Java集合—HashMap的深入理解与分析总结

HashMap的概述

什么是HashMap？

Hashmap的底层数据结构是由数组+链表组成的，JDK 8 后又加了红黑树，是线程不安全的，允许key和value为null。底层结构数组叫哈希桶，而桶内则是链表，链表中的节点Node存放着实际的元素，当链表长度大于8且数组的长度大于64时，将链表转换为红黑数。HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。其结构如图所示：

为什么要使用HashMap？HashMap有哪些优点？

1.使用HashMap定义的Map集合，是无序存放的（顺序无用）；
2.元素（key）不能重复，如果发现了重复的key，会进行覆盖，使用新的内容替换旧的内容；
3.使用HashMap子类保存数据时，key或value可以保存为null。
4.HashMap是异步的，线程不安全。
5.hashMap底层数据结构由数组+链表，在没有hash冲突的情况下，查找效率高，复杂度O(1).

HashMap四种遍历方式？

 private static void printHashMap1(HashMap<String, String> hashMap) { Set<String> keys = hashMap.keySet(); for (String key : keys) { System.out.println(key+","+hashMap.get(key)); } } private static void printHashMap2(HashMap<String, String> hashMap) { Set<String> keys = hashMap.keySet(); Iterator iterator = keys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String s = (String) iterator.next(); System.out.println(s+","+hashMap.get(s)); } } private static void printHashMap3(HashMap<String, String> hashMap) { Set<Map.Entry<String,String>> entries = hashMap.entrySet(); for (Map.Entry<String, String> entry : entries) { String key = entry.getKey(); String value = entry.getValue(); System.out.println(key + "," +value); } } private static void printHashMap4(HashMap<String, String> hashMap) { Set<Map.Entry<String,String>> entries = hashMap.entrySet(); Iterator iterator = entries.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry<String,String> entry = (Map.Entry<String, String>) iterator.next(); System.out.println(entry.getKey()+","+entry.getValue()); } } 

HashMap的实现原理

HashMap常见成员变量

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认初始化容量为16
MAXIMUM_CAPACITY：最大容量2^ 30 次方
DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认的加载因子的大小 0.75
TREEIFY_THRESHOLD：树形阈值为8 ：JDK 1.8 新增的，当使用树而不是链表来作为桶时使用。
UNTREEIFY_THRESHOLD：当桶上的结点数小于这个值时，树转链表。
MIN_TREEIFY_CAPACITY：桶可能是树的哈希表的最小容量为64。
transient Node<K,V>[] table：哈希表中的链表数组。
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet：缓存的键值对集合。
size：键值对的数量。
modCount：当前 HashMap 修改的次数，这个变量用来保证 fail-fast 机制。（快速失败”也就是fail-fast，它是Java集合的一种错误检测机制。当多个线程对集合进行结构上的改变的操作时，有可能会产生fail-fast机制。fail-fast机制）
threshold：阈值，下次需要扩容时的值，等于 容量*加载因子。
loadFactor：哈希表的加载因子。

HashMap的关键方法

put方法

put方法实现的大致步骤如下：
1、根据hash值计算出key映射在哪个桶中
2、如果桶上没有发生hash碰撞，则直接插入
3、如果出现hash碰撞冲突了，需要处理冲突：
a：如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入；
b：否则采用传统的链式方法插入，如果链表长度达到临界值，则将链表转换为红黑树
4、如果桶中存在重复的键（hashcode与key都相等），则替换value的值
5、如果size大于阈值threshold，则进行扩容。
源码如下：

public V put(K key, V value) { //将key执行hash操作，将key转换为table数组的角标值。hash函数后面专门研究 return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //如果当前哈希表内容为null(说明table还没初始化过，由此可见table的初始化过程不是发生在new HashMap期间，而是发生在第一次put的时候) if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //如果要插入的位置没有元素，新建个节点并放进去 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //如果要插入的桶已经有元素 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //p 指向要插入的桶第一个元素的位置，如果 p 的哈希值、键、值和要添加的一样，就停止找，e 指向 p e = p; //p是红黑树节点，那么肯定插入后仍然是红黑树节点，所以我们直接强制转型p后调用TreeNode.putTreeVal方法，返回的引用赋给e。 else if (p instanceof TreeNode) //putTreeVal内部进行了遍历，存在相同hash时返回被覆盖的TreeNode，否则返回null。 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //一个计数器来计算当前链表的元素个数，并遍历链表，binCount就是这个计数器。 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //到达链表尾部，说明链表中不存在新节点。 p.next = newNode(hash, key, value, null);//往链表尾部插入新的结点 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st     插入成功后，要判断是否需要转换为红黑树，因为插入后链表长度加1，而binCount并不包含新节点，所以判断时要将临界阈值减1。 treeifyBin(tab, hash); //当新长度满足转换条件时，调用treeifyBin方法，将该链表转换为红黑树。 break; //当然如果不满足转换条件，那么插入数据后结构也无需变动，所有插入操作也到此结束了，break退出即可。 } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //在遍历链表的过程中，有可能遍历到与插入的key相同的节点，此时只要将value覆盖掉就可以了 break; //找到了相同key的节点，那么插入操作也不需要了，直接break退出循环进行最后的value覆盖操作. p = e; //e是当前遍历的节点p的下一个节点，p = e 就是依次遍历链表的核心语句。每次循环时p都是下一个node节点。 } } if (e != null) { // existing mapping for key  针对已经存在key的情况做处理。 V oldValue = e.value; //定义oldValue，即原存在的节点e的value值。 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //onlyIfAbsent表示存在key相同时不做覆盖处理，这里作为判断条件，可以看出当onlyIfAbsent为false或者oldValue为null时，进行覆盖操作。 e.value = value; afterNodeAccess(e); //这个函数在hashmap中没有任何操作，是个空函数，他存在主要是为了linkedHashMap的一些后续处理工作。 return oldValue; } } ++modCount; //收尾工作，值得一提的是，对key相同而覆盖oldValue的情况，在前面已经return，不会执行这里，所以那一类情况不算数据结构变化，并不改变modCount值。 if (++size > threshold)//覆盖oldValue时显然没有新元素添加，除此之外都新增了一个元素，这里++size并与threshold判断是否达到了扩容标准。 resize(); //当HashMap中存在的node节点大于threshold时，hashmap进行扩容。 afterNodeInsertion(evict); return null; } 

流程图如下：

get方法

源码如下：

public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; //根据key及其hash值查询node节点，如果存在，则返回该节点的value值。 } 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) { //根据输入的hash值，可以直接计算出对应的下标（n - 1）& hash，缩小查询范围，如果存在结果，则必定在table的这个位置上。 if (first.hash == hash && // always check first node	//判断第一个存在的节点的key是否和查询的key相等。如果相等，直接返回该节点。 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { //说明桶上存在链表或者红黑树 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); //当这个table节点上存储的是红黑树结构时，在根节点first上调用getTreeNode方法，在内部遍历红黑树节点，查看是否有匹配的TreeNode。 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //当这个table节点上存储的是链表结构时，判断key是否相同。 return e; } while ((e = e.next) != null); //如果key不同，一直遍历下去直到链表尽头，e.next == null。 } } return null; } 

hash方法

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

HashMap 中通过将传入键的 hashCode 进行无符号右移 16 位，然后进行按位异或，得到这个键的哈希值。由于哈希表的容量都是 2 的 N 次方，在当前，元素的 hashCode() 在很多时候下低位是相同的，这将导致冲突（碰撞），因此 1.8 以后做了个移位操作：将元素的 hashCode() 和自己右移 16 位后的结果求异或。
设计的好处：
1、一定要尽可能降低hash碰撞，越分散越好；
2、算法一定要尽可能高效，因为这是高频操作, 因此采用位运算；

resize方法

final Node<K,V>[] resize() { //复制一份当前的数据 Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //保存旧的元素个数、阈值 int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold	//新的容量为旧的两倍 } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in 	threshold	 如果旧容量为 0 ，并且旧阈值>0，说明之前创建了哈希表但没有添加元素，初始化容量等于阈值 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies 	using defaults		//旧阈值=0,说明之前尚未创建哈希表，默认初始化容量和阈值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //旧容量、旧阈值都是0，说明还没创建哈希表，容量为默认容量，阈值为 容量*加载因子 } if (newThr == 0) { //如果新的阈值为 0 ，就得用新容量*加载因子 重计算一次 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; //更新阈值 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //接下来对哈希桶的所有节点转移到新的哈希桶中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { //如果哈希桶为null，则不需任何操作 oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //如果e的下个节点（即第二个节点）为null，则只需要将e进行转移到新的哈希桶中 else if (e instanceof TreeNode) //如果哈希桶内的节点为红黑树，则交给TreeNode进行转移 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //将桶内的转移到新的哈希桶内 //利用哈希桶长度在扩容前后的区别，将桶内元素分为原先索引值和新的索引值（即原先索引值+原先容量）。 //loHead记录低位链表的头部节点 //loTail是低位链表临时变量，记录上个节点并且让next指向当前节点 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; //用于临时记录当前节点的next节点 if ((e.hash & oldCap) == 0) { //e.hash & oldCap==0表示扩容前后对当前节点的索引值没有发生改变 if (loTail == null) //loTail为null时，代表低位桶内无元素则记录头节点 loHead = e; else loTail.next = e; //将上个节点next指向当前节点 //即新的节点是插在链表的后面 loTail = e; //将当前节点赋值给loTail } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } 

扩容过程中几个关键的点：

• 新初始化哈希表时，容量为默认容量，阈值为 容量*加载因子
• 已有哈希表扩容时，容量、阈值均翻倍
• 如果之前这个桶的节点类型是树，需要把新哈希表里当前桶也变成树形结构
• 复制给新哈希表中需要重新索引（rehash），这里采用的计算方法是
  e.hash & (newCap - 1)，等价于 e.hash % newCap
  结合扩容源码可以发现扩容的确开销很大，需要迭代所有的元素，rehash、赋值，还得保留原来的数据结构。
  所以在使用的时候，最好在初始化的时候就指定好 HashMap 的长度，尽量避免频繁 resize()。

HashMap与其他集合区别

HashMap与HashTable的区别

	HashMap	HashTable
继承父类	AbstractMap	Dictionary
线程安全性	不安全	安全
contains方法	HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsValue和containsKey	Hashtable则保留了contains，containsValue和containsKey三个方法，其中contains和containsValue功能相同。
key和value是否允许null值	HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个	Hashtable中，key和value都不允许出现null值。
哈希值的计算方法	HashMap则是在对象的hashCode的基础右移16位	Hashtable直接使用的是对象的hashCode
部实现使用的数组初始化和扩容方式不同，内存初始大小不同	HashMap初始大小是16，扩容方式为HashMap是2*old	HashTable初始大小是11，扩容方式Hashtable采用的是2*old+1。

HashMap和HashSet的区别

HashMap	HashSet
实现了Map接口	实现Set接口
存储键值对	仅存储对象
调用put（）向map中添加元素	调用add（）方法向Set中添加元素
HashMap使用键（Key）计算Hashcode	HashSet使用成员对象来计算hashcode值，对于两个对象来说hashcode可能相同，所以equals()方法用来判断对象的相等性，如果两个对象不同的话，那么返回false
HashMap相对于HashSet较快，因为它是使用唯一的键获取对象	HashSet较HashMap来说比较慢

HashSet内部就是使用Hashmap实现的，和Hashmap不同的是它不需要Key和Value两个值。

HashMap常见问题

为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？如果设置初始化容量不为2的N次幂呢？

1、根据key的hash确定其在数组的位置时，如果n为2的幂次方，可保证数据的均匀分布，减少hash冲突；如果n不是2的幂次方，可能数组的一些位置永远不会插入数据，浪费数组的空间，加大hash碰撞几率。
2、initCapacity（假设是10），由于HashMap的容量必须是2的幂，hashMap会创建一个刚好大于10，且是2的幂的大小的数组，此时数组大小应该为16.

为什么HashMap中key为自定义类时，需要重写equals方法需同时重写hashCode方法？

创建一个学生类，实例代码如下：

public class Student { private int id ; public Student(int id) { this.id = id; } @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) return true; if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; Student student = (Student) o; return id == student.id; } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(id); } } /*
hashMap.put(new Student(1), "wangjian");  （1）
hashMap.put(new Student(1), "wangjian2");	（2）
*/ 

当我们往HashMap中put key值为new Student(1)的对象时，hashMap.size() = 2; 有些同学可能就疑问了，hashMap不是不允许相同的key吗？如果相同，不是直接将value覆盖吗？这里怎么是两个不同的key呢？实际上，Student类没有重写Object类的equal与hashcode方法，在判断key是否相等会先调用Student类中的hashcode()方法，但是Student类中没重写，就会调用Object类的hashcode方法，而Object类的hashcode方法返回的hash值是对象的地址。很明显（1）（2）中Student对象的地址不一样，所有计算的hashcode也不一样，hashMap认为是两个不同的对象。
若只重写hashcode方法呢？很明显也不行。因为重写hashcode方法后，虽然可以使key值相等，调用get方法的时候会到正确的位置去找，在不发生hash碰撞时是没有问题的，一旦发生hash冲突，同一个位置可能会用链表的形式存放冲突结点，这时就需要使用equal方法对比两个对象是否相同。由于没有重写equals方法，它会调用Object类的equals方法，Object的equals方法判断的是两个对象的内存地址是不是一样，由于两个Student都是new出来的，内存地址不相同，所以这时候,hashMap还是会认为是两个不同的对象。

HashMap为什么线程不安全？

在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。

在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。
参考博客如下：
HashMap为什么线程不安全

当两个对象的hashcode相等时会怎么样？HashMap如何解决hash碰撞的？

因为key的hashcode相同，所有在bubucket中的位置相同，发生hash碰撞，HashMap采用拉链法，将两个Entry保存在链表中。当链表上结点个数大于8且table数组上桶的个数大于64个时，将链表转换为红黑树；若链表上的结点个数大于8但table数组上桶的个数小于64，则resize扩容。

本文地址：https://blog.csdn.net/mkfka/article/details/107802774