- HashMap 鍵值對集合是我們在程序開發中經常使用到的一種集合，在各種框架中間件中更是使用廣泛。
- 首先HashMap 實現了Map接口，是一個非線程安全的鍵值對集合。由於其高效的存取速度而使用廣泛。如果沒有Hash衝突那麼其存取時間複雜度爲O（1），在jdk1.8 中Hash衝突的解決方案是鏈表法，如果鏈表長度大於8且集合長度超過64 則採用紅黑樹存儲。
- 那麼我們就從源代碼來看一看是如何實現高效存取？如何解決衝突？如何擴容？
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// 這裏繼承了AbstractMap 實現了map cloneeable Serializable 序列化接口 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 默認的初始化長度 ，通過左位移操作其值爲16 。爲何不直接寫成數字16呢？ // The default initial capacity - MUST be a power of two. 原因可能就是在這裏 必須是2的冪次方。 // 這裏2的冪次方原因在於爲了使其存儲元素更好的散列在hash桶上。其實也方便了計算 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 // 負載因子0.75 ，用於擴容計算。 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 是否用紅黑樹來存儲的最小長度 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 是否用紅黑樹來存儲的鏈表最小長度 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 用於存儲元素的node節點數組。 transient Node<K,V>[] table; // 節點存儲的屬性 hash碼，key value 還有指向下一個節點的next引用地址。 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; } // 接下來我們來看一下關鍵的put方法 public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } //獲取key的hash碼，這裏可以看到如果key爲null，則hash碼爲0，則說明如果key爲null，則存放位置是hash桶的第一個位置。 不爲null這裏進行了一個hash碼位移與和hash碼無符號右移16的值。爲了更好的散列效果。 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 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table爲null，或者其長度爲0 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 調用resize 進行初始化操作，那麼這裏可以看到 真正的分配存儲空間實在map集合第一次調用put 方法的時候，這也是一種惰性分配策略，即使用的時候才真正分配空間。 n = (tab = resize()).length; // 這裏進行查找存放位置 (n - 1) & hash 通過總長度減一和key的hash碼進行位移與的操作獲取存放位置，位移與計算快於取模運算，這裏也是相當於一個hash碼對總長度的取模運算，不高位移與效率更高。 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果存放位置沒有元素，則構建一個node節點賦值給當前找到的位置。 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 如果查找到的位置已經存在鍵值對，那麼比較key 。先比較hash碼是否相等。 // == 比較key,key b不爲null則繼續比較equals。相等那麼會覆蓋原來的值。 // 這裏就可以得到重寫key的equals方法和hash方法。如果只重寫其中一個則會導致問題。 // 比如重寫了equals，沒有重寫hash，那麼HashMap裏就會存儲重複的key,. // if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果key不相等,那麼判斷p節點是否是樹節點。 else if (p instanceof TreeNode) //樹節點的存入方法。 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //循環找到當前位置鏈表的尾節點，然後插入。 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 找到尾節點，則尾節點的next指向新構建的節點。 p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果大於等於7，則鏈表存儲該爲樹存儲。 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); //退出循環 break; } // 如果在鏈表中找到和要插入的key相同的key，則退出循環 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //在鏈表中找到和要插入的key相同的key，則用新的值覆蓋原來的值 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); //返回原來節點的值 return oldValue; } } // ++modCount; // 判斷是否需要擴容 if (++size > threshold) resize(); //這個是一個空方法，留待擴展或者子類擴展，插入完成的一些操作。 afterNodeInsertion(evict); return null; } // 如果是初始化，則會構建一個大小爲16的node節點數組，閾值爲12.返回table數組。 final Node<K,V>[] resize() { // 初始化這裏oldTab 等於null. 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; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults 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; //oldTab 爲null,則不必從原來的數組重新分配到新的數組，這裏可以看到遷移原來數組的數據到新的hash桶即node節點數組是一個很耗時的操作，所以在平常使用到HashMap集合的時候最好預估其大小，避免空間浪費和擴容引起的性能消耗。 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 { // preserve order 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; } } - 通過上述的源碼分析我們可以看到： HashMap 底層是一個hash桶用來存儲鍵值對。即node節點的數組table.
- 由於擴容時構建了新的table數組，需要重新hash將原來的元素遷移存放到新的數組中，所以多線程訪問下是不安全的。
- 當然put 也不安全。多線程情況下建議採用的是ConcurrentHashMap，採用分段鎖的方法大大提高了併發訪問的效率。
- 擴容採用的是複製算法，即構建新的數組。原來數組的元素重新計算放到新的數組中，開銷較大。
jdk1.8源碼分析之HashMap
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