Jdk1.8 HashMap实现原理详细介绍

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。

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，即数组和链表的结构，但是在jdk1.8里

加入了红黑树的实现，当链表的长度大于8时，转换为红黑树的结构。

从上图中可以看出，java中hashmap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

 */
 static class node<k,v> implements map.entry<k,v> {
  final int hash;//用于定位数组索引的位置
  final k key;
  v value;
  node<k,v> next;//链表的下一个node

  node(int hash, k key, v value, node<k,v> next) {
   this.hash = hash;
   this.key = key;
   this.value = value;
   this.next = next;
  }

node是hashmap的一个内部类，实现了map.entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。

有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了hash碰撞。当然hash算法计算结果越分散均匀，hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。

hashmap类中有一个非常重要的字段，就是 node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个node的数组。

如果哈希桶数组很大，即使较差的hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的hash算法和扩容机制。

在理解hash和扩容流程之前，我们得先了解下hashmap的几个字段。从hashmap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

 int threshold;    // 所能容纳的key-value对极限 
 final float loadfactor; // 负载因子
 int modcount; 
 int size;

首先，node[] table的初始化长度length(默认值是16)，load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是hashmap所能容纳的最大数据量的node(键值对)个数。threshold = length * load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的hashmap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadfactor的值，这个值可以大于1。

size这个字段其实很好理解，就是hashmap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modcount字段主要用来记录hashmap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

在hashmap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考，hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（hashtable扩容后不能保证还是素数）。hashmap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，hashmap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响hashmap的性能。于是，在jdk1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高hashmap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法

确定哈希桶数组索引位置

代码实现：

//方法一：
static final int hash(object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
  int h;
  // h = key.hashcode() 为第一步 取hashcode值
  // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashcode()) ^ (h >>> 16);
}
//方法二：
static int indexfor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
  return h & (length-1); //第三步 取模运算
}

这里的hash算法本质上就是三步：取key的hashcode值、高位运算、取模运算。

对于任意给定的对象，只要它的hashcode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的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：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

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。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。

在jdk1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashcode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashcode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。

下面举例说明下，n为table的长度。

hashmap的put方法实现

put函数大致的思路为：

1. 对key的hashcode()做hash，然后再计算index;
2. 如果没碰撞直接放到bucket里；
3. 如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
4. 如果碰撞导致链表过长(大于等于treeify_threshold)，就把链表转换成红黑树；
5. 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6. 如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。

具体代码实现如下：

 public v put(k key, v value) {

  return putval(hash(key), key, value, false, true);
 }
 /**
 *生成hash的方法
 */
 static final int hash(object key) {
  int h;
  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashcode()) ^ (h >>> 16);
 }

 final v putval(int hash, k key, v value, boolean onlyifabsent,boolean evict) {
  node<k,v>[] tab; node<k,v> p; int n, i;
  //判断table是否为空，
  if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
   n = (tab = resize()).length;//创建一个新的table数组，并且获取该数组的长度
  //根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加 
  if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
   tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
  else {//如果对应的节点存在
   node<k,v> e; k k;
   //判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
   if (p.hash == hash &&
    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    e = p;
   //判断table[i] 是否为treenode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对
   else if (p instanceof treenode)
    e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);
   // 该链为链表
   else {
   //遍历table[i]，判断链表长度是否大于treeify_threshold(默认值为8)，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
    for (int bincount = 0; ; ++bincount) {
     if ((e = p.next) == null) {
      p.next = newnode(hash, key, value, null);
      if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st
       treeifybin(tab, hash);
      break;
     }
     if (e.hash == hash &&
      ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
      break;
     p = e;
    }
   }
   // 写入
   if (e != null) { // existing mapping for key
    v oldvalue = e.value;
    if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
     e.value = value;
    afternodeaccess(e);
    return oldvalue;
   }
  }
  ++modcount;
  // 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容
  if (++size > threshold)
   resize();
  afternodeinsertion(evict);
  return null;
 }

hashmap的get方法实现

思路如下：

1.bucket里的第一个节点，直接命中；

2.如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry

若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，o(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，o(n)。

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;
  if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
   (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
   // 直接命中
   if (first.hash == hash && // 每次都是校验第一个node
    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    return first;
   // 未命中
   if ((e = first.next) != null) {
   // 在树中获取
    if (first instanceof treenode)
     return ((treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
    // 在链表中获取
    do {
     if (e.hash == hash &&
      ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
      return e;
    } while ((e = e.next) != null);
   }
  }
  return null;
 }

扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向hashmap对象里不停的添加元素，而hashmap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

我们分析下resize的源码，鉴于jdk1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用jdk1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

void resize(int newcapacity) { //传入新的容量
  entry[] oldtable = table; //引用扩容前的entry数组
  int oldcapacity = oldtable.length;   
  if (oldcapacity == maximum_capacity) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
   threshold = integer.max_value; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
   return;
  }

  entry[] newtable = new entry[newcapacity]; //初始化一个新的entry数组
  transfer(newtable);       //！！将数据转移到新的entry数组里
  table = newtable;       //hashmap的table属性引用新的entry数组
 threshold = (int)(newcapacity * loadfactor);//修改阈值
}

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有entry数组的元素拷贝到新的entry数组里。

void transfer(entry[] newtable) {
  entry[] src = table;     //src引用了旧的entry数组
  int newcapacity = newtable.length;
  for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的entry数组
   entry<k,v> e = src[j];    //取得旧entry数组的每个元素
   if (e != null) {
    src[j] = null;//释放旧entry数组的对象引用（for循环后，旧的entry数组不再引用任何对象）
    do {
     entry<k,v> next = e.next;
     int i = indexfor(e.hash, newcapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
     e.next = newtable[i]; //标记[1]
     newtable[i] = e;  //将元素放在数组上
     e = next;    //访问下一个entry链上的元素
    } while (e != null);
   }
  }
 }

newtable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadfactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的node重新rehash的过程。

下面我们讲解下jdk1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充hashmap的时候，不需要像jdk1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldcap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是jdk1.8新增的优化点。有一点注意区别，jdk1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，jdk1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下jdk1.8的resize源码，写的很赞，如下:

final node<k,v>[] resize() {
 node<k,v>[] oldtab = table;
 int oldcap = (oldtab == null) ? 0 : oldtab.length;
 int oldthr = threshold;
 int newcap, newthr = 0;
 if (oldcap > 0) {
  // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
  if (oldcap >= maximum_capacity) {
   threshold = integer.max_value;
   return oldtab;
  }
  // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
  else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
     oldcap >= default_initial_capacity)
   newthr = oldthr << 1; // double threshold
 }
 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);
 }
 // 计算新的resize上限
 if (newthr == 0) {

  float ft = (float)newcap * loadfactor;
  newthr = (newcap < maximum_capacity && ft < (float)maximum_capacity ?
     (int)ft : integer.max_value);
 }
 threshold = newthr;
 @suppresswarnings({"rawtypes","unchecked"})
  node<k,v>[] newtab = (node<k,v>[])new node[newcap];
 table = newtab;
 if (oldtab != null) {
  // 把每个bucket都移动到新的buckets中
  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;
    else if (e instanceof treenode)
     ((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
    else { // preserve order
     node<k,v> lohead = null, lotail = null;
     node<k,v> hihead = null, hitail = null;
     node<k,v> next;
     do {
      next = e.next;
      // 原索引
      if ((e.hash & oldcap) == 0) {
       if (lotail == null)
        lohead = e;
       else
        lotail.next = e;
       lotail = e;
      }
      // 原索引+oldcap
      else {
       if (hitail == null)
        hihead = e;
       else
        hitail.next = e;
       hitail = e;
      }
     } while ((e = next) != null);
     // 原索引放到bucket里
     if (lotail != null) {
      lotail.next = null;
      newtab[j] = lohead;
     }
     // 原索引+oldcap放到bucket里
     if (hitail != null) {
      hitail.next = null;
      newtab[j + oldcap] = hihead;
     }
    }
   }
  }
 }
 return newtab;
}

总结

我们现在可以回答开始的几个问题，加深对hashmap的理解：

1.什么时候会使用hashmap？他有什么特点？

是基于map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，hashmap存储着entry(hash, key, value, next)对象。

2.你知道hashmap的工作原理吗？

通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将k/v传给put方法时，它调用hashcode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，hashmap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过load facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将k传给get，它调用hashcode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

3.你知道get和put的原理吗？equals()和hashcode()的都有什么作用？

通过对key的hashcode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点

4.你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？

在java 1.8的实现中，是通过hashcode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashcode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。

5.如果hashmap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？

如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的hashmap，并且重新调用hash方法。
关于java集合的小抄中是这样描述的：
以entry[]数组实现的哈希桶数组，用key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。
插入元素时，如果两条key落在同一个桶(比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶)，entry用一个next属性实现多个entry以单向链表存放，后入桶的entry将next指向桶当前的entry。
查找哈希值为17的key时，先定位到第一个哈希桶，然后以链表遍历桶里所有元素，逐个比较其key值。
当entry数量达到桶数量的75%时(很多文章说使用的桶数量达到了75%，但看代码不是)，会成倍扩容桶数组，并重新分配所有原来的entry，所以这里也最好有个预估值。
取模用位运算(hash & (arraylength-1))会比较快，所以数组的大小永远是2的n次方， 你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。
iterator()时顺着哈希桶数组来遍历，看起来是个乱序。

6.当两个对象的hashcode相同会发生什么？

因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞'会发生。因为hashmap使用链表存储对象，这个entry(包含有键值对的map.entry对象)会存储在链表中。

7.如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？

找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。因此，设计hashmap的key类型时，如果使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashcode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用string，interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择

8.如果hashmap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？

默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如arraylist等)一样，将会创建原来hashmap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置

9.你了解重新调整hashmap大小存在什么问题吗？

当重新调整hashmap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现hashmap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，hashmap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。因此在并发环境下，我们使用currenthashmap来替代hashmap

10.为什么string, interger这样的wrapper类适合作为键？

因为string是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashcode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashcode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从hashmap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashcode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashcode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高hashmap的性能

感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！