前言
相信大多數朋友都使用過HashMap，面試也經常會被問到，但往往都回答的都不盡人意，確實，HashMap還算是比較複雜的一個資料結構，尤其是在JDK1.8之後又引入了紅黑樹之後。本文就基於JDK1.8的HashMap原始碼，帶大家將常用方法、重要屬性及相關方法進行分析，HashMap 原始碼中可分析的點很多，本文很難一一覆蓋，請見諒。
本文篇幅較長，請客官耐心觀看
如果本文中有不正確的結論、說法，請大家提出和我討論，共同進步，謝謝。
1.原理
HashMap是基於hash演算法實現的，也就是不同於陣列，每次新增資料時，下標自增的操作，而是根據Key的hash值以及陣列的長度計算出對應的下標，放入元素，那麼在查詢的時候就直接能夠定位到對應的元素，如果在沒有hash衝突的時候，時間複雜度基本就是O(1)了，引用一張圖大致整體看下HashMap的資料結構。
1.1 hash衝突
有朋友可能就會有疑惑了，那當元素越來越多的時候，就算通過hash演算法計算，那萬一兩個元素計算出的下標一樣呢？那後面的元素往哪放？這裡採用的是連結串列的形式，當發生hash衝突的時候，第一個元素直接指向第二個元素，再有hash衝突元素時，直接插到連結串列尾部，這樣形成一條鏈。
那麼如果衝突的元素很多，那麼連結串列豈不是會很長，因為我們知道連結串列查詢是效率很低的，需要一個一個的遍歷，那麼在JDK1.8中，當連結串列長度超過一定閾值時，直接進行資料結構轉換，將連結串列轉化成紅黑樹，紅黑樹是一種平衡二叉樹，時間複雜度是O(logn)，具體紅黑樹的原理就不分析了，不在此文章範圍內。
1.2 擴容
從上面分析，我們也可以看明白，HashMap的資料結構是由陣列和連結串列（或樹形結構）組成，所以本質還是由陣列開始，我們知道陣列是需要提前知道容量的，比如初始位10，那麼當元素越來越多，因為下標範圍是0-9，所以hash衝突會越來越多，這樣形成很多連結串列或者樹，查詢時效率非常低，這時候就需要擴容了，也就是擴大原有陣列的長度，至於擴多大，什麼時候該擴容，下面分析原始碼時，將一一給大家講解，但是我們要注意的一點是，擴容是需要再次Hash的，為什麼呢，因為hash演算法是hash值取餘陣列長度，所以必須要再次Hash確定每個元素的位置
1.3 hashCode
hash演算法是基於key的hashcode方法的，hashcode是object的方法，每個物件都可以進行復寫，這裡就衍生出一個問題，什麼類適合作為更適合作為HashMap的鍵？答案是String, Interger這樣的wrapper類，因為String是不可變的，也是final的，而且已經重寫了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper類也有這個特點。不可變性是必要的，因為為了要計算hashCode()，就要防止鍵值改變，如果鍵值在放入時和獲取時返回不同的hashcode的話，那麼就不能從HashMap中找到你想要的物件，而且比較安全，碰撞的機率就會小些，這樣就能提高HashMap的效能。
2 原始碼
2.1 初始化
老規矩，先上構造方法總是沒錯的
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
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);
}
複製程式碼可以看到過載了4個構造方法，我們大多數基本用的就是第一個無參方法，其他的幾個方法也是做一些初始化操作，主要關心這幾個變數：
| 名稱 | 用途 |
|---|---|
| initialCapacity | HashMap 初始容量 |
| loadFactor | 負載因子 |
| threshold | 當前 HashMap 所能容納鍵值對數量的最大值，超過這個值，則需擴容 |
HashMap 初始容量是16，負載因子為 0.75，但是有的朋友會細心發現，第一個構造方法，擺明就只是賦值了負載因子，初始容量和閾值都沒有被初始化，這裡先不解釋，後面擴容機制會告訴你答案，然後看最後一個建構函式，我們可以把初始容量和負載因子作為值傳遞進來，threshold是通過一個方法計算出來的，看看方法具體實現：
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
複製程式碼相信大家和我一樣，第一次看到這個方法是矇蔽的....先把結論給出來：找到大於或等於 cap 的最小2的冪，這裡引用一張圖解釋下，侵刪：
比如cap等於5，那麼最終返回的就是8，如果cap等於10，返回的就是16，這樣一說大家結合上面的應該能理解了。
2.1 插入
插入邏輯算是比較複雜的了，我們先來看看put方法程式碼：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//初始化陣列table
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通過hash演算法找到下標，如果對應的位置為空，直接將資料放進去
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//對應的位置不為空，hash衝突
Node<K,V> e; K k;
//判斷插入的key如果等於當前位置的key的話，先將 e 指向該鍵值對，後續覆蓋
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果桶中的引用型別為 TreeNode，則呼叫紅黑樹的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 剩下就是連結串列了，進行遍歷
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果連結串列中部包含該節點，將該節點接在連結串列的最後，跳出迴圈
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果連結串列長度大於一個閾值，連結串列變樹！
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果連結串列中包含該節點，賦值，後續覆蓋，跳出迴圈
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//判斷插入的是否存在HashMap中，上面e被賦值，不為空，則說明存在，更新舊的鍵值對
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//當前HashMap鍵值對超過閾值時，進行擴容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
複製程式碼可以看到主要邏輯在putVal()方法中，不清楚的可以看下注釋，總結一下主要是幾個方面：
- 如果當前table為空，先進行初始化
- 查詢插入的鍵值對是否存在，存在的話，先進行賦值，後續將更新舊的鍵值對
- 不存在，插入連結串列尾部，如果連結串列長度大於一個閾值，進行連結串列轉化樹的操作
- 如果size大於一個閾值，進行擴容
那麼重點當然就是擴容方法了，看看具體實現：
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) {
//超過最大值，不再擴容，直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//通過位運算，計算出新的容量以及新的閾值，2倍計算
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//使用 threshold 變數暫時儲存 initialCapacity 引數的值
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
//這裡就能回答上面的初始化的問題了，呼叫空的建構函式時的賦值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 為 0 時，按閾值計算公式進行計算，容量*負載因子
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新當前最新的閾值
threshold = newThr;
//建立新的桶陣列，呼叫空的構造方法，這裡也就是桶陣列的初始化
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//如果舊的陣列不為空，遍歷，將值移植到新的陣列中去
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//將舊陣列物件置位空，方便回收
oldTab[j] = null;
//計算新的位置，賦值操作
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//如果原來節點是紅黑樹，則需要重新進行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
//遍歷整個連結串列，重新hash，根據新的下標重新分組
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;
}
複製程式碼程式碼稍微長了點，大家耐心點看下邏輯，總結也就幾點
- 判斷當前oldTab長度是否為空，如果為空，則進行初始化桶陣列，也就回答了空建構函式初始化為什麼沒有對容量和閾值進行輔助，如果不為空，則進行位運算，左移一位，2倍運算。
- 擴容，建立一個新容量的陣列，遍歷舊的陣列：
- 如果節點為空，直接賦值插入
- 如果節點為紅黑樹，則需要進行進行拆分操作
- 如果為連結串列，根據hash演算法進行重新計算下標，將連結串列進行拆分分組
這裡主要說明下連結串列拆分是什麼意思，我們知道下標計算是hash&（n-1），假如原始陣列長度為16,進行求餘計算：那麼n-1也就是15，對應二進位制 0000 1111，這時候分別有2個hash值分別為：1101 1100和1110 1100，計算可以得到，得到的下標都是0000 1100，也就是12，如果進行擴容之後呢？長度變成32，n-1也就對應 0001 1111，2個hash再次進行計算得到的就是 0001 1100 和 0000 1100，一個下標還是12，而另一個則是28了
可以看到擴容後，參與模運算的位數由4位變為了5位，所以對應得出來的值自然就不一樣了，相信大家也應該理解了
2.2 查詢
相對於複雜的插入操作，查詢的邏輯相對就相對簡單點了，程式碼如下：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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) {
//定位下標，如果第一個節點是所要查詢的值，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果第一個節點是TreeNode型別，去遍歷紅黑樹
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//對連結串列進行查詢
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
複製程式碼上面也提到了，通過(n - 1) & hash 即可算出在陣列中的位置，這裡簡單解釋一下。HashMap 中桶陣列的大小 length 總是2的冪，此時，(n - 1) & hash 等價於對 length 取餘。但取餘的計算效率沒有位運算高，所以(n - 1) & hash也是一個小的優化
還有一個計算hash值得方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
複製程式碼可以看到，這裡的hash並不是用原有物件的hashcode最為最終的hash值，而是做了一定位執行，具體原因個人想法如下：
因為如果(n-1)的值太小的話，(n - 1) & hash的值就完全依靠hash的低位值，比如n-1為0000 1111，那麼最終的值就完全依賴於hash值的低4位了，這樣的話hash的高位就玩完全失去了作用，h ^ (h >>> 16)，通過這種方式，讓高位資料與低位資料進行異或，也是變相的加大了hash的隨機性，這樣就不單純的依賴物件的hashcode方法了。
2.3 刪除
有了前面一些鋪墊，刪除操作也並不複雜
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//和之前的判斷一樣
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果鍵的值與連結串列第一個節點相等，則將 node 指向該節點
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//如果是TreeNode型別，指向該節點
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//遍歷連結串列，找到該節點
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//通過節點型別進行刪除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
複製程式碼相信有了之前的基礎，這裡理解就不困難了，具體實現就不多說了，有興趣的朋友可以深入原始碼看下
3.總結
大致分析就到一段落了，這裡總結下幾個問題，希望能夠幫助到大家一些面試過程。
- HashMap底層資料結構由陣列+連結串列+紅黑樹實現（JDK1.8），通過鍵
key經過擾動函式擾動後得到hash值，然後再通過hash & (length - 1)代替取模的方式進行元素定位，查詢效率最好情況是O(1) - Hash衝突是指不同物件的hashCode通過hash演算法後得出了相同定位的下標，這時候採用鏈地址法，會將此元素插入至此位置連結串列的最後一位，形成單連結串列。當存在位置的連結串列長度 大於等於 8 並且當前陣列容量超過64時，HashMap會將連結串列 轉變為 紅黑樹，這裡要說明一點，往往後者的條件會被大多數人忽略，當桶陣列容量比較小時，鍵值對節點 hash 的碰撞率可能會比較高，進而導致連結串列長度較長。這個時候應該優先擴容，而不是立馬樹化。畢竟高碰撞率是因為桶陣列容量較小引起的，這個是主因。容量小時，優先擴容可以避免一些列的不必要的樹化過程。
- HashMap的容量是2的n次方，有利於提高計算元素存放位置時的效率，也降低了hash衝突的機率，從上面程式碼分析我們也能看出來，就算傳遞進來一個不是2次方的數，內部也會通過位運算找到大於或等於 cap 的最小2的冪，來設定給容器。
- 在使用HashMap的時候，儘量的選擇不可變的物件作為key，避免物件的改變引起hash的變化，導致資料的不準確性
- HashMap是非執行緒安全的，在多執行緒的操作下會存在異常情況，可以使用HashTable或者ConcurrentHashMap進行代替
參考文章
JDK 原始碼中 HashMap 的 hash 方法原理是什麼？