Map底层实现原理
前言
一 简介
1.1 概述
现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，系统用户名与系统用户对象等，这种一一对应的关系，就叫做映射（K-V）。Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象，即java.util.Map接口。
Collection中的集合，元素是孤立存在的（理解为单身），向集合中存储元素采用一个个元素的方式存储。Map中的集合，元素是成对存在的(理解为夫妻)。每个元素由键与值两部分组成，通过键(K)可以找对所对应的值(V)。Collection中的集合称为单列集合，Map中的集合称为双列集合。- 需要注意的是，
Map中的集合不能包含重复的键，值可以重复；每个键只能对应一个值。
通过查看Map接口描述，看到Map有多个子类，这里我们主要讲解常用的HashMap集合、LinkedHashMap集合。
- HashMap<K,V>：存储数据采用的哈希表结构，元素的存取顺序不能保证一致。由于要保证键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
- LinkedHashMap<K,V>：HashMap下有个子类LinkedHashMap，存储数据采用的哈希表结构+链表结构。通过链表结构可以保证元素的存取顺序一致；通过哈希表结构可以保证的键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
tips：Map接口中的集合都有两个泛型变量<K,V>,在使用时，要为两个泛型变量赋予数据类型。两个泛型变量<K,V>的数据类型可以相同，也可以不同。
1.2 常用方法
Map接口中定义了很多方法，常用的如下：
public V put(K key, V value): 把指定的键与指定的值添加到Map集合中。public V remove(Object key): 把指定的键 所对应的键值对元素 在Map集合中删除，返回被删除元素的值。public V get(Object key)根据指定的键，在Map集合中获取对应的值。boolean containsKey(Object key)判断集合中是否包含指定的键。public Set<K> keySet(): 获取Map集合中所有的键，存储到Set集合中。public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 获取到Map集合中所有的键值对对象的集合(Set集合)。
tips:
1，使用put方法时，若指定的键(key)在集合中没有，则没有这个键对应的值，返回null，并把指定的键值添加到集合中；
2，若指定的键(key)在集合中存在，则返回值为集合中键对应的值（该值为替换前的值），并把指定键所对应的值，替换成指定的新值。
1.3 Map遍历方式
在文章上面讲述到，map保存的是键值对形式，也就是说K和V的类型有可能是不一样的，也有可能是自定义的对象。因此不能像使用普通for循环遍历集合去遍历map集合。别急，在Map中已经为我们提供的两种方式，keySet()和entrySet()。
1、keySet()方式
通过该方法可以获取map中的全部key，返回的是一个set集合。那么获取到map中的key难道还拿不到对应的value吗？请看如下代码：
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("Hello","World");
map.put("你好","世界");
// 1，通过ketSet方式获取map集合中的key
Set<String> keySet = map.keySet();
// 通过迭代器方式获取key，先获取一个迭代器
Iterator<String> setIterator = keySet.iterator();
while(setIterator.hasNext()){
// 获取key
String keyMap = setIterator.next();
Object obj = map.get(keyMap);
System.out.println("map--->"+obj);
}
// 2，使用增强for遍历set集合
for(String key : keySet){
System.out.println(map.get(key));
}
// 3，简化for循环
for(String key : map.keySet()){
System.out.println(map.get(key));
}
2、entrySet()
我们已经知道，Map中存放的是两种对象，一种称为key(键)，一种称为value(值)，它们在Map中是一一对应关系，这一对对象又称做Map中的一个Entry(项)。Entry将键值对的对应关系封装成了对象。即键值对对象，这样我们在遍历Map集合时，就可以从每一个键值对（Entry）对象中获取对应的键与对应的值。
既然Entry表示了一对键和值，那么也同样提供了获取对应键和对应值得方法：
public K getKey()：获取Entry对象中的键。public V getValue()：获取Entry对象中的值。
在Map集合中也提供了获取所有Entry对象的方法：
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 获取到Map集合中所有的键值对对象的集合(Set集合)。
// 使用Entry键值对
Set<Map.Entry<String, Object>> entrySet = map.entrySet();
// 1，使用迭代器
Iterator<Map.Entry<String, Object>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Map.Entry<String, Object> entry = iterator.next();
System.out.println(entry.getKey()+"--->"+entry.getValue());
}
System.out.println("=============================");
// 2，使用for循环遍历
for(Map.Entry<String,Object> entry : map.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey()+"--->"+entry.getValue());
}
二 哈希表
Map的底层都是通过哈希表进行实现的，那先来看看什么是哈希表。
- JDK1.8之前，哈希表底层采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。
- JDK1.8中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。如下图：
说明：
1、进行键值对存储时，先通过hashCode()计算出键（K）的哈希值，然后再数组中查询，如果没有则保存。
2、但是如果找到相同的哈希值，那么接着调用equals方法判断它们的值是否相同。只有满足以上两种条件才能认定为相同的数据，因此对于Java中的包装类里面都重写了hashCode()和equals()方法。
3、JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能，根据对象的hashCode和equals方法来决定的。如果我们往集合中存放自定义的对象，那么保证其唯一，就必须复写hashCode和equals方法建立属于当前对象的比较方式。
2.1 hashCode()和equals()
关于hashCode()我们先来看看API文档的解释：
再来看equals()的API解释：
- 总结：通过直接观看API文档中的解释，再结合哈希表的特点，我们得知为什么要使用hashCode()方法和equals()方法来作为元素是否相同的判断依据。
- 使用hashCode()方法可以提高查询效率，假如现在有10个位置，存储某个元素如果说没有哈希值的使用，要查找该元素就要全部遍历，在效率上是缓慢的。而通过哈希值就可以很快定位到该元素的位置，节省了遍历数组的时间。
- 但是通过哈希值就能确定唯一的值吗?当然不是。因此才需要使用equals再次进行判断。判断的目的在于当元素哈希值相等时，使用equals判断它们到底是不是同一个对象，如果是则代表是同一个元素，否则不是同一个元素那么就将其保存到链表上。
- 因此哈希值的使用就是为提高查询速度，equals的使用就是判断对象是否为重复元素。
三、HashMap实现原理
3.1 常量的使用
//创建 HashMap 时未指定初始容量情况下的默认容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //HashMap 的最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //HashMap 默认的装载因子,当 HashMap 中元素数量超过 容量装载因子时，进行resize()操作,至为什么是0.75，官方说法是这个值是最佳的阈值。 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //用来定义在哈希冲突的情况下，转变为红黑树的阈值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 用来确定何时将解决 hash 冲突的红黑树转变为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /* 当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时，需要判断下此时数组容量，若是由于数组容量太小（小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ）导致的 hash 冲突太多，则不进行链表转变为红黑树操作，
转为利用 resize() 函数对 hashMap 扩容 */ 17 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
3.2 node节点类
// Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口并且实现数组及链表的数据结构 static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> { final int hash; // 保存元素的哈希值 final K key; // 保存节点的key V value; // 保存节点的value Node<k,v> next; // 链表中，指向下一个链表的节点 //构造函数Hash值 键 值 下一个节点 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; } //重写equals方法，与我们上文中讲述的原理 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; }
3.3 红黑树源码
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 定义红黑树父节点 TreeNode<K,V> left; // 左子树 TreeNode<K,V> right; // 右子树 TreeNode<K,V> prev; // 上一个节点，后期会根据上一个节点作相应判断 boolean red; // 判断颜色的属性 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } /** * 返回根节点 */ final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } }
3.4 构造函数
第一种构造函数，指定初始化容量大小及装载因子:
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); }
第二种构造函数，仅指定装载因子:
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }
第三种构造函数，所有的参数都使用默认值:
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
3.5 put方法
public V put(K key, V value) { 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; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 1，如果table的在（n-1）&hash的值是空，就新建一个节点插入在该位置 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 2，否则表示有冲突,开始处理冲突 else { Node<K,V> e; K k; // 3，接着检查第一个Node，p是不是要找的值 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) { // 4，如果指针为空就挂在后面 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 5，如果有相同的key值就结束遍历 if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 6，就是链表上有相同的key值 if (e != null) { // existing mapping for key，就是key的Value存在 V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue;//返回存在的Value值 } } ++modCount; // 7,如果当前大小大于定义的阈值，0.75f if (++size > threshold) resize();//扩容两倍 afterNodeInsertion(evict); return null; }
3.6 get方法
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } // 1，通过哈希值和key查找元素 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab;//Entry对象数组 Node<K,V> first,e; int n; K k; // 2，找到插入的第一个Node，方法是hash值和n-1相与，tab[(n - 1) & hash] // 表示在一条链上的hash值相同的 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 3，检查第一个Node是不是要找的Node if (first.hash == hash && // always check first node // 4，判断条件是hash值要相同，key值要相同 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 5，检查下一个元素 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 6，遍历后面的链表，找到key值和hash值都相同的Node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; }
3.7 扩容机制
hashmap扩容是一件相对很耗时的事情，在初始化hash表结构时，如果没有指定大小则默认为16，也就是node数组的大小。当容量达到最大值时，扩容到原来的2倍。
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 1，判断旧表的长度不是空，且大于最大容量 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 2，把新表的长度设置为旧表长度的两倍，newCap=2*oldCap else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 3，把新表的阈值设置为旧表阈值的两倍，newThr=oldThr*2 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 初始容量设置新的阈值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; 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;//新表长度乘以加载因子 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 4，创建新的表，并初始化原始数据 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab;//把新表赋值给table // 原表不是空要把原表中数据移动到新表中 if (oldTab != null) { // 开始遍历原来的旧表 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null)//说明这个node没有链表直接放在新表的e.hash & (newCap - 1)位置 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order保证顺序 //新计算在新表的位置，并进行搬运 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next;//记录下一个结点 //新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队， 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) {//lo队不为null，放在新表原位置 loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置 hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
map集合的扩容要比list集合复杂的多。
四、LinkedHashMap
对于LinkedHashMap而言，它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似，它通过重写父类相关的方法，来实现自己的链接列表特性，同时它也保证元素是有序的。
五、HashTable
Hashtable的实现原理和HashMap是类似的，但区别是它是线程安全的，也正因为如此导致查询速度较慢。
注意：Hash Table中K和V是不允许存储null值。
六、HashSet
HashSet底层就是通过Hash Map实现的。
从源码看出这简直是赤裸裸的new了一个HashMap，虽然原理类似但多少有区别，毕竟这是两个体系的集合。
最根本区别在于set集合存储单值对象。而map是键值对，但有一个相同点是都不能存储重复元素。
如果错过太阳时你流了泪，那你也要错过群星了。
在所有的矛盾中，要优先解决主要矛盾，其他矛盾也就迎刃而解。
不要做个笨蛋，为失去的郁郁寡欢，聪明的人，已经找到了解决问题的办法，或正在寻找。
在所有的矛盾中，要优先解决主要矛盾，其他矛盾也就迎刃而解。
不要做个笨蛋，为失去的郁郁寡欢，聪明的人，已经找到了解决问题的办法，或正在寻找。
