Java集合框架之HashMap
1.HashMap简述
HashMap是工作中最常用的集合工具之一，在整个集合框架中也是很重要的一部分，因此本篇文章主要讲述它的底层实现原理，因为jdk1.8中对HashMap的数据结构有了修改，所以本篇将会分别讲解jdk1.7和jdk1.8中HashMap的区别，通过对比学习来加深对HashMap的理解
jdk1.8之前HashMap采用【数组+链表】实现，使用链表处理hash冲突，同一个hash值都存在一个链表里。但是当存储的元素较多时，hash值相等的元素也会增多，通过key值依次查找的效率就降低了许多。
jdk1.8中，HashMap采用【数组+链表+红黑树】实现，当链表长度超过8时，将链表转换为红黑树，这样就大大提高的查找的时间
2.HashMap数据结构
2.1.JDK1.7中HashMap数据结构
HashMap中的数组即为嵌套类Entry，数组中的每个元素是一个单项链表，每个Entry包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，可以扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
loadFactor：负载因子，默认为 0.75。
threshold：扩容的阈值，等于 capacity * loadFactor
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
.....................................
}2.2.JDK1.8中HashMap数据结构
Java8 对 HashMap 做了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 【数组+链表+红黑树】 组成。
我们知道，Java7 HashMap查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(n)。
为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据元素，Java8 中使用 Node，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode
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;
}
...............................................
}3.HashMap存取值分析
3.1. HashMap存值（put）分析【JDK1.7】
3.1.1.HashMap存值源码走读【JDK1.7】
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
public V put(K key, V value) {
//先判断数组是否为空，添加第一个元素时，需要先初始化数组大小
if (table == EMPTY_TABLE) {
//数组初始化
inflateTable(threshold);
}
//如果key 为 null，会将这个 entry 放在数组的第一个元素位置 table[0]
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//1）计算key的hash值
int hash = hash(key);
//2）根据 key 哈希值和数组长度计算存放位置的下标
int i = indexFor(hash, table.length);
//3）遍历对应下标处的链表，判断是否有重复的 key ，如果有直接覆盖并返回旧值
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//4）如果不存在重复的key，则将新的entry添加到链表中
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}3.1.2.HashMap数组初始化【JDK1.7】
当第一个元素插入时，会初始化数组，计算数组的初始化大小及扩容阈值
private void inflateTable(int toSize) {
// 确保数组大小是2的n次方
//比如toSize=3,计算结果为4；toSize=10，计算结果为16
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//计算扩容阈值 数组大小 * 负载因子
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//初始化数组
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}3.1.3.HashMap元素存放位置计算【JDK1.7】
使用key的hash值与数组长度大小减一取模
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}3.1.4.HashMap添加元素到链表【JDK1.7】
先判断key值是否重复，如果不重复添加新元素到链表，添加之前先判断是否需要扩容，如果需要则先扩容，重新计算hash，然后再将新元素存入对应链表的表头
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 如果 HashMap 大小已经达到了阈值，并且新元素要插入的数组位置已经有元素，那么此时要先扩容
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 扩容，数组大小的2倍
resize(2 * table.length);
// 扩容以后，重新计算 hash 值
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新计算扩容后元素存储的新下标
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 添加元素到扩容后的链表
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 新值存放到链表的表头
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}3.1.5.HashMap数组扩容【JDK1.7】
在插入新值的时候，如果当前的 size 已经达到了阈值，并且要插入的数组位置已经有元素，就会触发扩容，扩容后，数组大小为原来的 2 倍。
扩容就是用一个新的大数组替换原来的小数组，并将原来数组中的值迁移到新的数组中
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果原数组大小等于最大容量值，则设置容量阈值为整形（Integer）最大值
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//创建新数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将原数组中的值迁移到扩容后的新数组中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}3.3.JDK1.7取值（get）分析
相对于存值（put），HashMap取值相对简单，大致逻辑为：
1）根据key计算hash
2）使用key的hash值与数组长度取模（length-1）得到元素存储位置下标
3）遍历数组中在该下标处的链表，直到找到相等的key
public V get(Object key) {
//如果key为null，获取对应值
if (key == null)
return getForNullKey();
//如果key不为null，计算hash值、计算位置下标、遍历链表
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
//获取key值为null的对应值
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
//遍历数组第一个位置的链表，找到key为null的值
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
//计算key的hash
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
//计算存储位置下标并遍历对应位置链表，直到找到key相等的值
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}3.4.HashMap存值（put）分析【JDK1.8】
3.4.1.HashMap存值（put）源码走读【JDK1.8】
相对于jdk1.7中HashMap存值，jdk1.8的逻辑相对复杂，因为需要判断数据节点类型是链表还是红黑树，然后使用对应的方法进行查找
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// onlyIfAbsent 如果是 true，只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 要初始化数组长度
//第一次 resize 和后续的扩容有些不同，
//首次扩容触发条件是，数组为null或数组长度为0
//首次扩容使用数组初始化默认值，容量为16
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//首先计算数组下标，然后判断该位置是否为null，如果为null，实例化一个新node并存入该位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 数组该位置有数据
Node<K,V> e; K k;
// 判断该位置的key是否相等，如果相等，则取出该位置节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个
// 会触发 treeifyBin，将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 结束循环，e 为链表中与要插入的新值的 key 相等的 node
break;
p = e;
}
}
// 存在旧值的key与要插入的key相等，进行值覆盖
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由于新插入的值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}3.4.2.HashMap数组扩容【JDK1.8】
resize() 方法用于初始化数组或数组扩容，初始化时使用默认容量（16）和默认阈值（0.74*16），后来扩容时，容量为原来的 2 倍，并进行数据迁移
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//原有数组容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原有数组阈值
int oldThr = threshold;
//初始化新数组容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果原有数组容量超过最大容量限制，设置阈值大小为整形最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0)
// 使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，首次插入值时
newCap = oldThr;
else {
// 首次插入值，数组初始化大小
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;
// 创建新数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原数组，进行数据迁移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该数组位置上只有一个元素，将该元素迁移到新数组
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树，根据红黑树规则将元素迁移到对应树节点
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 如果是链表，要将此链表一拆为二，放到新的数组中，并且保持先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
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;
// 第一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}3.5.JDK1.8取值（get）分析
取值逻辑如下：
1）计算 key 的 hash 值，根据 hash 值计算对应数组下标: hash & (length-1)
2）判断数组该位置处的key是否相等，如果不等，走第（3）步，否则结束
3）判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第（4）步
4）遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key
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;
//计算元素存储位置下标
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果key相等，返回该node节点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果节点node是红黑树，按照红黑树查找法查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表，遍历链表，直到找到key相等的节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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