HashMap实现原理
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小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动 记录Java HashMap底层数据结构、方法实现原理等，基于JDK 1.8。
底层数据结构
Java HashMap底层采用哈希表结构（数组+链表、JDK1.8后为数组+链表或红黑树）实现，结合了数组和链表的优点：
- 数组优点：通过数组下标可以快速实现对数组元素的访问，效率极高；
- 链表优点：插入或删除数据不需要移动元素，只需修改节点引用，效率极高。
HashMap图示如下所示：
HashMap内部使用数组存储数据，数组中的每个元素类型为
Node<K,V>：
```java
static class Node
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 String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
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;
}
} ```
Node包含了四个字段：hash、key、value、next，其中next表示链表的下一个节点。
HashMap通过hash方法计算key的哈希码，然后通过(n-1) & hash公式（n为数组长度）得到key在数组中存放的下标。当两个key在数组中存放的下标一致时，数据将以链表的方式存储（哈希冲突，哈希碰撞）。我们知道，在链表中查找数据必须从第一个元素开始一层一层往下找，直到找到为止，时间复杂度为O(N)，所以当链表长度越来越长时，HashMap的效率越来越低。
为了解决这个问题，JDK1.8开始采用数组+链表+红黑树的结构来实现HashMap。当链表中的元素超过8个（TREEIFY_THRESHOLD）并且数组长度大于64（MIN_TREEIFY_CAPACITY）时，会将链表转换为红黑树，转换后数据查询时间复杂度为O(logN)。
红黑树的节点使用TreeNode表示：
java
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
...
}
HashMap包含几个重要的变量：
```java // 数组默认的初始化长度16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 数组最大容量，2的30次幂，即1073741824 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认负载因子值 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转换为红黑树的长度阈值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树转换为链表的长度阈值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 链表转换为红黑树时，数组容量必须大于等于64 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// HashMap里键值对个数 transient int size;
// 扩容阈值，计算方法为 数组容量*负载因子 int threshold;
// HashMap使用数组存放数据，数组元素类型为Node
// 负载因子 final float loadFactor;
// 此哈希映射在结构上被修改的次数 // 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），直接抛出ConcurrentModificationException异常 transient int modCount; ```
上面这些字段在下面源码解析的时候尤为重要，其中需要着重讨论的是负载因子是什么，为什么默认值为0.75f。
负载因子也叫扩容因子，用于决定HashMap数组何时进行扩容。比如数组容量为16，负载因子为0.75，那么扩容阈值为16*0.75=12，即HashMap数据量大于等于12时，数组就会进行扩容。我们都知道，数组容量的大小在创建的时候就确定了，所谓的扩容指的是重新创建一个指定容量的数组，然后将旧值复制到新的数组里。扩容这个过程非常耗时，会影响程序性能。所以负载因子是基于容量和性能之间平衡的结果：
- 当负载因子过大时，扩容阈值也变大，也就是说扩容的门槛提高了，这样容量的占用就会降低。但这时哈希碰撞的几率就会增加，效率下降；
- 当负载因子过小时，扩容阈值变小，扩容门槛降低，容量占用变大。这时候哈希碰撞的几率下降，效率提高。
可以看到容量占用和性能是此消彼长的关系，它们的平衡点由负载因子决定，0.75是一个即兼顾容量又兼顾性能的经验值。
此外用于存储数据的table字段使用transient修饰，通过transient修饰的字段在序列化的时候将被排除在外，那么HashMap在序列化后进行反序列化时，是如何恢复数据的呢？HashMap通过自定义的readObject/writeObject方法自定义序列化和反序列化操作。这样做主要是出于以下两点考虑：
- table一般不会存满，即容量大于实际键值对个数，序列化table未使用的部分不仅浪费时间也浪费空间；
- key对应的类型如果没有重写hashCode方法，那么它将调用Object的hashCode方法，该方法为native方法，在不同JVM下实现可能不同；换句话说，同一个键值对在不同的JVM环境下，在table中存储的位置可能不同，那么在反序列化table操作时可能会出错。
所以在HashXXX类中（如HashTable，HashSet，LinkedHashMap等等），我们可以看到，这些类用于存储数据的字段都用transient修饰，并且都自定义了readObject/writeObject方法。readObject/writeObject方法这节就不进行源码分析了，有兴趣自己研究。
put源码
put方法源码如下：
java
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
put方法通过hash函数计算key对应的哈希值，hash函数源码如下：
java
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
如果key为null，返回0，不为null，则通过(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)公式计算得到哈希值。该公式通过hashCode的高16位异或低16位得到哈希值，主要从性能、哈希碰撞角度考虑，减少系统开销，不会造成因为高位没有参与下标计算从而引起碰撞。
得到key对应的哈希值后，再调用putVal(hash(key), key, value, false, true)方法插入元素：
java
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(哈希表)为null或者长度为0，则进行数组初始化操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根据key的哈希值计算出数据插入数组的下标位置，公式为(n-1) & hash
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 如果该下标位置还没有元素，则直接创建Node对象，并插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果目标位置key已经存在，则直接覆盖
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果目标位置key不存在，并且节点为红黑树，则插入红黑树中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 否则为链表结构，遍历链表，尾部插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD，则考虑转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash); // 转换为红黑树操作，内部还会判断数组长度是否小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，如果是的话不转换
break;
}
// 如果链表中已经存在该key的话，直接覆盖替换
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
// 返回被替换的值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 模数递增
++modCount;
// 当键值对个数大于等于扩容阈值的时候，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put操作过程总结：
-
判断HashMap数组是否为空，是的话初始化数组（由此可见，在创建HashMap对象的时候并不会直接初始化数组）；
-
通过
(n-1) & hash计算key在数组中的存放索引； -
目标索引位置为空的话，直接创建Node存储；
-
目标索引位置不为空的话，分下面三种情况：
4.1. key相同，覆盖旧值；
4.2. 该节点类型是红黑树的话，执行红黑树插入操作；
4.3. 该节点类型是链表的话，遍历到最后一个元素尾插入，如果期间有遇到key相同的，则直接覆盖。如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD，并且数组容量大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，则将链表转换为红黑树结构；
-
判断HashMap元素个数是否大于等于threshold，是的话，进行扩容操作。
get源码
get和put相比，就简单多了，下面是get操作源码：
```java
public V get(Object key) {
Node
final Node
resize源码
由前面的put源码分析我们知道，数组的初始化和扩容都是通过调用resize方法完成的，所以现在来关注下resize方法的源码：
java
final Node<K,V>[] resize() {
// 扩容前的数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 扩容前的数组的大小和阈值
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
// 预定义新数组的大小和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩容了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过 MAXIMUM_CAPACITY
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 当前数组没有数据，使用初始化的值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
// 如果初始化的值为 0，则使用默认的初始化容量，默认值为16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果新的容量等于 0
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];
// 开始扩容，将新的容量赋值给 table
table = newTab;
// 原数据不为空，将原数据复制到新 table 中
if (oldTab != null) {
// 根据容量循环数组，复制非空元素到新 table
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果链表只有一个，则进行直接赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 红黑树相关的操作
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分
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);
// 将原索引放到哈希桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 将原索引 + oldCap 放到哈希桶中
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
JDK1.8在扩容时通过高位运算e.hash & oldCap结果是否为0来确定元素是否需要移动，主要有如下两种情况：
情况一：
扩容前oldCap=16，hash=5，(n-1)&hash=15&5=5，hash&oldCap=5&16=0；
扩容后newCap=32，hash=5，(n-1)&hash=31&5=5，hash&oldCap=5&16=0。
这种情况下，扩容后元素索引位置不变，并且hash&oldCap==0。
情况二：
扩容前oldCap=16，hash=18，(n-1)&hash=15&18=2，hash&oldCap=18&16=16；
扩容后newCap=32，hash=18，(n-1)&hash=31&18=18，hash&oldCap=18&16=16。
这种情况下，扩容后元素索引位置为18，即旧索引2加16(oldCap)，并且hash&oldCap!=0。
遍历原理
我们通常使用下面两种方式遍历HashMap：
```java
HashMap
Set
System.out.println("-------");
Set
程序输出：
```java 1: a 2: b 3: c 4: d 9: i
1: a 2: b 3: c 4: d 9: i ```
通过前面对put源码的分析，我们知道HashMap是无序的，输出元素顺序和插入元素顺序一般都不一样。但是多次运行上面的程序你会发现，每次遍历的顺序都是一样的。那么遍历的原理是什么，内部是如何操作的？
通过entrySet或者keySet遍历，它们的内部原理是一样的，这里以entrySet为例。
通过查看代码对应的class文件，你会发现下面这段代码实际会被转换为iterator遍历：
java
Set<Map.Entry<String, Object>> entries = map.entrySet();
for (Map.Entry<String, Object> entry : entries) {
System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}
增强for循环会被编译为：
```java
Set
while(var3.hasNext()) {
Entry
我们查看entrySet，iterator，hasNext，next方法的源码就可以清楚的了解到HashMap遍历原理了：
```java
public Set
final class EntrySet extends AbstractSet
// EntryIterator继承自HashIterator，调用EntryIterator的hasNext方法实际调用的是
// 父类HashIterator的hashNext方法，调用EntryIterator的next方法，方法内部调用的是父类HashIterator
// 的nextNode方法，所以我们主要关注HashIterator的源码
final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator
abstract class HashIterator {
Node
HashIterator() {
// 将当前模数值赋值给期待的模数值，所以在遍历的时候，别的线程调用了当前hashMap实例的
// 增删改方法，模数值会改变，那么expectedModCount和modCount就不相等了，遍历操作直接
// 抛出ConcurrentModificationException
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
// 从hashMap数组头部开始遍历
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 从数组头部开始找，index递增，当index位置的节点不为空时，将其赋值给next
// 也就是说，在创建hashMap迭代器的时候，内部就已经找到了hashMap数组中第一个非空节点了
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
// 逻辑很简单，就是判断next是否为空
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
// 模数判断
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
// 如果next为空了，还调用nextNode方法的话，将抛出NoSuchElementException异常
throw new NoSuchElementException();
// 这段逻辑也很简单，主要包含如下两种情况：
// 1. 如果当前节点的next节点为空的话，说明该节点无需进行链表遍历了（就一个节点或者已经到了链表的末尾），那么进行do while循环，直到找到hashMap数组中下一个不为空的节点
// 2. 如果当前节点的next节点不为空的话，说明该位置存在链表，那么外界在循环调用iterator的next方法时，实际就是不断调用nextNode方法遍历链表操作
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
......
} ```
总之，遍历HashMap的过程就是从头查找HashMap数组中的不为空的结点，如果该结点下存在链表，则遍历该链表，遍历完链表后再找HashMap数组中下一个不为空的结点，以此进行下去直到遍历结束。
那么，如果某个结点下是红黑树结构的话，怎么遍历？其实当链表转换为红黑树时，链表节点里包含的next字段信息是保留的，所以我们依旧可以通过红黑树节点中的next字段找到下一个节点。
与JDK1.7主要区别
数组元素类型不同
JDK1.8 HashMap数组元素类型为Node<K,V>，JDK1.7 HashMap数组元素类型为Entry<K,V>：
```java
transient Entry
static class Entry
......
} ```
实际就是换了个类名，并没有什么本质不同。
hash计算规则不同
JDK1.7 hash计算规则为：
```java final int hash(Object k) { int h = hashSeed; if (0 != h && k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); }
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
} ```
相比于JDK1.8的hash方法，JDK1.7的hash方法的性能会稍差一点。
put操作不同
JDK1.7并没有使用红黑树，如果哈希冲突后，都用链表解决。区别于JDK1.8的尾部插入，JDK1.7采用头部插入的方式：
```java
public V put(K key, V value) {
// 键为null，将元素放置到table数组的0下标处
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算hash和数组下标索引位置
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// 遍历链表，当key一致时，说明该key已经存在，使用新值替换旧值并返回
for (Entry
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入链表
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
private V putForNullKey(V value) {
// 一样的，新旧值替换
for (Entry
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入到数组下标为0位置
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 新值头部插入，原先头部变成新的头部元素的next
Entry
扩容操作不同
JDK1.8在扩容时通过高位运算e.hash & oldCap结果是否为0来确定元素是否需要移动，JDK1.7重新计算了每个元素的哈希值，按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，容易出现链表逆序的情况：
```java void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; }
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
/*
* Transfers all entries from current table to newTable.
/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry