Java中HashMap底層實作原理JDK1.8源碼分析

• 前言
• 一、HashMap的實作原理
• 二、JDK1.8中的涉及到的資料結構
• • 位桶數組
  • 數組元素Node
  • 紅黑樹
• 三、源碼中的資料域
• 四、HashMap的構造函數
• 五、HashMap的存取機制
• • HashMap如何getValue值，看源碼
  • HashMap如何put(key，value);看源碼
• 六、HasMap的擴容機制resize();
• 七、JDK1.8使用紅黑樹的改進
• • 問題分析：
  • JDK1.8HashMap的紅黑樹是這樣解決的：

前言

這幾天學習了HashMap的底層實作,但是發現好幾個版本的，代碼不一，而且看了Android包的HashMap和JDK中的HashMap的也不是一樣，原來他們沒有指定JDK版本，很多文章都是舊版本JDK1.6.JDK1.7的。現在我來分析一哈最新的JDK1.8的HashMap及性能優化。

在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+連結清單實作，即使用連結清單處理沖突，同一hash值的連結清單都存儲在一個連結清單裡。但是當位于一個桶中的元素較多，即hash值相等的元素較多時，通過key值依次查找的效率較低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+連結清單+紅黑樹實作，當連結清單長度超過門檻值（8）時，将連結清單轉換為紅黑樹，這樣大大減少了查找時間。

一、HashMap的實作原理

首先有一個每個元素都是連結清單（可能表述不準确）的數組，當添加一個元素（key-value）時，就首先計算元素key的hash值，以此确定插入數組中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已經被放在數組同一位置了，這時就添加到同一hash值的元素的後面，他們在數組的同一位置，但是形成了連結清單，同一各連結清單上的Hash值是相同的，是以說數組存放的是連結清單。而當連結清單長度太長時，連結清單就轉換為紅黑樹，這樣大大提高了查找的效率。

當連結清單數組的容量超過初始容量的0.75時，再散列将連結清單數組擴大2倍，把原連結清單數組的搬移到新的數組中

即HashMap的原理圖是：

二、JDK1.8中的涉及到的資料結構

位桶數組

數組元素Node

//Node是單向連結清單，它實作了Map.Entry接口
static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<k,v> next;
    //構造函數Hash值 鍵 值 下一個節點
    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;
    }
    //判斷兩個node是否相等,若key和value都相等，傳回true。可以與自身比較為true
    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;
    }
           

紅黑樹

//紅黑樹
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {
    TreeNode<k,v> parent;  // 父節點
    TreeNode<k,v> left; //左子樹
    TreeNode<k,v> right;//右子樹
    TreeNode<k,v> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;    //顔色屬性
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
 
    //傳回目前節點的根節點
    final TreeNode<k,v> root() {
        for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {
            if ((p = r.parent) == null)
                return r;
            r = p;
        }
    }
           

三、源碼中的資料域

加載因子（預設0.75）：為什麼需要使用加載因子，為什麼需要擴容呢？因為如果填充比很大，說明利用的空間很多，如果一直不進行擴容的話，連結清單就會越來越長，這樣查找的效率很低，因為連結清單的長度很大（當然最新版本使用了紅黑樹後會改進很多），擴容之後，将原來連結清單數組的每一個連結清單分成奇偶兩個子連結清單分别挂在新連結清單數組的散列位置，這樣就減少了每個連結清單的長度，增加查找效率

HashMap本來是以空間換時間，是以填充比沒必要太大。但是填充比太小又會導緻空間浪費。如果關注記憶體，填充比可以稍大，如果主要關注查找性能，填充比可以稍小。

public class HashMap<k,v> extends AbstractMap<k,v> implements Map<k,v>, Cloneable, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//填充比
    //當add一個元素到某個位桶，其連結清單長度達到8時将連結清單轉換為紅黑樹
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    transient Node<k,v>[] table;//存儲元素的數組
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    transient int size;//存放元素的個數
    transient int modCount;//被修改的次數fast-fail機制
    int threshold;//臨界值 當實際大小(容量*填充比)超過臨界值時，會進行擴容 
    final float loadFactor;//填充比（......後面略）
           

四、HashMap的構造函數

HashMap的構造方法有4種，主要涉及到的參數有，指定初始容量，指定填充比和用來初始化的Map

//構造函數1
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //指定的初始容量非負
    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,置為最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //填充比為正
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor:  +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的擴容臨界值
}
 
//構造函數2
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
 
//構造函數3
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
 
//構造函數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);
}
           

五、HashMap的存取機制

HashMap如何getValue值，看源碼

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對象數組
	Node<K,V> first,e; //在tab數組中經過散列的第一個位置
	int n;
	K k;
	/*找到插入的第一個Node，方法是hash值和n-1相與，tab[(n - 1) & hash]*/
	//也就是說在一條鍊上的hash值相同的
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
	/*檢查第一個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))))//判斷條件是hash值要相同，key值要相同
                return first;
	  /*檢查first後面的node*/
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
				/*周遊後面的連結清單，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)方法時擷取key的hash值，計算hash&(n-1)得到在連結清單數組中的位置first=tab[hash&(n-1)],先判斷first的key是否與參數key相等，不等就周遊後面的連結清單找到相同的key值傳回對應的Value值即可

HashMap如何put(key，value);看源碼

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，就建立一個節點插入在該位置*/
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
	/*表示有沖突,開始處理沖突*/
        else {
            Node<K,V> e; 
	    K k;
	/*檢查第一個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) {
		/*指針為空就挂在後面*/
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
		       //如果沖突的節點數已經達到8個，看是否需要改變沖突節點的存儲結構，　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　//treeifyBin首先判斷目前hashMap的長度，如果不足64，隻進行
                        //resize，擴容table，如果達到64，那麼将沖突的存儲結構為紅黑樹
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
		/*如果有相同的key值就結束周遊*/
                    if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
	/*就是連結清單上有相同的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;//傳回存在的Value值
            }
        }
        ++modCount;
     /*如果目前大小大于門限，門限原本是初始容量*0.75*/
        if (++size > threshold)
            resize();//擴容兩倍
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
           

下面簡單說下添加鍵值對put(key,value)的過程：

1，判斷鍵值對數組tab[]是否為空或為null，否則以預設大小resize()；

2，根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果tab[i]==null，直接建立節點添加，否則轉入3

3，判斷目前數組中處理hash沖突的方式為連結清單還是紅黑樹(check第一個節點類型即可),分别處理

六、HasMap的擴容機制resize();

構造hash表時，如果不指明初始大小，預設大小為16（即Node數組大小16），如果Node[]數組中的元素達到（填充比*Node.length）重新調整HashMap大小 變為原來2倍大小,擴容很耗時

/**
     * 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;
		
	/*如果舊表的長度不是空*/
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
	/*把新表的長度設定為舊表長度的兩倍，newCap=2*oldCap*/
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
	      /*把新表的門限設定為舊表門限的兩倍，newThr=oldThr*2*/
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
     /*如果舊表的長度的是0，就是說第一次初始化表*/
        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;//新表長度乘以加載因子
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
	/*下面開始構造新表，初始化表中的資料*/
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;//把新表指派給table
        if (oldTab != null) {//原表不是空要把原表中資料移動到新表中	
            /*周遊原來的舊表*/		
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//說明這個node沒有連結清單直接放在新表的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後邊有連結清單,到這裡表示e後面帶着個單連結清單，需要周遊單連結清單，将每個結點重*/
                    else { // preserve order保證順序
					新計算在新表的位置，并進行搬運
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
						
                        do {
                            next = e.next;//記錄下一個結點
			  //新表是舊表的兩倍容量，執行個體上就把單連結清單拆分為兩隊，
　　　　　　　　　　　　　　//e.hash&oldCap為偶數一隊，e.hash&oldCap為奇數一對
                            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隊不為null，放在新表原位置
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {//hi隊不為null，放在新表j+oldCap位置
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }
           

七、JDK1.8使用紅黑樹的改進

在java jdk8中對HashMap的源碼進行了優化，在jdk7中，HashMap處理“碰撞”的時候，都是采用連結清單來存儲，當碰撞的結點很多時，查詢時間是O（n）。

在jdk8中，HashMap處理“碰撞”增加了紅黑樹這種資料結構，當碰撞結點較少時，采用連結清單存儲，當較大時（>8個），采用紅黑樹（特點是查詢時間是O（logn））存儲（有一個閥值控制，大于閥值(8個)，将連結清單存儲轉換成紅黑樹存儲）

問題分析：

你可能還知道哈希碰撞會對hashMap的性能帶來災難性的影響。如果多個hashCode()的值落到同一個桶内的時候，這些值是存儲到一個連結清單中的。最壞的情況下，所有的key都映射到同一個桶中，這樣hashmap就退化成了一個連結清單——查找時間從O(1)到O(n)。

随着HashMap的大小的增長，get()方法的開銷也越來越大。由于所有的記錄都在同一個桶裡的超長連結清單内，平均查詢一條記錄就需要周遊一半的清單。

JDK1.8HashMap的紅黑樹是這樣解決的：

如果某個桶中的記錄過大的話（目前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap會動态的使用一個專門的treemap實作來替換掉它。這樣做的結果會更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。

它是如何工作的？前面産生沖突的那些KEY對應的記錄隻是簡單的追加到一個連結清單後面，這些記錄隻能通過周遊來進行查找。但是超過這個門檻值後HashMap開始将清單更新成一個二叉樹，使用哈希值作為樹的分支變量，如果兩個哈希值不等，但指向同一個桶的話，較大的那個會插入到右子樹裡。如果哈希值相等，HashMap希望key值最好是實作了Comparable接口的，這樣它可以按照順序來進行插入。這對HashMap的key來說并不是必須的，不過如果實作了當然最好。如果沒有實作這個接口，在出現嚴重的哈希碰撞的時候，你就并别指望能獲得性能提升了。

轉自：Java中HashMap底層實作原理(JDK1.8)源碼分析