HashMap底层实现原理
HashMap实现原理
1.概述
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。元素以键值对的形式存放，并且允许null键和null值，因为key值唯一（不能重复），因此，null键只有一个。另外，hashmap不保证元素存储的顺序，是一种无序的，和放入的顺序并不相同（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是线程不安全的。
2.继承关系
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
其中相关的属性：（JDK1.8）
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 默认的初始容量
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //加载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //链表长度的阈值，当超过8时，会进行树化（不绝对，如下面源码分析）
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //当树中只有6个或以下，转化为链表
transient int size; //HashMap的大小
int threshold; //判断是否扩容的阈值
Note：HashMap的扩容操作是一项很耗时的任务，所以如果能估算Map的容量，最好给它一个默认初始值，避免进行多次扩容。HashMap的线程是不安全的，多线程环境中推荐是ConcurrentHashMap
从下图中看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
3.HashMap的数据存储结构
3.1 HashMap由数组+链表+红黑树进行数据的存储
HashMap采用table数组存储Key-Value的，每一个键值对组成了一个Node节点（JDK1.7为Entry实体，因为jdk1.8加入了红黑树，所以改为Node）。Node节点实际上是一个单向的链表结构，它具有Next指针，可以连接下一个Node节点，以此来解决Hash冲突的问题。
transient Node<K,V>[] table; //默认数组
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
从源码，Node就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
3.2 HashMap实现存储和读取
put操作
put操作所对应的实现流程如下图所示：
具体的源码实现如下：
//put操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//计算key对象的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//进行与操作
}
//具体添加细节
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; //创建数组
Node<K,V> p; //新节点
int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; //对数组进行初始化
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //(n - 1) & hash 求数组的下标，判断是否有元素。没有
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //直接放入
else { //有元素
Node<K,V> e;
K k;
//判断存储的节点是否已存在。
//1.两个对象的hash值不同，一定不是同一个对象
//2.hash值相同，两个对象也不一定相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; //存储的节点的key的已存在，直接进行替换
else if (p instanceof TreeNode) //存储的节点的key的不存在，判断是否为树节点（是不是已经转化为红黑树）
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//即不存在。也不是树节点，
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //直接找到链表的尾部，直接插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 判断链表的长度是否大于可以转化为树结构的阈值
treeifyBin(tab, hash); //树化
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //判断是否和插入对象相同
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key 存在映射的key，覆盖原值，将原值返回
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) //hashmap的容量大于阈值
resize(); //扩容
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
由上面的源码可知,，当添加一个Key-Value时，我们通过hash()计算出Key所对应的hash值，然后去调用putVal（）真正的执行put操作。
- 首先判断数组是否为空，如果是，则进行初始化。
- 其次，根据**(n - 1) & hash**求出要添加对象所在的索引位置，判断此索引的内容是否为空，如果是，则直接存储，
- 如果不是，则判断索引位置的对象和要存储的对象是否相同，首先判断hash值知否相等，在判断key是否相等。（1.两个对象的hash值不同，一定不是同一个对象。2.hash值相同，两个对象也不一定相等）。如果是同一个对象，则直接进行覆盖，返回原值。
- 如果不是，则判断是否为树节点对象，如果是，直接添加
- 当既不是相同对象，又不是树节点，直接将其插入到链表的尾部。在进行判断是否需要进行树化。
- 最后，判断hashmap的size是否达到阈值，进行扩容resize()处理。
resize（）扩容操作
当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高效率，就要对hashmap的数组进行扩容，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。
初始化和扩容的具体流程如下：
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//进行数组的扩容，长度为原来的2倍，阈值为原来的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;
**//进行数组的初始化，容量为默认值16，阈值为16*0.75**
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//把原数组的元素调整到新数组中
@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;
//判断当前索引j的位置是否存在元素e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//判断 e.next是不是有值，简而言之，就是判断当前位置是否是树或者链表
if (e.next == null)
//调整到新数组中
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树，进行树的拆分（具体不讲了）
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//遍历链表
do {
next = e.next;
//生成低位链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//生成高位链表
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//将低位链表调整到新数组
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表调整到新数组
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
treeifyBin操作
树化的基本操作流程如下：（不涉及左旋和右旋操作，因为不会呀）
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//当数组的长度小于最大默认数组长度64时，进行扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
//将链表节点转化为树节点，同时生成一个双向链表，因此，可以说红黑树中隐藏着一个双向链表
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
//链表节点转化为树节点， 本质上treeNode也是双向链表，从下面的继承关系看，treeNode拥有prev和next属性。
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
}
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
//树化的真正操作
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
//将root节点置为黑色（根据红黑树的定义）
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
//判断插入节点在红黑树的哪边
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
//小于root节点，放在左边
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
//大于root节点，放在右边
else if (ph < h)
dir = 1;
//等于root节点,经过下面的方法尽心过多次判断，确认是否等于
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
//根据dir判断放在左边还是右边
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
//放在左边（与root相等，也放在左边）
if (dir <= 0)
xp.left = x;
//放在右边
else
xp.right = x;
//进行平衡操作(下面过程省略)
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
//将隐藏的双向链表调整头结点
moveRootToFront(tab, root);
}
get操作
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//计算key的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//具体实现
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) { //数组不能为空并且当前索引位置的元素不能为空；如果为空，直接返回null值
if (first.hash == hash && // always check first node//检查第一个元素，如果是，直接返回
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {//向下寻找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
由上面的源码可知,，当通过Key获取值时，我们通过hash()计算出Key所对应的hash值，然后去调用getNode（）真正的执行get操作。
containsKey操作
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
//计算key的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//具体实现
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) { //数组不能为空并且当前索引位置的元素不能为空；如果为空，直接返回null值
if (first.hash == hash && // always check first node//检查第一个元素，如果是，直接返回
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {//向下寻找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
containsKey方法是先计算hash然后使用hash和table.length取摸得到index值，遍历table[index]元素查找是否包含key相同的值。
3.2 HashMap的面试相关
HashMap和Hashtable的区别
HashMap和Hashtable都实现了Map接口，。主要的区别有：
- 对Null key 和Null value的支持：HashMap可以接受为null的键值(key)和值(value)，Hashtable不能接受null值，会产生空指针异常。
- 线程是否安全： HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程可以共享一个Hashtable；而如果没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的
- 效率： 由于Hashtable是线程安全的，所以在单线程环境下比HashMap要慢。如果你不需要同步，只需要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。
- 初始容量大小和每次扩充容量大小的不同：HashMap初始大小为16，扩容为2的幂次方；HashTable初始为11，扩容为2n+1
- 底层结构：HashMap会将链表长度大于阈值是转化为红黑树（会先判断当前数组的长度是否小于 64，是则扩容，而不转化），将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。
HashMap 和 HashSet区别
HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的。（HashSet的对象相当于存储在HashMap的Key上，所以保证了唯一性）
HashSet如何检查重复
当你把对象加入HashSet时，HashSet会先计算对象的hashcode值来判断对象加入的位置，同时也会与其他加入的对象的hashcode值作比较，如果没有相符的hashcode，HashSet会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同hashcode值的对象，这时会调用equals()方法来检查hashcode相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet就不会让加入操作成功。
hashCode()与equals()的相关规定：
如果两个对象相等，则hashcode一定也是相同的
两个对象相等,对两个equals方法返回true
两个对象有相同的hashcode值，它们也不一定是相等的
综上，equals方法被覆盖过，则hashCode方法也必须被覆盖
hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode()，则该class的两个对象无论如何都不会相等（即使这两个对象指向相同的数据）。
==与equals的区别：
==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同
==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较
==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同
HashMap 的长度为什么是2的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀。Hash 值的范围值-2147483648到2147483647，前后加起来大概40亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。因此，我们首先用hash对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标 hash%tab.length。但是，当数组的长度为2的幂次方时，hash%tab.length等价于hash&(tab.lenngth-1)。（取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作）。并且 采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
HashMap 多线程操作导致死循环问题
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。