JDK1.8的HashMap实现原理和源码解析
哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构。许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK8的HashMap源码进行分析。
一、什么是哈希表
先了解下基本数据结构。
- 数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)。
- 线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)。
- 二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
- 哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)。
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。存储位置 = f(关键字)，f函数就是哈希函数，关键字就是key，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。
5.哈希冲突 : 然而万事无完美，如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。
二、HashMap实现原理
HashMap的主干是一个Node数组。Node是HashMap的基本组成单元，每一个Node包含一个key-value键值对。
/** * The table, initialized on first use, and resized as * necessary. When allocated, length is always a power of two. * (We also tolerate length zero in some operations to allow * bootstrapping mechanics that are currently not needed.) * 第一次使用的时候才进行初始化,如果有需要会重新调整大小，当重新分配内存的时候，数组长度总是2的次方 */ transient Node<K,V>[] table;
Node是HashMap中的一个静态内部类。代码如下：
/**
* Basic hash bin node, used for most entries. (See below for
* TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
*/
// 与1.7中 Entry的内容大同小异，只是换了个名称而已！
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Node，避免重复计算
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //存储指向下一个Node的引用
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
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;
}
}
几个重要属性：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 默认初始化容量大小16,容量大小必须是2的次方
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
* 最大的容量为 2^30
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 负载因子,一旦超过就会进行扩容
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
* 用于快速失败，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了
*（比如put，remov*e等操作），需要抛出异常ConcurrentModificationException
*/
transient int modCount;
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*
* @serial
*阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；当table被填充了，也就是为table分配内存空间后，
*threshold一般为capacity*loadFactory。HashMap在进行扩容时需要参考threshold
*/
int threshold;
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*当一个bucket是一个链表，链表个数大于等于8时，就要树状化，也就是要从链表结构变成红黑树结构
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
HashMap构造函数：有4个构造器，其他构造器如果用户没有传入initialCapacity 和loadFactor这两个参数，会使用默认值initialCapacity默认为16，loadFactory默认为0.75
//指定初始容量，负载因子
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);
}
//指定初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//无参
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//将已存在的map放进去进行初始化，若为空则抛null异常
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
在常规构造器HashMap()中，没有为数组table分配内存空间，而是在执行put操作的时候才真正构建table数组。以下是put方法：
// 如果已经存在key对应的节点，则覆盖value值
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 重写，putVal的第四个参数onlyIfAbsent=true,如果已经存在key对应的节点，不覆盖value值
@Override
public V putIfAbsent(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, true, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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) // 如果map为空时，调用resize()进行初始化！
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果没有在数组中找到对应的节点，则直接插入一个Node (未发生碰撞)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { // 找到了(n - 1) & hash 对应下标的数组（tab）中的节点 ,也就是发生了碰撞
Node<K,V> e; K k;
// 1. hash值一样，key值一样，则找到目标Node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 2. 数组中找到的这个节点p是TreeNode类型，则需要插入到RBT里面一个节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 3. 不是TreeNode类型，则表示是一个链表，这里就类似与jdk1.7中的操作
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 遍历链表
if ((e = p.next) == null) {
// 4. 此时查找当前链表的次数已经超过7个，则需要链表RBT化！
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)))) // 5. 找到链表中对应的节点
break;
p = e;
}
}
// 如果e不为空，则表示在HashMap中找到了对应的节点
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 当onlyIfAbsent=false 或者key对应的旧value为空时，用新的value替换旧value
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; // 操作次数+1
if (++size > threshold) // hashmap节点个数+1，并判断是否超过阈值，如果超过则重建结构！
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
resize()函数：
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//定义临时Node数组型变量，作为hash table
//读取hash table的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;//读取扩容门限
int newCap, newThr = 0;//初始化新的table长度和门限值
if (oldCap > 0) {
//执行到这里，说明table已经初始化
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//二倍扩容，容量和门限值都加倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//用构造器初始化了门限值，将门限值直接赋给新table容量
newCap = oldThr;
else {
// zero initial threshold signifies using defaults
//老的table容量和门限值都为0，初始化新容量，新门限值，在调用hashmap（）方式构造容器时，就采用这种方式初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//如果门限值为0，重新设置门限
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;//更新新门限值为threshold
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//初始化新的table数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//当原来的table不为null时，需要将table[i]中的节点迁移
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//取出链表中第一个节点保存，若不为null，继续下面操作
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;//主动释放
if (e.next == null)
//链表中只有一个节点，没有后续节点，则直接重新计算在新table中的index，并将此节点存储到新table对应的index位置处
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//若e是红黑树节点，则按红黑树移动
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//迁移单链表中的每个节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
//下面这段暂时没有太明白，通过e.hash & oldCap将链表分为两队，参考知乎上的一段解释
/**
* 把链表上的键值对按hash值分成lo和hi两串，lo串的新索引位置与原先相同[原先位
* j]，hi串的新索引位置为[原先位置j+oldCap]；
* 链表的键值对加入lo还是hi串取决于 判断条件if ((e.hash & oldCap) == 0)，因为* capacity是2的幂，所以oldCap为10...0的二进制形式，若判断条件为真，意味着
* oldCap为1的那位对应的hash位为0，对新索引的计算没有影响（新索引
* =hash&(newCap-*1)，newCap=oldCap<<2）；若判断条件为假，则 oldCap为1的那位* 对应的hash位为1，
* 即新索引=hash&( newCap-1 )= hash&( (oldCap<<2) - 1)，相当于多了10...0，
* 即 oldCap
* 例子：
* 旧容量=16，二进制10000；新容量=32，二进制100000
* 旧索引的计算：
* hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
* 旧容量-1 1111
* &运算 xxxx
* 新索引的计算：
* hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
* 新容量-1 1 1111
* &运算 y xxxx
* 新索引 = 旧索引 + y0000，若判断条件为真，则y=0(lo串索引不变)，否则y=1(hi串
* 索引=旧索引+旧容量10000)
*/
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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get函数:
/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*
* <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
* {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
* key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
* it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
*
* <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
* indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
* possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
* The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
* distinguish these two cases.
*
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//分为红黑树和链表查找两种
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
/**
* Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the
* specified key.
*
* @param key The key whose presence in this map is to be tested
* @return <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the specified
* key.
*/
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
下面主要关注是三个函数：
-
putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
-
treeifyBin(tab, hash);
-
treeify().
原理图:
参考：https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html#t1
