HashMap的实现原理

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。

 

数据结构原理讲解:

数组是将元素在内存中连续存放，由于每个元素占用内存相同，可以通过下标迅速访问数组中任何元素。但是如果要在数组中增加一个元素，需要移动大量元素，在内存中空出一个元素的空间，然后将要增加的元素放在其中。同样的道理，如果想删除一个元素，同样需要移动大量元素去填掉被移动的元素。如果应用需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组。

• 链表恰好相反，链表中的元素在内存中不是顺序存储的，而是通过存在元素中的指针联系到一起。比如：上一个元素有个指针指到下一个元素，以此类推，直到最后一个元素。如果要访问链表中一个元素，需要从第一个元素开始，一直找到需要的元素位置。但是增加和删除一个元素对于链表数据结构就非常简单了，只要修改元素中的指针就可以了。如果应用需要经常插入和删除元素你就需要用链表数据结构了。

  *C++语言中可以用数组处理一组数据类型相同的数据，但不允许动态定义数组的大小，即在使用数组之前必须确定数组的大小。而在实际应用中，用户使用数组之前有时无法准确确定数组的大小，只能将数组定义成足够大小，这样数组中有些空间可能不被使用，从而造成内存空间的浪费。链表是一种常见的数据组织形式，它采用动态分配内存的形式实现。需要时可以用new分配内存空间，不需要时用delete将已分配的空间释放，不会造成内存空间的浪费。
  　　(1) 从逻辑结构角度来看
  　　 a, 数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费。
  　　 b,链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项）
  　　(2)从内存存储角度来看
  　　 a,(静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但自由度小。
  　　 b, 链表从堆中分配空间, 自由度大但申请管理比较麻烦.

   

  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[] 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，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
      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;
          }
      }
      // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
      modCount++;
      // 将key、value添加到i索引处。
      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，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。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) {
      // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
      Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
      // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
      table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
      // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
      if (size++ >= threshold)
      // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
          resize(2 * table.length);
  }

   

   

  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) hashtable.length-1

  8 & (15-1)： 0100 &1110=0100

  9 & (15-1)： 0101&1110=0100

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

  8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 0100

  9 & (16-1)：0101&1111= 0101

   

  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();
      int hash = hash(key.hashCode());
      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.equals(k)))
              return e.value;
      }
      return null;
  }

  
  
    

   

  有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。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) 归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry对象。HashMap底层采用一个 Entry[]数组来保存所有的 key-value对，当需要存储一个 Entry对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

  
  
    

  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。