HashMap源码解析

分析版本： JDK1.8

在 Java8 之前， HashMap 是链表散列的数据结构，即数组和链表的结合体；从 Java8 开始，引入红黑树的数据结构和扩容的优化。

Node

从 Java8 引入红黑树之后， HashMap 是由数组、链表和红黑树组成，发现源码有些地方与之前不同，那就是 Node ：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

    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;
        }
    }
}

Node ,也就是以前的 Entry ，内容没变，只是换了一种叫法。

put(K key, V value)

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

    transient Node<K,V>[] table;

    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) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
  
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
  
    final Node<K,V>[] resize() {
        ....
    }
  
    Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        return new Node<>(hash, key, value, next);
    }
  
    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        ....
    }
  
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        ....
    }
  
    void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
    void afterNodeInsertion(boolean evict) { }

}

HashMap 使用哈希表来存储。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java 中 HashMap 采用了链地址法。链地址法，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

当我们往 HashMap 中 put 元素的时候，先根据 key 的 hashCode 重新计算 hash 值，根据 hash 值再通过高位运算和取模运算得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾，如果该链表超出 8 个的话，就转换成红黑树。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

hash(Object key)

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 
  
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
        int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//取模运算
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
        ....
	}
 
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//取hashCode值和高位参与运算
    }
     
}

定位位置的方法通过以上三个步骤得到，取 key 的 hashCode 的值，然后进行无符号右移 16 位，再与现有哈希桶数组的大小取模。通过 (n - 1) & hash 来得到该对象的保存位求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。

当 length 总是 2 的 n 次方时，(length - 1) & hash 运算等价于对 length 取模，也就是h % length，但是 & 比 % 具有更高的效率。

注意，在 Java8 之前的算法是这样的：

static int hash(int h) {  
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);  
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);  
}

static int indexFor(int hash, int length) {
     return hash & (length-1);
}

Java8 优化了高位运算的算法，通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候，也能保证考虑到高低 Bit 都参与到 Hash 的计算中，同时不会有太大的开销。

putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

    transient Node<K,V>[] table;
  
    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)//如果为null或者大小为0则创建
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//计算index
            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))))//如果有key，那么直接覆盖value
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)//是否是红黑树
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//为链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;//key已经存在直接覆盖value
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();//扩容
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
}

1. 当 table 数组为 null 或者大小为 0 的时候进行扩容。
2. 第二步，计算出该 key 的索引 index 。
3. 找到 table 数组中该位置，判断该位置上是否有值：
   1. 如果有，判断 key 的 hashCode() 和 equals() 是否相等，相等的话覆盖，不相等的话再判断是否是红黑树还是链表。
   2. 如果没有，判断是不是红黑树：
      1. 是，就插入到红黑树中；
      2. 不是话，遍历链表，如果大小大于8，转换成红黑树，插入到红黑树中，不大于8的话就插入到链表，如果在遍历的是否发现hashCode() 和 equals() 相等。
4. 插入成功后，判断 table 数组大小是否超过了最大容量，是的话扩容

resize()

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 
    
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;//旧的数组
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//旧的数组大小
        int oldThr = threshold;//旧的最大容量
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//扩容前的旧的数组大小如果已经达到最大(2^30)
                threshold = Integer.MAX_VALUE;////修改最大容量为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//扩容后的小于数组大小最大值
                newThr = oldThr << 1; // double threshold 在旧值上乘以2
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;//旧的最大容量就是新的数组容量
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//0.75*16
        }
        if (newThr == 0) {//计算新的最容量
            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;//新的table数组
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//将旧的移动到新的里面去
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//没有重合的，就只有这一个值
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//给e找位置
                    else if (e instanceof TreeNode)//如果是红黑树
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order 处理链表
                        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) {//原来的索引
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {//原来的索引+oldCap
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {//原索引放到新table数组里
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {//原索引+oldCap放到新table数组里
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
}

参考

• Java 8系列之重新认识HashMap