HashMap底层实现和原理（源码解析）

- 日理万妓 2023-02-20 13:37 32阅读 0赞

一、先来熟悉一下我们常用的HashMap

1、概述

HashMap基于Map接口实现，元素以键值对的方式存储，并且允许使用null 建和null 值， 因为key不允许重复，因此只能有一个键为null,另外HashMap不能保证放入元素的顺序，它是无序的，和放入的顺序并不能相同。HashMap是线程不安全的。  
2、继承关系

public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V>
            implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

3、基本属性

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认初始化大小 16
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;     //负载因子0.75
        static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};         //初始化的默认数组
        transient int size;     //HashMap中元素的数量
        int threshold;          //判断是否需要调整HashMap的容量

Note：HashMap的扩容操作是一项很耗时的任务，所以如果能估算Map的容量，最好给它一个默认初始值，避免进行多次扩容。HashMap的线程是不安全的，多线程环境中推荐是ConcurrentHashMap。  
二、常被问到的HashMap和Hashtable的区别  
1、线程安全

两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全，而HashMap则非线程安全。

Hashtable的实现方法里面都添加了synchronized关键字来确保线程同步，因此相对而言HashMap性能会高一些，我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap，在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合。

Note：

Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类，这个类实现了Map接口，在调用方法时使用synchronized来保证线程同步,当然了实际上操作的还是我们传入的HashMap实例，简单的说就是Collections.synchronizedMap()方法帮我们在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步，类似的其它Collections.synchronizedXX方法也是类似原理。  
2、针对null的不同

HashMap可以使用null作为key，而Hashtable则不允许null作为key  
虽说HashMap支持null值作为key，不过建议还是尽量避免这样使用，因为一旦不小心使用了，若因此引发一些问题，排查起来很是费事。  
Note：HashMap以null作为key时，总是存储在table数组的第一个节点上。  
3、继承结构

HashMap是对Map接口的实现，HashTable实现了Map接口和Dictionary抽象类。  
4、初始容量与扩容

HashMap的初始容量为16，Hashtable初始容量为11，两者的填充因子默认都是0.75。

HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity\*2，Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity\*2+1。  
5、两者计算hash的方法不同

Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模

int hash = key.hashCode();
        int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash，以获得更好的散列值，然后对table数组长度取摸。

int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
         
        static int hash(int h) {
                // This function ensures that hashCodes that differ only by
                // constant multiples at each bit position have a bounded
                // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
                h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
                return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
            }
         
         static int indexFor(int h, int length) {
                return h & (length-1);

三、HashMap的数据存储结构  
1、HashMap由数组和链表来实现对数据的存储

HashMap采用Entry数组来存储key-value对，每一个键值对组成了一个Entry实体，Entry类实际上是一个单向的链表结构，它具有Next指针，可以连接下一个Entry实体，以此来解决Hash冲突的问题。

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

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从上图我们可以发现数据结构由数组+链表组成，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key.hashCode())%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 hash，key，value，next。

HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry\[0\] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry\[0\] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry\[0\] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

public V put(K key, V value) {
                if (key == null)
                    return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
                int hash = hash(key.hashCode());
                int i = indexFor(hash, table.length);
                //遍历链表
                for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
                    Object k;
                    //如果key在链表中已存在，则替换为新value
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                        V oldValue = e.value;
                        e.value = value;
                        e.recordAccess(this);
                        return oldValue;
                    }
                }
         
                modCount++;
                addEntry(hash, key, value, i);
                return null;
            }
         
         
         
        void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
            Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
            //如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列
            if (size++ >= threshold)
                    resize(2 * table.length);
        }

四、重要方法深度解析  
1、构造方法

HashMap()    //无参构造方法
        HashMap(int initialCapacity)  //指定初始容量的构造方法
        HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) //指定初始容量和负载因子
        HashMap(Map<? extends K,? extends V> m)  //指定集合，转化为HashMap

HashMap提供了四个构造方法，构造方法中 ，依靠第三个方法来执行的，但是前三个方法都没有进行数组的初始化操作，即使调用了构造方法此时存放HaspMap中数组元素的table表长度依旧为0 。在第四个构造方法中调用了inflateTable()方法完成了table的初始化操作，并将m中的元素添加到HashMap中。  
2、添加方法

public V put(K key, V value) {
                if (table == EMPTY_TABLE) { //是否初始化
                    inflateTable(threshold);
                }
                if (key == null) //放置在0号位置
                    return putForNullKey(value);
                int hash = hash(key); //计算hash值
                int i = indexFor(hash, table.length);  //计算在Entry[]中的存储位置
                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++;
                addEntry(hash, key, value, i); //添加到Map中
                return null;
        }

在该方法中，添加键值对时，首先进行table是否初始化的判断，如果没有进行初始化（分配空间，Entry\[\]数组的长度）。然后进行key是否为null的判断，如果key==null ,放置在Entry\[\]的0号位置。计算在Entry\[\]数组的存储位置，判断该位置上是否已有元素，如果已经有元素存在，则遍历该Entry\[\]数组位置上的单链表。判断key是否存在，如果key已经存在，则用新的value值，替换点旧的value值，并将旧的value值返回。如果key不存在于HashMap中，程序继续向下执行。将key-vlaue, 生成Entry实体，添加到HashMap中的Entry\[\]数组中。  
3、addEntry()

/*
         * hash hash值
         * key 键值
         * value value值
         * bucketIndex Entry[]数组中的存储索引
         * /
        void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
             if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
                 resize(2 * table.length); //扩容操作，将数据元素重新计算位置后放入newTable中，链表的顺序与之前的顺序相反
                 hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
                 bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
             }
         
            createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        }
        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++;
        }

添加到方法的具体操作，在添加之前先进行容量的判断，如果当前容量达到了阈值，并且需要存储到Entry\[\]数组中，先进性扩容操作，空充的容量为table长度的2倍。重新计算hash值，和数组存储的位置，扩容后的链表顺序与扩容前的链表顺序相反。然后将新添加的Entry实体存放到当前Entry\[\]位置链表的头部。在1.8之前，新插入的元素都是放在了链表的头部位置，但是这种操作在高并发的环境下容易导致死锁，所以1.8之后，新插入的元素都放在了链表的尾部。  
4、获取方法：get

public V get(Object key) {
             if (key == null)
                 //返回table[0] 的value值
                 return getForNullKey();
             Entry<K,V> entry = getEntry(key);
         
             return null == entry ? null : entry.getValue();
        }
        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
             if (size == 0) {
                 return null;
             }
         
             int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
             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;
        }

在get方法中，首先计算hash值，然后调用indexFor()方法得到该key在table中的存储位置，得到该位置的单链表，遍历列表找到key和指定key内容相等的Entry，返回entry.value值。  
5、删除方法

public V remove(Object key) {
             Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
             return (e == null ? null : e.value);
        }
        final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
             if (size == 0) {
                 return null;
             }
             int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
             int i = indexFor(hash, table.length);
             Entry<K,V> prev = table[i];
             Entry<K,V> e = prev;
         
             while (e != null) {
                 Entry<K,V> next = e.next;
                 Object k;
                 if (e.hash == hash &&
                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                     modCount++;
                     size--;
                     if (prev == e)
                         table[i] = next;
                     else
                         prev.next = next;
                     e.recordRemoval(this);
                     return e;
                 }
                 prev = e;
                 e = next;
            }
         
            return e;
        }

删除操作，先计算指定key的hash值，然后计算出table中的存储位置，判断当前位置是否Entry实体存在，如果没有直接返回，若当前位置有Entry实体存在，则开始遍历列表。定义了三个Entry引用，分别为pre, e ,next。 在循环遍历的过程中，首先判断pre 和 e 是否相等，若相等表明，table的当前位置只有一个元素，直接将table\[i\] = next = null 。若形成了pre -> e -> next 的连接关系，判断e的key是否和指定的key 相等，若相等则让pre -> next ,e 失去引用。  
6、containsKey

public boolean containsKey(Object key) {
                return getEntry(key) != null;
            }
        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
                int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
                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;
            }

containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值，遍历table\[index\]元素查找是否包含key相同的值。  
7、containsValue

public boolean containsValue(Object value) {
            if (value == null)
                    return containsNullValue();
         
            Entry[] tab = table;
                for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
                    for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
                        if (value.equals(e.value))
                            return true;
            return false;
            }

containsValue方法就比较粗暴了，就是直接遍历所有元素直到找到value，由此可见HashMap的containsValue方法本质上和普通数组和list的contains方法没什么区别，你别指望它会像containsKey那么高效。  
五、JDK 1.8的 改变  
1、HashMap采用数组+链表+红黑树实现。

在Jdk1.8中HashMap的实现方式做了一些改变，但是基本思想还是没有变得，只是在一些地方做了优化，下面来看一下这些改变的地方,数据结构的存储由数组+链表的方式，变化为数组+链表+红黑树的存储方式，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树。在性能上进一步得到提升。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0FfQmxhY2tNb29u_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

2、put方法简单解析：

public V put(K key, V value) {
            //调用putVal()方法完成
            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;
            //判断table是否初始化，否则初始化操作
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            //计算存储的索引位置，如果没有元素，直接赋值
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                //节点若已经存在，执行赋值操作
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                //判断链表是否是红黑树
                else if (p instanceof TreeNode)
                    //红黑树对象操作
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    //为链表，
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            //链表长度8，将链表转化为红黑树存储
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        //key存在，直接覆盖
                        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;
                }
            }
            //记录修改次数
            ++modCount;
            //判断是否需要扩容
            if (++size > threshold)
                resize();
            //空操作
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

如果存在key节点，返回旧值，如果不存在则返回Null。

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