HashMap原理

1.    HashMap概述：

   HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

 

2.    HashMap的数据结构：

   在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

 

 

 

   从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

    源码如下：

 

/** 
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. 
 */  
transient Entry<K,V>[] table  
  
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
    final K key;  
    V value;  
    Entry<K,V> next;  
    final int hash;  
    ……  
}  

  可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

 

3.    HashMap的存取实现：

1) 存储：

 

public V put(K key, V value) {
	    // HashMap允许存放null键和null值。
	    // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
	    if (key == null)
	        return putForNullKey(value);
	    // 根据key的keyCode重新计算hash值。
	    int hash = hash(key.hashCode());
	    // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
	    int i = indexFor(hash, table.length);
	    /** 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环遍历i索引处链表，
	     * 如果遍历找到key值，将新value 值替换老value，
	     * 如链表中未找到key 值，则使用addEntry方法在链表头新增Entry节点。
	     * 如果 i 索引处不存在链表，既Entry<K,V> e = table[i] 为null,直接则使用addEntry方法
	     * 新增Entry头节点**/
	    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
	        Object k;
	        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
	            V oldValue = e.value;
	            e.value = value;
	            e.recordAccess(this);
	            return oldValue;
	        }
	    }
	    modCount++;
	    addEntry(hash, key, value, i);
	    return null;
	}

 

 

 从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，如果在链表中找到key值相关Entry节点，使用新value 替换老value；如链表中不存在key值相关链表，将key-value对以Entry形式放在聊表头节点位置 。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。

addEntry 是HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：

 

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex){
        /**如果当前数组存储数据已等于数组最大容量，并且数组需要存放数据的位置已经有链表，
         * 此时先将数组容量扩大两倍，并重新计算hash 以及索引位置***/
       if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {  
           resize(2 * table.length);
           hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
           bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
       }

       createEntry(hash, key, value, bucketIndex);//直接将key-value对以Entry形式存放在链表头
   }

 

     

    createEntry源码如下：

   void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

  

当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

 

   hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

 

static int hash(int h) {
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

 我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

 

   对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

 

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

  这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

 

int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;

 这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。

当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

   这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

   假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：

       h & (table.length-1)                     hash                             table.length-1

       8 & (15-1)：                                 1000                   &              1110                   =                1000

       9 & (15-1)：                                 1001                   &              1110                   =                1000

       -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

       8 & (16-1)：                                 1000                   &              1111                   =                1000

       9 & (16-1)：                                 1001                   &              1111                   =                1001

  

从上面的例子中可以看出：当它们和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2ⁿ-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

 

 所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

 

   根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

 2) 读取：

 

    public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);

        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }
   

 

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //获取索引
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

 

 从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

 

 

 3) 归纳一下

          我个人觉得HashMap底层就是数组加链表的结合体，key 的hashCode决定key在数组中的位置，也就是索引（key 的hashCode通过hash 算法计算所得），索引所在值为链表，key 值决定value值存放位置。当存储一个key-value对时，首先根据key 的hashCode 找到在数组中的索引，再使用equals方法根据key 值遍历当前索引所在位置的链表，如果key 已经存在，直接覆盖其value ；如不存在，在链表头新加入节点，在这里既是Entry对象。当根据key 获取value 时，同样根据key 的hashCode 找到在数组中的索引，再使用equals方法根据key 值遍历当前索引所在位置的链表，找到对应Entry节点。

 

4.    HashMap的resize（rehash）：

   当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

 

   那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

 

 

5.    HashMap的性能参数：

   HashMap 包含如下几个构造器：

   HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。

   HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。

   HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

   HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。

   initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。

   loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。

   负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

 

   HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：

 

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

   结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：

 

 

if (size++ >= threshold)   
    resize(2 * table.length);  

6.    Fail-Fast机制：

 

   我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。

   这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

 

HashIterator() {
    expectedModCount = modCount;
    if (size > 0) { // advance to first entry
    Entry[] t = table;
    while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
        ;
    }
}

 在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：

 

   注意到modCount声明为volatile，保证线程之间修改的可见性。

final Entry<K,V> nextEntry() {   
    if (modCount != expectedModCount)   
        throw new ConcurrentModificationException();

 

 在HashMap的API中指出：

   由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

   注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

 

参考资料如下：

JDK API HashMap     HashMap 源代码  深入理解HashMap

 通过分析 JDK 源代码研究 Hash 存储机制    java.util.HashMap源码要点浅析  

深入Java集合学习系列：HashMap的实现原理