Java HashMap原理

HashMap存储结构

HashMap中数据的存储是由数组与链表一起实现的

数组寻址非常容易，其时间复杂度为O(1)，但是当要插入或删除数据时，时间复杂度就会变为O(n)。链表插入和删除操作的内存复杂度为O(1)，但是寻址操作的复杂度却是O(n)。HashMap结合两者的优点，即寻址，插入删除都快。

HashMap中定义了一个Entry类的数组table， Entry<K,V>[] table; 数组table中存储的是Entry对象（也是Entry链表的头结点）。

Entry对象中保存的是Key-Value对。

其中数组table被称作buckets，每个数组节点则是一个bucket（可以构成一个链表）

capacity指的是buckets的容量，也即数组的大小，默认capacity大小如下

    /**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

load factor是衡量buckets填满程度的比例，默认load factor大小如下

    /**
     * The load factor used when none specified in constructor.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

当buckets中entry数量大于capacity*loadfactor时就要把capacity扩充为原来的两倍。

HashMap中方法

添加键值对put(K key, V value)方法

实现流程如下：

进行key是否为null的判断，如果key==null ,放置在数组table的0号位置，即table[0]。

若key不为null，由key的hashCode计算相应的hash值，进而得到该key对应的数组table的下标i。

判断table[i] 是否为null（不包含任何键值对），若是则创建该键值对的Entry对象，添加至table[i]。

若table[i]不为null，遍历table[i]链表中的每个Entry对象，若该链表中已包含key，则覆盖其value。若该链表中不包含key，则创建该键值对的Entry对象并添加至链表头部。

实现代码如下：

public V put(K key, V value) {
    // HashMap允许存放null键和null值。
    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组table第一个位置。
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
 
    // 根据key的hashCode计算hash值。
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 由hash值求得key对应table的下标。
    int i = indexFor(hash, table.length);
 
    // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，遍历table[i]链表的每一个Entry对象
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        // 如果链表中已有键值key，则新的value覆盖原来的，并返回原来的value
        // 判断为同一个键值的方法是，hash值相同，且key相同
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
 
    modCount++;
    // 若table[i]为null，则创建key，value的Entry对象，并添加至table[i]处
    // 若table[i]链表中没有键值key，则创建key，value的Entry对象，并添加至table[i]处
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

addEntry()方法

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) {
    // 若table[i]不为null,则e指向table[i]链表的第一个元素
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    // 新的Entry对象添加至table[i]的表头
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

get()方法

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

实现代码如下：

public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    int hash = 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.equals(k)))
            return e.value;
    }
    return null;
}

HashMap的resize

当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。