Java详细分析讲解HashMap

目录

• 1.HashMap数据结构
• 2.HashMap特点
• 3.HashMap中put方法流程

java集合容器类分为Collection和Map两大类，Collection类的子接口有Set、List、Queue，Map类子接口有SortedMap。如ArrayList、HashMap的继承实现关系分别如下

1.HashMap数据结构

在jdk1.8中，底层数据结构是“数组+链表+红黑树”。HashMap其实底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链，如下

当链表过长时，会严重影响HashMap的性能，红黑树的搜索时间复杂度是O(logn)，而链表是O(n)，因此在jdk1.8引入了红黑树做进一步优化，链表和红黑树在达到一定条件进行转换：

• 当链表转换为红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间；
• 当链表超过8且数组长度超过64才会转为红黑树；

2.HashMap特点

HashMap存取是无序的；K和V都可以是null，但是K只能由一个null；阈值大于8且数组长度大于64时才将链表转换为红黑树，变成红黑树的目的是提高搜索速度。

链表转换为红黑树的原因：在数组比较小的时候如果出现红黑树，反而降低效率，而红黑树需要进行左旋右旋、变色操作来保持平衡，同事数组长度小于64时，搜索速度也较快。

默认加载因子为0.75的原因：HashMap中的threadhold是HashMap所能容纳键值对的最大值，计算公式为threadhold =leng*loadFactory，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对的个数越大。loadFactory越趋近于1，那么数组中存放的数据越密集，就会有更多的链表长度处于更长的数值，我们的查询效率就会越低，当添加数据时，产生hash冲突的概率也会越高。loadFactory越趋近于0.数组中存放的数据越稀疏，0.75是对空间和时间效率的一种平衡选择，经过多重计算检验得到的可靠值。

hash值计算：hashCode方法是Object中的方法，所有类都可以对其进行使用，首先底层通过调用hashCode方法生成初始hash值h1，然后将h1无符号右移16位得到h2，之后将h1和h2进行按位异或运算得到最终的hash值h3，之后将h3与length-1进行按位与运算得到hash表索引。

3.HashMap中put方法流程

源码如下

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                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;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

首先根据key的值计算hash值，找到该元素在数组中存储的下标；

若数组是空的，则调用resize进行初始化；

若没有hash冲突，则直接放在对应的数组下标里；

若发生hash冲突了，且key已经存储，就覆盖掉value；

若发生hash冲突后是链表结构，就判断该链表是否大于8，若大于8且数组容量小于64，就进行扩容；若链表节点数量大于8且数组容量大于64，则将这个结构转换位红黑树；否则链表插入键值对，若key存在则覆盖掉value；

若hash冲突后，发现该节点是红黑树，就将这个节点挂在数上；

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) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            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);
        }
        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) {
            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;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

hashMap在容量超过负载因子后就会扩容，将hashMap的大小扩大为原来数组的两倍。

HashMap是非线程安全的，在put的时候，插入的元素超过了容量的范围就会进行扩容操作rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get操作时出现死循环，所以hashMap是线程不安全的。

继续理解源码的设计妙处。

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