java集合框架（一）：HashMap
有大半年没有写博客了，虽然一直有在看书学习，但现在回过来看读书基本都是一种知识“输入”，很多时候是水过无痕。而知识的“输出”会逼着自己去找出没有掌握或者了解不深刻的东西，你要把一个知识点表达出来，自己没有吃透是很难写出来的。我算是明白了为什么有些人可以通过写博客来学习，我也不能懒了，坚持写下去。
都以为自己对java的集合框架掌握得还可以，打开源码才发现我只是掌握了他们的基本使用，而对原理和数据结构方面只是略知一二。接下来的一段时间里，我会写一个专题详细总结java集合框架知识，首先从HashMap开始吧。
HashMap是以Key-Value方式存储数据，Key用散列函数映射到table数组（散列表），解决冲突的方法是分离链接法。即HashMap的数据结构是：数组+链表+红黑树（java8增加了红黑树），其结构图如下：
一、类的定义
HashMap继承抽象类AbstractMap，实现了Map接口。抽象类AbstractMap实现了接口Map的部分方法，这样子类就可以通过继承而共用这些方法，而无须再次实现了。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
二、存储结构
从上面的分析，我们知道HashMap的基本存储单元是Node<K,V>，它保存一个Key-Value。每个Node通过哈希函数映射到哈希桶数组，在源码中用Node<K,V>[] table表示哈希桶数组。下面来看看Node的源码（本文源码都是基于java8）：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; //用来定位数组索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; //链表的下一个node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... } public final K getKey(){ ... } public final V getValue() { ... } public final String toString() { ... } public final int hashCode() { ... } public final V setValue(V newValue) { ... } public final boolean equals(Object o) { ... } }
三、构造函数
构造函数需要对下面几个参数初始化（部分使用默认的）
Node<K,V>[] table; // 哈希桶数组
int threshold;// 所能容纳的key-value对极限，大于这个阀值将会进行扩容
final float loadFactor; // 负载因子
int modCount; // 记录修改的次数
int size; // key-value对的个数
1.无参构造器
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 初始化默认负载因子为0.75 }
负载因子决定哈希桶数组的疏密程度，太疏会造成空间浪费，太密容易形成哈希冲突，一般使用默认的。
2.指定哈希桶数组初始容量构造器
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);// 调用两个参数的构造器 }
3.指定哈希桶数组初始容量和负载因子构造器
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 小于0或者不是数字时抛出异常 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//确保阀值为大于给定初始容量的最小2的n次幂，比如给定初始容量为9，则阀值为16（2的4次幂），给定为25，则为32（2的5次幂） }
四、存储实现
1.put方法
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; // tab为空则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 通过hash计算数组index，如果index位置没有元素则直接插入Node对象 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // index对应位置已经有元素了，说明hash碰撞了，则需要构建链表或者红黑树 else { Node<K,V> e; K k; // hash和key都相等，可以当成是同一个对象，这时要么覆盖原来的value，要么继续使用原来的value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // index位置已经有红黑树了，加入新的节点 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 在index位置构建链表 else { // 遍历链表，把新的节点加入到表尾部 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 当链表长度大于等于8时，转换成红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 链表中有相同的hash和key，退出遍历 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 链表或者红黑树中存在相同的key，判断要不要覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; // 该函数提供给LinkedHashMap使用，维护了一个访问链表 afterNodeAccess(e); return oldValue; } } // 修改数加1，为多线程遍历提供fast-fail机制 ++modCount; // 判断是否需要扩容 if (++size > threshold) resize(); // 该函数提供给LinkedHashMap使用，维护了一个插入顺序的双向链表 afterNodeInsertion(evict); return null; }
2.get方法
get操作其实就是通过哈希值算出节点所在table数组的位置，然后判断是链表还是红黑树或者是刚好是要找的值
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } // 这纯粹是一个数学方法，>>>表示符号向右移动，假如有符号位-8表示为11000，则-8 >>> 2 == 5,把符号位也当成了数值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 通过hash值计算index位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 如果第一个节点刚好是要查找的则返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 链表或者红黑树 if ((e = first.next) != null) { // 红黑树中查找 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 遍历链表查找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
五、遍历实现
遍历操作在内部抽象类HashIterator中实现，其实也是通过迭代器完成的，使用fast-fail机制保证遍历时map不会改变。遍历的迭代器会继承HashIterator。
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() { Set<Map.Entry<K,V>> es; return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es; } abstract class HashIterator { Node<K,V> next; // next entry to return Node<K,V> current; // current entry int expectedModCount; // for fast-fail int index; // current slot // 初始化参数 HashIterator() { expectedModCount = modCount; Node<K,V>[] t = table; current = next = null; index = 0; // index从第一个不为null的地方开始 if (t != null && size > 0) { // advance to first entry do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } } public final boolean hasNext() { return next != null; } // 这个方法会被迭代器next（）方法调用 final Node<K,V> nextNode() { Node<K,V>[] t; Node<K,V> e = next; // fast-fail判断，避免遍历的时候map有发生改变 if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); if (e == null) throw new NoSuchElementException(); // 判读当前index位置是否还有下一个节点，就把下一个节点放到next，否则遍历table数组 if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) { do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } return e; } }
六、java8的扩容机制
java8的扩容是做了优化的，直接看代码吧
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 当容量大于（1 << 30== 1073741824），让阈值等于最大整数，不再扩容，就让它碰撞吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 阈值扩大为原来的两倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 有初始化阈值则新容量等于阈值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; // 使用默认的阈值和容量 else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { 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]; // 对哈希桶重新赋值 table = newTab; if (oldTab != null) { // 遍历旧table数组的元素到新的table数组 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 在j处只有一个节点 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 在j处是红黑树 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 这里用了比较巧妙的方法，如果元素的hash值跟旧table数组的容量做按位与操作等于0，
// 则在新table数组中元素还是映射到相同的index位置。
// 否则映射到j+oldCap位置。这样一来就不用重新计算每个节点的位置了，在java6，java7中需要rehash到新的位置。 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 这里构造一个链表 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; }
七、总结
至此总算把HashMap的基本原理搞清楚了，通过源码我们对HashMap可以总结出以下几点：
- 哈希桶的默认初始容量为16，最大为1<<30 = 1073741824，当大于这个值时不再扩容。
- 如果可以预先知道存储元素的数量，最好在初始化HashMap的时候指定初始容量，这样就可以避免扩容带来的性能消耗。
- Java8对HashMap做了优化，增加了红黑树，如果hash碰撞较多时，其搜索性能明显优于链表。
参考资料：
Importnew：http://www.importnew.com/20386.html
博客园：http://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html
