一、HashMap的定义和构造函数

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

  HashMap继承自AbstractMap,AbstractMap是Map接口的骨干实现,AbstractMap中实现了Map中最重要最常用和方法,这样HashMap继承AbstractMap就不需要实现Map的所有方法,让HashMap减少了大量的工作。
而在这里仍然实现Map结构,没有什么作用,应该是为了让map的层次结构更加清晰

HashMap的成员变量

  int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16:默认的初始容量为16
  int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30:最大的容量为 2 ^ 30
  float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f:默认的加载因子为 0.75f
  Entry< K,V>[] table:Entry类型的数组,HashMap用这个来维护内部的数据结构,它的长度由容量决定
  int size:HashMap的大小
  int threshold:HashMap的极限容量,扩容临界点(容量和加载因子的乘积)

  谨记这些成员变量,在HashMap内部经常看到

HashMap的四个构造函数

  public HashMap():构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap
  public HashMap(int initialCapacity):构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap
  public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap
  public HashMap(Map< ? extends K, ? extends V> m):构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap

  这里有两个很重要的参数:initialCapacity(初始容量)、loadFactor(加载因子),看看JDK中的解释:
  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,实际上就是Entry< K,V>[] table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。它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。系统默认负载因子为0.75,一般情况下我们是无需修改的。
  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

二、HashMap的数据结构

  我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用),几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现,HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”,如下是它数据结构:
这里写图片描述

  从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组,只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码:
  

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //容量不能小于0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +                                           initialCapacity); //容量不能超出最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //加载因子不能<=0 或者 为非数字 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 
                                               loadFactor); 
 //计算出大于初始容量的最小 2的n次方作为哈希表table的长度,下面会说明为什么要这样 int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) 
            capacity <<= 1; 
 this.loadFactor = loadFactor; //设置HashMap的容量极限,当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作 
        threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //创建Entry数组 
        table = new Entry[capacity]; 
        useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && 
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); 
        init(); 
    }

  可以看到,这个构造函数主要做的事情就是:
  1. 对传入的 容量 和 加载因子进行判断处理
  2. 设置HashMap的容量极限
  3. 计算出大于初始容量的最小 2的n次方作为哈希表table的长度,然后用该长度创建Entry数组(table),这个是最核心的

  可以发现,一个HashMap对应一个Entry数组,来看看Entry这个元素的内部结构:
  

    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; 
        V value; 
        Entry<K,V> next; int hash; 
 /** 
         * Creates new entry. 
         */ 
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { 
            value = v; 
            next = n; 
            key = k; 
            hash = h; 
        }

  Entry是HashMap的一个内部类,它也是维护着一个key-value映射关系,除了key和value,还有next引用(该引用指向当前table位置的链表),hash值(用来确定每一个Entry链表在table中位置)

三、HashMap的存储实现put(K,V)

    public V put(K key, V value) { //如果key为空的情况 if (key == null) return putForNullKey(value); //计算key的hash值 int hash = hash(key); //计算该hash值在table中的下标 int i = indexFor(hash, table.length); //对table[i]存放的链表进行遍历 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
            Object k; //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)   //若存在相同,则直接覆盖value,返回旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { 
                V oldValue = e.value; 
                e.value = value; 
                e.recordAccess(this); return oldValue; 
            } 
        } 
 //修改次数+1 
        modCount++; //把当前key,value添加到table[i]的链表中 
        addEntry(hash, key, value, i); return null; 
    }

  从上面的过程中,我们起码可以发现两点:
  1. 如果为null,则调用putForNullKey:这就是为什么HashMap可以用null作为键的原因,来看看HashMap是如何处理null键的:
  

    private V putForNullKey(V value) { //查找链表中是否有null键 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { 
                V oldValue = e.value; 
                e.value = value; 
                e.recordAccess(this); return oldValue; 
            } 
        } 
        modCount++; //如果链中查找不到,则把该null键插入 
        addEntry(0, null, value, 0); return null; 
    }

    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 
            resize(2 * table.length); //这一步就是对null的处理,如果key为null,hash值为0,也就是会插入到哈希表的表头table[0]的位置 
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0; 
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length); 
        } 
 
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex); 
    }

  2. 如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回:这就是为什么HashMap不能有两个相同的key的原因

  对于hash操作,最重要也是最困难的就是如何通过确定hash的位置,我们来看看HashMap的做法:
  首先求得key的hash值:hash(key)

    final int hash(Object k) { 
        int h = 0; if (useAltHashing) { if (k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); 
            } 
            h = hashSeed; 
        } 
 
        h ^= k.hashCode(); 
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); 
    }

  这是一个数学计算,可以不用深入,关键是下面这里:
  计算该hash值在table中的下标

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

对于HashMap的table而言,数据分布需要均匀(最好每项都只有一个元素,这样就可以直接找到),不能太紧也不能太松,太紧会导致查询速度慢,太松则浪费空间。计算hash值后,怎么才能保证table元素分布均与呢?我们会想到取模,但是由于取模的消耗较大,而HashMap是通过&运算符(按位与操作)来实现的:h & (length-1)

  在构造函数中存在:capacity <<= 1,这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时,h&(length - 1)就相当于对length取模,而且速度比直接取模快得多,这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。
  我们回到indexFor方法,该方法仅有一条语句:h&(length - 1),这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任:均匀分布table数据和充分利用空间。
  这里我们假设length为16(2^n)和15,h为5、6、7。
  这里写图片描述
  
  当length-1 = 14时,6和7的结果一样,这样表示他们在table存储的位置是相同的,也就是产生了碰撞,6、7就会在一个位置形成链表,这样就会导致查询速度降低详细地看看当length-1 = 14 时的情况:
  这里写图片描述
  可以看到,这样发生发生的碰撞是非常多的,1,3,5,7,9,11,13都没有存放数据,空间减少,进一步增加碰撞几率,这样就会导致查询速度慢,
  分析一下:当length-1 = 14时,二进制的最后一位是0,在&操作时,一个为0,无论另一个为1还是0,最终&操作结果都是0,这就造成了结果的二进制的最后一位都是0,这就导致了所有数据都存储在2的倍数位上,所以说,所以说当length = 2^n时,不同的hash值发生碰撞的概率比较小,这样就会使得数据在table数组中分布较均匀,查询速度也较快。
  
  然后我们来看看计算了hash值,并用该hash值来求得哈希表中的索引值之后,如何把该key-value插入到该索引的链表中:
  调用 addEntry(hash, key, value, i) 方法:
  

    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //如果size大于极限容量,将要进行重建内部数据结构操作,之后的容量是原来的两倍,并且重新设置hash值和hash值在table中的索引值 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 
            resize(2 * table.length); 
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0; 
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length); 
        } //真正创建Entry节点的操作 
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex); 
    }

    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++; 
    }

  首先取得bucketIndex位置的Entry头结点,并创建新节点,把该新节点插入到链表中的头部,该新节点的next指针指向原来的头结点
  
  这里有两点需要注意:
  一、链的产生
  这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象,那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,但是若bucketIndex处没有Entry对象,也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null,也就不会产生Entry链了。
  二、扩容问题
  还记得HashMap中的一个变量吗,threshold,这是容器的容量极限,还有一个变量size,这是指HashMap中键值对的数量,也就是node的数量

threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);

  什么时候发生扩容?
  当不断添加key-value,size大于了容量极限threshold时,会发生扩容
  如何扩容?
  扩容发生在resize方法中,也就是扩大数组(桶)的数量,如何扩容参考:http://blog.csdn.net/jeffleo/article/details/63684953
  

我们重新来理一下存储的步骤:

  1. 传入key和value,判断key是否为null,如果为null,则调用putForNullKey,以null作为key存储到哈希表中;
  2. 然后计算key的hash值,根据hash值搜索在哈希表table中的索引位置,若当前索引位置不为null,则对该位置的Entry链表进行遍历,如果链中存在该key,则用传入的value覆盖掉旧的value,同时把旧的value返回,结束;
  3. 否则调用addEntry,用key-value创建一个新的节点,并把该节点插入到该索引对应的链表的头部

四、HashMap的读取实现get(key,value)

    public V get(Object key) { //如果key为null,求null键 if (key == null) return getForNullKey(); // 用该key求得entry 
        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); 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; 
    }

读取的步骤比较简单,调用hash(key)求得key的hash值,然后调用indexFor(hash)求得hash值对应的table的索引位置,然后遍历索引位置的链表,如果存在key,则把key对应的Entry返回,否则返回null

五、HashMap键的遍历,keySet()

HashMap遍历的核心代码如下:

    private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> { 
        Entry<K,V> next;        // next entry to return int expectedModCount;   // For fast-fail int index;              // current slot 
        Entry<K,V> current;     // current entry 
 //当调用keySet().iterator()时,调用此代码 
        HashIterator() { 
            expectedModCount = modCount; if (size > 0) { // advance to first entry 
                Entry[] t = table; //从哈希表数组从上到下,查找第一个不为null的节点,并把next引用指向该节点 while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) 
                    ; 
            } 
        } 
 public final boolean hasNext() { return next != null; 
        } 
 //当调用next时,会调用此代码 final Entry<K,V> nextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); 
            Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); 
 //如果当前节点的下一个节点为null,从节点处罚往下查找哈希表,找到第一个不为null的节点 if ((next = e.next) == null) { 
                Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) 
                    ; 
            } 
            current = e; return e; 
        } 
 public void remove() { if (current == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); 
            Object k = current.key; 
            current = null; 
            HashMap.this.removeEntryForKey(k); 
            expectedModCount = modCount; 
        } 
    }

从这里可以看出,HashMap遍历时,按哈希表的每一个索引的链表从上往下遍历,由于HashMap的存储规则,最晚添加的节点都有可能在第一个索引的链表中,这就造成了HashMap的遍历时无序的。

参考博客:
HashMap

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