hashmap实现原理和源码详细分析

ps：本博客基于jdk1.8

学习要点：

1、知道hashmap的数据结构人事是做什么的

2、了解hashmap中的散列算法

3、知道hashmap中put、remove、get的代码实现

4、hashmap的哈希冲突是什么？怎么处理的？

5、知道hashmap的扩容机制

1、什么是hashmap？

hashmap 基于哈希表的 map 接口实现，是以 key-value 存储形式存在 ，hashmap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null，此外，hashmap 中的映射不是有序的。

2、hashmap的特性

hash存储无序的key和value都可以存储null值，但是key只能存唯一的一个null值jdk8之前的数据结构是数组+链表，jdk8之后变成数组+链表+红黑树阀值大于8并且数组长度大于64才会转为红黑树

3、hashmap的数据结构

jdk7的情况，是数组加链接，hash冲突时候，就转换为链表：

jdk8的情况，jdk8加上了红黑树，链表的数量大于8而且数组长度大于64之后，就转换为红黑树，红黑树节点小于6之后，就又转换为链表：

翻下hashmap源码，对应的节点信息：

static class node<k,v> implements map.entry<k,v> {        // hashcode        final int hash;        final k key;        v value;        // 链表的next指针就不为null        node<k,v> next;        node(int hash, k key, v value, node<k,v> next) {            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = value;            this.next = next;        }        // ...}        

4、hashmap初始化操作

4.1、成员变量

public class hashmap<k,v> extends abstractmap<k,v>    implements map<k,v>, cloneable, rializable {/**     * 序列号版本号     */    private static final long rialversionuid = 362498820763181265l;   /**     * 初始化容量，为16=2的4次幂     */    static final int default_initial_capacity = 1 << 4; // aka 16   /**     * 最大容量，为2的30次幂     */    static final int maximum_capacity = 1 << 30;    /**     * 默认的负载因子，默认值是0.75     */    static f火烧圆明园资料inal float default_load_factor = 0.75f;    /**     * 链表节点树超过8就转为为红黑树     */    static final int treeify_threshold = 8;        /**     * 红黑树节点少于6就再转换回链表     */    static final int untreeify_threshold = 6;        /**     * 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值     */    static final int min_treeify_capacity = 64艾薇儿什么歌好听;        // ... /**     * hashmap存储元素的数组     */transient node<k,v>[] table;    /**     * 用来存放缓存     */    transient t<map.entry<k,v>> entryt;    /**     * hashmap存放元素的个数     */    transient int size;    /**     * 用来记录hashmap的修改次数     */    transient int modcount;    /**     * 用来调整大小下一个容量的值（容量*负载因子）     */    int threshold;    /**     * hash表的负载因子     */    final float loadfactor;}    

4.2、 构造方法

public hashmap(int initialcapacity, float loadfactor) {    // 初始容量不能小于0，小于0直接抛出illegalargumentexception    if (initialcapacity < 0)        throw new illegalargumentexception("illegal initial capacity: " +                                           initialcapacity);     // 初始容量大于最大容量的时候，取最大容量作为初始容量    if (initialcapacity > maximum_capacity)        initialcapacity = maximum_capacity;     // 负载因子不能小于0，而且要是数值类型，isnan:true,表示就是非数值类型    if (loadfactor <= 0 || float.isnan(loadfactor))        throw new illegalargumentexception("illegal load factor: " +                                           loadfactor);    // 将指定的失恋33天 小说负载因子赋值给全局变量    this.loadfactor = loadfactor;    // threshold  = (容量) * (负载因子)    this.threshold = tablesizefor(initialcapacity);}public hashmap(int initialcapacity) {     // 初始化容量和默认负载因子    this(initialcapacity, default_load_factor);}public hashmap() {    // 默认的负载因子为0.75this.loadfactor = default_load_factor;}

然后，我们知道hashmap的默认容量是16，然后是在哪里赋值的？从上面这个代码就可以知道this.threshold = tablesizefor(initialcapacity);

static final int tablesizefor(int cap) {    int n = cap - 1;    n |= n >>> 1;    n |= n >>> 2;    n |= n >>> 4;    n |= n >>> 8;    n |= n >>> 16;    return (n < 0) ? 1 : (n >= maximum_capacity) ? maximum_capacity : n + 1;}

这里涉及到计算机基本知识的，右移运算和或运算，下面给出图例：通过比较麻烦的计算得出n为16

往代码里翻，还找到下面这个构造方法public hashmap(map<? extends k, ? extends v> m)：这个构造方法是用于构造一个映射关系与指定 map 相同的新 hashmap：

public hashmap(map<? extends k, ? extends v> m) {    this.loadfactor = default_load_factor;     putmapentries(m, fal); }

看一下putmapentries这个方法：

final void putmapentries(map<? extends k, ? extends v> m, boolean evict) {    // 传入的集合长度    int s = m.size();    if (s > 0) {     // 判断table是否已经初始化处理        if (table == null) { // pre-size 未初始化的情况            // 加上1.0f的目的是对小数向上取整，保证最大容量，减少resize的调用次数            float ft = ((float)s / loadfactor) + 1.0f;            int t = ((ft < (float)maximum_capacity) ?                     (int)ft : maximum_capacity);            // 计算出来的t大于hashmap的阀值，进行tablesizefor            if (t > threshold)                threshold = tablesizefor(t);        }        el if (s > threshold) // 已经初始化的情况，进行扩容resize            resize();         // 遍历，将map中的所有元素都添加到hashmap中        for (map.entry<? extends k, ? extends v> e : m.entryt()) {            k key = e.getkey();            v value = e.getvalue();            putval(hash(key), key, value, fal, evict);        }    }}

5、jdk8中hashmap的算法

5.1、hashmap中散列算法

在hashmap的java.util.hashmap#hash，这个方法中有特定的用于计算哈希值的方法：这个方法的作用？这个方法就是用于hashmap当put对应的key之后，计算特定的hashcode，然后再(n-1)&hash计算对应的数组table的下标，这个后面跟一下hashmap源码才比较清楚：

static final int hash(object key) {    int h;    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashcode()) ^ (h >>> 16);}

看起来代码只有两行，然后其实蕴含了一种散列算法的思想，下面简单分析一下：这里先将代码进行拆分，看起来清晰点：

static final int hash(object key) {    // 传入的key为null，返回默认值0    if (key == null) return 0;    // 计算哈希code    int h = key.hashcode();    // 将计算出来的hashcode右移16位，相当于乘于(1/2)的16次方    int t = h >>> 16;    // 将两个值做异或运算然后返回    return h ^ t;}

其实里面要做的事情是先计算出hashcode，然后将hashcode右移16位，然后这两个数再做异或运算。看起来是这么一回事，然后作者的意图是什么？首先既然是散列算法，散列算法的目的就是为了让数据均匀分布

从图可以看出，使用异或运算，出现0和1的概率是相等的，所以这就是为什么要使用异或运算的原因，散列算法的本质目的就是为了让数据均匀分布，使用异或运算得出的哈希值因为比较均匀散列分布，所以出现哈希冲突的概率就小很多

补充：

与运算：两个数相应的位数字都是1，与运算后是1，其余情况是0；或运算：两个数相应的位数字只要有1个是1，或运算后是1，否则是0；异或运算：两个数相应的位数字相同，结果是0，否则是1；

然后为什么再进行右移16位？我们知道，int类型最大的数值是2的32次方，然后可以分为高16位加上低16位，右移16位就是使数值变小了，“左大右小”，这个是位移运算的准则

5.2、什么是hashmap中哈希冲突？

哈希冲突也可以称之为哈希碰撞，理论上的哈希冲突是指计算出来的哈希值一样，导致冲突了，不过在hashmap中的哈希冲突具体是指(n-1)&hash，这个值是hashmap里数组的下标。jdk8之前的处理方法是通过链表处理，只要hash冲突了，就会将节点添加到链表尾部；jdk8之后的做法是通过链表+红黑树的方法，最开始哈希冲突了，也是用链表，然后链表节点达到8个，数组长度超过64的情况，转成红黑树，这个可以在源码里找到答案

翻下源码，hashmap#putval，里面的逻辑，先校验计算出来的，数组tab的下标，i=(n-1)&hash是否冲突了，不冲突就新增节点，冲突的情况，转链表或者红黑树

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newnode(hash, key, value, null);

6、jdk8中hashmap的put操作

put方法的核心流程根据hashcode计算数组的下标对应下标数组为空的情况，新增节点否则就是哈希冲突了，如果桶使用链表节点，就新增到链表节点尾部，使用了红黑树就新增到红黑树里

上面是核心的流程，忽略了存在重复的键，则为该键替换新值 value， size 大于阈值 threshold，则进行扩容等等这些情况

ok，还是跟一下put源码：

public v put(k key, v value) {    return putval(hash(key), key, value, fal, true);}final v putval(int hash, k key, v value, boolean onlyifabnt,                   boolean evict) {    node<k,v>[] tab; node<k,v> p; int n, i;    // 第1次新增，初始数据resize    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)        n = (tab = resize()).length;    // 判断是否出现hash冲突    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)        // hash不冲突，新增节点        tab[i] = newnode(hash, key, value, null);    el { // 哈希冲突的情况，使用链表或者红黑树处理        node<k,v> e; k k;        // 存在重复的键的情况，key和hash都相等        if (p.hash == hash &&            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            // 将旧的节点对象赋值给新的e            e = p;        el if (p instanceof treenode) // 使用了红黑树节点              // 将节点放到红黑树中            e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);        el { // 链表的情况             // 无限循环            for (int bincount = 0; ; ++bincount) {                // 一直遍历，找到尾节点                if ((e = p.next) == null) {                    // 将新节点添加到尾部                    p.next = newnode(hash, key, value, null);                    // 节点数量大于8，转为红黑树                    if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st                        treeifybin(tab, hash);                    // 跳出循环                    break;                }                // 也是为了避免hashcode和key一样的情况                if (e.hash == hash &&                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                    break;                // 重新赋值，用于链表的遍历                p = e;            }        }        // 桶中找到的key、hash相等的情况，也就是找到了重复的键，要使用新值替换旧值        if (e != null) { // existing mapping for key            // 记录e的值            v oldvalue = e.value;            if (!onlyifabnt || oldvalue == null)                // 用新值替换旧值                e.value = value;            // 访问后回调            afternodeaccess(e);            // 返回旧值            return oldvalue;        }    }    // 记录修改次数    ++modcount;    // size大于threshole，进行扩容    if (++size > threshold)        resize();     // 回调方法    afternodeinrtion(evict);    return null;}

然后是怎么转换为红黑树的？红黑树的知识相对比较复杂

final void treeifybin(node<k,v>[] tab, int hash) {    int n, index; node<k,v> e;    // min_treeify_capacity值为64，也就是说数组长度小于64是不会真正转红黑树的    if (tab == null || (n = tab.length) < min_treeify_capacity)    // 扩容方法        resize();     // 转红黑树操作    el if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {        // 红黑树的头节点hd和尾节点t1        treenode<k,v> hd = null, tl = null;        do {            // 构建树节点            treenode<k,v> p = replacementtreenode(e, null);            if (tl == null)                // 新节点p赋值给红黑树的头节点                hd = p;            el {                // 新节点的前节点就是原来的尾节点t1                p.prev = tl;                // 尾部节点t1的next节点就是新节点                tl.next = p;            }            tl = p;        } while ((e = e.next) != null);        // 让数组的节点执行新建的树节点，之后这个节点就变成treenode        if ((tab[index] = hd) != null)            hd.treeify(tab);    }}

7、hashmap的扩容机制

这个知识点是hashmap中的一个重点之一，也是一个比较难的问题

7.1、什么时候需要扩容？

当hashmap中元素个数超过threshold，threshold为数组长度乘以负载因子loadfactor，loadfactor默认是0.75f

7.2、什么是hashmap的扩容？

resize这个方法是hashmap的扩容方法，是比较耗时的。hashmap在扩容时，都是翻两倍，比如16的容量扩大到32,。hashmap进行扩容的方法是比较巧妙的，扩容后，与原来的下标(n-1)&hash相对，其实只是多了1bit位。扩容后节点要么是在原来位置，听起来好像很懵，所以还是认真看下面的分析：

下面给出例子，比如从容量为16扩容到32时，画图表示：

进行扩容，扩大到原来的两倍：

到这一步，下标(n-1) & hash，扩容后的数据10101和原来的00101相比，其实就是多了1bit，10101是十进制的21，而21=5+16，就是“原位置+旧容量”，还有另外一种情况是保持为0的情况，这种情况是不改变位置的

下面给出一份表格，数据如图：

容量为16的情况

有低位的两个指针lohead、llotail，高位的两个指针hihead、hitail

扩容到32之后，再两个链表加到对应位置。分别有两种情况，保持原来位置的和“原位置+旧容量”这个位置

所以，扩容的过程，对应的节点位置改变是这样的过程：

7.3、resize的源码实现

经过上面比较详细的分析，这个实现逻辑是可以在代码里找到对应的，ok，跟一下对应的源码：

final node<k,v>[] resize() {   // 得到当前的节点数组    node<k,v>[] oldtab = table;    // 数组的长度    int oldcap = (oldtab == null) ? 0 : oldtab.length;    int oldthr = threshold;    int newcap, newthr = 0;    // 计算扩容后的大小    if (oldcap > 0) {        if (oldcap >= maximum_capacity) { // 超过最大容量 即 1 <<< 30             // 超过最大容量就不扩充了，修改阀值为最大容量            threshold = integer.max_value;            return oldtab;        }        // 没超过的情况，扩大为原来的两倍        el if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&                 oldcap >= default_initial_capacity)            newthr = oldthr << 1; // double threshold    }    el if (oldthr > 0) // initial capacity was placed in threshold         // 老阀值赋值给新的数组长度        newcap = oldthr;    el {               // zero initial threshold signifies using defaults        // 使用默认值16        newcap = default_initial_capacity;        newthr = (int)(default_load_factor * default_initial_capacity);    }    // 重新计算阀值，然后要赋值给threshold    if (newthr == 0) {        float ft = (float)newcap * loadfactor;        newthr = (newcap < maximum_capacity && ft < (float)maximum_capacity ?                  (int)ft : integer.max_value);    }    // 新的阀值，原来默认是12，现在变为24    threshold = newthr;    // 创建新的节点, newcap是新的数组长度，为32    @suppresswarnings({"rawtypes","unchecked"})        node<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)                    newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;                el if (e instanceof treenode)                     // 是红黑树节点，调用split方法                    ((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);                el { // prerve order 是链表的情况                // 定义相关的指针                         node<k,v> lohead = null, lotail = null;                    node<k,v> hihead = null, hitail = null;                    node<k,v> next;                    do {                        next = e.next;                        // 不需要移动位置                        if ((e.hash & oldcap) == 0) {                            if (lotail == null)                                lohead = e;                            el                                lotail.next = e;                            lotail = e;                        }                        el { // 需要移动位置 ，调整到“原位置+旧容量”这个位置                             if (hitail == null)                                hihead = e;                            el                                // hitail指向要移动的节点e                                hitail.next = e;                            hitail = e;                        }                    } while ((e = next) != null);                    if (lotail != null) {                        lotail.next = null;                        // 位置不变                        newtab[j] = lohead;                    }                    if (hitail != null) {                        // hitail指向null                        hitail.next = null;                        // oldcap是旧容量 ，移动到“原位置+旧容量”这个位置                        newtab[j + oldcap] = hihead;                    }                }            }        }    }    return newtab;}

8、jdk8中hashmap的remove操作

remove方法，这里思路是先要找到元素的位置，如果是链表，遍历链表remove元素就可以，红黑树的情况就遍历红黑树找到节点，然后remove树节点，如果这时候树节点数小于6，这种情况就要转链表

@overridepublic boolean remove(object key, object value) {    return removenode(hash(key), key, value, true, true) != null;}final node<k,v> removenode(int hash, object key, object value,                               boolean matchvalue, boolean movable) {    node<k,v>[] tab; node<k,v> p; int n, index;    // 数组下标是(n-1)&hash，能找得到元素的情况    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {        node<k,v> node = null, e; k k; v v;        // 桶上的节点就是要找的key        if (p.hash == hash &&            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            // 将node指向该节点            node = p;        el if ((e = p.next) != null) { // 链表或者是红黑树节点的情况            if (p instanceof treenode)                // 找到红黑树节点                node = ((treenode<k,v>)p).gettreenode(hash, key);            el { // 链表的情况                // 遍历链表，找到需要找的节点                do {                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key ||                         (key != null && key.equals(k)))) {                        node = e;                        break;                    }                    p = e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        // 找到节点之后        if (node != null && (!matchvalue || (v = node.value) == value ||                             (value != null && value.equals(v)))) {            if (node instanceof treenode)            // 红黑树remove节点                ((treenode<k,v>)node).removetreenode(this, tab, movable);            el if (node == p)                // 链表remove，通过改变指针                tab[index] = node.next;            el                p.next = node.next;            // 记录修改次数            ++modcount;            // 变动的数量            --size;            afternoderemoval(node);            return node;        }    }    return null;}

9、jdk8中hashmap的get操作

get方法：通过key找到value，这个方法比较容易理解

 public v get(object key) {   node<k,v> e;    return (e = getnode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;}final node<k,v> getnode(int hash, object key) {   node<k,v>[] tab; node<k,v> first, e; int n; k k;   // 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&       (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {       // 根据索引的位置检查第一个节点       if (first.hash == hash && // always check first node           ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))           return first;       if ((e = first.next) != null) { // 不是第1个节点的情况，那就有可能是链表或者红黑树节点           if (first instanceof treenode)               // 根据gettreenode获取红黑树节点               return ((treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);            // 链表的情况，只能遍历链表           do {               if (e.hash == hash &&                   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                   return e;           } while ((e = e.next) != null);       }   }   return null;}

10、hashmap相关面试题

hashmap的数据结构是什么？在jdk8之前是数组+链表，jdk8之后是数组+链表+红黑树hashmap 中 hash 函数是怎么实现的？先通过jdk的hashcode()方法获取hashcode，右移16位，然后这两个数再做异或运算什么是hashmap中的哈希冲突？哈希冲突，也可以称之为哈希碰撞，一般是值计算出的哈希值一样的，在hashmap中是根据计算出的hash，再去计算数组table下标(n-1)&hash一样了，也就是冲突了hashmap是如何处理哈希冲突问题的？在jdk8之前是通过链表的方法，jdk8之后是通过链表+红黑树的方法hashmap是线程安全的？hashmap不是线程安全的，因为源码里没加同步锁也没其它保证线程安全的操作hashmap不是线程安全的，然后有什么方法？可重振球风以使用concurrenthashmapconcurrenthashmap是怎么保证线程安全的？concurrenthashmap在jdk8中 使用了cas加上synchronized同步锁来保证线程安全