HashMap底层原理
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
HashMap底层原理
背景：因为我不知道下一辈子还是否能遇见你 所以我今生才会那么努力把最好的给你。HashMap底层原理和源码撸一遍面试不慌。
一、HashMap简介
1. HashMap是用于存储Key-Value键值对的集合；
2. HashMap根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，So具有很快的访问速度，但遍历顺序不确定；
3. HashMap中键key为null的记录至多只允许一条，值value为null的记录可以有多条；
4. HashMap非线程安全，即任一时刻允许多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。
图1. HashMap的继承
二、HashMap底层存储结构
从整体结构上看HashMap是由数组+链表+红黑树（JDK1.8后增加了红黑树部分）实现的。
图2. HashMap整体存储结构
数组：
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做一个Entry；这些Entry分散的存储在一个数组当中，该数组就是HashMap的主干。
图3. HashMap存储Entry的数组
链表：
因为数组Table的长度是有限的，使用hash函数计算时可能会出现index冲突的情况，所以我们需要链表来解决冲突；数组Table的每一个元素不单纯只是一个Entry对象，它还是一个链表的头节点，每一个Entry对象通过Next指针指向下一个Entry节点；当新来的Entry映射到冲突数组位置时，只需要插入对应的链表位置即可。
图4. HashMap链表
index冲突例子如下：
比如调用 hashMap.put(“China”, 0) ，插入一个Key为“China”的元素；这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的具体插入位置(index)：通过index = Hash(“China“)，假定最后计算出的index是2，那么Entry的插入结果如下：
图5. index冲突-1
但是，因为HashMap的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样：
图6. index冲突-2
经过hash函数计算发现即将插入的Entry的index值也为2，这样就会与之前插入的Key为“China”的Entry起冲突；这时就可以用链表来解决冲突，当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可；此外，新来的Entry节点插入链表时使用的是“头插法”，即会插在链表的头部，因为HashMap的发明者认为后插入的Entry被查找的概率更大。
图7. index冲突-3
红黑树：
当链表长度超过阈值（8）时，会将链表转换为红黑树，使HashMap的性能得到进一步提升。
图8. HashMap红黑树
HashMap底层存储结构源码：
Node<K,V>类用来实现数组及链表的数据结构：
1 /** 数组及链表的数据结构 2 * Basic hash bin node, used for most entries. (See below for 3 * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.) 4 */ 5 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 6 final int hash; //保存节点的hash值 7 final K key; //保存节点的key值 8 V value; //保存节点的value值 9 //next是指向链表结构下当前节点的next节点，红黑树TreeNode节点中也用到next 10 Node<K,V> next; 11 12 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 13 this.hash = hash; 14 this.key = key; 15 this.value = value; 16 this.next = next; 17 } 18 19 public final K getKey() { return key; } 20 public final V getValue() { return value; } 21 public final String toString() { return key + "=" + value; } 22 23 public final int hashCode() { 24 return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); 25 } 26 27 public final V setValue(V newValue) { 28 V oldValue = value; 29 value = newValue; 30 return oldValue; 31 } 32 33 public final boolean equals(Object o) { 34 if (o == this) 35 return true; 36 if (o instanceof Map.Entry) { 37 Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; 38 if (Objects.equals(key, e.getKey()) && 39 Objects.equals(value, e.getValue())) 40 return true; 41 } 42 return false; 43 } 44 }
TreeNode<K,V>用来实现红黑树相关的存储结构：
1 /** 继承LinkedHashMap.Entry<K,V>，红黑树相关存储结构 2 * Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn 3 * extends Node) so can be used as extension of either regular or 4 * linked node. 5 */ 6 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { 7 TreeNode<K,V> parent; //存储当前节点的父节点 8 TreeNode<K,V> left; //存储当前节点的左孩子 9 TreeNode<K,V> right; //存储当前节点的右孩子 10 TreeNode<K,V> prev; //存储当前节点的前一个节点 11 boolean red; //存储当前节点的颜色（红、黑） 12 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { 13 super(hash, key, val, next); 14 } 15 16 public class LinkedHashMap<K,V> 17 extends HashMap<K,V> 18 implements Map<K,V> 19 { 20 21 /** 22 * HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries. 23 */ 24 static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { 25 Entry<K,V> before, after; 26 Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 27 super(hash, key, value, next); 28 } 29 }
三、HashMap各常量及成员变量的作用
HashMap相关常量：
1 /** 创建HashMap时未指定初始容量情况下的默认容量 2 * The default initial capacity - MUST be a power of two. 3 */ 4 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 1 << 4 = 16 5 6 /** HashMap的最大容量 7 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified 8 * by either of the constructors with arguments. 9 * MUST be a power of two <= 1<<30. 10 */ 11 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 1 << 30 = 1073741824 12 13 /** HashMap默认的装载因子，当HashMap中元素数量超过 容量*装载因子 时，则进行resize()扩容操作 14 * The load factor used when none specified in constructor. 15 */ 16 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 17 18 /** 用来确定何时解决hash冲突的，链表转为红黑树 19 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a 20 * bin. Bins are converted to trees when adding an element to a 21 * bin with at least this many nodes. The value must be greater 22 * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in 23 * tree removal about conversion back to plain bins upon 24 * shrinkage. 25 */ 26 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 27 28 /** 用来确定何时解决hash冲突的，红黑树转变为链表 29 * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a 30 * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at 31 * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal. 32 */ 33 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 34 35 /** 当想要将解决hash冲突的链表转变为红黑树时，需要判断下此时数组的容量，若是由于数组容量太小（小于MIN_TREEIFY_CAPACITY）而导致hash冲突，则不进行链表转为红黑树的操作，而是利用resize()函数对HashMap扩容 36 * The smallest table capacity for which bins may be treeified. 37 * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.) 38 * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts 39 * between resizing and treeification thresholds. 40 */ 41 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
HashMap相关成员变量：
1 /* ---------------- Fields -------------- */ 2 3 /** 保存Node<K,V>节点的数组 4 * The table, initialized on first use, and resized as 5 * necessary. When allocated, length is always a power of two. 6 * (We also tolerate length zero in some operations to allow 7 * bootstrapping mechanics that are currently not needed.) 8 */ 9 transient Node<K,V>[] table; 10 11 /** 由HashMap中Node<K,V>节点构成的set 12 * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used 13 * for keySet() and values(). 14 */ 15 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 16 17 /** 记录HashMap当前存储的元素的数量 18 * The number of key-value mappings contained in this map. 19 */ 20 transient int size; 21 22 /** 记录HashMap发生结构性变化的次数（value值的覆盖不属于结构性变化） 23 * The number of times this HashMap has been structurally modified 24 * Structural modifications are those that change the number of mappings in 25 * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g., 26 * rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of 27 * the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException). 28 */ 29 transient int modCount; 30 31 /** threshold的值应等于table.length*loadFactor，size超过这个值时会进行resize()扩容 32 * The next size value at which to resize (capacity * load factor). 33 * 34 * @serial 35 */ 36 // (The javadoc description is true upon serialization. 37 // Additionally, if the table array has not been allocated, this 38 // field holds the initial array capacity, or zero signifying 39 // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.) 40 int threshold; 41 42 /** 记录HashMap的装载因子 43 * The load factor for the hash table. 44 * 45 * @serial 46 */ 47 final float loadFactor; 48 49 /* ---------------- Public operations -------------- */
四、HashMap的四种构造方法
HashMap提供了四个构造方法，四个构造方法中方法1、2、3都没有进行数组的初始化操作，即使调用了构造方法此时存放HaspMap的数组中元素的table表长度依旧为0 ；在第四个构造方法中调用了putMapEntries()方法完成了table的初始化操作，并将m中的元素添加到HashMap中。
HashMap四个构造方法：
1 /* ---------------- Public operations -------------- */ 2 3 /** 构造方法1，指定初始容量及装载因子 4 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial 5 * capacity and load factor. 6 * 7 * @param initialCapacity the initial capacity 8 * @param loadFactor the load factor 9 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative 10 * or the load factor is nonpositive 11 */ 12 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 13 if (initialCapacity < 0) 14 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + 15 initialCapacity); 16 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 17 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; 18 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) 19 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 20 loadFactor); 21 this.loadFactor = loadFactor; 22 //tableSize(initialCapacity)方法返回的值最接近initialCapacity的2的幂，若设定初始容量为9，则HashMap的实际容量为16 23 //另外，通过HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)该方法创建的HashMap初始容量的值存在threshold中 24 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 25 } 26 27 28 /** tableSizeFor(initialCapacity)方法返回的值是最接近initialCapacity的2的幂次方 29 * Returns a power of two size for the given target capacity. 30 */ 31 static final int tableSizeFor(int cap) { 32 int n = cap - 1; 33 n |= n >>> 1; 34 n |= n >>> 2; 35 n |= n >>> 4; 36 n |= n >>> 8; 37 n |= n >>> 16; 38 return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; 39 } 40 41 /** 构造方法2，仅指定初始容量，装载因子的值采用默认的0.75 42 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial 43 * capacity and the default load factor (0.75). 44 * 45 * @param initialCapacity the initial capacity. 46 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative. 47 */ 48 public HashMap(int initialCapacity) { 49 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 50 } 51 52 /** 构造方法3，所有参数均采用默认值 53 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity 54 * (16) and the default load factor (0.75). 55 */ 56 public HashMap() { 57 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted 58 } 59 60 /** 构造方法4，指定集合转为HashMap 61 * Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the 62 * specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with 63 * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to 64 * hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>. 65 * 66 * @param m the map whose mappings are to be placed in this map 67 * @throws NullPointerException if the specified map is null 68 */ 69 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { 70 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 71 putMapEntries(m, false); 72 } 73 74 /** 把Map<? extends K, ? extends V> m中的元素插入HashMap 75 * Implements Map.putAll and Map constructor 76 * 77 * @param m the map 78 * @param evict false when initially constructing this map, else 79 * true (relayed to method afterNodeInsertion). 80 */ 81 final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { 82 int s = m.size(); 83 if (s > 0) { 84 //在创建HashMap时调用putMapEntries()函数，则table一定为空 85 if (table == null) { // pre-size 86 //根据待插入map的size计算出要创建的HashMap的容量 87 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 88 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? 89 (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); 90 //把要创建的HashMap的容量存在threshold中 91 if (t > threshold) 92 threshold = tableSizeFor(t); 93 } 94 //如果待插入map的size大于threshold，则进行resize() 95 else if (s > threshold) 96 resize(); 97 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { 98 K key = e.getKey(); 99 V value = e.getValue(); 100 //最终实际上同样也是调用了putVal()函数进行元素的插入 101 putVal(hash(key), key, value, false, evict); 102 } 103 } 104 }
五、HashMap的put方法
假如调用hashMap.put(“apple”,0)方法，将会在HashMap的table数组中插入一个Key为“apple”的元素；这时需要通过hash()函数来确定该Entry的具体插入位置，而hash()方法内部会调用hashCode()函数得到“apple”的hashCode；然后putVal()方法经过一定计算得到最终的插入位置index，最后将这个Entry插入到table的index位置。
put函数：
1 /** 指定key和value，向HashMap中插入节点 2 * Associates the specified value with the specified key in this map. 3 * If the map previously contained a mapping for the key, the old 4 * value is replaced. 5 * 6 * @param key key with which the specified value is to be associated 7 * @param value value to be associated with the specified key 8 * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or 9 * <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>. 10 * (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map 11 * previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.) 12 */ 13 public V put(K key, V value) { 14 //插入节点，hash值的计算调用hash(key)函数，实际调用putVal()插入节点 15 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 16 } 17 18 /** key的hash值计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，使用位运算替代了取模运算，在table的长度比较小的情况下，也能保证hashcode的高位参与到地址映射的计算当中，同时不会有太大的开销。 19 * Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash 20 * to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of 21 * hashes that vary only in bits above the current mask will 22 * always collide. (Among known examples are sets of Float keys 23 * holding consecutive whole numbers in small tables.) So we 24 * apply a transform that spreads the impact of higher bits 25 * downward. There is a tradeoff between speed, utility, and 26 * quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes 27 * are already reasonably distributed (so don't benefit from 28 * spreading), and because we use trees to handle large sets of 29 * collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the 30 * cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as 31 * to incorporate impact of the highest bits that would otherwise 32 * never be used in index calculations because of table bounds. 33 */ 34 static final int hash(Object key) { 35 int h; 36 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 37 }
putVal()函数：
1 /** 实际将元素插入HashMap中的方法 2 * Implements Map.put and related methods 3 * 4 * @param hash hash for key 5 * @param key the key 6 * @param value the value to put 7 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 8 * @param evict if false, the table is in creation mode. 9 * @return previous value, or null if none 10 */ 11 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 12 boolean evict) { 13 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 14 //判断table是否已初始化，否则进行初始化table操作 15 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 16 n = (tab = resize()).length; 17 //根据hash值确定节点在数组中的插入的位置，即计算索引存储的位置，若该位置无元素则直接进行插入 18 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 19 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 20 else { 21 //节点若已经存在元素，即待插入位置存在元素 22 Node<K,V> e; K k; 23 //对比已经存在的元素与待插入元素的hash值和key值，执行赋值操作 24 if (p.hash == hash && 25 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 26 e = p; 27 //判断该元素是否为红黑树节点 28 else if (p instanceof TreeNode) 29 //红黑树节点则调用putTreeVal()函数进行插入 30 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 31 else { 32 //若该元素是链表，且为链表头节点，则从此节点开始向后寻找合适的插入位置 33 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 34 if ((e = p.next) == null) { 35 //找到插入位置后，新建节点插入 36 p.next = newNode(hash, key, value, null); 37 //若链表上节点超过TREEIFY_THRESHOLD - 1，即链表长度为8，将链表转变为红黑树 38 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 39 treeifyBin(tab, hash); 40 break; 41 } 42 //若待插入元素在HashMap中已存在，key存在了则直接覆盖 43 if (e.hash == hash && 44 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 45 break; 46 p = e; 47 } 48 } 49 if (e != null) { // existing mapping for key 50 V oldValue = e.value; 51 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 52 e.value = value; 53 afterNodeAccess(e); 54 //若存在key节点，则返回旧的key值 55 return oldValue; 56 } 57 } 58 //记录修改次数 59 ++modCount; 60 //判断是否需要扩容 61 if (++size > threshold) 62 resize(); 63 //空操作 64 afterNodeInsertion(evict); 65 //若不存在key节点，则返回null 66 return null; 67 }
链表转红黑树的putTreeVal()函数：
1 /** 链表转红黑树 2 * Tree version of putVal. 3 */ 4 final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, 5 int h, K k, V v) { 6 Class<?> kc = null; 7 boolean searched = false; 8 TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this; 9 //从根节点开始查找合适的插入位置 10 for (TreeNode<K,V> p = root;;) { 11 int dir, ph; K pk; 12 if ((ph = p.hash) > h) 13 //若dir<0，则查找当前节点的左孩子 14 dir = -1; 15 else if (ph < h) 16 //若dir>0，则查找当前节点的右孩子 17 dir = 1; 18 //hash值或是key值相同 19 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) 20 return p; 21 //1.当前节点与待插入节点key不同，hash值相同 22 //2.k是不可比较的，即k未实现comparable<K>接口，或者compareComparables(kc,k,pk)的返回值为0 23 else if ((kc == null && 24 (kc = comparableClassFor(k)) == null) || 25 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { 26 //在以当前节点为根节点的整个树上搜索是否存在待插入节点(只搜索一次) 27 if (!searched) { 28 TreeNode<K,V> q, ch; 29 searched = true; 30 if (((ch = p.left) != null && 31 (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || 32 ((ch = p.right) != null && 33 (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) 34 //若搜索发现树中存在待插入节点，则直接返回 35 return q; 36 } 37 //指定了一个k的比较方式 tieBreakOrder 38 dir = tieBreakOrder(k, pk); 39 } 40 41 TreeNode<K,V> xp = p; 42 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { 43 //找到了待插入位置，xp为待插入位置的父节点，TreeNode节点中既存在树状关系，又存在链式关系，而且还是双端链表 44 Node<K,V> xpn = xp.next; 45 TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); 46 if (dir <= 0) 47 xp.left = x; 48 else 49 xp.right = x; 50 xp.next = x; 51 x.parent = x.prev = xp; 52 if (xpn != null) 53 ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x; 54 //插入节点后进行二叉树平衡操作 55 moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); 56 return null; 57 } 58 } 59 } 60 61 /** 定义了一个k的比较方法 62 * Tie-breaking utility for ordering insertions when equal 63 * hashCodes and non-comparable. We don't require a total 64 * order, just a consistent insertion rule to maintain 65 * equivalence across rebalancings. Tie-breaking further than 66 * necessary simplifies testing a bit. 67 */ 68 static int tieBreakOrder(Object a, Object b) { 69 int d; 70 if (a == null || b == null || 71 (d = a.getClass().getName(). 72 compareTo(b.getClass().getName())) == 0) 73 //System.identityHashCode()实际是比较对象a,b的内存地址 74 d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ? 75 -1 : 1); 76 return d; 77 }
图9. hashCode计算得到table索引的过程
图10. put添加方法执行过程
上图的HashMap的put方法执行流程图，可以总结为如下主要步骤：
1. 判断数组table是否为null，若为null则执行resize()扩容操作。
2. 根据键key的值计算hash值得到插入的数组索引i，若table[i] == nulll，则直接新建节点插入，进入步骤6；若table[i]非null，则继续执行下一步。
3. 判断table[i]的首个元素key是否和当前key相同（hashCode和equals均相同），若相同则直接覆盖value，进入步骤6，反之继续执行下一步。
4. 判断table[i]是否为treeNode，若是红黑树，则直接在树中插入键值对并进入步骤6，反之继续执行下一步。
5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，若>8，则把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作；若<8，则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已存在则会直接覆盖该key的value值。
6. 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold，若超过则进行扩容。
六、HashMap的get方法
get()和getNode()函数：
1 /** 2 * Returns the value to which the specified key is mapped, 3 * or {@code null} if this map contains no mapping for the key. 4 * 5 * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key 6 * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null : 7 * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise 8 * it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.) 9 * 10 * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i> 11 * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also 12 * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}. 13 * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to 14 * distinguish these two cases. 15 * 16 * @see #put(Object, Object) 17 */ 18 public V get(Object key) { 19 Node<K,V> e; 20 //实际上是根据输入节点的hash值和key值，利用getNode方法进行查找 21 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; 22 } 23 24 /** 25 * Implements Map.get and related methods 26 * 27 * @param hash hash for key 28 * @param key the key 29 * @return the node, or null if none 30 */ 31 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 32 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 33 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 34 (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 35 if (first.hash == hash && // always check first node 36 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 37 return first; 38 if ((e = first.next) != null) { 39 if (first instanceof TreeNode) 40 //若定位到的节点是TreeNode节点，则在树中进行查找 41 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 42 do { 43 //反之，在链表中查找 44 if (e.hash == hash && 45 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 46 return e; 47 } while ((e = e.next) != null); 48 } 49 } 50 return null; 51 }
getTreeNode()和find()函数：
1 /** 从根节点开始，调用find()方法进行查找 2 * Calls find for root node. 3 */ 4 final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) { 5 return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); 6 } 7 8 /** 9 * Finds the node starting at root p with the given hash and key. 10 * The kc argument caches comparableClassFor(key) upon first use 11 * comparing keys. 12 */ 13 final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) { 14 TreeNode<K,V> p = this; 15 do { 16 int ph, dir; K pk; 17 TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q; 18 //首先进行hash值的比较，若不同则令当前节点变为它的左孩子or右孩子 19 if ((ph = p.hash) > h) 20 p = pl; 21 else if (ph < h) 22 p = pr; 23 //若hash值相同，进行key值的比较 24 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) 25 return p; 26 else if (pl == null) 27 p = pr; 28 else if (pr == null) 29 p = pl; 30 //执行到这里，说明了hash值是相同的，key值不同 31 //若k是可比较的并且k.compareTo(pk)的返回结果不为0，则进入下面的else if 32 else if ((kc != null || 33 (kc = comparableClassFor(k)) != null) && 34 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) 35 p = (dir < 0) ? pl : pr; 36 //若k是不可比较的，或者k.compareTo(pk)返回结果为0，则在整棵树中查找，先找右子树，没找到则再到左子树找 37 else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null) 38 return q; 39 else 40 p = pl; 41 } while (p != null); 42 return null; 43 }
图11. get方法执行流程
上图为HashMap get方法执行流程图，HashMap的查找操作相对简单，可以总结为如下主要步骤：
1. 首先定位到键所在的数组的下标，并获取对应节点n。
2. 判断n是否为null，若n为null，则返回null并结束；反之，继续下一步。
3. 判断n的key和要查找的key是否相同(key相同指的是hashCode和equals均相同)，若相同则返回n并结束；反之，继续下一步。
4. 判断是否有后续节点m，若没有则结束；反之，继续下一步。
5. 判断m是否为红黑树，若为红黑树则遍历红黑树，在遍历过程中如果存在某一个节点的key与要找的key相同，则返回该节点；反之，返回null；若非红黑树则继续下一步。
6. 遍历链表，若存在某一个节点的key与要找的key相同，则返回该节点；反之，返回null。
七、HashMap的remove方法
HashMap根据键值删除指定节点，其删除操作其实是一个“查找+删除”的过程，核心的方法是removeNode。
remove和removeNode()函数：
1 /** 2 * Removes the mapping for the specified key from this map if present. 3 * 4 * @param key key whose mapping is to be removed from the map 5 * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or 6 * <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>. 7 * (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map 8 * previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.) 9 */ 10 public V remove(Object key) { 11 Node<K,V> e; 12 //计算出hash值，调用removeNode()方法根据键值删除指定节点 13 return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? 14 null : e.value; 15 } 16 17 /** 18 * Implements Map.remove and related methods 19 * 20 * @param hash hash for key 21 * @param key the key 22 * @param value the value to match if matchValue, else ignored 23 * @param matchValue if true only remove if value is equal 24 * @param movable if false do not move other nodes while removing 25 * @return the node, or null if none 26 */ 27 final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, 28 boolean matchValue, boolean movable) { 29 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; 30 //判断表是否为空，以及p节点根据键的hash值对应到数组的索引初是否有节点 31 //删除操作需要保证在表不为空的情况下进行，并且p节点根据键的hash值对应到数组的索引在该索引下必须要有节点；若为null，则说明此键所对应的节点不存在HashMap中 32 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 33 (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { 34 Node<K,V> node = null, e; K k; V v; 35 //若是需要删除的节点就是该头节点，则让node引用指向它；否则什么待删除的结点在当前p所指向的头节点的链表或红黑树中，则需要遍历查找 36 if (p.hash == hash && 37 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 38 node = p; 39 else if ((e = p.next) != null) { 40 //若头节点是红黑树节点，则调用红黑树本身的遍历方法getTreeNode，获取待删除的结点 41 if (p instanceof TreeNode) 42 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); 43 else { 44 //否则就是普通链表，则使用do while循环遍历查找待删除结点 45 do { 46 if (e.hash == hash && 47 ((k = e.key) == key || 48 (key != null && key.equals(k)))) { 49 node = e; 50 break; 51 } 52 p = e; 53 } while ((e = e.next) != null); 54 } 55 } 56 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || 57 (value != null && value.equals(v)))) { 58 //若是红黑树结点的删除，则直接调用红黑树的removeTreeNode方法进行删除 59 if (node instanceof TreeNode) 60 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); 61 //若待删除结点是一个头节点，则用它的next节点顶替它作为头节点存放在table[index]中，以此达到删除的目的 62 else if (node == p) 63 tab[index] = node.next; 64 //若待删除结点为普通链表中的一个结点，则用该节点的前一个节点直接跳过该待删除节点，指向它的next结点（链表通过next获取下一个结点信息） 65 else 66 p.next = node.next; 67 //记录修改次数 68 ++modCount; 69 --size; 70 afterNodeRemoval(node); 71 //若removeNode方法删除成功则返回被删除的结点 72 return node; 73 } 74 } 75 //若没有删除成功则返回null 76 return null; 77 }
八、HashMap的扩容机制
扩容是为了防止HashMap中的元素个数超过了阀值，从而影响性能所服务的。而数组是无法自动扩容的，HashMap的扩容是申请一个容量为原数组大小两倍的新数组，然后遍历旧数组，重新计算每个元素的索引位置，并复制到新数组中；又因为HashMap的哈希桶数组大小总是为2的幂次方，So重新计算后的索引位置要么在原来位置不变，要么就是“原位置+旧数组长度”。
其中，threshold和loadFactor两个属性决定着是否扩容。threshold=Length*loadFactor，Length表示table数组的长度（默认值为16），loadFactor为负载因子（默认值为0.75）；阀值threshold表示当table数组中存储的元素个数超过该阀值时，即需要扩容；如数组默认长度为16，负载因子默认0.75，此时threshold=16*0.75=12，即当table数组中存储的元素个数超过12个时，table数组就该进行扩容了。
HashMap的扩容使用新的数组代替旧数组，然后将旧数组中的元素重新计算索引位置并放到新数组中，对旧数组中的元素如何重新映射到新数组中？由于HashMap扩容时使用的是2的幂次方扩展的，即数组长度扩大为原来的2倍、4倍、8倍、16倍…，因此在扩容时（Length-1）这部分就相当于在高位新增一个或多个1位（bit）；如下图12，HashMap扩大为原数组的两倍为例。
图12. HashMap的哈希算法数组扩容
如上图12所示，（a）为扩容前，key1和key2两个key确定索引的位置；（b）为扩容后，key1和key2两个key确定索引的位置；hash1和hash2分别是key1与key2对应的哈希“与高位运算”结果。
(a)中数组的高位bit为“1111”，1*20 + 1*21 + 1*22 + 1*23 = 15，而 n-1 =15，所以扩容前table的长度n为16；
(b)中n扩大为原来的两倍，其数组大小的高位bit为“1 1111”，1*20 + 1*21 + 1*22 + 1*23 + 1*24 = 15+16=31，而 n-1=31，所以扩容后table的长度n为32；
(a)中的n为16，(b)中扩大两倍n为32，相当于(n-1)这部分的高位多了一个1，然后和原hash码作与操作，最后元素在新数组中映射的位置要么不变，要么向后移动16个位置，如下图13所示。
图13. HashMap中数组扩容两倍后位置的变化
| KEY | hash | 原数组高位bit | 原下标 | 新数组高位bit | 新下标 |
| key1 | 0 0101 | 1111 | 0 0101 | 1 1111 | 0 0101 = 1*20+0*21+1*22+0*23+0*24= 5 |
| key2 | 1 0101 | 1111 | 0 0101 | 1 1111 | 1 0101 = 1*20 + 0*21 + 1*22 + 0*23+0*24= 5+16 |
因此，我们在扩充HashMap，复制数组元素及确定索引位置时不需要重新计算hash值，只需要判断原来的hash值新增的那个bit是1，还是0；若为0，则索引未改变；若为1，则索引变为“原索引+oldCap”；如图14，HashMap中数组从16扩容为32的resize图。
图14. HashMap中数组16扩容至32
这样设计有如下几点好处：
1. 省去了重新计算hash值的时间(由于位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快)，只需判断新增的一位是0或1；
2. 由于新增的1位可以认为是随机的0或1，因此扩容过程中会均匀的把之前有冲突的节点分散到新的位置(bucket槽)，并且位置的先后顺序不会颠倒；
3. JDK1.7中扩容时，旧链表迁移到新链表的时候，若出现在新链表的数组索引位置相同情况，则链表元素会倒置，但从图14中看出JKD1.8的扩容并不会颠倒相同索引的链表元素。
HashMap扩容resize函数：
1 /** 2 * Initializes or doubles table size. If null, allocates in 3 * accord with initial capacity target held in field threshold. 4 * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the 5 * elements from each bin must either stay at same index, or move 6 * with a power of two offset in the new table. 7 * 8 * @return the table 9 */ 10 final Node<K,V>[] resize() { 11 Node<K,V>[] oldTab = table; 12 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 13 int oldThr = threshold; 14 int newCap, newThr = 0; 15 //当哈希桶不为空时，扩容走该支路A 16 if (oldCap > 0) { 17 //若容量超过最大值，则无法进行扩容，需扩大阀值 18 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 19 threshold = Integer.MAX_VALUE; 20 return oldTab; 21 } 22 //若哈希桶扩容为原来的2倍，阀值也变为原来的两倍 23 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 24 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 25 newThr = oldThr << 1; // double threshold 26 } 27 //当调用非空函数时，走此分支B 28 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 29 newCap = oldThr; 30 //调用空的构造函数时走此分支C，使用默认大小和阀值初始化哈希桶 31 else { // zero initial threshold signifies using defaults 32 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 33 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 34 } 35 //int newCap, newThr = 0; 当走分支B时 newThr 为0 36 if (newThr == 0) { 37 float ft = (float)newCap * loadFactor; 38 //走分支B调用的是非空函数，直接把容量大小赋值给阀值，需要计算新的阀值threshold 39 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 40 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 41 } 42 threshold = newThr; 43 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 44 //new一个新的哈希桶 45 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 46 table = newTab; 47 //扩容分支 48 if (oldTab != null) { 49 //for循环把oldTab中的每个节点node，reHash操作并移动到新的数组newTab中 50 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 51 Node<K,V> e; 52 if ((e = oldTab[j]) != null) { 53 oldTab[j] = null; 54 //e.next == null，若是单个节点，即没有后继next节点，则直接在newTab在进行重定位 55 if (e.next == null) 56 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 57 //若节点为TreeNode，则需要进行红黑树的rehash操作 58 else if (e instanceof TreeNode) 59 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 60 //else则节点为链表，需进行链表的rehash操作，链表重组并保持原有顺序 61 else { // preserve order 62 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 63 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 64 Node<K,V> next; 65 do { 66 next = e.next; 67 //通过与位运算&，判断rehash后节点位置是否发生改变 68 //(e.hash & oldCap) == 0，则为原位置 69 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 70 if (loTail == null) 71 //loHead 指向新的 hash 在原位置的头节点 72 loHead = e; 73 else 74 //loTail 指向新的 hash 在原位置的尾节点 75 loTail.next = e; 76 loTail = e; 77 } 78 //else则rehash后节点位置变为：原位置+oldCap位置 79 else { 80 if (hiTail == null) 81 //hiHead 指向新的 hash 在原位置 + oldCap 位置的头节点 82 hiHead = e; 83 else 84 // hiTail 指向新的 hash 在原位置 + oldCap 位置的尾节点 85 hiTail.next = e; 86 hiTail = e; 87 } 88 } while ((e = next) != null); 89 //loTail非null，新的hash在原位置的头节点放入哈希桶 90 if (loTail != null) { 91 loTail.next = null; 92 newTab[j] = loHead; 93 } 94 //hiTail非null，新的hash在 原位置+oldCap位置 的头节点放入哈希桶 95 if (hiTail != null) { 96 hiTail.next = null; 97 // rehash 后节点新的位置一定为原位置加上 oldCap 98 newTab[j + oldCap] = hiHead; 99 } 100 } 101 } 102 } 103 } 104 return newTab; 105 }
HashMap对红黑树进行rehash操作的split函数：
1 /** 2 * Splits nodes in a tree bin into lower and upper tree bins, 3 * or untreeifies if now too small. Called only from resize; 4 * see above discussion about split bits and indices. 5 * 6 * @param map the map 7 * @param tab the table for recording bin heads 8 * @param index the index of the table being split 9 * @param bit the bit of hash to split on 10 */ 11 final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) { 12 TreeNode<K,V> b = this; 13 /** 14 * loHead 指向新的 hash 在原位置的头节点 15 * loTail 指向新的 hash 在原位置的尾节点 16 * hiHead 指向新的 hash 在原位置 + oldCap 位置的头节点 17 * hiTail 指向新的 hash 在原位置 + oldCap 位置的尾节点 18 */ 19 // Relink into lo and hi lists, preserving order 20 TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null; 21 TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 22 int lc = 0, hc = 0; 23 //由于TreeNode节点之间存在着双端链表的关系，可利用链表关系进行rehash 24 for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) { 25 next = (TreeNode<K,V>)e.next; 26 e.next = null; 27 //原位置 28 if ((e.hash & bit) == 0) { 29 if ((e.prev = loTail) == null) 30 loHead = e; 31 else 32 loTail.next = e; 33 loTail = e; 34 ++lc; 35 } 36 //else则为原位置 + oldCap 37 else { 38 if ((e.prev = hiTail) == null) 39 hiHead = e; 40 else 41 hiTail.next = e; 42 hiTail = e; 43 ++hc; 44 } 45 } 46 //rehash操作后，根据链表长度进行untreeify解除树形化或treeify树形化操作 47 if (loHead != null) { 48 //当链表的节点个数小于等于解除树形化阀值UNTREEIFY_THRESHOLD时，将红黑树转为普通链表 49 if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) 50 tab[index] = loHead.untreeify(map); 51 else { 52 //新的hash在原位置的头节点放入哈希桶 53 tab[index] = loHead; 54 if (hiHead != null) // (else is already treeified) 55 loHead.treeify(tab); 56 } 57 } 58 if (hiHead != null) { 59 //当链表的节点个数小于等于解除树形化阀值UNTREEIFY_THRESHOLD时，将红黑树转为普通链表 60 if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) 61 tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map); 62 else { 63 //新的hash在原位置 + oldCap位置的头节点放入哈希桶 64 tab[index + bit] = hiHead; 65 if (loHead != null) 66 hiHead.treeify(tab); 67 } 68 } 69 }
九、总结
1. HashMap的哈希桶初始长度Length默认为16，负载因子默loadFactor认值为0.75，threshold阀值是HashMap能容纳的最大数据量的Node节点个数，threshold=Length*loadFactor。
2. 当HashMap中存储的元素个数超过了threshold阀值时，则会进行reseize扩容操作，扩容后的数组容量为之前的两倍；但扩容是个特别消耗性能的操作，So当我们在使用HashMap的时候，可以估算下Map的大小，在初始化时指定一个大致的数值，这样可以减少Map频繁扩容的次数。
3. HashMap中实际存储的键值对的数量通过size表示，table数组的长度为Length。
4. modCount是用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，put方法覆盖HashMap中的某个key对应的value不属于结构变化。
5. HashMap哈希桶的大小必须为2的幂次方。
6. JDK1.8引入红黑树操作，大幅度优化了HashMap的性能。
7. HashMap是非线程安全的，在并发环境中同时操作HashMap时最好使用线程安全的ConcurrentHashMap。
8. 因为我不知道下一辈子还是否能遇见你 所以我今生才会那么努力把最好的给你。
