前言

这篇博客讲一下JAVA集合类中的HashMap。HashMap底层是通过维护一个数组来保存元素。当创建HashMap实例的时候，会通过指定的数组大小以及负载因子等参数创建一个空的数组，当在容器中添加元素的时候，首先会通过hash算法求得key的hash值，再根据hash值确定元素在数组中对应的位置，最后将元素放入数组中的对应位置。这里我们需要考虑的一个问题是hash冲突问题，即两个元素key的hash值一样，这就要求我们一方面hash算法要足够”发散”来避免这种情况，另一方面我们也要采取措施来解决这种冲突，在HashMap中采取的方法是链地址法，即当两个元素的key的hash值是一样的，首先判断key值是否是一样的，如果是一样的则替换value值。如果key的值不一样，则把后面添加的元素链接到之前添加的值的后面，形成一个链表。所以HashMap的数据结构实际是：hash表+单向链表。通过链表的形式把所有冲突元素放到了数组同一个位置，但是又引出另一个问题就是当链表过长时会影响HashMap的存取效率，因为在数组长度固定的情况下，存储的数据越多，hash冲突是不可避免的，那么控制hash冲突可以通过扩容来解决，在HashMap中有个负载因子(loadFactor)的概念。HashMap允许实际存储的元素的个数size = loadFactor*数组长度，一旦容器元素超出了这个size，HashMap就会自动扩容，并对所有元素重新执行hash操作，重新调整位置。最后说明本文基于Oracle JDK 1.8。

Node结构介绍

Node类是HashMap中的一个静态内部类。它实现了Map.Entry接口，是用于存放数据的实体，前面说的数组也指Node数组。Node的数据结构是一个单向链表，下面是它的源码：

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static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
        V value;
        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; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }
public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
return oldValue;
        }
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;
        }
    }

这个类结构很简单，定义了hash,key,value,next四个属性，hash值是对key进行hash操作以后得到的，hash方法源码：

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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

key不可重复，value保存实际存储的对象，next指向下一个节点。当hash冲突后会将冲突的元素放入这个单向链表中。

创建HashMap

创建HashMap实例有四个构造方法，这里只介绍一个，源码：

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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);
    }
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;
    }

构造方法中有两个参数，构造方法中有两个参数，第一个initialCapacity定义map的数组大小，第二个loadFactor意为负载因子，它的作用就是当容器中存储的数据达到loadFactor限度以后，就开始扩容。如果不设定这样参数的话，loadFactor就等于默认值0.75。但是细心的你会发现，容器创建以后，并没有创建数组，原来table是在第一次被使用的时候才创建的，而这个时候threshold = initialCapacity * loadFactor。 这才是这个容器的真正的负载能力。
tableSizeFor这个方法的目的是找到大于或等于initialCapacity的最小的2的幂，这个算法写的非常妙，值得我们去分析一下：
假设cap = 7
第一步n = cap-1 = 6 = 00000110
第三步n|=n>>>2 => 00000111|0000000

第二步n|=n>>>1 => 00000110|00000011 = 000001111 = 00000111
第四步n|=n>>>4 => 00000111|00000000 = 00000111
第五步n|=n>>>8 => 00000111|00000000 = 00000111
第六步n|=n>>>16 => 00000111|00000000 = 00000111
最后 n+1 = 00001000 = 8
经检验8确实是大于等于7的最小的2的幂。
这个算法看上去很newbility,但是呢仔细看一下原理还是比较简单的，首先减一是因为如果cap本来就是2的幂的话，如果不减一会导致经过后面的操作后这个值变成原来的两倍，但是事实上这个cap本身就是2的幂。后面的几步位运算操作的功能是通过不断的高位补给低位，最后的值必定是00..0001111..111这个形式，最后加一后变成00..001000..00(2的幂次)，这就是通过cap找到2的幂的方法，可以说是非常巧妙了。

put添加元素

添加一个元素是所有容器中的标配功能，但是至于添加方式那就各有千秋，Map添加元素的方式是通过put，向容器中存入一个Key-Value对。下面将详细介绍put的实现过程，这个方法非常重要，吃透了这个方法的实现原理，基本也就能搞懂HashMap的基本原理了。关于put的源码：

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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
   }
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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
           n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
           tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
           Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
               ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
               e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
               e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
                       p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                           treeifyBin(tab, hash);
break;
                   }
if (e.hash == hash &&
                       ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
                   p = e;
               }
           }
if (e != null) { 
               V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                   e.value = value;
               afterNodeAccess(e);
return oldValue;
           }
       }
       ++modCount;
if (++size > threshold)
           resize();
       afterNodeInsertion(evict);
return null;
   }

get获取元素

使用HashMap有一个明显的优点，就是他的存取时间开销基本维持在O(1)，除非在数据量大了以后hash冲突的元素多了以后，对其性能有一定的影响。那么现在介绍的get方法很好的体现了这个优势。

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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) {
if (first.hash == hash &&
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
return null;
}

remove删除元素

删除元素的实现原理和put，get都类似。remove通过给定的key值，找到在hash表中对应的位置，然后找出相同key值的元素，对其删除。

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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;
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;
if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
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;
}

resize动态扩容

resize这个方法非常重要，它在添加元素的时候就会被调用到。resize的目的是在容器的容量达到上限的时候，对其扩容，使得元素可以继续被添加进来。这里需要关注两个参数threshold和loadFactor，threshold表示容量的上限，当容器中元素数量大于threshold的时候，就要扩容，并且每次扩容都是原来的两倍。loadFactor表示hash表的数组大小。这两个参数的配合使用可以有效的控制hash冲突数量。

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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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
        }
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1;
    }
else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
else {
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
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];
    table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { 
                    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;
}

遍历

HashMap遍历有三种方式，一种是对key遍历，还有一种是对entry遍历和对value遍历。这三种遍历方式都是基于对HashIterator的封装，三种实现方式大同小异，因此我着重介绍EntryIterator的实现。

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public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
    Set<Map.Entry<K,V>> es;
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(); }
public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new EntryIterator();
    }
public final boolean contains(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
        Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
        Object key = e.getKey();
        Node<K,V> candidate = getNode(hash(key), key);
return candidate != null && candidate.equals(e);
    }
public final boolean remove(Object o) {
if (o instanceof Map.Entry) {
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
            Object key = e.getKey();
            Object value = e.getValue();
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
        }
return false;
    }
public final Spliterator<Map.Entry<K,V>> spliterator() {
return new EntrySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
    }
public final void forEach(Consumer<? super Map.Entry<K,V>> action) {
        Node<K,V>[] tab;
if (action == null)
throw new NullPointerException();
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
int mc = modCount;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
                    action.accept(e);
            }
if (modCount != mc)
throw new ConcurrentModificationException();
        }
    }
}
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;        
    Node<K,V> current;     
int expectedModCount;
int index;             
    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        Node<K,V>[] t = table;
        current = next = null;
        index = 0;
if (t != null && size > 0) { 
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
    }
public final boolean hasNext() {
return next != null;
    }
final Node<K,V> nextNode() {
        Node<K,V>[] t;
        Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
return e;
    }
public final void remove() {
        Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
        current = null;
        K key = p.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, false);
        expectedModCount = modCount;
    }
}

总结一下这个遍历的过程是 EntrySet -> EntryIterator -> HashIterator。同理对key的遍历过程就是 KeySet -> KeyIterator -> HashIterator。可以看出来不管是哪种遍历，最终都是调用了HashIterator。

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