HashMap 的深入学习
Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：
下面针对各个实现类的特点做一些说明：
(1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
(2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。
(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。
(4) TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。
对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。
通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null ，允许多条记录的值为 null 。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap 。
一、HashMap 存储结构
HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下图所示：
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
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。
那么我们结合数组与链表的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：
从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，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)%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
从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
/// Node<K,V> 类用来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; //保存节点的 hash 值
final K key; //保存节点的 key 值
V value; //保存节点的 value 值
Node<K,V> next; //指向链表结构下的当前节点的 next 节点，红黑树 TreeNode 节点中也有用到 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;
}
}
public class LinkedHashMap<K,V> {
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
}
// TreeNode<K,V> 继承 LinkedHashMap.Entry<K,V>，用来实现红黑树相关的存储结构
// hashMap中的类
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 存储当前节点的父节点
TreeNode<K,V> left; //存储当前节点的左孩子
TreeNode<K,V> right; //存储当前节点的右孩子
TreeNode<K,V> prev; // 存储当前节点的前一个节点
boolean red; // 存储当前节点的颜色（红、黑）
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* Returns root of tree containing this node.
*/
final TreeNode<K,V> root() {
}
/**
* Ensures that the given root is the first node of its bin.
*/
static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
} final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
} final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
} final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
} final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
} final void removeTreeNode(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
boolean movable) {
} final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
} /* ------------------------------------------------------------ */
// Red-black tree methods, all adapted from CLR
// 红黑树相关操作
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> p) {
} static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> p) {
} static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
} static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
} static <K,V> boolean checkInvariants(TreeNode<K,V> t) {
} }
HashMap 各常量、成员变量作用
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
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
用来确定何时将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树
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
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
保存Node<K,V>节点的数组
transient Node<K,V>[] table;
由 hashMap 中 Node<K,V> 节点构成的 set
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
记录 hashMap 当前存储的元素的数量
transient int size;
记录 hashMap 发生结构性变化的次数（注意 value 的覆盖不属于结构性变化）
transient int modCount;
threshold的值应等于 table.length * loadFactor, size 超过这个值时进行 resize()扩容
int threshold;
记录 hashMap 装载因子
final float loadFactor;
hashMap的构造函数
//构造方法１，指定初始容量及装载因子
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;
/* tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂，若指定初始容量为９，则实际 hashMap
容量为16*/
//注意此种方法创建的 hashMap 初始容量的值存在 threshold 中
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;// >>> 代表无符号右移
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
//构造方法２，仅指定初始容量，装载因子的值采用默认的 0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//构造方法３，所有参数均采用默认值
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
hashMap的put及相关方法
分析HashMap的put方法
HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
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;
// 步骤①：tab为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②：计算index，并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 步骤④：判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤：该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key,value,null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在直接覆盖value
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;
}
}
++modCount;
// 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/*读懂这个函数要注意理解 hash 冲突发生的几种情况
１、两节点 key 值相同（hash值一定相同），导致冲突
２、两节点 key 值不同，由于 hash 函数的局限性导致hash 值相同，冲突
３、两节点 key 值不同，hash 值不同，但 hash 值对数组长度取模后相同，冲突
*/
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
//从根节点开始查找合适的插入位置（与二叉搜索树查找过程相同）
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1; // dir小于０，接下来查找当前节点左孩子
else if (ph < h)
dir = 1; // dir大于０，接下来查找当前节点右孩子
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
//进入这个else if 代表 hash 值相同，key 相同
return p;
/*要进入下面这个else if,代表有以下几个含义:
1、当前节点与待插入节点 key 不同, hash 值相同
2、ｋ是不可比较的，即ｋ并未实现 comparable<K> 接口
（若 k 实现了comparable<K> 接口，comparableClassFor（k）返回的是ｋ的 class,而不是 null）
或者 compareComparables(kc, k, pk) 返回值为 0
(pk 为空 或者 按照 k.compareTo(pk) 返回值为０，
返回值为０可能是由于 ｋ的compareTo 方法实现不当引起的，compareTo 判定相等，而上个 else if 中 equals
判定不等)*/
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
//在以当前节点为根的整个树上搜索是否存在待插入节点（只会搜索一次）
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
//若树中存在待插入节点，直接返回
return q;
}
// 既然ｋ是不可比较的，那我自己指定一个比较方式
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}//end else if TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
//找到了待插入的位置，xp 为待插入节点的父节点
//注意TreeNode节点中既存在树状关系，也存在链式关系，并且是双端链表
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
//插入节点后进行二叉树的平衡操作
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}//end for
}//end putTreeVal
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
int d;
//System.identityHashCode()实际是利用对象 a,b 的内存地址进行比较
if (a == null || b == null ||
(d = a.getClass().getName().
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
-1 : 1);
return d;
}
HashMap get 及其相关方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//实际上是根据输入节点的 hash 值和 key 值利用getNode 方法进行查找
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
//若定位到的节点是 TreeNode 节点，则在树中进行查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//否则在链表中进行查找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
//从根节点开始，调用 find 方法进行查找
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
//首先进行hash 值的比较，若不同令当前节点变为它的左孩子或者右孩子
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
//hash 值相同，进行 key 值的比较
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
//执行到这儿，意味着hash 值相同，key 值不同
//若k 是可比较的并且k.compareTo(pk) 返回结果不为０可进入下面elseif
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
/*若 k 是不可比较的 或者 k.compareTo(pk) 返回结果为０则在整棵树中进行查找，先找右子树，右子树没有再找左子树*/
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
HashMap 扩容方法 resize()
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里
table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
e.next = newTable[i]; //标记[1]
newTable[i] = e; //将元素放在数组上
e = next; //访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。
下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。
resize() 方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作，先来说下 rehash 的实现原理：
我们在扩容的时候，一般是把长度扩为原来2倍，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个算法很巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的槽中了。
参考文章：http://tech.meituan.com/java-hashmap.html
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