HashMap 源码分析

每逢面试都会被问到 HashMap 源码，那么 HashMap 为什么这么受面试官喜欢呢？它到底是好在了哪里？我们在平时工作中，也会经常使用它，今天，给大家带来一篇 HashMap 的源码分析，也是我个人学习的一点总结，希望可以帮到有需要的小伙伴，如果有写的不对的地方，欢迎随时指出，共同讨论。

写在前面的话：

首先 HashMap 在 JDK1.7 和 JDK1.8中的底层结构是不同的，1.7 中采用的数组+链表的形式，到了1.8 中，引入了红黑树，也就是数组+链表 或者 数组+红黑树，那么为什么要引入红黑树呢？这是因为，如果只是单纯的数组+链表，当我们的链表很长很长的时候，去循环遍历查找，性能会下降，为了优化这个地方，在 1.8 中引入了红黑树，当链表的长度达到指定临界值的时候，就会转换为红黑树的形式存储，从而有效的解决了这个慢的问题。下面，让我们来一探究竟，解开 HashMap 的神秘面纱。

一、HashMap的初始化

老规矩，我们还是从它的初始化过程入手。

Map map = new HashMap();

当我们写下这么一行代码的时候它做了什么呢？首先让我们看一下它内部定义的一些成员变量：

//默认的 HashMap 中数组的长度  16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//HashMap 中的数组的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的平衡扩容因子，当数组中的元素达到 3/4时进行扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表转红黑树的临界值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树转链表的临界值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转红黑树的数组长度的临界值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//HashMap 中的数组结果
transient Node<K,V>[] table;
//HashMap中的元素个数
transient int size;
//对 HashMap 操作的次数
transient int modCount;
//扩容的临界值
int threshold;
//实际的扩容值
final float loadFactor;

无参构造函数，初始化了来一个空的数组，默认长度是 16，扩容因子是 0.75f：


/*** Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity* (16) and the default load factor (0.75).*/
public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

二、核心方法分析【put method】

我们来看一下 put 的时候，它做了什么？这个地方也是精华所在：

public V put(K key, V value) {// 这里调用了 putVal 方法，有一点需要注意，hash(key) 这个方法是来计算 key 值的return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

下面先来看一下 hash(key)这个方法干了啥？

static final int hash(Object key) {int h;// key.hashCode() == 32 位长度的二进制的值，// h >>> 16 右移 16 后取的前面 16 位的值，再与 32 位的 hashcode进行异或操作return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

延伸一个知识点：

Java 中的异或（^）操作是怎么运算的？

简单来说，就是相同为 0，不同为 1，是将二进制按位进行比较。

举个栗子：

/**
* 十进制 1 转换为二进制 为 01
* 十进制 2 准换为二进制 为 10
*  1 ^ 2 = 3
*/
public static void main(String[] args) {String i = Integer.toBinaryString(1);String x = Integer.toBinaryString(2);String y = Integer.toBinaryString(1^2);System.out.println(i); // 01System.out.println(x); // 10System.out.println(y); // 11
}

好了，我们回到上面的话题，h >>> 16 它为什么要右移 16 位呢？这个需要在后面的代码【if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)】分析中进行解答，这里先透个剧，其主要目的，就是为了解决散列分布不均匀的问题。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {// 声明了一些变量Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//初始判断， 第一次进入，tab 为 null if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//resize() 初始化一个长度为 16 的数组，具体源码在下面，来分析一下 resize 方法做了什么n = (tab = resize()).length; // n = 16// 这一行代码也就是上面我们所说的，为什么要向右移 16 位了，通过右移解决了散列分布不均匀问题// 确定插入的 key 在数组中的下标 tab[i = (16 - 1) & hash]// 我们来举个栗子，比如插入的 key 的二进制右移 16 位后取到的值为// 101011111010101//            1111 对应十进制 (n-1 = 15)// &运算       0101 对应十进制 5// 取到数组下标为 5 的值，判断是否为 null，第一次进入为 nullif ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 通过 newNode对象，将tab[5]赋值 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;// 通过计算，得到下标位置如果有值的话，判断 node 对象中的 hash 值与传入的是否一致// 如果一致，再判断传入的 key 是否一致，如果都一致，说明是同一个 key，直接进行内容替换if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;else if (p instanceof TreeNode) // 表示数组中存放的节点是一个红黑树节点，将节点放到红黑树中e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// 表示节点就是一个普通链表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 判断是否到了链表的尾部if ((e = p.next) == null) {// 如果到了链表的尾部，将新的节点添加到了链表的尾部p.next = newNode(hash, key, value, null);// 判断是否满足，链表转红黑树的条件 binCount >= 7if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st// 转红黑树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 keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

第一次resize()：

final Node<K,V>[] resize() {// table nullNode<K,V>[] oldTab = table;// olldCap = 0int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//原来的扩容因子 0 int oldThr = threshold;// 新的容量和新的扩容因子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 thresholdnewCap = oldThr;else {// 第一次进入这里// 新的容量 16newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;// 新的扩容因子 0.75 * 16 = 12newThr = (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);}// 更新了 扩容值为 12 threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})// 创建了一个容量为 16 的 node 数组Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//此时，更新了 table 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 { // preserve orderNode<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;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;
}

链表转红黑树：

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {int n, index; Node<K,V> e;// tab 为空或者数组的长度小于 64if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)// 扩容    resize();else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//链表转红黑树的逻辑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);}
}

动态扩容：

final Node<K,V>[] resize() {// 假设我们的数字中已经存在 11 个元素(默认初始化是 16 个) [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,,,,,,]Node<K,V>[] oldTab = table;// 16    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//12int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//新的容量是原来容量的两倍（oldCap << 1 = 32）else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)// 扩容的临界值变为 原来的 2 倍 （24）newThr = oldThr << 1; // double threshold}else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = 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"})// 扩容后创建的新数组长度为 32Node<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)//数组中的元素只有1个，找到其在新数组中存放的下标位置直接赋值newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)// 如果是红黑树，移动红黑树节点((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order// 普通链表的复制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;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;
}

至此，HashMap 的核心方法已经分析完了，最重要的就是数组转链表、链表转红黑树，下面用一张流程图进行总结：

HashMap 里面其他的方法在这里不进行详细讲解，小伙伴们把核心的 put 方法了解之后，再去看对应的方法，就很容易理解了。

这里有一点需要大家知道，就是红黑树的几个特性，也就是链表转红黑树的时候，是如何转的，其实源码中的操作，就是根据红黑树的规则来进行处理的：

1：每个节点要么是黑色，要么是红色。
2：根节点是黑色。
3：每个叶子节点（NIL）是黑色。
4：每个红色结点的两个子结点一定都是黑色。
5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。

以上，是我个人对HashMap源码的学习及一点小小的心得，有写的不对的地方，还望小伙伴们不吝指教。