Map集合.jpg

HashMap的四个关注点

关注点	结论
hashMap键值是否可以为空	key和value都允许为null
hashMap是否允许重复数据	key重复会覆盖，value允许重复
hashMap是否有序	无序
是否线程安全	HashMap不是线程安全的，（Hashtable是线程安全的，其方法被synchronized包裹）

HashMap简介

• HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
• HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。继承关系如下

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

• HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。注意：它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。

HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
HashMap有四个构造方法，如下图

HashMap构造方法

HashMap数据结构

画了个示意图，如下，左边的数组索引是根据key的hash值计算得到，不同hash值有可能产生一样的索引，即哈希冲突，此时采用链地址法处理哈希冲突，即将所有索引一致的节点构成一个单链表；

Entry<k,v>数组

相比于之前的版本，jdk1.8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，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。原本Map.Entry接口的实现类Entry改名为了Node。转化为红黑树时改用另一种实现TreeNode。

HashMap源码分析

 // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 默认的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组，总是2的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;   
    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
    int threshold;
    // 填充因子，默认值是7.5
    final float loadFactor;

构造方法

  /**
     * 根据自定义的初始化容量和加载因子构建一个空的HashMap.
     */
    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);
    }

    /**
     * 使用初始化容量和默认加载因子(0.75).
     */
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    /**
     * 使用默认初始化大小(16)和默认加载因子(0.75).
     */
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    /**
     * 用已有的Map构造一个新的HashMap.
     */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

数据存取

put方法

//根据key值计算出hashcode，
 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;
    // table未初始化或者长度为0，进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已经存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
                e = p;
        // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 为链表结点
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值，转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出循环
                    break;
                }
                // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出循环
                    break;
                // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
                p = e;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) { 
            // 记录e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替换旧值
                e.value = value;
            // 访问后回调
            afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
            return oldValue;
        }
    }
    // 结构性修改
    ++modCount;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

在上述代码中的第二行注释中，table未初始化或者长度为0，进行扩容，会调用resize()方法，代码如下

final Node<K,V>[] resize() {
    // 当前table保存
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 保存table大小
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 保存当前阈值 
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 之前table大小大于0
    if (oldCap > 0) {
        // 之前table大于最大容量
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 阈值为最大整形
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 容量翻倍，使用左移，效率更高
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
            oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 阈值翻倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 之前阈值大于0
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    // oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()构造函数，之后再插入一个元素会调用resize函数，会进入这一步）
    else {           
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 新阈值为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"})
    // 初始化table
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 之前的table已经初始化过
    if (oldTab != null) {
        // 复制元素，重新进行hash
        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;
                    // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash
                    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;
}

说明：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。

get方法

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        //这里直接调用的getNode方法
        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;
    // table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 桶中第一项(数组元素)相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个结点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 为红黑树结点
            if (first instanceof TreeNode)
                // 在红黑树中查找
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 否则，在链表中查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
    

putAll方法

public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        putMapEntries(m, true);
    }

    /**
     * Implements Map.putAll and Map constructor
     *
     * @param m the map
     * @param evict false when initially constructing this map, else
     * true (relayed to method afterNodeInsertion).
     */
    final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            if (table == null) { // pre-size
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            else if (s > threshold)
                resize();
            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); // put核心方法
            }
        }
    }

参考文章
图解集合HashMap ：http://www.importnew.com/25049.html)http://www.importnew.com/25049.html