**Java源碼之HashMap**
轉載請注意出處：[http://blog.csdn.net/itismelzp/article/details/50525647](http://blog.csdn.net/itismelzp/article/details/50525647)
# 一、HashMap概述
HashMap基于哈希表的?Map?接口的實現。此實現提供所有可選的映射操作，并允許使用?null?值和?null?鍵。（除了不同步和允許使用?null?之外，HashMap?類與?Hashtable?大致相同。）此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。
值得注意的是HashMap不是線程安全的，如果想要線程安全的HashMap，可以通過Collections類的靜態方法synchronizedMap獲得線程安全的HashMap。
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Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
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# 二、HashMap中的數據結構
### 1.jdk1.8之前
在jdk1.8之前的HashMap是基于**數組+鏈表**來實現，即嚴蔚敏版《數據結構》中**哈希表（散列表）**鏈地址法，哈希表的優點是查詢速度快。
HashMap中主要是通過key的hashCode來計算hash值，只要hashCode相同，計算出來的hash值就一樣。如果存儲的對象多了，就有可能不同的對象映射到相同的hash值，這就是所謂的hash沖突。HashMap中所用解決hash沖突的方法是鏈地址法。
可參考嚴蔚敏版《數據結構》哈希表解決hash沖突的**鏈地址法**。
圖中，黃色部分即代表哈希表，也稱為哈希數組，數組的每個元素都是一個單鏈表的頭節點，鏈表是用來解決沖突的，如果不同的key映射到了數組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。
### 2.jdk1.8中HashMap的實現方式
jdk1.8中對HashMap做的很大的改進，采用**數組+鏈表+紅黑樹**實現，當鏈表長度超過閾值(8)時，將鏈表轉換為紅黑樹，大大減少了hash沖突時查找時間（從原來的O(n)->O(logn)）。由于紅黑樹的結點空間是鏈表空間的2倍，為了節省空間，當鏈表長度減少（如刪除操作）到閾值(6)時，又會轉換為鏈表形式。
鏈表中的結點對應HashMap中的Node類（jdk1.8之前用的是Entry類，原理差不多），具體如下：
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// Node是單向鏈表，實現了Map.Entry接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // hash值
final K key; // 鍵
V value; // 值
Node<K,V> next; // 指向下一個結點
/*
* 構造函數
* 利用（hash值、鍵、值、下一個結點）來構造結點
*/
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final String toString() { return key + "=" + value; }
// 實現hashCode()
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
// 判斷兩個結點是否相等
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
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HashMap其實就是一個Node數組，Node對象中包含了鍵和值，其中next也是一個Node對象，它用來處理hash沖突，
使具有相同hash值的結點連在一個鏈表或樹中。
下面是紅黑樹結點：
它繼承自LinkedListMap.Entry，這是一種雙鏈表結點（具體可參考[【Java源碼之LinkedHashMap】](http://blog.csdn.net/itismelzp/article/details/50554412)）。
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/**
* 紅黑樹結點，繼承自LinkedHashMap.Entry
*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 指向父結點
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 結點顏色（紅或黑）
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* 返回當前節點所在樹的樹結點
*/
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
~~~
# 三、HashMap源碼
### 1.頭文件
~~~
package java.util;
import java.io.IOException;
import java.io.InvalidObjectException;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.BiFunction;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Function;
~~~
### 2.繼承情況
~~~
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
~~~
### 3.屬性
~~~
/**
* 默認初始容量 - 必須是2的冪次方
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 16
/**
* 最大容量
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 當構造函數不指定時，默認（Hash表）裝載因子。
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 鏈表->紅黑樹的閾值
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 紅黑樹->鏈表的閾值
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
~~~
~~~
/**
* 存放元素的Node數組
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 裝Map用Set集合（可用于迭代Map）
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* map中的包含的元素個數
*/
transient int size;
/**
* HashMap的修改次數
*/
transient int modCount; // fail-fast機制，下面有解釋
/**
* 閾值 - 當實際大小超過臨界值時，會進行擴容。threshold = capacity * loadFactor(注意這里的capacity與size的區別)
*/
int threshold; // 默認情況下是12
/**
* 裝載因子，表示Hsah表中元素的填滿的程度
*/
final float loadFactor;
~~~
fail-fast機制：即快速失敗機制。當多個線程對同一個集合的內容進行操作時，就可能會產生fail-fast事件。
例如：當某一個線程A通過iterator去遍歷某集合的過程中，若該集合的內容被其他線程所改變了；
那么線程A訪問集合時，就會拋出ConcurrentModificationException異常，產生fail-fast事件。
### 4.構造函數（4個）
~~~
/**
* 構造函數一：指定初始容量和裝載因子
*/
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); // tableSizeFor方法會將initialCapacity轉化成2的冪次方，詳見tableSizeFor方法
}
/**
* 構造函數二：指定初始容量并使用默認裝載因子（0.75）
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 構造函數三：使用默認初始容量（16）和默認裝載因子（0.75）
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* 構造函數四：使用另一個Map來構造
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
~~~
### 5.常用方法
### **(1)hash方法**
嚴版《數據結構》中提到的哈希函數的構造方法有：
- 直接定址法
- 數字分析法
- 平方取中法
- 折疊法
- 除留取余法
在**Hashtable**中用的是?**除留取余法**， 即便于計算，又能減少沖突。
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index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
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但是取模中的除法運算效率很低，HashMap則通過h & (length - 1)替代取模，得到所在數組位置，這樣效率會高很多。
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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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代碼中，首先由key值通過hashCode()方法獲取h值，再通過h & (length - 1)來得到所在數組的位置。
在HashMap實現中還可以看到如下代碼取代了jdk1.8以前用while循環來保證哈希表的容量一直是2的整數倍數，用移位操作取代了循環移位。
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/**
* 根據給定的容量cap來構造符合2的次冪的值
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1; // ">>>"為右移填0操作，即不管符號位是什么都用0填充
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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可以從源碼看出，在HashMap的構造函數中，都直接或間接的調用了tableSizeFor函數。
下面分析原因：length為2的整數冪保證了length-1最后一位（當然是二進制表示）為**1**，從而保證了取索引操作 h & (length - 1)的最后一位同時有為0和為1的可能性，保證了散列的均勻性。反過來，如果length為奇數時，length-1最后一位為**0**，這樣與h按位“與”的最后一位肯定為0，即索引位置肯定是偶數，這樣數組的奇數位置全部沒有放置元素，浪費了大量空間。
### (2)數據讀取：get和getNode方法
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/**
* 根據key返回對應的value值
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* 實現Map.get和相關方法
*/
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) { // 使用hash & (length-1)得到所在位置
if (first.hash == hash && // 判斷頭結點
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 搜索“沖突”鏈表或紅黑樹
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode) // 紅黑樹情況
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { // 鏈表情況
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
~~~
### (3)存儲數據：put和putValue方法
~~~
/**
* 實現Map.put和相關方法
* 參數hash：key的hash值
* 參數key：要設置的key值
* 參數value：要設置的value值
* 參數onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* 如果為假，則替換原來的value
* 參數evict：if false, the table is in creation mode.
* 返回：替換時返回oldValue，非替換時返回null
*/
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) // 如果tab為空，則調用resize分配內存
n = (tab = resize()).length;
// 使用hash & (lengt-1)得到存入位置，得到插入位置中的結點p
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 結點p為null，直接插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { // 插入位置沖突
Node<K,V> e; K k;
// 與第一個結點相同：hash值與key值相同（1）
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 與第一個結點不相同
else if (p instanceof TreeNode) // 紅黑樹情況
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 鏈表情況
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// p從表頭依次后移
if ((e = p.next) == null) { // 到達鏈尾
p.next = newNode(hash, key, value, null); // 接入鏈尾
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 達到（鏈->樹）閾值
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到"相同"對象：hash值與key值相同（2）
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e; // p后移：p=p.next
}
}
// 處理上述兩處hash值與key值相同
if (e != null) { // 已有key值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) // 如果size>threshold時進行擴容，見后面的reise()函數
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
~~~
### (4)擴容策略：resize方法
當**size >?threshold**時調用resize()擴容。
~~~
/**
* 初始化或加倍容量大小。
*
* 返回新的hash table數組
*/
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) { // 超過最大容量，無法擴容，只能改變閾值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && // 容量加倍
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 閾值加倍
}
else if (oldThr > 0) // 用閾值初始值新的容量
newCap = oldThr;
else { // 當閾值==0時
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];
// 下面是將舊tab中的Node轉移到新tab中，分鏈表和紅黑樹兩種情況
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) // 紅黑樹情況
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 鏈表情況
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;
}
~~~
