--- HashMap --- #### 目录 1. 思维导图 2. 概述 3. 内部实现 - 确定索引 - put 方法实现 - 扩容机制 4. 常见问题 5. 参考 #### 思维导图 #### 概述 HashMap 是数组+链表+红黑树。它根据键的 hashCode 值存储数据,大多数情况下可以直接定位到它的值,因为具有很快的访问速度,但遍历顺序是不确定的。HashMap 最多只允许一条记录的键为 null,允许多条记录的值为 null。HashMap 非线程安全,如果需要满足线程安全,可以用 Collections.synchronizedMap 方法使得 HashMap 具有线程安全的能力,或者使用 ConcurrentHashMap。 #### 内部实现 ```java public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable { //默认桶容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //负载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //哈希桶数组 transient Node[] table; //HashMap 中实际存在的键值对数量 transient int size; //记录 HashMap 内部结构发生变化的次数 transient int modCount; } ``` 在 HashMap 中,哈希桶数组的长度大小必须是 2 的 n 次方,这是一种非常规的设计,常规来说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非素数。HashTable 初始化桶的大小为 11,就是把桶大小设计为素数的应用。HashMap 采用这种非常规的设计,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 JDK 1.8 版本中,对数据结构作了进一步优化,当链表长度超过 8 时,链表就转换为红黑树(二叉查找树),利用红黑树快速增删改差的特点提高 HashMap 的性能,从 O(n) 到 O(log n)。 ##### 确定哈希桶数组索引位置 ```java static final int hash(Object key) { int h; // >>>无符号右移十六位 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 通过 (n - 1) & hash 计算索引 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {} //... } ``` 我们首先想到的就是通过 hash 对数组长度取模得到索引,这样元素的分布相对来说也是比较均匀的,但是模运算的消耗还是比较大的,而采用 (n - 1) & hash,当 n 为 2 的次方时,(n - 1) & hash 等价于取模运算,但是 & 比 % 具有更高的效率。 同时,取 hash 的时候通过 hashCode() 的高十六位和低十六位异或得到,这样做在数组长度比较小的时候也能保证高地位 bit 都能参与到 hash 的计算中,同时不会有太大开销。 ![](https://i.loli.net/2019/02/25/5c7380b96f5f7.png) ##### put 方法的实现 ![](https://i.loli.net/2019/02/25/5c739044aa5dd.png) ```java final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; //1.tab 为空,则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //2.计算下标 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node e; K k; //3.如果存在节点 key,直接覆盖 value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //4.如果是红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //5.链表插入 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度大于八转化为红黑树 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; //6.如果超过最大容量,则扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } ``` ##### 扩容机制 扩容的时候容量翻倍,也就是 x2,这也同时保证了长度依旧是 2 的次方,所以前面基于 (n - 1) & hash 取索引的优化得以保留。既然数组长度改变了,那么肯定的重新计算索引位置呀?这里又有一个优化点,当 n 为 2 次方时,x2 只不过是在高位补个 1,然后在进行与运算时,hash 的低位保持不变,高位是 1 得 1,是 0 得 0,也就是说 hash 高位为 1,索引就变成了原索引再加上旧桶值;高位为 0,索引就和原索引一致。这也就避免重新 (n - 1) & hash 操作获取索引,只需要看 hash 的高位是 1 还是 0 即可。 看当 n = 16 时,hash = 5 的时候,示意图: ![](https://i.loli.net/2019/02/25/5c73962006a2e.png) ![](https://i.loli.net/2019/02/25/5c73963767162.png) 所以,可以把 HashMap 的优化都归功于桶长度为 2 的次方。 #### 参考 [Java8 系列之重新认识 HashMap](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=504261609&idx=1&sn=cdc762fe7c9050e7e9a2554d8c3337a4&mpshare=1&scene=23&srcid=0217AGtnvS7RimagXJQkmTXc#rd)