HashMap底层实现原理
本文都是基于JDK1.8，不去对比JDK1.7或者JDK1.6
JDK1.8中hashMap的组成
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
//默认初始容量，是HashMap的最小容量为16，容量就是数组的大小也就是变量，transient Node<K,V>[] table。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量，该数组最大值为2^31次方。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子，如果构造的时候不传则为0.75，用于扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//一个位置里存放的节点转化成树的阈值，也就是8，比如数组里有一个node，这个node链表的长度达到8才会转化为红黑树。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当一个反树化的阈值，当这个node长度减少到该值就会从树转化成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//满足节点变成树的另一个条件，就是存放node的数组长度要达到64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//具体存放数据的数组
transient Node<K,V>[] table;
//entrySet，一个存放k-v缓冲区
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//size是指hashMap中存放了多少个键值对
transient int size;
//对map的修改次数
transient int modCount;
//阈值 表示当前HashMap能够承受的最多的键值对数量，一旦超过这个数量HashMap就会进行扩容
int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;
}
在JDK 1.8中，HashMap的底层数据结构是“数组+链表+红黑树”，即在链表的长度超过阈值8时转化为红黑树结构，这样大大减少了查找时间。
首先我们先回顾一下数组和链表
数组的特点：它的存储区间是连续的，占用内存严重，空间复杂也很大，时间复杂为O(1)。
优点：是随机读取效率很高，因为数组是连续的（随机访问性强，查找速度快）。
缺点：插入和删除数据效率低，由于插入数据的时候插入位置后面的数据在内存中要往后移动，且大小固定不易动态扩展。链表的特点：区间离散，占用内存宽松，空间复杂度小，时间复杂度O(N)。
优点：插入删除速度快，内存利用率高，没有大小固定，扩展灵活。
缺点：不能随机查找，每次都是从第一个开始遍历（查询效率低）。
有没有一种数据结构，查询效率高并且插入删除的效率也高呢？
哈希表就是这样一种数据结构，哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表，hash函数就是根据key计算出应该存储地址的位置（地址index=H（key）），它其实就是将数组和链表两种数据结构相结合，简单的说就是每个元素都是链表的数组。
在JDK1.8中，对HashMap的底层实现进行了优化，数据结构的存储由数组+链表的方式，变化为数组+链表+红黑树的存储方式，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，在性能上进一步得到提升。下图表示了JDK1.8的HashMap数据结构。
在这里插入图片描述
接下来分析一下JDK1.8的源码中涉及到的数据结构，也解释一下为什么链表长度为8时要转换为红黑树的问题？
在HashMap的源码注释中其实已经说明其实现结构。
/*
* Implementation notes.
*
* This map usually acts as a binned (bucketed) hash table, but
* when bins get too large, they are transformed into bins of
* TreeNodes, each structured similarly to those in
* java.util.TreeMap.
* 说是map通常当做binned（存储桶）的哈希表，但是当bin太大时，它们将转换为TreeNodes的bin，每个bin的结构与java.util.TreeMap中的相似。
数组
transient Node<K,V>[] table;
链表
数组元素Node<K,V>实现了Entry接口,Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口
/**
* Basic hash bin node, used for most entries. (See below for
* TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
*/
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;
}
}
红黑树
/**
* Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn
* extends Node) so can be used as extension of either regular or
* linked node.
*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* Returns root of tree containing this node.
*/
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
JDK1.8使用红黑树的改进
在java jdk8中对HashMap的源码进行了优化。在jdk8中，HashMap处理“碰撞”增加了红黑树这种数据结构，当碰撞结点较少时，采用链表存储，当较大时（>8个），采用红黑树。
我们都知道，链表的时间复杂度是O(n)，红黑树的时间复杂度O(logn)，很显然，红黑树的复杂度是优于链表的。
那为什么hashmap不直接使用红黑树呢？
从时间复杂度来分析，红黑树的平均查找长度是log(n)，如果长度为8，平均查找长度为log(8)=3，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于6，6/2=3，而log(6)=2.6，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。
* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
* removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
* rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
* nodes in bins follows a Poisson distribution
* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
* threshold of 0.75, although with a large variance because of
* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
* factorial(k)). The first values are:
*
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
从具体源码中来分析：源码中的注释写的很清楚，因为树节点所占空间是普通节点的两倍，所以只有当节点足够多的时候，才会使用树节点。也就是说，节点少的时候，尽管时间复杂度上，红黑树比链表好一点，但是红黑树所占空间比较大，综合考虑，认为只能在节点太多的时候，红黑树占空间大这一劣势不太明显的时候，才会舍弃链表，使用红黑树，说白了就是trade-off，空间和时间的权衡。
那为什么达到阈值8才会选择使用红黑树呢？
当hashCode离散性很好的时候，树型bin用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个bin中，几乎不会有bin中链表长度会达到阈值。但是在随机hashCode下，离散性可能会变差，然而JDK又不能阻止用户实现这种不好的hash算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不过理想情况下随机hashCode算法下所有bin中节点的分布频率会遵循泊松分布，而且根据统计，一个bin中链表长度达到8个元素的概率为0.00000006，几乎是不可能事件。所以选择阈值是8，是根据概率统计决定的。而且此时链表的性能已经很差了。所以在这种比较罕见和极端的情况下，才会把链表转变为红黑树。因为链表转换为红黑树也是需要消耗性能的，特殊情况特殊处理，为了挽回性能，权衡之下，才使用红黑树来提高性能。也就是说在大部分情况下，hashmap还是使用的链表，如果是理想的均匀分布，节点数不到8，hashmap就会自动扩容，看下面链表转为红黑树的方法的源码就可以：
/**
* Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
* table is too small, in which case resizes instead.
* 除非hash表太小（在这种情况下将调整大小），否则将替换给定哈希值的索引处bin中所有链接的节点。
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
在该方法中，有这样一个判断，数组长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，就会扩容，而不是直接转变为红黑树，因此可不是什么链表长度为8就变为红黑树，还有别的条件。
//满足节点变成树的另一个条件，就是存放node的数组长度要达到64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
因此在通常情况下，链表长度很难达到8，但是特殊情况下链表长度为8，哈希表容量又很大，造成链表性能很差的时候，就会采用红黑树提高性能，这就是为什么链表长度为8时要转换为红黑树的原因。那我们红黑树退化为链表的情况又是怎么样的呢？下面将介绍HashMap中的扩容问题。
HashMap构造函数
HashMap的构造方法有4种，主要涉及到的参数有，指定初始容量，指定填充比和用来初始化的Map
//构造函数1(带有初始容量和加载因子的有参构造函数)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//指定的初始容量非负
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity: +
initialCapacity);
//如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//填充比为正
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor: +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的扩容临界值
}
//构造函数2(只带有初始容量的构造函数)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//构造函数3(无参构造函数)
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//构造函数4(用m的元素初始化散列映射)
public HashMap(Map<!--? extends K, ? extends V--> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
HashMap存取原理
（1）HashMap中put()
put()实现原理
1，判断键值对数组tab[]是否为空或为null，否则以默认大小resize()；
2，根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果tab[i]==null，直接新建节点添加，否则转入3
3，判断当前数组中处理hash冲突的方式为链表还是红黑树(check第一个节点类型即可),分别处理
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
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;
/*如果table的在（n-1）&hash的值是空，就新建一个节点插入在该位置*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
/*表示有冲突,开始处理冲突*/
else {
Node<K,V> e;
K k;
/*检查第一个Node，p是不是要找的值*/
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) {
/*指针为空就挂在后面*/
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果冲突的节点数已经达到8个，看是否需要改变冲突节点的存储结构，
//treeifyBin首先判断当前hashMap的长度，如果不足64，只进行
//resize，扩容table，如果达到64，那么将冲突的存储结构为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
/*如果有相同的key值就结束遍历*/
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
/*就是链表上有相同的key值*/
if (e != null) { // existing mapping for key，就是key的Value存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;//返回存在的Value值
}
}
++modCount;
/*如果当前大小大于门限，门限原本是初始容量*0.75*/
if (++size > threshold)
resize();//扩容两倍
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
（2）HashMap中get()
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab;//Entry对象数组
Node<K,V> first,e; //在tab数组中经过散列的第一个位置
int n;
K k;
/*找到插入的第一个Node，方法是hash值和n-1相与，tab[(n - 1) & hash]*/
//也就是说在一条链上的hash值相同的
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
/*检查第一个Node是不是要找的Node*/
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//判断条件是hash值要相同，key值要相同
return first;
/*检查first后面的node*/
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
/*遍历后面的链表，找到key值和hash值都相同的Node*/
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
}
get(key)方法时获取key的hash值，计算hash&(n-1)得到在链表数组中的位置first=tab[hash&(n-1)],先判断first的key是否与参数key相等，不等就遍历后面的链表找到相同的key值返回对应的Value值即可。
HasMap的扩容机制resize();
前面多次提到的负载因子：源码中有个公式为threshold = loadFactor * 容量。HashMap和HashSet都允许你指定负载因子的构造器，表示当负载情况达到负载因子水平的时候，容器会自动扩容，HashMap默认使用的负载因子值为0.75f（当容量达到四分之三进行再散列（扩容））。当负载因子越大的时候能够容纳的键值对就越多但是查找的代价也会越高。所以如果你知道将要在HashMap中存储多少数据，那么你可以创建一个具有恰当大小的初始容量这可以减少扩容时候的开销。但是大多数情况下0.75在时间跟空间代价上达到了平衡所以不建议修改。
resize() 函数会在两种情况下被调用：
(1) HashMap new 出来后还没有 put 元素进去，没有真正分配存储空间被初始化，调用 resize() 函数进行初始化；
(2) 原 table 中的元素个数达到了 capacity * loadFactor 这个上限，需要扩容。此时调用 resize()，new 一个两倍长度的新 Node 数组，进行rehash，并将容器指针（table）指向新数组。
边也可以引申到一个问题HashMap是先插入还是先扩容：HashMap初始化后首次插入数据时，先发生resize扩容再插入数据，之后每当插入的数据个数达到threshold时就会发生resize，此时是先插入数据再resize。
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
/*如果旧表的长度不是空*/
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
/*把新表的长度设置为旧表长度的两倍，newCap=2*oldCap*/
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
/*把新表的门限设置为旧表门限的两倍，newThr=oldThr*2*/
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
/*如果旧表的长度的是0，就是说第一次初始化表*/
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;//新表长度乘以加载因子
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
/*下面开始构造新表，初始化表中的数据*/
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;//把新表赋值给table
if (oldTab != null) {//原表不是空要把原表中数据移动到新表中
/*遍历原来的旧表*/
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//说明这个node没有链表直接放在新表的e.hash & (newCap - 1)位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
/*如果e后边有链表,到这里表示e后面带着个单链表，需要遍历单链表，将每个结点重*/
else { // preserve order保证顺序
新计算在新表的位置，并进行搬运
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;//记录下一个结点
//新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队，
//e.hash&oldCap为偶数一队，e.hash&oldCap为奇数一对
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) {//lo队不为null，放在新表原位置
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
