Java1.7全网最深入HashMap源码解析

Java1.7全网最深入HashMap源码解析

目录存储结构属性成员构造函数：hash方法Map中添加数据put方法流程图源码inflateTable方法putForNullKey方法addEntry方法createEntry方法扩容方法resize方法transfer方法从HashMap中获取数据get方法从HashMap中删除数据remove方法对HashMap的其他操作1.7和1.8版本区别数据结构hash值计算方式扩容机制

存储结构

内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。Entry 存储着键值对。它包含了四个字段，从 next 字段我们可以看出 Entry 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶，一个桶存放一个链表。HashMap 使用拉链法来解决冲突，同一个链表中存放哈希值和散列桶容量取模运算结果相同的 Entry。

啊啊

transient Entry[] table; //位桶数组

/**

* Entry类实现了Map.Entry接口

* 即 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法

**/

static class Entry implements Map.Entry {

final K key; // 键

V value; // 值

Entry next; // next指针

int hash; //hashCode()方法计算出的hash值

/**

* 构造方法，创建一个Entry

* 参数：哈希值h，键值k，值v、下一个节点n

*/

Entry(int h, K k, V v, Entry n) {

value = v;

next = n;

key = k;

hash = h;

}

// 返回 与 此项 对应的键

public final K getKey() {

return key;

}

// 返回 与 此项 对应的值

public final V getValue() {

return value;

}

public final V setValue(V newValue) {

V oldValue = value;

value = newValue;

return oldValue;

}

/**

* equals（）

* 作用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true

*/

public final boolean equals(Object o) {

if (!(o instanceof Map.Entry))

return false;

Map.Entry e = (Map.Entry)o;

Object k1 = getKey();

Object k2 = e.getKey();

if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {

Object v1 = getValue();

Object v2 = e.getValue();

http://if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))

return true;

}

return false;

}

/**

* hashCode（）

*/

public final int hashCode() {

return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());

}

public final String toString() {

return getKey() + "=" + getValue();

}

/**

* 当向HashMap中添加元素时，即调用put(k,v)时，

* 对已经在HashMap中k位置进行v的覆盖时，会调用此方法

* 此处没做任何处理

*/

void recordAccess(HashMap m) {

}

/**

* 当从HashMap中删除了一个Entry时，会调用该函数

* 此处没做任何处理

*/

void recordRemoval(HashMap m) {

}

}

属性成员

// 1. 容量（capacity）： HashMap中数组的长度

// a. 容量范围：必须是2的幂 & <最大容量（2的30次方）

// b. 初始容量 = 哈希表创建时的容量

// 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量 = 2的30次方（若传入的容量过大，将被最大值替换）

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 2. 加载因子(Load factor)：HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度

// a. http://加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低（因为链表变长了）

// b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减小、查找效率高（链表不长）

// 实际加载因子

final float loadFactor;

// 默认加载因子 = 0.75

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 3. 扩容阈值（threshold）：当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时，就会扩容哈希表（即扩充HashMap的容量）

// a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数

// b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子

int threshold;

//默认的threshold值

static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

// 4. 其他

// 存储数据的Entry类型 数组，长度 = 2的幂

// HashMap的实现方式 = 拉链法，Entry数组上的每个元素本质上是一个单向链表

transient Entry[] table = (Entry[]) EMPTY_TABLE;

//HashMap内部的存储结构是一个数组，此处数组为空，即没有初始化之前的状态

static final Entry,?>[] EMPTY_TABLE = {};

// HashMap的大小，即 HashMap中存储的键值对的数量

transient int size;

构造函数：

构造函数仅用于接收初始容量大小（capacity）、负载因子(Load factor)，但仍无真正初始化哈希表（存储数组table）

此处先给出结论：真正初始化存储数组table是在第1次调用put（）添加键值对时

/**

* 构造函数1：默认构造函数（无参）

实际上是调用构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

*/

public HashMap() {

// 传入默认的容量（16）和负载因子（0.75）

this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

}

/**

* 构造函数2：指定“容量大小”的构造函数

实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

*/

public HashMap(int initialCapacity) {

// 传入指定的容量，和默认的负载因子

this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);

}

/**

* 构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数

* 加载因子 & 容量都由自己指定

*/

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量

//如果大于最大容量，还是赋值为1 << 30

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

// 设置 加载因子

this.loadFactor = loadFactor;

// 设置 扩容阈值 = 初始容量

// 注：此处不是真正的阈值，是为了扩展table，该阈值后面会重新计算

threshold = initialCapacity;

init(); // 一个空方法用于未来的子对象扩展

}

/**

* 构造函数4：包含“子Map”的构造函数

* 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系

* 加载因子 & 容量 = 默认

*/

public HashMap(Map extends K, ? extends V> m) {

// 设置容量大小 & 加载因子 = 默认

this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);

// 该方法用于初始化 数组 & 阈值，下面会详细说明

inflateTable(threshold);

// 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中

putAllForCreate(m);

}

}

hash方法

hash(Object k)：计算key的hash值

该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同，但原理（扰动函数）一样使得根据key生成的哈希码（hash值）分布更加均匀、更具备随机性，避免出现hash值冲突（即指不同key但生成同1个hash值）

JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算

JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算

/**

* 确定位桶数组下标主要分为2步：计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置

*/

// a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1

int hash = hash(key);

// b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2

int i = indexFor(hash, table.length);

// JDK 1.7实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动）

static final int hash(int h) {

h ^= k.hashCode();

h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);

return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

}

// JDK 1.8实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动）

// 1. 取hashCode值： h = key.hashCode()

// 2. 高位参与低位的运算：h ^ (h >>> 16)

static final int hash(Object key) {

int h;

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

// a. 当key = null时，hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null

// 注：对比HashTable，HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，所以HashTable的key不可为null

// b. 当key ≠ null时，则通过先计算出 key的 hashCode()（记为h），然后 对哈希码进行 扰动处理： 按位 异或（^） 哈希码自身右移16位后的二进制

}

/**

* 函数源码分析2：indexFor(hash, table.length)

* JDK 1.8中实际上无该函数，但原理相同，即具备类似作用的函数

*/

static int indexFor(int h, int length) {

return h & (length-1);

// 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) （数组长度-1），最终得到存储在数组table的位置（即数组下标、索引）

}

Map中添加数据

put方法

put(int hash, K key, V value, int bucketIndex)：向HashMap添加数据（成对存放 key - value）

流程图

源码

/**

* 函数使用原型

*/

map.put("name", "huangkaiyu");

map.put("age", 21);

public V put(K key, V value)

// 1.如果哈希表未初始化（即 table为空)

if (table == EMPTY_TABLE) {

// 则使用构造函数传入的阈值(即初始容量) 初始化数组table

inflateTable(threshold);

}

// 2. 判断key是否为空值null

// 若key == null，则将该键值对放在table [0]（本质：key = Null时，hash值 = 0，故存放到table[0]中）

if (key == null)

return putForNullKey(value);

//若 key ≠ null，则计算存放数组 table 中的位置（下标、索引）

//计算hash值

int hash = hash(key);

//传入hash值和table长度算出index

int i = indexFor(hash, table.length);

// 3. 遍历table[indexFor]对应的链表判断该key对应的值是否已存在

for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {

Object k;

//若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用替换原来的值

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue; //并返回旧的value

}

}

//改动计数器+1

modCount++;

// 若该key不存在，则将“key-value”添加到table中

addEntry(hash, key, value, i);

return null;

}

inflateTable方法

inflateTable(int toSize)：初始化数组（table）、扩容阈值（threshold）

注意：

真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时

/**

* put中调用

*/

if (table == EMPTY_TABLE) {

//此处传入的是构造函数时设置的阈值(即初始容量)，不是真正的扩容阈值

inflateTable(threshold);

}

private void inflateTable(int toSize) {

// 1. 将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的次幂（传入18转化得32）

int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);

// 2. 重新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子（之前存的是容量）

threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);

// 3.传入容量初始化位桶数组table（作为数组长度）

table = new Entry[capacity];

initHashSeedAsNeeded(capacity);

}

/**

* roundUpToPowerOf2(toSize)

* 作用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂

* 特别注意：容量大小必须为2的幂

*/

private static int roundUpToPowerOf2(int number) {

//若超过了最大值，则设置为最大值；否则，设置为大于传入容量大小的最小的2的次幂

return number >= MAXIMUM_CAPACITY ?

MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;

putForNullKey方法

putForNullKey(V value)：当 key ==null时，将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置，即table [0]

/**

* put()方法调用时 传入的key为空

*/

if (key == null)

return putForNullKey(value);

/**

* 遍历以table[0]为首的链表，寻找是否存在key==null 对应的键值对

有就替换并返回旧值，没有就调用addEntry（）将http://（null，value）添加到链表中

*/

private V putForNullKey(V value) {

for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {

//如果链表结点key为空

if (e.key == null) {

//保存旧值

V oldValue = e.value;

//链表赋新值

e.value = value;

e.recordAccess(this);

//返回旧值

return oldValue;

}

}

//改动次数+1

modCount++;

// 若没有key==null的键，那么调用addEntry（）将其加入链表

addEntry(0, null, value, 0);

// a. addEntry（）的第1个参数hash值传入0（当key = null时，也有hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null）

// c. 对比HashTable，由于HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，所以HashTable的key不可为null

// d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中即可，关于addEntry（）的源码分析将等到下面再详细说明，

return null;

}

addEntry方法

addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)：添加键值对（Entry ）到 HashMap中

/**

* put中key不存在调用，将Entry对象存入链表

*/

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

// 1. 插入前先判断是否需要扩容

// 如果元素个数>=扩容阈值 并且 对应数组下标不为空

if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {

//扩容2倍

resize(2 * table.length);

// 重新计算Key对应的hash值

hash = (null != key) ? hash(key) : 0;

// 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);

}

//如果不需要扩容，则创建1个新的Entry并放入到数组中

createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

}

createEntry方法

createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)

/**

* 分析2：createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

* 作用： 若容量足够，则创建1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中

*/

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

// 1. 把table中该位置原来的Entry保存

Entry e = table[bucketIndex];

// 2. 在table中该位置新建一个Entry：将原头结点位置（数组上）的键值对 放入到（链表）后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中（数组上）-> 从而形成链表

// 即 在插入元素时，是在链表头插入的，table中的每个位置永远只保存最新插入的Entry，旧的Entry则放入到链表中（即 解决Hash冲突）

table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);

// 3. 哈希表的键值对数量计数增加

size++;

}

扩容方法

resize方法

resize(int newCapacity)：扩容为原来两倍

在扩容resize（）过程中，在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时，转移操作 = 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

设重新计算存储位置后不变，即扩容前 = 1->2->3，扩容后 = 3->2->1

此时若（多线程）并发执行 put（）操作，一旦出现扩容情况，则 容易出现 环形链表，从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环（Infinite Loop），即 死锁的状态 = 线程不安全

/**

* resize(2 * table.length)

* 作用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍）

*/

void resize(int newCapacity) {

// 1. 保存旧数组（old table）

Entry[] oldTable = table;

// 2. 保存旧容量（数组长度）

int oldCapacity = oldTable.length;

// 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了，那么将扩容阈值设置成整型的最大值，退出

if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return;

}

// 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table

Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];

// 5. 将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容

transfer(newTable);

// 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上

table = newTable;

// 7. 重新设置阈值

threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);

}

transfer方法

transfer(Entry[] newTable)：

/**

* transfer(newTable);

* 作用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容

* 过程：按旧链表的正序遍历链表采用头插法插入新链表

*/

void transfer(Entry[] newTable) {

// 1. src指向原table

Entry[] src = table;

// 2. 获取新数组的大小

int newCapacity = newTable.length;

// 3. 通过遍历旧table，将键值对转移到新table上

for (int j = 0; j < src.length; j++) {

// 创建辅助entry指向旧数组中的元素

Entry e = src[j];

if (e != null) {

// 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组不再引用任何对象）

src[j] = null;

//开始遍历

do {

//创建辅助指针next（因是单链表，故要保存下1个结点，否则转移后链表会断开 ）

Entry next = e.next;

// 重新计算每个元素的存储位置

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

//头插法插入

e.next = newTable[i];

newTable[i] = e;

// e跳到下一个entry

e = next;

} while (e != null);

// 循环直到遍历完数组上的所有数据元素

}

}

}

从HashMap中获取数据

get方法

public V get(Object key)：根据键key，向HashMap获取对应的值

public V get(Object key) {

// 1. 当key == null时，则到table[0]为头结点的链表去检索

if (key == null)

return getForNullKey();

// 2. 当key ≠ null时，去获得对应值

Entry entry = getEntry(key);

return null == entry ? null : entry.getValue();

}

/**

* getForNullKey()

* 作用：当key == null时，在table[0]中去寻找对应 key为null的键值对

*/

private V getForNullKey() {

if (size == 0) {

return null;

}

// 遍历以table[0]为头结点的链表，寻找 key==null 对应的值

for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {

// 从table[0]中取key==null的value值

if (e.key == null)

return e.value;

}

return null;

}

/**

* getEntry(key)

* 作用：当key ≠ null时，去获得对应值

*/

final Entry getEntry(Object key) {

//如果元素个数为空返回null

if (size == 0) {

return null;

}

// 1. 计算key对应的hash值

int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);

// 2. 根据hash值计算出对应的数组下标

// 3. 遍历对应index的数组元素为头结点的链表，检索键值对

for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {

Object k;

// 若 hash值 & key 相等，则证明该Entry = 我们要的键值对

// 通过==或者equals（）判断key是否相等

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

return e;

}

return null;

}

从HashMap中删除数据

remove方法

remove(Object key)：删除该键值对

public V remove(Object key) {

Entry e = removeEntryForKey(key);

return (e == null ? null : e.value);

}

final Entry removeEntryForKey(Object key) {

if (size == 0) {

return null;

}

// 1. 计算hash值

int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);

// 2. 计算存储的数组下标位置

int i = indexFor(hash, table.length);

//prev记录要删除entry的前一个entry

Entry prev = table[i];

//e记录要删除的entry

Entry e = prev;

while (e != null) {

//辅助指针，指向下一个entry

Entry next = e.next;

Object k;

//如果key相等

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {

modCount++; //改动次数+1

size--; //元素个数-1

// 若删除的是链表的头结点

if (prev == e)

// 则将头结点的next引用存入table[i]中

table[i] = next;

//否则 将当前结点的前1个结点中的next指向当前结点的下一个结点（直接越过当前Entry）

else

prev.next = next;

e.recordRemoval(this);

return e;

}

//prev指向当前结点

prev = e;

//e指向下一个结点

e = next;

}

//遍历结束e为null，表示没找到返回null

return e;

}

对HashMap的其他操作

HashMap除了核心的put（）、get（）函数，还有以下主要使用的函数方法

void clear();

清除哈希表中的所有键值对

int size();

返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对

boolean isEmpty();

判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空

void putAll(Map extends K, ? extends V> m);

将指定Map中的键值对 复制到 此Map中

boolean containsKey(Object key);

判断是否存在该键的键值对；是 则返回true

boolean containsValue(Object value);

判断是否存在该值的键值对；是 则返回true

源码

/**

* 函数：isEmpty()

* 作用：判断HashMap是否为空，即无键值对；size == 0时 表示为 空

*/

public boolean isEmpty() {

return size == 0;

}

/**

* 函数：size()

* 作用：返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对

*/

public int size() {

return size;

}

/**

* 函数：clear()

* 作用：清空哈希表，即删除所有键值对

* 原理：将数组table中存储的Entry全部置为null、size置为0

*/

public void clear() {

//改动次数＋1

modCount++;

//全部元素设空

Arrays.fill(table, null);

//元素个数清0

size = 0;

}

/**

* 函数：putAll(Map extends K, ? extends V> m)

* 作用：将指定Map中的键值对 复制到 此Map中

* 原理：类似Put函数

*/

public void putAll(Map extends K, ? extends V> m) {

// 1. 统计需复制多少个键值对

int numKeysToBeAdded = m.size();

if (numKeysToBeAdded == 0)

return;

// 2. 若table还没初始化，先用刚刚统计的复制数去初始化table

if (table == EMPTY_TABLE) {

inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold));

}

// 3. 若需复制的数目 > 阈值，则需先扩容

if (numKeysToBeAdded > threshold) {

int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);

if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

int newCapacity = table.length;

while (newCapacity < targetCapacity)

newCapacity <<= 1;

if (newCapacity > table.length)

resize(newCapacity);

}

// 4. 开始复制（实际上不断调用Put函数插入）

for (Map.Entry extends K, ? extends V> e : m.entrySet())

put(e.getKey(), e.getValue());

}

/**

* 函数：containsKey(Object key)

* 作用：判断是否存在该键的键值对；是 则返回true

* 原理：调用get（），判断是否为Null

*/

public boolean containsKey(Object key) {

return getEntry(key) != null;

}

/**

* 函数：containsValue(Object value)

* 作用：判断是否存在该值的键值对；是 则返回true

*/

public boolean containsValue(Object value) {

// 若value为空，则调用containsNullValue()

if (value == null)

return containsNullValue();

// 若value不为空，则遍历链表中的每个Entry，通过equals（）比较values 判断是否存在

Entry[] tab = table;

for (int i = 0; i < tab.length ; i++)

for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)

if (value.equals(e.value))

return true;//返回true

return false;

}

// 判断是否有空值

private boolean containsNullValue() {

Entry[] tab = table;

for (int i = 0; i < tab.length ; i++)

for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)

if (e.value == null)

return true;

return false;

}

1.7和1.8版本区别

JDK 1.8 的优化目的主要是：减少 Hash冲突 & 提高哈希表的存、取效率

数据结构

版本

存储结构

数组&链表结点实现类

红黑树的实现类

初始化方式

JDK1.7

数组+链表

Entry类

无红黑树

单独函数：inflateTable()

JDK1.8

数组+链表+红黑树

Node类

TreeNode类

直接集成在扩容函数：resize()中

hash值计算方式

版本

hash值计算方式

JDK1.7

1.hashcode计算

JDK1.8

按照扩容后的规律计算（扩容后的位置=原位置 or 原位置 +旧容量）

扩容机制

版本

重hash计算位置

JDK1.7

1.Object.hashCode计算

2. 9次扰动处理 =4次位运算+5次异或运算

JDK1.8

1.Object.hashCode计算

2. 2次扰动处理 =1次位运算+1次异或运算

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