深入理解Java中的HashMap的实现原理
HashMap继承自抽象类AbstractMap，抽象类AbstractMap实现了Map接口。关系图如下所示：
Java中的Map接口允许我们将一个对象作为key，也就是可以用一个对象作为key去查找另一个对象。
在我们探讨HashMap的实现原理之前，我们先自己实现了一个SimpleMap类，该类继承自AbstractMap类。具体实现如下：
import java.util.*;
public class SimpleMap extends AbstractMap {
//keys存储所有的键
private List keys = new ArrayList();
//values存储所有的值
private List values = new ArrayList();
/**
* 该方法获取Map中所有的键值对
*/
@Override
public Set entrySet() {
Set> set = new SimpleSet>();
//keys的size和values的size应该一直是一样大的
Iterator keyIterator = keys.iterator();
Iterator valueIterator = values.iterator();
while(keyIterator.hasNext() && valueIterator.hasNext()){
K key = keyIterator.next();
V value = valueIterator.next();
SimpleEntry entry = new SimpleEntry(key, value);
set.add(entry);
}
return set;
}
@Override
public V put(K key, V value) {
V oldValue = null;
int index = this.keys.indexOf(key);
if(index >= 0){
//keys中已经存在键key,更新key对应的value
oldValue = this.values.get(index);
this.values.set(index, value);
}else{
//keys中不存在键key,将key和value作为键值对添加进去
this.keys.add(key);
this.values.add(value);
}
return oldValue;
}
@Override
public V get(Object key) {
V value = null;
int index = this.keys.indexOf(key);
if(index >= 0){
value = this.values.get(index);
}
return value;
}
@Override
public V remove(Object key) {
V oldValue = null;
int index = this.keys.indexOf(key);
if(index >= 0){
oldValue = this.values.get(index);
this.keys.remove(index);
this.values.remove(index);
}
return oldValue;
}
@Override
public void clear() {
this.keys.clear();
this.values.clear();
}
@Override
public Set keySet() {
Set set = new SimpleSet();
Iterator keyIterator = this.keys.iterator();
while(keyIterator.hasNext()){
set.add(keyIterator.next());
}
return set;
}
@Override
public int size() {
return this.keys.size();
}
@Override
public boolean containsValue(Object value) {
return this.values.contains(value);
}
@Override
public boolean containsKey(Object key) {
return this.keys.contains(key);
}
@Override
public Collection values() {
return this.values();
}
}
当子类继承自AbstractMap类时，我们只需要实现AbstractMap类中的entrySet方法和put方法即可，entrySet方法是用来返回该Map所有键值对的一个Set，put方法是实现将一个键值对放入到该Map中。
大家可以看到，我们上面的代码不仅除了实现entrySet和put方法外，我们还重写了get、remove、clear、keySet、values等诸多方法。其实我们只要重写entrySet和put方法，该类就可以正确运行，那我们为什么还要重写剩余的那些方法呢？AbstractMap这个方法做了很多处理操作，Map中的很多方法在AbstractMap都实现了，而且很多方法都依赖于entrySet方法，举个例子，Map接口中的values方法是让我们返回该Map中所有的值的Collection。我们可以看一下AbstractMap中对values方法的实现：
public Collection values() {
if (values == null) {
values = new AbstractCollection() {
public Iterator iterator() {
return new Iterator() {
private Iterator> i = entrySet().iterator();
public boolean hasNext() {
return i.hasNext();
}
public V next() {
return i.next().getValue();
}
public void remove() {
i.remove();
}
};
}
public int size() {
return AbstractMap.this.size();
}
public boolean isEmpty() {
return AbstractMap.this.isEmpty();
}
public void clear() {
AbstractMap.this.clear();
}
public boolean contains(Object v) {
return AbstractMap.this.containsValue(v);
}
};
}
return values;
} 大家可以看到，代码不少，基本的思路是先通过entrySet生成包含所有键值对的Set，然后通过迭代获取其中的value值。其中生成包含所有键值对的Set肯定需要开销，所以我们在自己的实现里面重写了values方法，就一句话，return this.values,直接返回我们的values字段。所以我们重写大部分方法的目的都是让方法的实现更快更简洁。
大家还需要注意一下，我们在重写entrySet方法时，需要返回一个包含当前Map所有键值对的Set。首先键值对时一种类型，所有的键值对类都要实现Map.Entry这个接口。其次，由于entrySet要让我们返回一个Set，这里我们没有使用Java中已有的Set类型（比如HashSet、TreeSet），有两方面的原因：
1. Java中HashSet这个类内部其实用HashMap实现的，本博客的目的就是要研究HashMap，所以我们不用此类；
2. Java中Set的实现也不是很麻烦，自己实现一下AbstractSet，加深一下对Set的理解。
以下是我们自己实现的键值对类SimpleEntry，实现了Map.Entry
import java.util.Map;
//Map中存储的键值对，键值对需要实现Map.Entry这个接口
public class SimpleEntry implements Map.Entry{
private K key = null;//键
private V value = null;//值
public SimpleEntry(K k, V v){
this.key = k;
this.value = v;
}
@Override
public K getKey() {
return this.key;
}
@Override
public V getValue() {
return this.value;
}
@Override
public V setValue(V v) {
V oldValue = this.value;
this.value = v;
return oldValue;
}
} 以下是我们自己实现的集合类SimpleSet，继承自抽象类AbstractSet
import java.util.AbstractSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
public class SimpleSet extends AbstractSet {
private ArrayList list = new ArrayList();
@Override
public Iterator iterator() {
return this.list.iterator();
}
@Override
public int size() {
return this.list.size();
}
@Override
public boolean contains(Object o) {
return this.list.contains(o);
}
@Override
public boolean add(E e) {
boolean isChanged = false;
if(!this.list.contains(e)){
this.list.add(e);
isChanged = true;
}
return isChanged;
}
@Override
public boolean remove(Object o) {
return this.list.remove(o);
}
@Override
public void clear() {
this.list.clear();
}
} 我们测试下我们写的SimpleMap这个类，测试包括两部分，一部分是测试我们写的SimpleMap是不是正确，第二部分测试性能如何，测试代码如下：
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
//测试SimpleMap的正确性
SimpleMap map = new SimpleMap();
map.put("iSpring", "27");
System.out.println(map);
System.out.println(map.get("iSpring"));
System.out.println("-----------------------------");
map.put("iSpring", "28");
System.out.println(map);
System.out.println(map.get("iSpring"));
System.out.println("-----------------------------");
map.remove("iSpring");
System.out.println(map);
System.out.println(map.get("iSpring"));
System.out.println("-----------------------------");
//测试性能如何
testPerformance(map);
}
public static void testPerformance(Map map){
map.clear();
for(int i = 0; i < 10000; i++){
String key = "key" + i;
String value = "value" + i;
map.put(key, value);
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 10000; i++){
String key = "key" + i;
map.get(key);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
long time = endTime - startTime;
System.out.println("遍历时间:" + time + "毫秒");
}
}
输出结果如下：
{iSpring=27}
27
-----------------------------
{iSpring=28}
28
-----------------------------
{}
null
-----------------------------
遍历时间:956毫秒
从结果里面我们看到输出结果是正确的，也就是我们写的SimpleMap基本实现都是对的。我们往Map中插入了10000个键值对，我们测试的是从Map中取出这10000条键值对的性能开销，也就是测试Map的遍历的性能开销，结果是956毫秒。
没有对比就不知性能强弱，我们测试下HashMap读取这10000条键值对的时间开销，测试方法完全一样，只是我们传入的是HashMap的实例，测试代码如下：
//创建HashMap的实例
HashMap map = new HashMap();
//测试性能如何
testPerformance(map);
测试结果如下：
遍历时间:32毫秒
我去，不比不知道，一比吓一跳啊，HashMap比我们自己实现的SimpleMap快的那不是一点半点啊。为什么我们的SimpleMap性能这么差？而HashMap的性能如此高呢？我们分别研究。
首先分析SimpleMap性能为什么这么差。
我们的SimpleMap是用ArrayList来存储keys和values的，ArrayList本质是用数组实现的，我们的SimpleMap的get方法是这样实现的：
@Override
public V put(K key, V value) {
V oldValue = null;
int index = this.keys.indexOf(key);
if(index >= 0){
//keys中已经存在键key,更新key对应的value
oldValue = this.values.get(index);
this.values.set(index, value);
}else{
//keys中不存在键key,将key和value作为键值对添加进去
this.keys.add(key);
this.values.add(value);
}
return oldValue;
}需要性能开销的主要是this.keys.indexOf(key)这句代码，这句代码从ArrayList中查找指定元素的索引，本质就是从数组开头走，往后找，直至数组的末尾。如下图所示：
这样从头开始查找，并且每次在遍历元素的时候，都需要调用元素的equals方法，所以从头开始查找就会导致调用很多次equals方法，这就造成了SimpleMap效率低下。比如我们将全国的车辆放入到SimpleMap中时，我们是依次将车辆放到ArrayList的最后面，依次往后插入值，车牌号就相当于key，车辆就好比是value，所以SimpleMap中有两个长度很长的ArrayList，分别存储keys和values，如果要在该SimpleMap中查找一辆车，车牌是"鲁E.DE829",那如果用ArrayList查找的话就要从全国的的所有车辆中去查找了，这样太慢。
那么HashMap为何效率如此高呢？
HashMap比较聪明，大家可以看看HashMash.java的源码，HashMap把里面的元素分类放置了，还拿上面根据车牌号查找车辆的例子来说，当把我们把车辆往HashMap里面放的时候，HashMap将它们分类处理了，首先来一辆车的时候，先看其车牌号，比如车牌号是"鲁E.DE829"，一看是鲁，就知道是山东的车辆，那么HashMap就开辟了一块空间，专门放山东的车，就把这辆车放到这块山东专属的区间了，下次又要向HashMap放入一辆车牌号为“浙A.GX588"，HashMap一看是浙江的车，就将这辆车放入到浙江的专属区间了，依次类推。说的再通俗点，假设我们有一种很大的桶，该桶就是相应的区间，可以装下很多车，如下图所示：
当我们从HashMap中根据车牌号查找指定的车辆时，比如查找车牌号为为"鲁E.DE829"的车，当调用HashMap的get方法时，HashMap一看车牌号是鲁，那么HashMap就去标为鲁的那个大桶，也就是山东区间去找这辆车了。这样就没有必要从全国的车辆中挨个找这辆车了，这就大大缩短了查找空间，提高了效率。
我们可以看看HashMap.java中具体的源码实现，
HashMap中用一个名为table的字段存储着一个Entry数组，table存储着HashMap里面的所有键值对，每个键值对都是一个Entry对象。每个Entry对象都存储着一个key和value，除此之外每个Entry内部还存着一个next字段，next也是Entry类型。数组table的默认长度是DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，即初始长度为16，当容器需要更多的空间存取Entry时，它会自动扩容。
以下是HashMap的put方法的源码实现：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry 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;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
} 在put方法中，，调用了对象的hashCode方法，该方法返回一个int类型的值，是个初始的哈希值，这个值就相当于车牌号，例如"鲁E.DE829"，HashMap中有个hash方法，该hash方法将我们得到的初始的哈希值做进一步处理，得到最终的哈希值，就好比我们将车牌号传入hash方法，然后返回该存放车辆的大桶，即返回"鲁"，这样HashMap就把这辆车放到标有“鲁”的大桶里面了。 上面说到的hash方法叫做哈希函数，专门负责根据传入的值返回指定的最终哈希值，具体实现如下：
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
可以看出来，HashMap中主要是通过位操作符实现哈希函数的。这里简单说一下哈希函数，哈希函数有多种实现方式，比如最简单的就是取余法，比如对i%10取余，然后按照余数创建不同的区块或桶。比如有100个数，分别是从1到100，那么分别对10取余，那么就可以把这100个数放到10个桶子里面了，这就是所谓的哈希函数。只不过HashMap中的hash函数看起来比较复杂，进行的是位操作，但是其作用与简单的取余哈希法的作用是等价的，就是把元素分类放置。
具体将键值对放入到HashMap中的方法是addEntry，代码如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
键值对都是Map.Entry对象，并且Map.Entry具有next字段，也就是桶里面的元素都是通过单向链表的形式将Map.Entry串连起来的，这样我们就可以从桶上的第一个元素通过next依次遍历完桶里面所有的元素。比如桶中有如下键值对：
桶-->e1-->e2-->e3-->e4-->e5-->e6-->e7-->e8-->e9-->...
addEntry代码首先取出桶里面的第一个键值对e1，然后将新的键值对e置于桶中第一个元素的位置，然后将键值对e1放置于新键值对e后面，放置完之后，桶中新的键值对如下：
桶-->e-->e1-->e2-->e3-->e4-->e5-->e6-->e7-->e8-->e9-->...
这样就把新的键值对放到了桶中了，也就将键值对放到HashMap中了。
那么当我们从HashMap中查找某个键值对时，怎么查找呢？原理与我们将键值对放入HashMap相似，
以下是HashMap的get方法的源码实现：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry 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;
} 在get方法中，也是先调用了对象的hashCode方法，就相当于车牌号，然后再将该值让hash函数处理得到最终的哈希值，也就是桶的索引。然后我们再去这个标有“鲁”的桶里面去找我们的键值对，首先先取出桶里面第一个键值对，比对一下是不是我们要找的元素，如果是就直接返回了，如果不是就通过键值对的next顺藤摸瓜通过单向链表继续找下去，直至找到。 如下图所示：
下面我们再写一个Car类，该类有一个字段String类型的字段num，并且我们重写了Car的equals方法，我们认为只要车牌号相等就认为这是同一辆车。代码如下所示：
import java.util.HashMap;
public class Car {
private final String num;//车牌号
public Car(String n){
this.num = n;
}
public String getNum(){
return this.num;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if(obj == null){
return false;
}
if(obj instanceof Car){
Car car = (Car)obj;
return this.num.equals(car.num);
}
return false;
}
public static void main(String[] args){
HashMap map = new HashMap();
String num = "鲁E.DE829";
Car car1 = new Car(num);
Car car2 = new Car(num);
System.out.println("Car1 hash code: " + car1.hashCode());
System.out.println("Car2 hash code: " + car2.hashCode());
System.out.println("Car1 equals Car2: " + car1.equals(car2));
map.put(car1, new String("Car1"));
map.put(car2, new String("Car2"));
System.out.println("map.size(): " + map.size());
}
}
Car1 hash code: 404267176
Car2 hash code: 2027651571
Car1 equals Car2: true
map.size(): 2
Car2 hash code: 2027651571
Car1 equals Car2: true
map.size(): 2
从结果可以看出来，Car1和Car2是相等的，既然二者是相等的，也就是两者作为键来说是相等的键，所以HashMap里面只能放其中一个作为键，但是实际结果中map的长度却是2个，为什么会这样呢？关键在于Car的hashCode方法，准确的说是Object的hashCode方法，Object的hashCode方法默认情况下返回的是对象内存地址，因为内存地址是唯一的。
我们没有重写Car的hashCode方法，所以car1的hashCode返回的值和car2的hashCode返回的值肯定不同。通过我们前面研究可知，如果是两个元素相等，那么这两个元素应该放到同一个HashMap的桶里。但是由于我们的car1和car2的hashCode不同，所以HashMap将car1和car2分别放到不同的桶子里面了，这就出问题了。相等(equals)的两个元素(car1和car2)如果hashCode返回值不同，那么这两个元素就会放到HashMap不同的区间里面。所以我们写代码的时候要保证相互equals的两个对象的哈希值必定要相等，即必须保证hashCode的返回值相等。那如何解决这个问题？我们只需要重写hashCode方法即可，代码如下：
@Override
public int hashCode() {
return this.num.hashCode();
}
Car1 hash code: 607836628
Car2 hash code: 607836628
Car1 equals Car2: true
map.size(): 1
Car2 hash code: 607836628
Car1 equals Car2: true
map.size(): 1
之前我们说了，相互equals的对象必须返回相同的哈希值，相同哈希值的对象都在一个桶里面，但是反过来，具有相同哈希值的对象（也就是在同一个桶里面的对象）不必相互equals。
总结：
1. HashMap为了提高查找的效率使用了分块查找的原理，对象的hashCode返回的哈希值进行进一步处理，这样就有规律的把不同的元素放到了不同的区块或桶中。下次查找该对象的时候，还是计算其哈希值，根据哈希值确定区块或桶，然后在这个小范围内查找元素，这样就快多了。
2. 如果重写了equals方法，那么必须重写hashCode方法，保证如果两个对象相互equals，那么二者的hashCode的返回值必定相等。
3. 如果两个对象的hashCode返回值相等，这两个对象不必是equals的。