【并发编程篇】HashMap底层实现原理
1、HashMap 简介
HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一，是非线程安全的。
HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。
JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。并且， HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小。
数组优点：通过数组下标可以快速实现对数组元素的访问，效率极高；
链表优点：插入或删除数据不需要移动元素，只需修改节点引用，效率极高。
2、底层数据结构
2.1 JDK1.7
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。
HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码：
static int hash(int h) {
// 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);
}
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
2.2 JDK1.8 之后
相比于之前的版本，JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化。
当链表长度大于阈值（默认为 8）时，会首先调用 treeifyBin()方法。这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是执行 resize() 方法对数组扩容。相关源码这里就不贴了，重点关注 treeifyBin()方法即可！
2.2.1 HashMap 类的结构
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 数组默认的初始化长度16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 数组最大容量，2的30次幂，即1073741824
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转换为红黑树的长度阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树转换为链表的长度阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 链表转换为红黑树时，数组容量必须大于等于64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// HashMap里键值对个数
transient int size;
// 扩容阈值，计算方法为 数组容量*加载因子
int threshold;
// HashMap使用数组存放数据，数组元素类型为Node<K,V>
transient Node<K,V>[] table;
// 加载因子
final float loadFactor;
// 用于快速失败，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），直接抛出ConcurrentModificationException异常
transient int modCount;
}
重要的成员变量：
- DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; Hash表默认初始容量
- MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大Hash表容量
- DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f；默认加载因子
- TREEIFY_THRESHOLD = 8；链表转红黑树阈值
- UNTREEIFY_THRESHOLD = 6；红黑树转链表阈值
- MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64；链表转红黑树时hash表最小容量阈值，达不到优先扩容。
loadFactor 加载因子
loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor 越趋近于 1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于 0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。
给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
threshold
threshold = capacity * loadFactor，当 Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。
上面这些字段在下面源码解析的时候尤为重要，其中需要着重讨论的是加载因子是什么，为什么默认值为0.75f。
加载因子也叫扩容因子，用于决定HashMap数组何时进行扩容。比如数组容量为16，加载因子为0.75，那么扩容阈值为_16*0.75=12_，即HashMap数据量大于等于12时，数组就会进行扩容。我们都知道，数组容量的大小在创建的时候就确定了，所谓的扩容指的是重新创建一个指定容量的数组，然后将旧值复制到新的数组里。扩容这个过程非常耗时，会影响程序性能。所以加载因子是基于容量和性能之间平衡的结果：
- 当加载因子过大时，扩容阈值也变大，也就是说扩容的门槛提高了，这样容量的占用就会降低。但这时哈希碰撞的几率就会增加，效率下降；
- 当加载因子过小时，扩容阈值变小，扩容门槛降低，容量占用变大。这时候哈希碰撞的几率下降，效率提高。
可以看到容量占用和性能是此消彼长的关系，它们的平衡点由加载因子决定，0.75是一个即兼顾容量又兼顾性能的经验值。
此外用于存储数据的table字段使用transient修饰，通过transient修饰的字段在序列化的时候将被排除在外，那么HashMap在序列化后进行反序列化时，是如何恢复数据的呢？HashMap通过自定义的readObject/writeObject方法自定义序列化和反序列化操作。这样做主要是出于以下两点考虑：
- table一般不会存满，即容量大于实际键值对个数，序列化table未使用的部分不仅浪费时间也浪费空间；
- key对应的类型如果没有重写hashCode方法，那么它将调用Object的hashCode方法，该方法为native方法，在不同JVM下实现可能不同；换句话说，同一个键值对在不同的JVM环境下，在table中存储的位置可能不同，那么在反序列化table操作时可能会出错。
2.2.2 Node 节点类源码
// 继承自 Map.Entry<K,V>
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
final K key;//键
V value;//值
// 指向下一个节点
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
// 重写hashCode()方法
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 重写 equals() 方法
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
Node包含了四个字段：hash、key、value、next，其中next表示链表的下一个节点。
HashMap通过hash方法计算key的哈希码，然后通过(n-1)&hash公式（n为数组长度）得到key在数组中存放的下标。当两个key在数组中存放的下标一致时，数据将以链表的方式存储（哈希冲突，哈希碰撞）。我们知道，在链表中查找数据必须从第一个元素开始一层一层往下找，直到找到为止，时间复杂度为O(N)，所以当链表长度越来越长时，HashMap的效率越来越低。
为了解决这个问题，JDK1.8开始采用数组+链表+红黑树的结构来实现HashMap。当链表中的元素超过8个（TREEIFY_THRESHOLD）并且数组长度大于64（MIN_TREEIFY_CAPACITY）时，会将链表转换为红黑树，转换后数据查询时间复杂度为O(logN)。
红黑树的节点使用TreeNode表示：
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父
TreeNode<K,V> left; // 左
TreeNode<K,V> right; // 右
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 判断颜色
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 返回根节点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
3、HashMap 源码分析
3.1 构造方法
HashMap 中有四个构造方法，它们分别如下：
// 默认构造函数。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 包含另一个“Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
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);
}
3.2 putMapEntries 方法
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
3.3 put 方法
HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。
3.3.1 put方法源码
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
3.3.2 put方法通过hash函数计算key对应的哈希值，hash函数源码如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
如果key为null，返回0，不为null，则通过(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)公式计算得到哈希值。该公式通过hashCode的高16位异或低16位得到哈希值，主要从性能、哈希碰撞角度考虑，减少系统开销，不会造成因为高位没有参与下标计算从而引起的碰撞。
得到key对应的哈希值后，再调用putVal(hash(key), key, value, false, true)方法插入元素：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果数组(哈希表)为null或者长度为0，则进行数组初始化操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根据key的哈希值计算出数据插入数组的下标位置，公式为(n-1)&hash
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 如果该下标位置还没有元素，则直接创建Node对象，并插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果目标位置key已经存在，则直接覆盖
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果目标位置key不存在，并且节点为红黑树，则插入红黑树中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 否则为链表结构，遍历链表，尾部插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD，则考虑转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash); // 转换为红黑树操作，内部还会判断数组长度是否小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，如果是的话不转换
break;
}
// 如果链表中已经存在该key的话，直接覆盖替换
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
// 返回被替换的值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 模数递增
++modCount;
// 当键值对个数大于等于扩容阈值的时候，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3.3.3 put操作过程总结：
- 判断HashMap数组是否为空，是的话初始化数组（由此可见，在创建HashMap对象的时候并不会直接初始化数组）；
- 通过_(n-1) & hash_计算key在数组中的存放索引；
- 目标索引位置为空的话，直接创建Node存储；
- 目标索引位置不为空的话，分下面三种情况：4.1. key相同，覆盖旧值；4.2. 该节点类型是红黑树的话，执行红黑树插入操作；4.3. 该节点类型是链表的话，遍历到最后一个元素尾插入，如果期间有遇到key相同的，则直接覆盖。如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD，并且数组容量大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，则将链表转换为红黑树结构；
- 判断HashMap元素个数是否大于等于threshold，是的话，进行扩容操作。
3.3.4 对比JDK1.7put方法
对于 put 方法的分析如下：
- 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
- 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。
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);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); // 再插入
return null;
}
3.4 get 方法
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;
// 判断数组是否为空，数组长度是否大于0，目标索引位置下元素是否为空，是的话直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果目标索引位置元素就是要找的元素，则直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 如果目标索引位置元素的下一个节点不为空
if ((e = first.next) != null) {
// 如果类型是红黑树，则从红黑树中查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 否则就是链表，遍历链表查找目标元素
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
3.5 resize 方法
进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。
final Node<K,V>[] resize() {
// 扩容前的数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 扩容前的数组的大小和阈值
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
// 预定义新数组的大小和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩容了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过 MAXIMUM_CAPACITY
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 当前数组没有数据，使用初始化的值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 如果初始化的值为 0，则使用默认的初始化容量，默认值为16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果新的容量等于 0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 开始扩容，将新的容量赋值给 table
table = newTab;
// 原数据不为空，将原数据复制到新 table 中
if (oldTab != null) {
// 根据容量循环数组，复制非空元素到新 table
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果链表只有一个，则进行直接赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 红黑树相关的操作
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引 + oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将原索引放到哈希桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 将原索引 + oldCap 放到哈希桶中
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
JDK1.8在扩容时通过高位运算e.hash & oldCap结果是否为0来确定元素是否需要移动，主要有如下两种情况：
情况一：
扩容前oldCap=16，hash=5，(n-1)&hash=15&5=5，hash&oldCap=5&16=0；
扩容后newCap=32，hash=5，(n-1)&hash=31&5=5，hash&oldCap=5&16=0。
这种情况下，扩容后元素索引位置不变，并且hash&oldCap==0。
情况二：
扩容前oldCap=16，hash=18，(n-1)&hash=15&18=2，hash&oldCap=18&16=16；
扩容后newCap=32，hash=18，(n-1)&hash=31&18=18，hash&oldCap=18&16=16。
这种情况下，扩容后元素索引位置为18，即旧索引2加16(oldCap)，并且hash&oldCap!=0。
4. 遍历原理
我们通常使用下面两种方式遍历HashMap：
package map;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;
public class HashMapDemo {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
// 键不能重复，值可以重复
map.put("san", "张三");
map.put("si", "李四");
map.put("wu", "王五");
map.put("wang", "老王");
map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
map.put("lao", "老王");
System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
System.out.println(map);
/**
* 遍历HashMap
*/
// 1.获取Map中的所有键
System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
Set<String> keys = map.keySet();
for (String key : keys) {
System.out.print(key+" ");
}
System.out.println();//换行
// 2.获取Map中所有值
System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
Collection<String> values = map.values();
for (String value : values) {
System.out.print(value+" ");
}
System.out.println();//换行
// 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
Set<String> keys2 = map.keySet();
for (String key : keys2) {
System.out.print(key + "：" + map.get(key)+" ");
}
/**
* 如果既要遍历key又要value，那么建议这种方式，因为如果先获取keySet然后再执行map.get(key)，map内部会执行两次遍历。
* 一次是在获取keySet的时候，一次是在遍历所有key的时候。
*/
// 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到
// Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取
// map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来
// 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
}
/**
* HashMap其他常用方法
*/
System.out.println("after map.size()："+map.size());
System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());
System.out.println(map.remove("san"));
System.out.println("after map.remove()："+map);
System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));
System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));
System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));
System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
}
}
我们查看entrySet，iterator，hasNext，next方法的源码就可以清楚的了解到HashMap遍历原理了：
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K,V>> es;
// entrySet一开始为null，通过new EntrySet()创建
return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
}
final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
// EntrySet内部包含迭代器方法，方法内部通过new EntryIterator()创建Entry迭代器
public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new EntryIterator();
}
......
}
// EntryIterator继承自HashIterator，调用EntryIterator的hasNext方法实际调用的是
// 父类HashIterator的hashNext方法，调用EntryIterator的next方法，方法内部调用的是父类HashIterator
// 的nextNode方法，所以我们主要关注HashIterator的源码
final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; // 下一个节点
Node<K,V> current; // 当前节点
int expectedModCount; // 期待的模数值，用于快速失败
int index; // 当前遍历的table index
HashIterator() {
// 将当前模数值赋值给期待的模数值，所以在遍历的时候，别的线程调用了当前hashMap实例的
// 增删改方法，模数值会改变，那么expectedModCount和modCount就不相等了，遍历操作直接
// 抛出ConcurrentModificationException
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
// 从hashMap数组头部开始遍历
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 从数组头部开始找，index递增，当index位置的节点不为空时，将其赋值给next
// 也就是说，在创建hashMap迭代器的时候，内部就已经找到了hashMap数组中第一个非空节点了
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
// 逻辑很简单，就是判断next是否为空
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
// 模数判断
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
// 如果next为空了，还调用nextNode方法的话，将抛出NoSuchElementException异常
throw new NoSuchElementException();
// 这段逻辑也很简单，主要包含如下两种情况：
// 1. 如果当前节点的next节点为空的话，说明该节点无需进行链表遍历了（就一个节点或者已经到了链表的末尾），那么进行do while循环，直到找到hashMap数组中下一个不为空的节点
// 2. 如果当前节点的next节点不为空的话，说明该位置存在链表，那么外界在循环调用iterator的next方法时，实际就是不断调用nextNode方法遍历链表操作
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
......
}
5 与JDK1.7主要区别
5.1 数组元素类型不同
JDK1.8 HashMap数组元素类型为Node<K,V>，JDK1.7 HashMap数组元素类型为Entry<K,V>：
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
......
}
5.2 hash计算规则不同
JDK1.7 hash计算规则为：
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);
}
JDK1.8 hash计算规则为：
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
5.3 put操作不同
JDK1.7并没有使用红黑树，如果哈希冲突后，都用链表解决。区别于JDK1.8的尾部插入，JDK1.7采用头部插入的方式：
public V put(K key, V value) {
// 键为null，将元素放置到table数组的0下标处
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算hash和数组下标索引位置
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// 遍历链表，当key一致时，说明该key已经存在，使用新值替换旧值并返回
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入链表
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
private V putForNullKey(V value) {
// 一样的，新旧值替换
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入到数组下标为0位置
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 新值头部插入，原先头部变成新的头部元素的next
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
// 计数，扩容
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
5.4 扩容操作不同
DK1.8在扩容时通过高位运算e.hash & oldCap结果是否为0来确定元素是否需要移动，JDK1.7重新计算了每个元素的哈希值，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：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
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;
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];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
- 感谢你赐予我前进的力量
-
微信 
支付宝
赞赏者名单
因为你们的支持让我意识到写文章的价值🙏
本文是原创文章，采用 CC BY-NC-ND 4.0 协议，完整转载请注明来自 dreamer
评论
匿名评论
隐私政策
你无需删除空行，直接评论以获取最佳展示效果
