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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Jdk1.8 HashMap实现原理详细介绍由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
HashMap概述 。
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变.
HashMap的数据结构 。
在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结构，但是在jdk1.8里 。
加入了红黑树的实现，当链表的长度大于8时，转换为红黑树的结构.
从上图中可以看出，java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上.
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*/
static
class
Node<K,V>
implements
Map.Entry<K,V> {
final
int
hash;
//用于定位数组索引的位置
final
K key;
V value;
Node<K,V> next;
//链表的下一个Node
Node(
int
hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this
.hash = hash;
this
.key = key;
this
.value = value;
this
.next = next;
}
|
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对).
有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高.
HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组.
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制.
在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下:
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int
threshold;
// 所能容纳的key-value对极限
final
float
loadFactor;
// 负载因子
int
modCount;
int
size;
|
首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多.
结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1.
size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化.
在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考http://www.zzvips.com/article/85585.html，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程.
这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法 。
确定哈希桶数组索引位置 。
代码实现:
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//方法一：
static
final
int
hash(Object key) {
//jdk1.8 & jdk1.7
int
h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return
(key ==
null
) ?
0
: (h = key.hashCode()) ^ (h >>>
16
);
}
//方法二：
static
int
indexFor(
int
h,
int
length) {
//jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
return
h & (length-
1
);
//第三步 取模运算
}
|
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算.
对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处.
这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率.
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销.
下面举例说明下，n为table的长度.
HashMap的put方法实现 。
put函数大致的思路为:
具体代码实现如下:
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public
V put(K key, V value) {
return
putVal(hash(key), key, value,
false
,
true
);
}
/**
*生成hash的方法
*/
static
final
int
hash(Object key) {
int
h;
return
(key ==
null
) ?
0
: (h = key.hashCode()) ^ (h >>>
16
);
}
final
V putVal(
int
hash, K key, V value,
boolean
onlyIfAbsent,
boolean
evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p;
int
n, i;
//判断table是否为空，
if
((tab = table) ==
null
|| (n = tab.length) ==
0
)
n = (tab = resize()).length;
//创建一个新的table数组，并且获取该数组的长度
//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
if
((p = tab[i = (n -
1
) & hash]) ==
null
)
tab[i] = newNode(hash, key, value,
null
);
else
{
//如果对应的节点存在
Node<K,V> e; K k;
//判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
if
(p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key !=
null
&& key.equals(k))))
e = p;
//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
else
if
(p
instanceof
TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(
this
, tab, hash, key, value);
// 该链为链表
else
{
//遍历table[i]，判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为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；
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;
}
}
// 写入
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
if
(++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return
null
;
}
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HashMap的get方法实现 。
思路如下:
1.bucket里的第一个节点，直接命中； 。
2.如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry 。
若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)； 若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n).
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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;
if
((tab = table) !=
null
&& (n = tab.length) >
0
&&
(first = tab[(n -
1
) & hash]) !=
null
) {
// 直接命中
if
(first.hash == hash &&
// 每次都是校验第一个node
((k = first.key) == key || (key !=
null
&& key.equals(k))))
return
first;
// 未命中
if
((e = first.next) !=
null
) {
// 在树中获取
if
(first
instanceof
TreeNode)
return
((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中获取
do
{
if
(e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key !=
null
&& key.equals(k))))
return
e;
}
while
((e = e.next) !=
null
);
}
}
return
null
;
}
|
扩容机制 。
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.
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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
}
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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.
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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.
下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来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，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，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:
这个设计确实非常的巧妙，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bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下
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final
Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int
oldCap = (oldTab ==
null
) ?
0
: oldTab.length;
int
oldThr = threshold;
int
newCap, newThr =
0
;
if
(oldCap >
0
) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if
(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return
oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2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);
}
// 计算新的resize上限
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;
if
(oldTab !=
null
) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for
(
int
j =
0
; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if
((e = oldTab[j]) !=
null
) {
oldTab[j] =
null
;
if
(e.next ==
null
)
newTab[e.hash & (newCap -
1
)] = e;
else
if
(e
instanceof
TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(
this
, newTab, j, oldCap);
else
{
// preserve order
Node<K,V> loHead =
null
, loTail =
null
;
Node<K,V> hiHead =
null
, hiTail =
null
;
Node<K,V> next;
do
{
next = e.next;
// 原索引
if
((e.hash & oldCap) ==
0
) {
if
(loTail ==
null
)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else
{
if
(hiTail ==
null
)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
}
while
((e = next) !=
null
);
// 原索引放到bucket里
if
(loTail !=
null
) {
loTail.next =
null
;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if
(hiTail !=
null
) {
hiTail.next =
null
;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return
newTab;
}
|
总结 。
我们现在可以回答开始的几个问题，加深对HashMap的理解:
1.什么时候会使用HashMap？他有什么特点?
是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象.
2.你知道HashMap的工作原理吗?
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度.
3.你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用?
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点 。
4.你知道hash的实现吗？为什么要这样实现?
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销.
5.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办?
如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。 关于Java集合的小抄中是这样描述的： 以Entry[]数组实现的哈希桶数组，用Key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。 插入元素时，如果两条Key落在同一个桶(比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶)，Entry用一个next属性实现多个Entry以单向链表存放，后入桶的Entry将next指向桶当前的Entry。 查找哈希值为17的key时，先定位到第一个哈希桶，然后以链表遍历桶里所有元素，逐个比较其key值。 当Entry数量达到桶数量的75%时(很多文章说使用的桶数量达到了75%，但看代码不是)，会成倍扩容桶数组，并重新分配所有原来的Entry，所以这里也最好有个预估值。 取模用位运算(hash & (arrayLength-1))会比较快，所以数组的大小永远是2的N次方， 你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。 iterator()时顺着哈希桶数组来遍历，看起来是个乱序.
6.当两个对象的hashcode相同会发生什么?
因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞'会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中.
7.如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象?
找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。因此，设计HashMap的key类型时，如果使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择 。
8.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办?
默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置 。
9.你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗?
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。因此在并发环境下，我们使用CurrentHashMap来替代HashMap 。
10.为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键?
因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能 。
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！ 。
原文链接：http://blog.csdn.net/fjse51/article/details/53811465 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！