换旧值，代码第10-12行，第29-34行。

第②类：待新增的元素，所在的哈希桶的数据结构如果是红黑树结构，即TreeNode，和之前TreeMap源码中元素新增是非类似，不作详细介绍。

第③类，待新增的元素，和哈希桶中的第一个值比较，两者key不同于是逐个比较，如果找到相同的key，则新值替换旧值，反之，新元素追加到链表尾部。

 

最后modCount自增，size自增。HashMap的put方法算是讲完辣。接下来我们再看看HashMap的无参构造函数，

    /**
     * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
     * (16) and the default load factor (0.75).
     */
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
   }

第2-3行，注释翻译过来就是无参的构造函数，默认的容量capacity 16，和 默认的装载因子loadFactor  0.75d，

第6行，装载因子默认值为0.75d，

第6行，all other fileds defaulted? 既然叫[defaulted]，您的意思是其他成员属性在此初始化了的？我表示看不见。

 

这是否说明一个问题？不恰当的注释容易给阅读者带来误导，楼主我在软件开发中，往往偏向于：做可读性更高的优雅代码，不太偏向于做复杂的注释。

好啦，回到问题本身，HashMap默认是容量初始化，在put方法的resize方法中，代码如下

 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

HashMap的容量初始为16，需要扩容的阈值： 容量 * 装载因子，即16*0.75，即当下一次新增元素超过了 原容量的0.75倍，进行一次扩容，每一次扩容，原容量的两倍增长。

 

 

HashMap的remove方法解读

 public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
}

 和put方法一致，同样调用hash()函数，根据key，三步计算得到哈希码。跟一下removeNode方法，

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 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                if (p instanceof TreeNode)
                    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;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
}

第5行，index = (n - 1) & hash]，哈希桶的寻址和put方法一致。

第4-24行，找出待删除的结点。

第27-32行，删除结点Node，并返回该结点。

这里没什么太多可以讲解的，也就不逐行分析了。