Java集合框架之 Java HashMap 原始碼解析

ImportNew發表於2015-09-11

繼上一篇文章Java集合框架綜述後，今天正式開始分析具體集合類的程式碼，首先以既熟悉又陌生的HashMap開始。

簽名（signature）

public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

可以看到HashMap繼承了

標記介面Cloneable，用於表明HashMap物件會重寫java.lang.Object#clone()方法，HashMap實現的是淺拷貝（shallow copy）。
標記介面Serializable，用於表明HashMap物件可以被序列化

比較有意思的是，HashMap同時繼承了抽象類AbstractMap與介面Map，因為抽象類AbstractMap的簽名為

public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>

Stack Overfloooow上解釋到：

在語法層面繼承介面Map是多餘的，這麼做僅僅是為了讓閱讀程式碼的人明確知道HashMap是屬於Map體系的，起到了文件的作用

AbstractMap相當於個輔助類，Map的一些操作這裡面已經提供了預設實現，後面具體的子類如果沒有特殊行為，可直接使用AbstractMap提供的實現。

Cloneable介面

<code>It's evil, don't use it. </code>

Cloneable這個介面設計的非常不好，最致命的一點是它裡面竟然沒有clone方法，也就是說我們自己寫的類完全可以實現這個介面的同時不重寫clone方法。

關於Cloneable的不足，大家可以去看看《Effective Java》一書的作者給出的理由，在所給連結的文章裡，Josh Bloch也會講如何實現深拷貝比較好，我這裡就不在贅述了。

Map介面

在Eclipse中的outline皮膚可以看到Map介面裡麵包含以下成員方法與內部類：

Map_field_method可以看到，這裡的成員方法不外乎是“增刪改查”，這也反映了我們編寫程式時，一定是以“資料”為導向的。

在上篇文章講了Map雖然並不是Collection，但是它提供了三種“集合視角”（collection views），與下面三個方法一一對應：

Set<K> keySet()，提供key的集合視角
Collection<V> values()，提供value的集合視角
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()，提供key-value序對的集合視角，這裡用內部類Map.Entry表示序對

AbstractMap抽象類

AbstractMap對Map中的方法提供了一個基本實現，減少了實現Map介面的工作量。

舉例來說：

如果要實現個不可變（unmodifiable）的map，那麼只需繼承AbstractMap，然後實現其entrySet方法，這個方法返回的set不支援add與remove，同時這個set的迭代器（iterator）不支援remove操作即可。

相反，如果要實現個可變（modifiable）的map，首先繼承AbstractMap，然後重寫（override）AbstractMap的put方法，同時實現entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。

設計理念（design concept）

雜湊表（hash table）

HashMap是一種基於雜湊表（hash table）實現的map，雜湊表（也叫關聯陣列）一種通用的資料結構，大多數的現代語言都原生支援，其概念也比較簡單：key經過hash函式作用後得到一個槽（buckets或slots）的索引（index），槽中儲存著我們想要獲取的值，如下圖所示

hash table demo很容易想到，一些不同的key經過同一hash函式後可能產生相同的索引，也就是產生了衝突，這是在所難免的。
所以利用雜湊表這種資料結構實現具體類時，需要：

設計個好的hash函式，使衝突儘可能的減少
其次是需要解決發生衝突後如何處理。

後面會重點介紹HashMap是如何解決這兩個問題的。

HashMap的一些特點

執行緒非安全，並且允許key與value都為null值，HashTable與之相反，為執行緒安全，key與value都不允許null值。
不保證其內部元素的順序，而且隨著時間的推移，同一元素的位置也可能改變（resize的情況）
put、get操作的時間複雜度為O(1)。
遍歷其集合視角的時間複雜度與其容量（capacity，槽的個數）和現有元素的大小（entry的個數）成正比，所以如果遍歷的效能要求很高，不要把capactiy設定的過高或把平衡因子（load factor，當entry數大於capacity*loadFactor時，會進行resize，reside會導致key進行rehash）設定的過低。
由於HashMap是執行緒非安全的，這也就是意味著如果多個執行緒同時對一hashmap的集合試圖做迭代時有結構的上改變（新增、刪除entry，只改變entry的value的值不算結構改變），那麼會報ConcurrentModificationException，專業術語叫fail-fast，儘早報錯對於多執行緒程式來說是很有必要的。
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...)); 通過這種方式可以得到一個執行緒安全的map。

原始碼剖析

首先從建構函式開始講，HashMap遵循集合框架的約束，提供了一個引數為空的建構函式與有一個引數且引數型別為Map的建構函式。除此之外，還提供了兩個建構函式，用於設定HashMap的容量（capacity）與平衡因子（loadFactor）。

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;
    threshold = initialCapacity;
    init();
}
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

從程式碼上可以看到，容量與平衡因子都有個預設值，並且容量有個最大值

/**
 * The default initial capacity - MUST be a power of two.
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
 * by either of the constructors with arguments.
 * MUST be a power of two <= 1<<30.
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
 * The load factor used when none specified in constructor.
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

可以看到，預設的平衡因子為0.75，這是權衡了時間複雜度與空間複雜度之後的最好取值（JDK說是最好的），過高的因子會降低儲存空間但是查詢（lookup，包括HashMap中的put與get方法）的時間就會增加。

這裡比較奇怪的是問題：容量必須為2的指數倍（預設為16），這是為什麼呢？解答這個問題，需要了解HashMap中雜湊函式的設計原理。

雜湊函式的設計原理

/**
  * Retrieve object hash code and applies a supplemental hash function to the
  * result hash, which defends against poor quality hash functions.  This is
  * critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
  * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
  * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
  */
 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);
 }
 /**
  * Returns index for hash code h.
  */
 static int indexFor(int h, int length) {
     // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
     return h & (length-1);
 }

看到這麼多位操作，是不是覺得暈頭轉向了呢，還是搞清楚原理就行了，畢竟位操作速度是很快的，不能因為不好理解就不用了。

網上說這個問題的也比較多，我這裡根據自己的理解，儘量做到通俗易懂。

在雜湊表容量（也就是buckets或slots大小）為length的情況下，為了使每個key都能在衝突最小的情況下對映到[0,length)（注意是左閉右開區間）的索引（index）內，一般有兩種做法：

讓length為素數，然後用hashCode(key) mod length的方法得到索引
讓length為2的指數倍，然後用hashCode(key) & (length-1)的方法得到索引

HashTable用的是方法1，HashMap用的是方法2。

因為本篇主題講的是HashMap，所以關於方法1為什麼要用素數，我這裡不想過多介紹，大家可以看這裡。

重點說說方法2的情況，方法2其實也比較好理解：

因為length為2的指數倍，所以length-1所對應的二進位制位都為1，然後在與hashCode(key)做與運算，即可得到[0,length)內的索引

但是這裡有個問題，如果hashCode(key)的大於length的值，而且hashCode(key)的二進位制位的低位變化不大，那麼衝突就會很多，舉個例子：

Java中物件的雜湊值都32位整數，而HashMap預設大小為16，那麼有兩個物件那麼的雜湊值分別為：0xABAB0000與0xBABA0000，它們的後幾位都是一樣，那麼與16異或後得到結果應該也是一樣的，也就是產生了衝突。

造成衝突的原因關鍵在於16限制了只能用低位來計算，高位直接捨棄了，所以我們需要額外的雜湊函式而不只是簡單的物件的hashCode方法了。

具體來說，就是HashMap中hash函式乾的事了

首先有個隨機的hashSeed，來降低衝突發生的機率

然後如果是字串，用了sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);來獲取索引值

最後，通過一系列無符號右移操作，來把高位與低位進行異或操作，來降低衝突發生的機率

右移的偏移量20，12，7，4是怎麼來的呢？因為Java中物件的雜湊值都是32位的，所以這幾個數應該就是把高位與低位做異或運算，至於這幾個數是如何選取的，就不清楚了，網上搜了半天也沒統一且讓人信服的說法，大家可以參考下面幾個連結：

HashMap.Entry

HashMap中存放的是HashMap.Entry物件，它繼承自Map.Entry，其比較重要的是建構函式

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;
    int hash;
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
        value = v;
        next = n;
        key = k;
        hash = h;
    }
    // setter, getter, equals, toString 方法省略
    public final int hashCode() {
        //用key的hash值與上value的hash值作為Entry的hash值
        return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
    }
    /**
     * This method is invoked whenever the value in an entry is
     * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
     * in the HashMap.
     */
    void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
    }
    /**
     * This method is invoked whenever the entry is
     * removed from the table.
     */
    void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
    }
}

可以看到，Entry實現了單向連結串列的功能，用next成員變數來級連起來。

介紹完Entry物件，下面要說一個比較重要的成員變數

/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 */
//HashMap內部維護了一個為陣列型別的Entry變數table，用來儲存新增進來的Entry物件
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

你也許會疑問，Entry不是單向連結串列嘛，怎麼這裡又需要個陣列型別的table呢？

我翻了下之前的演算法書，其實這是解決衝突的一個方式：鏈地址法（開雜湊法），效果如下：

鏈地址法處理衝突得到的雜湊表就是相同索引值的Entry，會以單向連結串列的形式存在

鏈地址法的視覺化

網上找到個很好的網站，用來視覺化各種常見的演算法，很棒。瞬間覺得國外大學比國內的強不知多少倍。

下面的連結可以模仿雜湊表採用鏈地址法解決衝突，大家可以自己去玩玩

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/OpenHash.html

get操作

get操作相比put操作簡單，所以先介紹get操作

public V get(Object key) {
    //單獨處理key為null的情況
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);
    return null == entry ? null : entry.getValue();
}
private V getForNullKey() {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    //key為null的Entry用於放在table[0]中，但是在table[0]衝突鏈中的Entry的key不一定為null
    //所以需要遍歷衝突鏈，查詢key是否存在
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null)
            return e.value;
    }
    return null;
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    //首先定位到索引在table中的位置
    //然後遍歷衝突鏈，查詢key是否存在
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}

put操作（含update操作）

因為put操作有可能需要對HashMap進行resize，所以實現略複雜些

private void inflateTable(int toSize) {
    //輔助函式，用於填充HashMap到指定的capacity
    // Find a power of 2 >= toSize
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
    //threshold為resize的閾值，超過後HashMap會進行resize，內容的entry會進行rehash
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
 * Associates the specified value with the specified key in this map.
 * If the map previously contained a mapping for the key, the old
 * value is replaced.
 */
public V put(K key, V value) {
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    //這裡的迴圈是關鍵
    //當新增的key所對應的索引i，對應table[i]中已經有值時，進入迴圈體
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        //判斷是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替換之前oldValue，相當於update操作
        //並返回之前的oldValue
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    //如果本次新增key之前不存在於HashMap中，modCount加1，說明結構改變了
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    //如果增加一個元素會後，HashMap的大小超過閾值，需要resize
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        //增加的幅度是之前的1倍
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    //首先得到該索引處的衝突鏈Entries，有可能為null，不為null
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    //然後把新的Entry新增到衝突鏈的開頭，也就是說，後插入的反而在前面（第一次還真沒看明白）
    //需要注意的是table[bucketIndex]本身並不儲存節點資訊，
    //它就相當於是單向連結串列的頭指標，資料都存放在衝突鏈中。
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}
//下面看看HashMap是如何進行resize，廬山真面目就要揭曉了
void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    //如果已經達到最大容量，那麼就直接返回
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    //initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值決定了是否需要重新計算Entry的hash值
    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;
    //遍歷當前的table，將裡面的元素新增到新的newTable中
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            e.next = newTable[i];
            //最後這兩句用了與put放過相同的技巧
            //將後插入的反而在前面
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}
/**
 * Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
 * really need it.
 */
final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
    boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
    boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
            (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
    //這裡說明了，在hashSeed不為0或滿足useAltHash時，會重算Entry的hash值
    //至於useAltHashing的作用可以參考下面的連結
    // http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap
    boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
    if (switching) {
        hashSeed = useAltHashing
            ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
            : 0;
    }
    return switching;
}

remove操作

public V remove(Object key) {
    Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
    //可以看到刪除的key如果存在，就返回其所對應的value
    return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    //這裡用了兩個Entry物件，相當於兩個指標，為的是防治衝突鏈發生斷裂的情況
    //這裡的思路就是一般的單向連結串列的刪除思路
    Entry<K,V> prev = table[i];
    Entry<K,V> e = prev;
    //當table[i]中存在衝突鏈時，開始遍歷裡面的元素
    while (e != null) {
        Entry<K,V> next = e.next;
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
            modCount++;
            size--;
            if (prev == e) //當衝突鏈只有一個Entry時
                table[i] = next;
            else
                prev.next = next;
            e.recordRemoval(this);
            return e;
        }
        prev = e;
        e = next;
    }
    return e;
}

到現在為止，HashMap的增刪改查都介紹完了。
一般而言，認為HashMap的這四種操作時間複雜度為O(1)，因為它hash函式性質較好，保證了衝突發生的機率較小。

HashMap的序列化

介紹到這裡，基本上算是把HashMap中一些核心的點講完了，但還有個比較嚴重的問題：儲存Entry的table陣列為transient的，也就是說在進行序列化時，並不會包含該成員，這是為什麼呢？

transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

為了解答這個問題，我們需要明確下面事實：

Object.hashCode方法對於一個類的兩個例項返回的是不同的雜湊值

我們可以試想下面的場景：

我們在機器A上算出物件A的雜湊值與索引，然後把它插入到HashMap中，然後把該HashMap序列化後，在機器B上重新算物件的雜湊值與索引，這與機器A上算出的是不一樣的，所以我們在機器B上get物件A時，會得到錯誤的結果。

所以說，當序列化一個HashMap物件時，儲存Entry的table是不需要序列化進來的，因為它在另一臺機器上是錯誤的。

因為這個原因，HashMap重現了writeObject與readObject 方法

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
    throws IOException
{
    // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
    s.defaultWriteObject();

    // Write out number of buckets
    if (table==EMPTY_TABLE) {
        s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold));
    } else {
       s.writeInt(table.length);
    }

    // Write out size (number of Mappings)
    s.writeInt(size);

    // Write out keys and values (alternating)
    if (size > 0) {
        for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) {
            s.writeObject(e.getKey());
            s.writeObject(e.getValue());
        }
    }
}

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
     throws IOException, ClassNotFoundException
{
    // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
    s.defaultReadObject();
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
        throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    }

    // set other fields that need values
    table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

    // Read in number of buckets
    s.readInt(); // ignored.

    // Read number of mappings
    int mappings = s.readInt();
    if (mappings < 0)
        throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
                                           mappings);

    // capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25)
    int capacity = (int) Math.min(
                mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f),
                // we have limits...
                HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);

    // allocate the bucket array;
    if (mappings > 0) {
        inflateTable(capacity);
    } else {
        threshold = capacity;
    }

    init();  // Give subclass a chance to do its thing.

    // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
    for (int i = 0; i < mappings; i++) {
        K key = (K) s.readObject();
        V value = (V) s.readObject();
        putForCreate(key, value);
    }
}
private void putForCreate(K key, V value) {
    int hash = null == key ? 0 : hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);

    /**
     * Look for preexisting entry for key.  This will never happen for
     * clone or deserialize.  It will only happen for construction if the
     * input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
     */
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
            e.value = value;
            return;
        }
    }

    createEntry(hash, key, value, i);
}

簡單來說，在序列化時，針對Entry的key與value分別單獨序列化，當反序列化時，再單獨處理即可。

總結

在總結完HashMap後，發現這裡面一些核心的東西，像雜湊表的衝突解決，都是演算法課上學到，不過由於“年代久遠”，已經忘得差不多了，我覺得忘

一方面是由於時間久不用
另一方面是由於本身沒理解好

平時多去思考，這樣在遇到一些效能問題時也好排查。

還有一點就是我們在分析某些具體類或方法時，不要花太多時間一些細枝末節的邊界條件上，這樣很得不償失，倒不是說這麼邊界條件不重要，程式的bug往往就是邊界條件沒考慮周全導致的。

只是說我們可以在理解了這個類或方法的總體思路後，再來分析這些邊界條件。

如果一開始就分析，那真是丈二和尚——摸不著頭腦了，隨著對它工作原理的加深，才有可能理解這些邊界條件的場景。

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