HashMap分析

目录

• 存储结构
• 初始化
• put
• resize
• 树化
• get
• 为什么HashMap中equals()和hashCode()要同时重写？
• 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？
• 线程安全
• 参考

存储结构

JDK1.8前是数组+链表，JDK1.8之后是数组+链表+红黑树。本文分析基于JDK1.8源代码。
HashMap的基础结构是Node ，它存着hash、键值对，Node类型的指针next。
主干是桶数组，链表bin用于解决hash冲突，当链表的Node超过阈值(8)，执行树化操作，将该链表改造成红黑树。

图片来源：Java核心技术36讲

初始化

HashMap有4个构造器，其他构造器如果用户没有传入initialCapacity （容量）和loadFactor（负载因子）这两个参数，
会使用默认值 ，initialCapacity默认为16，loadFactory默认为0.75。
基于lazy-load原则，主干数组table的内存空间分配不在初始化中，而是在put中。

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;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

put

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;
        //如果数组为空，resize为数组分配存储空间
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //插入位置未被占用，直接创建节点。p是链表头节点
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //插入位置已存在数据，则选择覆盖或插入
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //与头结点p相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //链表已树化，执行树节点插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //未树化，沿着链表查找是否有跟要插入的key相等的节点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //不存在，则插入链表尾
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表节点超过阈值，执行树化
                        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;//保证并发访问时，若HashMap内部结构发生变化，快速响应失败，抛出异常
        //插入后，如果元素个数超过size门限，则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

null处理

HashMap 允许插入键为 null 的键值对。但是因为无法调用 null 的 hashCode() 方法，也就无法确定该键值对的桶下标，
只能通过强制指定一个桶下标来存放。HashMap 使用第 0 个桶存放键为 null 的键值对。

确定数组下标

//这是一个神奇的函数，用了异或，移位等运算来保证最终获取的存储位置尽量分布均匀
 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
 }

为什么要做异或运算？
主要目的是使hash结果平均化，因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而HashMap的哈希寻址是忽略容量以上高位的（取模），这样就可以避免哈希碰撞。

插入

//未树化，沿着链表查找是否有跟要插入的key相等的节点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //不存在，则插入链表尾
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表节点超过阈值，执行树化
                        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;
                }

resize

resize有两个职责：

• 初始化存储数组table
• 容量不足时扩容

几个重要字段

//实际存储的key-value键值对的个数
transient int size;
//size门限
int threshold;
//负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75
final float loadFactor;
//用于快速失败，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），需要抛出异常ConcurrentModificationException
transient int modCount;

final Node<K,V>[] resize() {
        //旧table数组的镜像
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//容量
        int oldThr = threshold;//size门限
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //原有容量超过最大容量
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //旧数组容量的两倍小于最大容量，且数组容量大于默认容量
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        //新数组的容量调整为旧数组的size门限
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            //size门限值 = 负载因子 * 容量 
            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);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        //一般情况下，容量*2，负载因子不变，则size门限值*2
        //将旧的数据移到新的数组
        if (oldTab != null) {
        ...略
        }
        return newTab;
    }

扩容可以归纳为：

• 一般情况下，门限值 = 负载因子 * 容量
• 门限值以倍数调整 newThr = oldThr << 1
• 扩容后，要把旧数组的元素重新放入新数组

容量初始化：
由于频繁扩容影响效率，所以初始化HashMap时要选择好初始容量，要大于预估元素数量/负载因子，且为2的幂数。

负载因子：
负载因子小于1，目的是减少哈希碰撞，默认值0.75一般不需要修改。

树化

fnal void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
    //树化改造逻辑
    }
}

当binCount（链表中节点个数）大于TREEIFY_THRESHOLD时，执行树化逻辑。
如果容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的resize。如果容量大于MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化改造。

get

通过key值返回对应value，如果key为null，直接去table[0]处检索。
key(hashcode)-->hash-->取模，找到对应位置table[i]，再查看是否有链表，遍历链表，通过key的equals方法比对查找对应的记录。

    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)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

为什么HashMap中equals()和hashCode()要同时重写？

equals()未重写：equals()继承自Object，未重写时其作用与==相同，只判断比较对象存储的值是否相等，当比较对象是引用时，若引用地址相同则返回true，否则，即使两个对象存储的内容是一样的（逻辑上是相等的），依然返回false。
重写后：通过自定义，使某些值逻辑上相等也会返回true，只有引用地址不同且存储内容不同时，才返回false。

hashcode()重写前：Object 对象的 hashCode() 方法会根据不同的对象生成不同的哈希值，默认情况下为了确保这个哈希值的唯一性，是通过将该对象的内部地址转换成一个整数来实现的。
重写后：hashcode 就不再是默认的对象内部地址了，而是自己定义的一个值，保证逻辑上相等。

使用hashcode的目的：相比equlas，它是一种粗粒度的比较，且速度较快。用于初步筛选，当hashcode不同时，其存储内容一定不同，就不需要用equals比较了。

hashcode与equals的基本约定：

• equals相等，则hascode一定相等
• 两者必须同时重写

两者同时重写，并不准确，应该说重写了equlas就一定要重写hascode，否则会出问题。参考https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3324958.html
这是为了保证，当equals返回true时，hashcode一定相同。当hashcode相同时，equals不一定返回true。

如果不同时重写
下面的例子重写了equals，但没重写hashcode。

import java.util.HashMap;
public class Test {
    private static class Person{
        int id;
        String name;

        public Person(int id, String name) {
            this.id = id;
            this.name = name;
        }
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) {
                return true;
            }
            if (o == null || getClass() != o.getClass()){
                return false;
            }
            Person person = (Person) o;
            //两个对象是否等值，通过id来确定
            return this.id == person.id;
        }
    }
    public static void main(String []args){
        HashMap<Person,String> map = new HashMap<Person, String>();
        Person p1 = new Person(1,"张三");
        Person p2 = new Person(1,"张三");
        map.put(p1,"一班");
        //get取出，从逻辑上讲应该能输出“一班”
        System.out.println("结果:"+map.get(p2));
    }
}

上述代码返回null。对于重写的equals，p1 和 p2 是相等的，但因为没有重写hashcode，导致get时出现问题。再看一下get的代码，需要hashcode相同且key逻辑上相同。本例中虽然key p1 和 p2的equals返回true，但由于hashcode未重写，导致get失败。

if (e.hash == hash && 
     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

获取数组下标要对h取模。

n = (tab = resize()).length;
tab[i = (n - 1) & hash]

h & (length-1)等价于 h % lenght，但是位运算操作比取模运算代价小。

如令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方

y 与 x-1 做与运算，其作用是将y的前4位清零，结果与 y 对 x 取模相同


判断是否存在相同key的节点

//判断是否已经存在
if (p.hash == hash &&
    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

上文已提到，hash是hashcode（key）后经过一些列移位操作的结果，如果两个Entry的hash相同且key的equals()返回true（逻辑上相等），则用新的覆盖旧的。

线程安全

hashmap是非线程安全的，jdk1.7版本的hashmap在多线程并发扩容时，有可能会形成循环链表，再次插入链表会陷入死循环。同时，jdk1.8版本中，会因为其他原因陷入死循环，因为hashmap本来就不是卖你想多线程的，如有需要还是使用ConcurrentHashMap。

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html
《Java核心技术36讲》 杨晓峰

原文链接:https://www.cnblogs.com/ChengzhiYang/p/12402615.html
如有疑问请与原作者联系

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