注：本篇文章是在JDK1.8版本源码进行分析。
一、概述
HashMap 是基于哈希表的 Map接口的实现，是以 key-value 存储形式存在，即主要用来存储键值对。
HashMap的类图：
HashMap继承抽象类AbstractMap，实现了Map、Cloneable、Serializable等接口。
抽象类AbstractMap实现了Map接口。
二、底层数据结构
在 JDK1.8 中，HashMap 是由数组 + 链表 + 红黑树构成。
数据结构示意图：
三、特点
-
键值对存储：HashMap中，每个元素都是一个键值对。这意味着你可以通过键（key）来访问或者修改对应的值（value）。
-
无序：在HashMap中，元素的位置取决于插入的顺序，而不是键值对的排序。因此，你无法通过索引来访问元素，因为元素的位置是不确定的。
-
允许使用null值和null键：在HashMap中，允许使用null作为键和值。但是需要注意的是，对于同一个键（key），HashMap中只能有一个对应的值（value）。
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高效的插入和查找操作：HashMap基于哈希表（Hash table）实现，因此对于插入和查找操作，时间复杂度为O(1)。在大多数情况下，这是一个非常高效的特性。
-
动态扩容：当HashMap中的元素数量达到一定的阈值（默认为HashMap容量的一半）时，HashMap会进行扩容，以提供更好的性能。扩容会导致所有元素的重新哈希，可能对性能产生影响。
-
线程不安全：HashMap不是线程安全的。如果在多线程环境下使用HashMap，可能需要考虑使用线程安全的替代品，如ConcurrentHashMap，或者使用Collections.synchronizedMap()方法来包装一个HashMap以实现线程安全。
-
基于Java泛型实现：HashMap支持泛型，这意味着你可以存储任何类型的键和值。
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允许使用任何非空对象作为键：与一些其他Map实现不同，HashMap允许使用任何非空对象作为键。这使得HashMap在灵活性上优于其他一些Map实现。
四、常用方法
| 方法 | 方法描述 |
|---|---|
| put(K key, V value) | 添加键值对 |
| get(Object key) | 根据键获取值 |
| keySet() | 获取所有键的集合 |
| entrySet() | 获取Map.Entry<K, V> Set集合 |
| clear() | 清空 |
| containsKey(Object key) | 判断是否存在指定的key, 返回一个布尔值 |
| remove(Object key) | 根据指定的key删除键值对 |
| remove(Object key, Object value) | 根据key以及value删除键值对 |
| size() | 获取map集合元素的个数 |
| isEmpty() | 判断map是否为空 |
五、源码解析
5.1、属性解析
// 默认数组的初始容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// 数据的最大容量 1 << 30值为1073741824
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// HashMap的默认加载因子，用于判断什么时候什么时候table需要进行扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 转化为树的阈值，什么时候桶上的元素超过多少个，转化为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 树退化为链表反的阈值，当桶上的元素小于这个值的时候，将把树转换为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 数组长度转为红黑树的阈值，table中的最小容量（桶的最少个数），只有超过64个桶，才能转化为红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 用来存储元素的数组，数组的长度始终等于2的幂次方
transient Node<K,V>[] table;
// 保存缓存的 entrySet()，也就是存放的键值对
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
// HashMap中存放的所有元素个数
transient int size;
// 对HashMap进行结构修改的计数器
transient int modCount;
// 扩容临界值，当不为null的桶的个数超过了这个值，对table进行扩容，threshold = loadFactor * capacity
int threshold;
// 加载因子，默认为0.75
final float loadFactor;
从上面属性可到HashMap类中有一个非常重要的字段——Node<K,V>[] table，哈希桶数组，是一个Node的数组。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// 存放hash值
final int hash;
// 存放元素key
final K key;
// 存放元素value
V value;
// 存放下一个节点
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;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
5.2、构造方法
HashMap 提供了四种构造方法：
- 默认构造方法
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
解析：将加载因子loadFactor设置了默认值0.75，而其他的字段都设置为了本来的默认值，此时map还是为空；此种方式也是我们使用最多的方式。
- 指定初始容量的构造方法
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
解析：构造一个只有指定初始容量initialCapacity的方法，该构造方法我们可以看到是调用下面的两个参数的构造方法，只不过加载因子loadFactor 赋值了默认值DEFAULT_LOAD_FACTOR（0.75）。
- 指定初始容量和负载因子的构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
解析：该构造方法指定了初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor;
如果initialCapacity小于0，抛出IllegalArgumentException 异常。
如果initialCapacity值超过最大值则使用默认最大值 MAXIMUM_CAPACITY。
其中重要的是是tableSizeFor方法：
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;
}
该方法是将传过来的初始化容量initialCapacity，如果不是2的次幂，直接转化为大于或者等于传入cap的最小2的整次幂。
- 指定一个map集合，转化为HashMap的构造方法
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
解析：该方法指定了 map 的构造函数，并赋值加载因子loadFactor为默认值，调用putMapEntries方法完成HashMap的初始化赋值过程。
// putMapEntries 方法
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
解析：
putMapEntries方法首先获取参数map的大小s；判断s是否大于0；若大于0的情况下，判断table是否已经初始化；
1、如果table == null一般是构造函数来调用的putMapEntries，或者构造后还没放过任何元素;
计算HashMap的最小需要的容量，这里Map的大小s就被当作HashMap的扩容阈值，然后用传入Map的大小除以负载因子就能得到对应的HashMap的容量大小（当前m的大小 / 负载因子 = HashMap容量）；
注：((float)s / loadFactor) 计算出来的结果可能会有小数，必须向上取整，所以这里要加1。
判断ft是否超过最大容量大小，小于则取ft值，大于则取最大容量MAXIMUM_CAPACITY；此时threshold为0， 调用tableSizeFor方法，直接获取下次扩容的2次幂的值，赋值给扩容阈值threshold。
2、下一个if分支s > threshold说明 table初始化了，且传入数量大小大于扩容阈值，调用resize()方法进行扩容。
最后遍历参数map，将map中的key和value添加到HashMap中。
关于putVal方法后面进行详细介绍。
5.3、常用方法解析
put方法
具体流程图：
源码
// put 方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
解析：HashMap 调用put方法添加元素，传入key, vlaue。 获取key之后求得key的hash值然后调用putVal方法。
// hash方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
解析： 进行哈希值的扰动，获取一个新的哈希值，从上面可以看出：hashMap是可以允许key为空的。
putVal方法
// putVal方法
/**
* 参数含义：
* hash ：经过hash函数运算后的key
* key：要添加的元素的键key
* value: 要添加的元素的值value
* onlyIfAbsent: 如果为true，则不要更改现有值，为false，可以替换更改,从put方法入参可以看出此处值为 * false
* evict: 若为false，则表处于创建模式；此处值为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;
// (1) 判断table是否为空，若为空，先调用resize()方法进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (2) 通过hash得到的值与数组的大小-1进行与运算，这个运算就可以实现取模操作，位运算的好处就是速度比较 // 快；得到的结果即为数组的下标；取出该下表对应的节点赋值给p，判断该位置是否已存在元素
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 该位置没有元素；把key、value包装成newNode节点，添加到此位置。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 当前数组下标位置已经有元素：
Node<K,V> e; K k;
// （3）当前位置元素的hash值等于传过来的入参hash值，并且他们的key值也相等
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 则把p赋值给e，后续用新的值来替换旧的值
e = p;
// （4）判断是不是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
// 是红黑树的话，进行红黑树的相关操作
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// （5）到这里新数据和当前数组既不相同，也不是红黑树节点，证明是链表
else {
// 下面便利整个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 判断next节点，如果为空的话，证明遍历到链表尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 把新值放入链表尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 新插入了一条数据，此时判断链表长度是不是大于等于8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 链表长度大于等于8，进行链表转化为红黑树操作
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在链表中找到了相同key的话，直接退出循环
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 把下一个节点赋值为当前节点
p = e;
}
}
// 判断e是否为空，e的值为修改操作存放原数据的变量
if (e != null) { // existing mapping for key
// 把值取出来
V oldValue = e.value;
// 判断是不是允许覆盖旧值且onlyIfAbsent 传进来的是false
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 新值覆盖为旧值
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 计数器累加，计算当前节点的修改次数
++modCount;
// 判断当前数组大小是否大于扩容阈值threshold
if (++size > threshold)
// 大于的话，扩容操作
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
treeifyBin方法
在上面的源码中当链表长度大于等于8，调用treeifyBin方法进行链表转化为红黑树的操作，下面我们接着分析treeifyBin方法
// treeifyBin方法
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 判断此时数组的长度是否小于MIN_TREEIFY_CAPACITY（64），不一定转化为红黑树还可能只是扩容；主要桶数组容量是否小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 小于64 进行扩容，然后插入数据
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 定义变量 头部hd 尾部 tl
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 将普通节点转换为树节点，但此时还不是红黑树，也就是说还不一定平衡
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)
// 转红黑树操作
hd.treeify(tab);
}
}
resize方法
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
HashMap 的扩容机制与其他变长集合的套路不太一样，HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）。扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去。
具体实现如下：
// resize方法
final Node<K,V>[] resize() {
// 把原来的数据赋值给oldTab
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 获取原来数组的大小，为空的话 赋值为0
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 原来数组的扩容阈值，赋值给oldThr
int oldThr = threshold;
// 新数组的容量、扩容阈值
int newCap, newThr = 0;
// 判断数组容量是否大于0，大于0说明数组已经初始化
if (oldCap > 0) {
// 判断当前数组长度是否大于最大数组长度（）
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 若为是，将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 判断旧容量oldCap在DEFAULT_INITIAL_CAPACITY（16）至上限之间
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 新数组的容量和阈值都扩大原来的2倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 该分支，oldCap <= 0,oldThr > 0 调用 HashMap(int) 和 HashMap(int, float) 构造方法时会产生 // 这种情况，此种情况下 newCap = oldThr
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 该分支，说明 oldCap 和 oldThr 都是小于等于0的，也说明我们的map是通过默认无参构造来创建的
// newCap 赋值为16 newThr 赋值为16 * 0.75 = 12
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 注意：该判断只有经过上面的 else if (oldThr > 0)这个分支才能进入
if (newThr == 0) {
// 计算新数组的阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 根据上边计算得出的容量 创建新的数组，构造函数时，并没有创建数组，在第一次调用put方法，导致resize的时 // 候，才会把数组创建出来； 这是为了延迟加载，提高效率。
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 判断原来的数组有没有值，如果没有则把刚刚创建的数组进行返回
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 当前节点没有挂在链表，直接计算新坐标插入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果节点类型为树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 如果是链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
// 存放下一个节点
Node<K,V> next;
do {
// 取出下一个节点
next = e.next;
// 如果当前元素的hash值和oldCap做与运算为0，则原位置不变
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 不为0则把数据移动到新位置
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原位置不变的一条链表，数组下标不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//移动到新位置的一条链表，数组下标为原下标加上原数组的容量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 返回新的数组
return newTab;
}
小结：
转化为红黑树的两个条件：
-
链表长度大于等于 TREEIFY_THRESHOLD（8）
-
桶数组容量大于等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY（64）
get方法
源码：
// get方法：根据key值 获取对应的value
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 调用下面的getNode方法
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
// getNode方法
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 判断数组是不是为空，根据当前hash值计算出来的下标位置，并取出元素值
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 找到对应的key，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 接着向下找
if ((e = first.next) != null) {
// 若为红黑树，调用getTreeNode方法找对应的值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 不为红黑树，说明这里为链表，进行循环向下找，找到就返回
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 根据key没有没有找到对应的value，返回null
return null;
}
containsKey方法
源码：
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
containsKey方法，发现实际调用的也是getNode方法，只需要判断getNode方法返回是否为null即可； 关于getNode方法在get方法已经介绍，这里不再介绍；
remove方法
源码：
// 根据key将相应的元素删除 key存在返回对应的value;不存在返回null
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
// 调用removeNode方法
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}
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;
// 判断table 是否为空
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;
// 数组中的第一个节点就是我们要删除的节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 把需要删除的p节点赋值给node
node = p;
// 判断后面的节点是否为null
else if ((e = p.next) != null) {
// 若为红黑树，将调用getTreeNode方法将对应的节点赋值给node
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 这里是循环判断链表
do {
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 这里的判断说明找到了需要删除的节点
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 若为红黑树 调用removeTreeNode方法进行删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//删除的是头节点 只需要将节点数组对应位置指向到第二个节点即可
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// else逻辑 不是头节点 p的下一个节点指向到node的下一个节点即可把node从链表中删除了
else
p.next = node.next;
++modCount;
// 集合的大小-1
--size;
afterNodeRemoval(node);
// 这里把删除的节点返回了
return node;
}
}
return null;
}
