👳我亲爱的各位大佬们好😘😘😘
♨️本篇文章记录的为 HashMap 实现原理&&源码解读 相关内容，适合在学Java的小白,帮助新手快速上手,也适合复习中，面试中的大佬🙉🙉🙉。
♨️如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教❤️🧡💛
👨🔧 个人主页 : 阿千弟
🔥 上期内容👉👉👉 : 都2023年了,如果不会Lambda表达式、函数式编程？你确定能看懂公司代码？
HashMap在现在已然成为了一个老生常谈的话题, 不管是正在学java的小白还是不断跳槽升值的老鸟, 在面试中HashMap几乎不可避免的会被问到, 你可以不被问到, 但你不能不会.😎😎😎
本篇文章的内容就是HashMap的实现原理和源码解读, 各位观众老爷们一起来看看吧👉👉👉
文章目录
- 1、概述
- 2、属性
- 3、方法
- 1、get 方法
- 2、put 方法
- 3、remove 方法
- 4、hash 方法
- 5、resize 方法
- 4、总结
- HashMap小结
- HashMap底层机制及源码剖析
1、概述
二话不说，一上来就点开源码，发现里面有一段介绍如下：
/**
* Hash table based implementation of the <tt>Map</tt> interface. This
* implementation provides all of the optional map operations, and permits
* <tt>null</tt> values and the <tt>null</tt> key. (The <tt>HashMap</tt>
* class is roughly equivalent to <tt>Hashtable</tt>, except that it is
* unsynchronized and permits nulls.) This class makes no guarantees as to
* the order of the map; in particular, it does not guarantee that the order
* will remain constant over time.
*/
英语好的大佬可以直接看源注释, 翻译一下大概就是在说，这个哈希表是基于 Map 接口的实现的，它允许 null 值和null 键，它不是线程同步的，同时也不保证有序。
/**
* This implementation provides constant-time performance for the basic
* operations (<tt>get</tt> and <tt>put</tt>), assuming the hash function
* disperses the elements properly among the buckets. Iteration over
* collection views requires time proportional to the "capacity" of the
* <tt>HashMap</tt> instance (the number of buckets) plus its size (the number
* of key-value mappings). Thus, it's very important not to set the initial
* capacity too high (or the load factor too low) if iteration performance is
* important.
*
* An instance of <tt>HashMap</tt> has two parameters that affect its
* performance: <i>initial capacity</i> and <i>load factor</i>. The
* <i>capacity</i> is the number of buckets in the hash table, and the initial
* capacity is simply the capacity at the time the hash table is created. The
* <i>load factor</i> is a measure of how full the hash table is allowed to
* get before its capacity is automatically increased. When the number of
* entries in the hash table exceeds the product of the load factor and the
* current capacity, the hash table is <i>rehashed</i> (that is, internal data
* structures are rebuilt) so that the hash table has approximately twice the
* number of buckets.
*/
再来看看这一段，讲的是 Map 的这种实现方式为 get（取）和 put（存）带来了比较好的性能。但是如果涉及到大量的遍历操作的话，就尽量不要把 capacity 设置得太高（或 loadfactor 设置得太低），否则会严重降低遍历的效率。
影响 HashMap 性能的两个重要参数：“initial capacity”（初始化容量）和”load factor“（负载因子）。简单来说，容量就是哈希表桶的个数，负载因子就是键值对个数与哈希表长度的一个比值，当比值超过负载因子之后，HashMap 就会进行 rehash操作来进行扩容。
HashMap 的大致结构如下图所示，其中哈希表是一个数组，我们经常把数组中的每一个节点称为一个桶，哈希表中的每个节点都用来存储一个键值对。在插入元素时，如果发生冲突（即多个键值对映射到同一个桶上）的话，就会通过链表的形式来解决冲突。因为一个桶上可能存在多个键值对，所以在查找的时候，会先通过 key 的哈希值先定位到桶，再遍历桶上的所有键值对，找出 key 相等的键值对，从而来获取 value。
2、属性
//默认的初始容量为 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大的容量上限为 2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的负载因子为 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//变成树型结构的临界值为 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//恢复链式结构的临界值为 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表
transient Node<K,V>[] table;
//哈希表中键值对的个数
transient int size;
//哈希表被修改的次数
transient int modCount;
//它是通过 capacity*load factor 计算出来的，当 size 到达这个值时，就会进行扩容操作
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
//当哈希表的大小超过这个阈值，才会把链式结构转化成树型结构，否则仅采取扩容来尝试减少冲突
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
下面是 Node 类的定义，它是 HashMap 中的一个静态内部类，哈希表中的每一个节点都是 Node 类型。我们可以看到，Node 类中有 4 个属性，其中除了 key 和value 之外，还有 hash 和 next 两个属性。hash 是用来存储 key 的哈希值的，next 是在构建链表时用来指向后继节点的。
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;
}
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;
}
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、方法
1、get 方法
// get 方法主要调用的是 getNode 方法，所以重点要看 getNode 方法的实现
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;
// 如果哈希表不为空 && key 对应的桶上不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 是否直接命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 判断是否有后续节点
if ((e = first.next) != null) {
// 如果当前的桶是采用红黑树处理冲突，则调用红黑树的 get 方法去获取节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 不是红黑树的话，那就是传统的链式结构了，通过循环的方法判断链中是否存在该 key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
实现步骤大致如下：
- 通过 hash 值获取该 key 映射到的桶。
- 桶上的 key 就是要查找的 key，则直接命中。
- 桶上的 key 不是要查找的 key，则查看后续节点：
- 如果后续节点是树节点，通过调用树的方法查找该 key。
- 如果后续节点是链式节点，则通过循环遍历链查找该 key。
2、put 方法
//put 方法的具体实现也是在 putVal 方法中，所以我们重点看下面的 putVal 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;
// 如果底层的table数组(哈希表)为null, 或者length==0, 则先创建一个哈希表, 并扩容到16
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 取出hash值对应的table的索引位置的Node, 如果当前桶没有碰撞冲突,
// 就直接把加入的k-v创建成一个Node, 加入该位置即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果table索引位置的key的hashcode值与新的key的hashcode值相同
//并满足(table现有的节点的key和准备添加的key是同一个对象 || equals返回真)
//就认为不能加入新的k-v
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果当前table的已有Node是红黑树，则通过红黑树的 putTreeVal 方法去插入这个键值对
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 否则就是传统的链式结构
else {
// 采用循环遍历的方式，判断链中是否有重复的 key
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到了链尾还没找到重复的 key，则说明 HashMap 没有包含该键
if ((e = p.next) == null) {
// 创建一个新节点插入到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链的长度大于 TREEIFY_THRESHOLD 这个临界值，则把链变为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到了重复的 key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 这里表示在上面的操作中找到了重复的键，所以这里把该键的值替换为新值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 判断是否需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put 方法比较复杂，实现步骤大致如下：
-
先通过 hash 值计算出 key 映射到哪个桶。
-
如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入。
-
如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突：
-
如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入。
-
否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度到达临界值，则把链转变为红黑树。
-
-
如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值。
-
如果 size 大于阈值，则进行扩容。
3、remove 方法
// remove 方法的具体实现在 removeNode 方法中，所以我们重点看下面的 removeNode 方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 如果当前 key 映射到的桶不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 如果桶上的节点就是要找的 key，则直接命中
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果是以红黑树处理冲突，则构建一个树节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
// 如果是以链式的方式处理冲突，则通过遍历链表来寻找节点
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 比对找到的 key 的 value 跟要删除的是否匹配
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 通过调用红黑树的方法来删除节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 使用链表的操作来删除节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
4、hash 方法
在 get 方法和 put 方法中都需要先计算 key 映射到哪个桶上，然后才进行之后的操作，计算的主要代码如下：
(n - 1) & hash
上面代码中的 n 指的是哈希表的大小，hash 指的是 key 的哈希值，hash 是通过下面这个方法计算出来的，采用了二次哈希的方式，其中 key 的 hashCode 方法是一个native 方法：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这个 hash 方法先通过 key 的 hashCode 方法获取一个哈希值，再拿这个哈希值与它的高 16 位的哈希值做一个异或操作来得到最后的哈希值，计算过程可以参考下图。为啥要这样做呢？注释中是这样解释的：如果当 n 很小，假设为 64 的话，那么 n-1即为 63（0x111111），这样的值跟 hashCode()直接做与操作，实际上只使用了哈希值的后 6 位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。
正是因为与的这个操作，决定了 HashMap 的大小只能是 2 的幂次方，想一想，如果不是 2 的幂次方，会发生什么事情？即使你在创建 HashMap 的时候指定了初始大小，HashMap 在构建的时候也会调用下面这个方法来调整大小：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
这个方法的作用看起来可能不是很直观，它的实际作用就是把 cap 变成第一个大于等于 2 的幂次方的数。例如，16 还是 16，13 就会调整为 16，17 就会调整为 32。
5、resize 方法
HashMap 在进行扩容时，使用的 rehash 方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash 的结果相比，只是多了一个 bit 位，所以节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。
例如，原来的容量为 32，那么应该拿 hash 跟 31（0x11111）做与操作；在扩容扩到了 64 的容量之后，应该拿 hash 跟 63（0x111111）做与操作。新容量跟原来相比只是多了一个 bit 位，假设原来的位置在 23，那么当新增的那个 bit 位的计算结果为 0时，那么该节点还是在 23；相反，计算结果为 1 时，则该节点会被分配到 23+31 的桶上。
正是因为这样巧妙的 rehash 方式，保证了 rehash 之后每个桶上的节点数必定小于等于原来桶上的节点数，即保证了 rehash 之后不会出现更严重的冲突。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 计算扩容后的大小
if (oldCap > 0) {
// 如果当前容量超过最大容量，则无法进行扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值则扩为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
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;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 新的 resize 阈值
threshold = newThr;
// 创建新的哈希表
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 遍历旧哈希表的每个桶，重新计算桶里元素的新位置
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果桶上只有一个键值对，则直接插入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是通过红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分离开
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 如果采用链式处理冲突
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 通过上面讲的方法来计算节点的新位置
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;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
在这里有一个需要注意的地方，有些文章指出当哈希表的桶占用超过阈值时就进行扩容，这是不对的；实际上是当哈希表中的键值对个数超过阈值时，才进行扩容的。
4、总结
按照原来的拉链法来解决冲突，如果一个桶上的冲突很严重的话，是会导致哈希表的效率降低至 O（n），而通过红黑树的方式，可以把效率改进至 O（logn）。相比链式结构的节点，树型结构的节点会占用比较多的空间，所以这是一种以空间换时间的改进方式。
HashMap小结
- Map接口的常用实现类：
HashMap、Hashtable和Properties。 HashMap是Map接口使用频率最高的实现类。HashMap是以key-val对的方式来存储数据(HashMap$Node类型)- key 不能重复，但是值可以重复,允许使用
null键和null值。 - 如果添加相同的key , 则会覆盖原来的key-val ,等同于修改.(key不会替换，val会替换)
- 与
HashSet一样，不保证映射的顺序，因为底层是以hash表的方式来存储的.(jdk8的hashMap 底层 数组+链表+红黑树) HashMap没有实现同步，因此是线程不安全的, 方法没有做同步互斥的操作, 没有synchronized
HashMap底层机制及源码剖析
HashMapSource.java 先说结论-》debug源码.
扩容机制 [和HashSet相同]
- HashMap底层维护了Node类型的数组table，默认为null
- 当创建对象时，将加载因子(loadfactor)初始化为0.75.
- 当添加key-val时，通过key的哈希值得到在table的索引。然后判断该索引处是否有元素，如果没有元素直接添加。如果该索引处有元素，继续判断该元素的key和准备加入的key相是否等，如果相等，则直接替换val；如果不相等需要判断是树结构还是链表结构，做出相应处理。如果添加时发现容量不够，则需要扩容。
- 第1次添加，则需要扩容table容量为16，临界值(threshold)为12 (16*0.75)
- 以后再扩容，则需要扩容table容量为原来的2倍(32)，临界值为原来的2倍,即24,依次类推.
- 在Java8中, 如果一条链表的元素个数超过 TREEIFY THRESHOLD(默认是 8 )， 并且table的大小 >= MIN TREEIFY CAPACITY(默认64),就会进行树化(红黑树)
- 剪枝: 当hash表上的一个节点是红黑树, 且当这个树上的节点被频繁移除直到节点数<=6时, 红黑树会重新退化成为链表
如果这篇【文章】有帮助到你💖，希望可以给我点个赞👍，创作不易，如果有对Java后端或者对
spring感兴趣的朋友,请多多关注💖💖💖
👨🔧 个人主页 : 阿千弟
