HashMap的实现原理详解，看这篇就够了

一线资深java工程师明确了需要精通集合容器，尤其是今天我谈到的HashMap。

HashMap在Java集合的重要性不亚于Volatile在并发编程的重要性(可见性与有序性)。

我会重点讲解以下9点：

1. HashMap的数据结构
2. HashMap核心成员
3. HashMapd的Node数组
4. HashMap的数据存储
5. HashMap的哈希函数
6. 哈希冲突：链式哈希表
7. HashMap的get方法：哈希函数
8. HashMap的put方法
9. 为什么槽位数必须使用2^n?

HashMap的数据结构

首先我们从数据结构的角度来看：HashMap是:数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)的数据结构，如下所示:

这里需要搞明白两个问题：

• 数据底层具体存储的是什么?
• 这样的存储方式有什么优点呢?

1.核心成员

默认初始容量(数组默认大小):16，2的整数次方static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 默认负载因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;装载因子用来衡量HashMap满的程度，表示当map集合中存储的数据达到当前数组大小的75%则需要进行扩容 链表转红黑树边界static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 红黑树转离链表边界static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 哈希桶数组transient Node[] table; 实际存储的元素个数transient int size; 当map里面的数据大于这个threshold就会进行扩容int threshold 阈值 = table.length * loadFactor

2.Node数组

从源码可知，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。

1. static class Node implements Map.Entry { final int hash;//用来定位数
2. 组索引位置 final K key; V value; Node next;//链表的下一个Node节点
3. Node(int hash, K key, V value, Node next) { this.hash = hash;
4. this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final
5. K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value;
6. } public final String toString() { return key + "=" + value; }
7. public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^
8. Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V
9. oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final
10. boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o
11. instanceof Map.Entry) { Map.Entry e = (Map.Entry)o; if
12. (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value,
13. e.getValue())) return true; } return false; }}

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)。

HashMap的数据存储

1.哈希表来存储

HashMap采用哈希表来存储数据。

哈希表(Hash table，也叫散列表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。

哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

2.哈希函数

哈希表中元素是由哈希函数确定的,将数据元素的关键字Key作为自变量，通过一定的函数关系(称为哈希函数)，计算出的值，即为该元素的存储地址。

表示为：Addr = H(key),如下图所示：

哈希表中哈希函数的设计是相当重要的，这也是建哈希表过程中的关键问题之一。

3.核心问题

建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题：

• 构造一个合适的哈希函数,均匀性 H(key)的值均匀分布在哈希表中
• 冲突的处理

冲突：在哈希表中，不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。

4.哈希冲突：链式哈希表

哈希表为解决冲突，可以采用地址法和链地址法等来解决问题，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,如下图所示：

HashMap的哈希函数

1. /*** 重新计算哈希值*/static final int hash(Object key) { 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);}

//计算数组槽位

1. (n - 1) & hash

对key进行了hashCode运算，得到一个32位的int值h,然后用h 异或 h>>>16位。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)。

这样做的好处是，可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算，而且混合后，低位的信息中加入了高位的信息，这样高位的信息被变相的保留了下来。

等于说计算下标时把hash的高16位也参与进来了，掺杂的元素多了，那么生成的hash值的随机性会增大，减少了hash碰撞。

备注：

• ^异或：不同为1，相同为0
• >>> ：无符号右移：右边补0
• &运算：两位同时为“1”，结果才为“1，否则为0

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。

为什么槽位数必须使用2^n?

1.为了让哈希后的结果更加均匀

假如槽位数不是16，而是17，则槽位计算公式变成：(17 – 1) & hash

从上文可以看出，计算结果将会大大趋同，hashcode参加&运算后被更多位的0屏蔽，计算结果只剩下两种0和16，这对于hashmap来说是一种灾难。2.等价于length取模

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。

位运算的运算效率高于算术运算，原因是算术运算还是会被转化为位运算。

最终目的还是为了让哈希后的结果更均匀的分部，减少哈希碰撞，提升hashmap的运行效率。

分析HashMap的put方法：

1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i;
2. // 当前对象的数组是null 或者数组长度时0时，则需要初始化数组
3. if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) { n = (tab = resize()).length; } // 使用hash与数组长度减一的值进行异或得到分散的数组下标，预示着按照计算现在的 // key会存放
4. 到这个位置上，如果这个位置上没有值，那么直接新建k-v节点存放 //
5. 其中长度n是一个2的幂次数 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) ==
6. null) { tab[i] = newNode(hash, key, value, null); }
7. // 如果走到else这一步，说明key索引到的数组位置上已经存在内容，即出现了碰撞 // 这个时候需要更为复杂处理碰撞的方式来处理，
8. 如链表和树 else { Node e; K k; //节点
9. key存在，直接覆盖value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
10. e = p; } // 判断该链为红黑树 else if (p instanceof TreeNode) { // 其中this表示当前HashMap, tab为map中的数组
11. e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); } else { // 判断该链为链表
12. for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 如果当前碰撞到的节点没有后续节点，则直接新建节点并追加 if ((e = p.next) == null) {
13. p.next = newNode(hash, key, value, null); // TREEIFY_THRESHOLD = 8
14. // 从0开始的，如果到了7则说明满8了，这个时候就需要转 // 重新确定是否是扩容还是转用红黑树了
15. if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 找到了碰撞节点中，key完全相等的节点，则用新节点替换老节点 if (e.hash == hash &&
16. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 此时的e是保存的被碰撞的那个节点，即老节点 if (e != null) { // existing mapping for key
17. V oldValue = e.value;
18. // onlyIfAbsent是方法的调用参数，表示是否替换已存在的值，
19. // 在默认的put方法中这个值是false，所以这里会用新值替换旧值 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value;
20. // Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions afterNodeAccess(e);
21. return oldValue;
22. } } // map变更性操作计数器 // 比如map结构化的变更像内容增减或者rehash，这将直接导致外部map的并发
23. // 迭代引起fail-fast问题，该值就是比较的基础 ++modCount; // size即map中包括k-v数量的多少
24. // 超过最大容量 就扩容 if (++size > threshold) resize(); // Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions afterNodeInsertion(evict); return null;}

HashMap的put方法执行过程整体如下：

1. 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容;
2. 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
3. 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
4. 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
5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于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;
6. 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。

HashMap总结

HashMap底层结构?基于Map接口的实现，数组+链表的结构，JDK 1.8后加入了红黑树，链表长度>8变红黑树,<6变链表

两个对象的hashcode相同会发生什么? Hash冲突，HashMap通过链表来解决hash冲突

HashMap 中 equals() 和 hashCode() 有什么作用?HashMap 的添加、获取时需要通过 key 的 hashCode() 进行 hash()，然后计算下标 ( n-1 & hash)，从而获得要找的同的位置。当发生冲突(碰撞)时，利用 key.equals() 方法去链表或树中去查找对应的节点

HashMap 何时扩容?put的元素达到容量乘负载因子的时候，默认16*0.75

hash 的实现吗?h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)， hashCode 进行无符号右移 16 位，然后进行按位异或，得到这个键的哈希值，由于哈希表的容量都是 2 的 N 次方，在当前，元素的 hashCode() 在很多时候下低位是相同的，这将导致冲突(碰撞)，因此 1.8 以后做了个移位操作：将元素的 hashCode() 和自己右移 16 位后的结果求异或

HashMap线程安全吗?HashMap读写效率较高，但是因为其是非同步的，即读写等操作都是没有锁保护的，所以在多线程场景下是不安全的，容易出现数据不一致的问题，在单线程场景下非常推荐使用。

以上就是HashMap的介绍，希望对你有所收获!

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