通俗易懂Hashmap源码解析

Hashmap源码解析

一、Hashmap数据结构

哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置，然后把 value 放在数组的这个位置。

比如上图中，一共有13个桶0-12，当哈希值是01时，就会被放到1桶中，如果是14，对13取模之后也是1，所以也会被放到1桶中。由于1桶有两个数据，就会形成一个链表。

这里需要注意的是，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），图中的链表就会被改造为树形结构。如果链表长度超过阈值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把链表转成红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回链表。

JDK版本	实现方式	节点数>=8	节点数<=6
1.8以前	数组+单向链表	数组+单向链表	数组+单向链表
1.8以后	数组+单向链表+红黑树	数组+红黑树	数组+单向链表

二、Hashmap源码-初始化

从非拷贝构造函数的实现来看，Hashmap的数据似乎并没有在最初就初始化好，仅仅设置了一些初始值而已。

 //这两个是限定值 当节点数大于8时会转为红黑树存储
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //当节点数小于6时会转为单向链表存储
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //红黑树最小长度为 64
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    //HashMap容量初始大小
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    //HashMap容量极限
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //负载因子默认大小
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //Node是Map.Entry接口的实现类
    //在此存储数据的Node数组容量是2次幂
    //每一个Node本质都是一个单向链表
    transient Node<K,V>[] table;
    //HashMap大小,它代表HashMap保存的键值对的多少
    transient int size;
    //HashMap被改变的次数
    transient int modCount;
    //下一次HashMap扩容的大小
    int threshold;
    //存储负载因子的常量
    final float loadFactor;

   //默认的构造函数
   public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
    //指定容量大小
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
     //指定容量大小和负载因子大小
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //指定的容量大小不可以小于0,否则将抛出IllegalArgumentException异常
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
         //判定指定的容量大小是否大于HashMap的容量极限
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
         //指定的负载因子不可以小于0或为Null，若判定成立则抛出IllegalArgumentException异常
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
         
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 设置“HashMap阈值”，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
        //tableSizeFor用于查找到大于给定数值的最近2次幂值，比如给定18就是32。给定33就是64。
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
    //传入一个Map集合,将Map集合中元素Map.Entry全部添加进HashMap实例中
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        //此构造方法主要实现了Map.putAll()
        putMapEntries(m, false);
    }
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HashMap 是按照 lazy-load 原则，在首次使用时被初始化（拷贝构造函数除外）。我们去看看 put 方法实现，似乎只有一个 putVal 的调用：

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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然后就来看putVal方法内部：

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
 //HashMap.put的具体实现
 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //判定table不为空并且table长度不可为0,否则将从resize函数中获取
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
         //这样写法有点绕,其实这里就是通过索引获取table数组中的一个元素看是否为Null
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //若判断成立,则New一个Node出来赋给table中指定索引下的这个元素
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {  //若判断不成立
            Node<K,V> e; K k;
             //对这个元素进行Hash和key值匹配
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode) //如果数组中德这个元素P是TreeNode类型
                //判定成功则在红黑树中查找符合的条件的节点并返回此节点
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else { //若以上条件均判断失败，则执行以下代码
                //向Node单向链表中添加数据
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                         //若节点数大于等于8
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            //转换为红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e; //p记录下一个节点
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold) //判断是否需要扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
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• 1.首先获取Node数组table对象和长度，若table为null或长度为0，则调用resize()扩容方法获取table最新对象，并通过此对象获取长度大小

• 2.判定数组中指定索引下的节点是否为Null，若为Null 则new出一个单向链表赋给table中索引下的这个节点

• 3.若判定不为Null,我们的判断再做分支
  3.1 首先对hash和key进行匹配,若判定成功直接赋予e

  3.2 若匹配判定失败,则进行类型匹配是否为TreeNode 若判定成功则在红黑树中查找符合条件的节点并将其回传赋给e

• 3.3 若以上判定全部失败则进行最后操作,向单向链表中添加数据若单向链表的长度大于等于8,则将其转为红黑树保存，记录下一个节点,对e进行判定若成功则返回旧值

• 4.最后判定数组大小需不需要扩容

三、Hashmap源码-hash方法

具体键值对在哈希表中的位置（数组 index）取决于下面的位运算：

i = (n - 1) & hash
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仔细观察哈希值的源头，我们会发现，它并不是 key 本身的 hashCode，而是来自于 HashMap 内部的另外一个 hash 方法。注意，为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

参考资料：

https://blog.csdn.net/caimengyuan/article/details/61204542

四、Hashmap源码-resize方法

//重新设置table大小/扩容 并返回扩容的Node数组即HashMap的最新数据
final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table; //table赋予oldTab作为扩充前的table数据
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
             //判定数组是否已达到极限大小，若判定成功将不再扩容，直接将老表返回
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
             //若新表大小(oldCap*2)小于数组极限大小 并且 老表大于等于数组初始化大小
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //旧数组大小oldThr 经二进制运算向左位移1个位置 即 oldThr*2当作新数组的大小
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
         //若老表中下次扩容大小oldThr大于0
        else if (oldThr > 0)
            newCap = oldThr;  //将oldThr赋予控制新表大小的newCap
        else { //若其他情况则将获取初始默认大小
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        //若新表的下表下一次扩容大小为0
        if (newThr == 0) {  
            float ft = (float)newCap * loadFactor;  //通过新表大小*负载因子获取
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr; //下次扩容的大小
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab; //将当前表赋予table
        if (oldTab != null) { //若oldTab中有值需要通过循环将oldTab中的值保存到新表中
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//获取老表中第j个元素 赋予e
                    oldTab[j] = null; //并将老表中的元素数据置Null
                    if (e.next == null) //若此判定成立 则代表e的下面没有节点了
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //将e直接存于新表的指定位置
                    else if (e instanceof TreeNode)  //若e是TreeNode类型
                        //分割树，将新表和旧表分割成两个树，并判断索引处节点的长度是否需要转换成红黑树放入新表存储
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //存储与旧索引的相同的节点
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //存储与新索引相同的节点
                        Node<K,V> next;
                        //通过Do循环 获取新旧索引的节点
                        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);
                        //通过判定将旧数据和新数据存储到新表指定的位置
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        //返回新表
        return newTab;
    }
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• 1.判定数组是否已达到极限大小，若判定成功将不再扩容，直接将老表返回

• 2.若新表大小(oldCap2)小于数组极限大小&老表大于等于数组初始化大小 判定成功则 旧数组大小oldThr 经二进制运算向左位移1个位置 即 oldThr2当作新数组的大小

  • 2.1. 若[2]的判定不成功，则继续判定 oldThr （代表 老表的下一次扩容量）大于0，若判定成功 则将oldThr赋给newCap作为新表的容量

  • 2.2 若 [2] 和[2.1]判定都失败,则走默认赋值 代表 表为初次创建

• 3.确定下一次表的扩容量, 将新表赋予当前表

• 4.通过for循环将老表中德值存入扩容后的新表中

  • 4.1 获取旧表中指定索引下的Node对象 赋予e 并将旧表中的索引位置数据置空

  • 4.2 若e的下面没有其他节点则将e直接赋到新表中的索引位置

  • 4.3 若e的类型为TreeNode红黑树类型

    ​ 4.3.1 分割树，将新表和旧表分割成两个树，并判断索引处节点的长度是否需要转换成红黑树放入新表存储

    ​ 4.3.2 通过Do循环 不断获取新旧索引的节点

    ​ 4.3.3 通过判定将旧数据和新数据存储到新表指定的位置

门限值等于（负载因子）x（容量），如果构建 HashMap 的时候没有指定它们，那么就是依据相应的默认常量值。

门限通常是以倍数进行调整 （newThr = oldThr << 1），我前面提到，根据 putVal 中的逻辑，当元素个数超过门限大小时，则调整 Map 大小。

扩容后，需要将老的数组中的元素重新放置到新的数组，这是扩容的一个主要开销来源。

五、Hashmap源码-负载因子

前面我们快速梳理了一下 HashMap 从创建到放入键值对的相关逻辑，现在思考一下，为什么我们需要在乎容量和负载因子呢？

这是因为容量和负载系数决定了可用的桶的数量，空桶太多会浪费空间，如果使用的太满则会严重影响操作的性能。极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。

既然容量和负载因子这么重要，我们在实践中应该如何选择呢？

如果能够知道 HashMap 要存取的键值对数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：

 负载因子 * 容量 > 元素数量
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所以，预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数，结论已经非常清晰了。

• 如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
• 如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。
• 如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响。

六、面试问题

1、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？

之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。

2、说说你对红黑树的见解？

1、每个节点非红即黑

2、根节点总是黑色的

3、如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）

4、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）

成很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。

2、说说你对红黑树的见解？

1、每个节点非红即黑

2、根节点总是黑色的

3、如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）

4、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）

5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）