摘要：從結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)來講，是數(shù)組鏈表紅黑樹增加了紅黑樹部分實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)鏈表長度大于時(shí)，將這個(gè)鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點(diǎn)提高的性能。
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本文涉及HashMap的：
HashMap的簡單使用
HashMap的存儲結(jié)構(gòu)原理
HashMap的擴(kuò)容方法原理
HashMap中定位數(shù)據(jù)索引實(shí)現(xiàn)
HashMap中put、get方法實(shí)現(xiàn)
HashMap的簡單使用
HashMap使用鍵值對存儲，只需傳入相應(yīng)的鍵-值即可存儲?？聪旅娴睦樱?/p>
HashMap map = new HashMap();
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);
map.put("key3", 3);
for(Entry entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}
運(yùn)行結(jié)果是：
key1:1
key2:2
key3:3
讀取對應(yīng)鍵的值：
map.get("key3");
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看到這里你一定想知道HashMap存儲數(shù)據(jù)后的結(jié)構(gòu)是怎么樣的。
HashMap的存儲結(jié)構(gòu)
HashMap綜合了數(shù)組和鏈表的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了自己的存儲方式。那么先看一下數(shù)組和鏈表的存儲方式：
數(shù)組：
1.數(shù)組存儲區(qū)間是連續(xù)的，占用內(nèi)存嚴(yán)重，故空間復(fù)雜的很大。
2.數(shù)組的特點(diǎn)是：尋址容易，插入和刪除困難。
鏈表
1.鏈表存儲區(qū)間離散，占用內(nèi)存比較寬松，故空間復(fù)雜度很小，但時(shí)間復(fù)雜度很大，達(dá)O（N）。
2.鏈表的特點(diǎn)是：尋址困難，插入和刪除容易。
HashMap為了能做到尋址容易，插入、刪除也容易使用了如下的結(jié)構(gòu)。
從結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)來講，HashMap是數(shù)組+鏈表+紅黑樹（JDK1.8增加了紅黑樹部分）實(shí)現(xiàn)的。
HashMap存儲數(shù)據(jù)的工作流程就是：
例如存儲：map.put("key1", 1);
分析：
1.將“key1”這個(gè)key用hashCode()方法得到其hashCode 值，然后再通過Hash算法的后兩步運(yùn)算（高位運(yùn)算和取模運(yùn)算，下文有介紹）來定位該鍵值對的存儲位置（即數(shù)據(jù)在table數(shù)組中的索引）
2.有時(shí)兩個(gè)key會定位到相同的位置，表示發(fā)生了Hash碰撞。Java中HashMap采用了鏈地址法來解決Hash碰撞。（鏈地址法，簡單來說，就是數(shù)組加鏈表的結(jié)合。在每個(gè)數(shù)組元素上都一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)，當(dāng)數(shù)據(jù)被Hash后，得到數(shù)組下標(biāo)，把數(shù)據(jù)放在對應(yīng)下標(biāo)元素的鏈表上。）
3.當(dāng)鏈表長度大于8時(shí)，將這個(gè)鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點(diǎn)提高HashMap的性能。想了解更多紅黑樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的工作原理可以參考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630
接下來，看存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)代碼：
HashMap中存儲數(shù)據(jù)用的是一個(gè)數(shù)組：Node[] table，即哈希桶數(shù)組，明顯它是一個(gè)Node的數(shù)組。對照上圖中的第一列（數(shù)組table）。
數(shù)組中存儲的黑點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是這里的Node結(jié)構(gòu)：
static class Node implements Map.Entry {
final int hash; //用來定位數(shù)組索引位置
final K key;
V value;
Node next; //鏈表的下一個(gè)node
Node(int hash, K key, V value, Node next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}
Node是HashMap的一個(gè)內(nèi)部類，實(shí)現(xiàn)了Map.Entry接口，本質(zhì)是就是一個(gè)映射(鍵值對)。
擴(kuò)容原理
在理解HashMap的擴(kuò)容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個(gè)字段。
int threshold; // 所能容納的key-value對極限
final float loadFactor; // 負(fù)載因子
int modCount;
int size;
Node[] table的初始化長度length(默認(rèn)值是16)
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static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
loadFactor為負(fù)載因子(默認(rèn)值是0.75)，
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
threshold
是HashMap所能容納的最大數(shù)據(jù)量的Node(鍵值對)個(gè)數(shù)：threshold = length * loadFactor。超過這個(gè)數(shù)目就重新resize(擴(kuò)容)，擴(kuò)容后的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認(rèn)的負(fù)載因子0.75是對空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇，建議大家不要修改。
size
就是HashMap中實(shí)際存在的鍵值對數(shù)量。
modCount
主要用來記錄HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的次數(shù)，主要用于迭代的快速失敗。強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化指的是結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，例如put新鍵值對，但是某個(gè)key對應(yīng)的value值被覆蓋不屬于結(jié)構(gòu)變化。
具體實(shí)現(xiàn)方法
確定哈希桶數(shù)組索引的位置
分三步確定：
取key的hashCode值
高位運(yùn)算
取模運(yùn)算
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運(yùn)算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個(gè)方法，但是實(shí)現(xiàn)原理一樣的
return h & (length-1); //第三步 取模運(yùn)算
}
分析：
1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。然后將h的低16位和高16位異或，是為了保證在數(shù)組table的length比較小的時(shí)候，讓高低位數(shù)據(jù)都參與到Hash的計(jì)算中，同時(shí)不會有太大的開銷。
2.length是數(shù)組的長度，取模運(yùn)算求出數(shù)組索引。當(dāng)length總是2的n次方時(shí)，h& (length-1)運(yùn)算等價(jià)于對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
高低位異或運(yùn)算如下圖：（n為table的長度）
HashMap的put方法
public V put(K key, V value) {
// 對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[] tab; Node p; int n, i;
//判斷鍵值對數(shù)組table[i]是否為空或?yàn)閚ull,否則執(zhí)行resize()進(jìn)行擴(kuò)容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根據(jù)鍵值key計(jì)算hash值得到插入的數(shù)組索引i，如果table[i]==null，直接新建節(jié)點(diǎn)添加
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;
//判斷table[i]的首個(gè)元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value,這里的相同指的是hashCode相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大于8，大于8的話把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在紅黑樹中執(zhí)行插入操作，否則進(jìn)行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發(fā)現(xiàn)key已經(jīng)存在直接覆蓋value即可；
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
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;
//插入成功后，判斷實(shí)際存在的鍵值對數(shù)量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進(jìn)行擴(kuò)容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
針對這個(gè)流程，網(wǎng)上出現(xiàn)了一張比較好的流程圖，這里借用下（若有冒犯請留言，我將重新畫一個(gè)）
結(jié)合圖看代碼更清晰移動(dòng)點(diǎn)。
HashMap的擴(kuò)容方法
JDK1.7中的擴(kuò)容較好理解：使用一個(gè)容量更大的數(shù)組來代替已有的容量小的數(shù)組，并把數(shù)據(jù)從原來的數(shù)組中重新按照原來的計(jì)算方法放到新的數(shù)組中。
void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用擴(kuò)容前的Entry數(shù)組
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴(kuò)容前的數(shù)組大小如果已經(jīng)達(dá)到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以后就不會擴(kuò)容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個(gè)新的Entry數(shù)組
transfer(newTable); //?。?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到新的Entry數(shù)組里
table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數(shù)組
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值
}
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void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數(shù)組
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數(shù)組
Entry e = src[j]; //取得舊Entry數(shù)組的每個(gè)元素
if (e != null) {
src[j] = null;//釋放舊Entry數(shù)組的對象引用（for循環(huán)后，舊的Entry數(shù)組不再引用任何對象）
do {
Entry next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置
e.next = newTable[i]; //標(biāo)記[1]
newTable[i] = e; //將元素放在數(shù)組上
e = next; //訪問下一個(gè)Entry鏈上的元素
} while (e != null);
}
}
}
JDK1.8中，對擴(kuò)容算法做了優(yōu)化。我們觀察下key1和key2在擴(kuò)容前和擴(kuò)容后的位置計(jì)算過程：
可以看到如下結(jié)果：
我們在擴(kuò)充HashMap的時(shí)候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”。
可以看看下圖為16擴(kuò)充為32的resize示意圖：
這個(gè)設(shè)計(jì)確實(shí)非常的巧妙，既省去了重新計(jì)算hash值的時(shí)間，而且同時(shí)，由于新增的1bit是0還是1可以認(rèn)為是隨機(jī)的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節(jié)點(diǎn)分散到新的bucket了。
具體代碼，有興趣的可以仔細(xì)品讀以下代碼：
1 final Node[] resize() {
2 Node[] oldTab = table;
3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4 int oldThr = threshold;
5 int newCap, newThr = 0;
6 if (oldCap > 0) {
7 // 超過最大值就不再擴(kuò)充了，就只好隨你碰撞去吧
8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
10 return oldTab;
11 }
12 // 沒超過最大值，就擴(kuò)充為原來的2倍
13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
16 }
17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18 newCap = oldThr;
19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22 }
23 // 計(jì)算新的resize上限
24 if (newThr == 0) {
25
26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29 }
30 threshold = newThr;
31 @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
33 table = newTab;
34 if (oldTab != null) {
35 // 把每個(gè)bucket都移動(dòng)到新的buckets中
36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37 Node e;
38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
39 oldTab[j] = null;
40 if (e.next == null)
41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42 else if (e instanceof TreeNode)
43 ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44 else { // 鏈表優(yōu)化重hash的代碼塊
45 Node loHead = null, loTail = null;
46 Node hiHead = null, hiTail = null;
47 Node next;
48 do {
49 next = e.next;
50 // 原索引
51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52 if (loTail == null)
53 loHead = e;
54 else
55 loTail.next = e;
56 loTail = e;
57 }
58 // 原索引+oldCap
59 else {
60 if (hiTail == null)
61 hiHead = e;
62 else
63 hiTail.next = e;
64 hiTail = e;
65 }
66 } while ((e = next) != null);
67 // 原索引放到bucket里
68 if (loTail != null) {
69 loTail.next = null;
70 newTab[j] = loHead;
71 }
72 // 原索引+oldCap放到bucket里
73 if (hiTail != null) {
74 hiTail.next = null;
75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
76 }
77 }
78 }
79 }
80 }
81 return newTab;
82 }
安全性
HashMap是線程不安全的，不要在并發(fā)的環(huán)境中同時(shí)操作HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。
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更多教程
參考：
https://tech.meituan.com/2016...
https://yikun.github.io/2015/...
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