概述

HashMap是日常開發(fā)中經(jīng)常會(huì)用到的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在介紹HashMap的時(shí)候會(huì)涉及到很多術(shù)語(yǔ)，比如時(shí)間復(fù)雜度O、散列(也叫哈希)、散列算法等，這些在大學(xué)課程里都有教過(guò)，但是由于某種不可抗力又還給老師了，在深入學(xué)習(xí)HashMap之前先了解HashMap設(shè)計(jì)的思路以及以及一些重要概念，在后續(xù)分析源碼的時(shí)候就能夠有比較清晰的認(rèn)識(shí)。

HashMap是什么

在回答這個(gè)問(wèn)題之前先看個(gè)例子：小明打算從A市搬家到B市，拿了兩個(gè)箱子把自己的物品打包就出發(fā)了。

到了B市之后，他想拿手機(jī)給家里報(bào)個(gè)平安，這時(shí)候問(wèn)題來(lái)了，東西多了他忘記手機(jī)放在哪個(gè)箱子了？小明開始打開1號(hào)箱子找手機(jī)，沒(méi)找到；再打開2號(hào)箱子找，找到手機(jī)。當(dāng)只有2個(gè)箱子的時(shí)候，東西又不多的情況下，他可能花個(gè)2分鐘就找到手機(jī)了，假如有20個(gè)箱子，每個(gè)箱子的東西又多又雜，那么花的時(shí)間就多了。小明總結(jié)了下查找耗時(shí)的原因，發(fā)現(xiàn)是因?yàn)檫@些東西放的沒(méi)有規(guī)律，如果他把每個(gè)箱子分個(gè)類別，比如定一個(gè)箱子專門放手機(jī)、電腦等電子設(shè)備，有專門放衣服的箱子等等，那么他找東西花的時(shí)間就可以大大縮短了。

其實(shí)HashMap也是用到這種思路，HashMap作為一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，像數(shù)組和鏈表一樣用于常規(guī)的增刪改查，在存數(shù)據(jù)的時(shí)候(put)并不是隨便亂放，而是會(huì)先做一次類似“分類”的操作再存儲(chǔ)，一旦“分類”存儲(chǔ)之后，下次取(get)的時(shí)候就可以大大縮短查找的時(shí)間。我們知道數(shù)組在執(zhí)行查、改的效率很高，而增、刪(不是尾部)的效率低，鏈表相反，HashMap則是把這兩者結(jié)合起來(lái)，看下HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

從上面的結(jié)構(gòu)可以看出，通常情況下HashMap是以數(shù)組和鏈表的組合構(gòu)成(Java8中將鏈表長(zhǎng)度超過(guò)8的鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹)。結(jié)合上面找手機(jī)的例子，我們簡(jiǎn)單分析下HashMap存取操作的心路歷程。put存一個(gè)鍵值對(duì)的時(shí)候(比如存上圖蓋倫)，先根據(jù)鍵值"分類"，"分類"一頓操作后告訴我們，蓋倫應(yīng)該屬于14號(hào)坑，直接定位到14號(hào)坑。接下來(lái)有幾種情況：

• 14號(hào)坑沒(méi)人，nice，直接存值；
• 14號(hào)有人，也叫蓋倫，替換原來(lái)的攻擊值；
• 14號(hào)有人，叫老王！插隊(duì)到老王前面去(單鏈表的頭插入方式，同一位置上新元素總會(huì)被放在鏈表的頭部位置)

get取的時(shí)候也需要傳鍵值，根據(jù)傳的鍵值來(lái)確定要找的是哪個(gè)"類別"，比如找火男，"分類"一頓操作夠告訴我們火男屬于2號(hào)坑，于是我們直接定位到2號(hào)坑開始找，亞索不是…找到火男。

小結(jié)

HashMap是由數(shù)組和鏈表組合構(gòu)成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Java8中鏈表長(zhǎng)度超過(guò)8時(shí)會(huì)把長(zhǎng)度超過(guò)8的鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹；存取時(shí)都會(huì)根據(jù)鍵值計(jì)算出"類別"(hashCode)，再根據(jù)"類別"定位到數(shù)組中的位置并執(zhí)行操作。

HashCode是什么

還是舉個(gè)栗子：一個(gè)工廠有500號(hào)人，下圖用兩種方案來(lái)存儲(chǔ)廠里員工的信件。

左右各有27個(gè)信箱，左邊保安大哥存信的時(shí)候不做處理，想放哪個(gè)信箱就放哪個(gè)信箱，當(dāng)員工去找信的時(shí)候，只好挨個(gè)信箱找，再挨個(gè)比對(duì)信箱里信封的名字，萬(wàn)一哥們臉黑，要找的放在最后一個(gè)信箱的最底下，悲劇…所以這種情況的時(shí)間復(fù)雜度為O(N)；右邊采用HashCode的方式將27個(gè)信箱分類，分類的規(guī)則是名字首字母(第一個(gè)箱子放不寫名字的哥們)，保安大哥將符合對(duì)應(yīng)姓名的信件放在對(duì)應(yīng)的信箱里，這樣員工就不用挨個(gè)找了，只需要比對(duì)一個(gè)信箱里的信件即可，大大提高了效率，這種情況的時(shí)間復(fù)雜度趨于一個(gè)常數(shù)O(1)。

例子中右圖其實(shí)就是hashCode的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，每個(gè)員工都有自己的hashCode，比如李四的hashCode是L，王五的hashCode是W(這取決于你的hash算法怎么寫)，然后我們根據(jù)確定的hashCode值把信箱分類，hashCode匹配則存在對(duì)應(yīng)信箱。在Java的Object中可以調(diào)用hashCode()方法獲取對(duì)象hashCode，返回一個(gè)int值。那么會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)對(duì)象的hashCode一樣嗎?答案是會(huì)的，就像上上個(gè)例子中蓋倫和老王的hashCode就一樣，這種情況網(wǎng)上有人稱之為"hash碰撞"，出現(xiàn)這種所謂"碰撞"的處理上面已經(jīng)介紹了解決思路，具體源碼后續(xù)介紹。

小結(jié)

hashCode是一個(gè)對(duì)象的標(biāo)識(shí)，Java中對(duì)象的hashCode是一個(gè)int類型值。通過(guò)hashCode來(lái)指定數(shù)組的索引可以快速定位到要找的對(duì)象在數(shù)組中的位置，之后再遍歷鏈表找到對(duì)應(yīng)值，理想情況下時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，并且不同對(duì)象可以擁有相同的hashCode。

HashMap的時(shí)間復(fù)雜度

通過(guò)上面信箱找信的例子來(lái)討論下HashMap的時(shí)間復(fù)雜度，在使用hashCode之后可以直接定位到一個(gè)箱子，時(shí)間的耗費(fèi)主要是在遍歷鏈表上，理想的情況下(hash算法寫得很完美)，鏈表只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，就是我們要的

那么此時(shí)的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，那不理想的情況下(hash算法寫得很糟糕)，比如上面信箱的例子，假設(shè)hash算法計(jì)算每個(gè)員工都返回同樣的hashCode

所有的信都放在一個(gè)箱子里，此時(shí)要找信就要依次遍歷C信箱里的信，時(shí)間復(fù)雜度不再是O(1)，而是O(N)，因此HashMap的時(shí)間復(fù)雜度取決于算法的實(shí)現(xiàn)上，當(dāng)然HashMap內(nèi)部的機(jī)制并不像信箱這么簡(jiǎn)單，在HashMap內(nèi)部會(huì)涉及到擴(kuò)容、Java8中會(huì)將長(zhǎng)度超過(guò)8的鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹，這些都在后續(xù)介紹。

小結(jié)

HashMap的時(shí)間復(fù)雜度取決于hash算法，優(yōu)秀的hash算法可以讓時(shí)間復(fù)雜度趨于常數(shù)O(1)，糟糕的hash算法可以讓時(shí)間復(fù)雜度趨于O(N)。

負(fù)載因子是什么

我們知道HashMap中數(shù)組長(zhǎng)度是16(什么？你說(shuō)不知道，看下源碼你就知道)，假設(shè)我們用的是最優(yōu)秀的hash算法，即保證我每次往HashMap里存鍵值對(duì)的時(shí)候，都不會(huì)重復(fù)，當(dāng)hashmap里有16個(gè)鍵值對(duì)的時(shí)候，要找到指定的某一個(gè)，只需要1次；

之后繼續(xù)往里面存值，必然會(huì)發(fā)生所謂的"hash碰撞"形成鏈表，當(dāng)hashmap里有32個(gè)鍵值對(duì)時(shí)，找到指定的某一個(gè)最壞情況要2次；當(dāng)hashmap里有128個(gè)鍵值對(duì)時(shí)，找到指定的某一個(gè)最壞情況要8次

隨著hashmap里的鍵值對(duì)越來(lái)越多，在數(shù)組數(shù)量不變的情況下，查找的效率會(huì)越來(lái)越低。那怎么解決這個(gè)問(wèn)題呢？只要增加數(shù)組的數(shù)量就行了，鍵值對(duì)超過(guò)16，相應(yīng)的就要把數(shù)組的數(shù)量增加(HashMap內(nèi)部是原來(lái)的數(shù)組長(zhǎng)度乘以2)，這就是網(wǎng)上所謂的擴(kuò)容，就算你有128個(gè)鍵值對(duì)，我們準(zhǔn)備了128個(gè)坑，還是能保證"一個(gè)蘿卜一個(gè)坑"。

其實(shí)擴(kuò)容并沒(méi)有那么風(fēng)光，就像ArrayList一樣，擴(kuò)容是件很麻煩的事情，要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組，然后把原來(lái)數(shù)組里的鍵值對(duì)"放"到新的數(shù)組里，這里的"放"不像ArrayList那樣用原來(lái)的index，而是根據(jù)新表的長(zhǎng)度重新計(jì)算hashCode，來(lái)保證在新表的位置，老麻煩了，所以同一個(gè)鍵值對(duì)在舊數(shù)組里的索引和新數(shù)組中的索引通常是不一致的(火男："我以前是3號(hào)，怎么現(xiàn)在成了127號(hào)，給我個(gè)完美的解釋！"新表："大清亡了，現(xiàn)在你得聽我的")。另外，我們也可以看出這是典型的以空間換時(shí)間的操作。

說(shuō)了這么多，那負(fù)載因子是個(gè)什么東西？負(fù)載因子其實(shí)就是規(guī)定什么時(shí)候擴(kuò)容。上面我們說(shuō)默認(rèn)hashmap數(shù)組大小為16，存的鍵值對(duì)數(shù)量超過(guò)16則進(jìn)行擴(kuò)容，好像沒(méi)什么毛病。然而HashMap中并不是等數(shù)組滿了(達(dá)到16)才擴(kuò)容，它會(huì)存在一個(gè)閥值(threshold)，只要hashmap里的鍵值對(duì)大于等于這個(gè)閥值，那么就要進(jìn)行擴(kuò)容。閥值的計(jì)算公式：

閥值 = 當(dāng)前數(shù)組長(zhǎng)度?負(fù)載因子

hashmap中默認(rèn)負(fù)載因子為0.75，默認(rèn)情況下第一次擴(kuò)容判斷閥值是16 ? 0.75 = 12；所以第一次存鍵值對(duì)的時(shí)候，在存到第13個(gè)鍵值對(duì)時(shí)就需要擴(kuò)容了；或者另外一種理解思路：假設(shè)當(dāng)前存到第12個(gè)鍵值對(duì)：12 / 16 = 0.75，13 / 16 = 0.8125(大于0.75需要擴(kuò)容) 。肯定會(huì)有人有疑問(wèn)，我要這鐵棒有何用？不，我要這負(fù)載因子有何用?直接規(guī)定超過(guò)數(shù)組長(zhǎng)度再擴(kuò)容不就行了，還省得每次擴(kuò)容之后還要重新計(jì)算新的閥值，Google說(shuō)取0.75是一個(gè)比較好的權(quán)衡，當(dāng)然我們可以自己修改，HashMap初識(shí)化時(shí)可以指定數(shù)組大小和負(fù)載因子，你完全可以改成1。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 復(fù)制代碼

我的理解是這負(fù)載因子就像人的飯量，有的人吃要7分飽，有的人要10分飽，穩(wěn)妥起見默認(rèn)讓我們7.5分飽。

小結(jié)

在數(shù)組大小不變的情況下，存放鍵值對(duì)越多，查找的時(shí)間效率會(huì)降低，擴(kuò)容可以解決該問(wèn)題，而負(fù)載因子決定了什么時(shí)候擴(kuò)容，負(fù)載因子是已存鍵值對(duì)的數(shù)量和總的數(shù)組長(zhǎng)度的比值。默認(rèn)情況下負(fù)載因子為0.75，我們可在初始化HashMap的時(shí)候自己修改。

hash與Rehash

hash和rehash的概念其實(shí)上面已經(jīng)分析過(guò)了，每次擴(kuò)容后，轉(zhuǎn)移舊表鍵值對(duì)到新表之前都要重新rehash，計(jì)算鍵值對(duì)在新表的索引。如下圖火男這個(gè)鍵值對(duì)被存進(jìn)hashmap到后面擴(kuò)容，會(huì)經(jīng)過(guò)hash和rehash的過(guò)程

第一次hash可以理解成'"分類"'，方便后續(xù)取、改等操作可以快速定位到具體的"坑"。那么為什么要進(jìn)行rehash，按照之前元素在數(shù)組中的索引直接賦值，例如火男之前3號(hào)坑，現(xiàn)在跑到30號(hào)坑。

個(gè)人理解是，在未擴(kuò)容前，可以看到如13號(hào)鏈的長(zhǎng)度是3，為了保證我們每次查找的時(shí)間復(fù)雜度O趨于O(1)，理想的情況是"一個(gè)蘿卜一個(gè)坑"，那么現(xiàn)在"坑"多了，原來(lái)"3個(gè)蘿卜一個(gè)坑"的情況現(xiàn)在就能有效的避免了。

源碼分析

Java7源碼分析

先看下Java7里的HashMap實(shí)現(xiàn)，有了上面的分析，現(xiàn)在在源碼中找具體的實(shí)現(xiàn)。

//HashMap里的數(shù)組 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; //Entry對(duì)象，存key、value、hash值以及下一個(gè)節(jié)點(diǎn) static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final K key;V value;Entry<K,V> next;int hash; } //默認(rèn)數(shù)組大小，二進(jìn)制1左移4位為16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4； //負(fù)載因子默認(rèn)值 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //當(dāng)前存的鍵值對(duì)數(shù)量 transient int size; //閥值 = 數(shù)組大小 * 負(fù)載因子 int threshold; //負(fù)載因子變量 final float loadFactor;//默認(rèn)new HashMap數(shù)組大小16，負(fù)載因子0.75 public HashMap() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //可以指定數(shù)組大小和負(fù)載因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {//省略一些邏輯判斷this.loadFactor = loadFactor;threshold = initialCapacity;//空方法init(); } 復(fù)制代碼

以上就是HashMap的一些先決條件，接著看平時(shí)put操作的代碼實(shí)現(xiàn)，put的時(shí)候會(huì)遇到3種情況上面已分析過(guò)，看下Java7代碼：

public V put(K key, V value) {//數(shù)組為空時(shí)創(chuàng)建數(shù)組if (table == EMPTY_TABLE) {inflateTable(threshold);}//key為空單獨(dú)對(duì)待if (key == null)return putForNullKey(value);//①根據(jù)key計(jì)算hash值int hash = hash(key);//②根據(jù)hash值和當(dāng)前數(shù)組的長(zhǎng)度計(jì)算在數(shù)組中的索引int i = indexFor(hash, table.length);//遍歷整條鏈表for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {Object k;//③情況1.hash值和key值都相同的情況，替換之前的值if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {V oldValue = e.value;e.value = value;e.recordAccess(this);//返回被替換的值return oldValue;}}modCount++;//③情況2.坑位沒(méi)人,直接存值或發(fā)生hash碰撞都走這addEntry(hash, key, value, i);return null;} 復(fù)制代碼

先看上面key為空的情況(上面畫圖的時(shí)候總要在第一格留個(gè)空key的鍵值對(duì))，執(zhí)行 putForNullKey() 方法單獨(dú)處理，會(huì)把該鍵值對(duì)放在index0，所以HashMap中是允許key為空的情況。再看下主流程：

步驟①.根據(jù)鍵值算出hash值 — > hash(key)

步驟②.根據(jù)hash值和當(dāng)前數(shù)組的長(zhǎng)度計(jì)算在數(shù)組中的索引 — > indexFor(hash, table.length)

static int indexFor(int h, int length) {//hash值和數(shù)組長(zhǎng)度-1按位與操作，聽著費(fèi)勁？其實(shí)相當(dāng)于h%length;取余數(shù)(取模運(yùn)算)//如：h = 17，length = 16;那么算出就是1//&運(yùn)算的效率比%要高return h & (length-1);} 復(fù)制代碼

步驟③情況1.hash值和key值都相同，替換原來(lái)的值，并將被替換的值返回。

步驟③情況2.坑位沒(méi)人或發(fā)生hash碰撞 — > addEntry(hash, key, value, i)

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {//當(dāng)前hashmap中的鍵值對(duì)數(shù)量超過(guò)閥值if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {//擴(kuò)容為原來(lái)的2倍resize(2 * table.length);hash = (null != key) ? hash(key) : 0;//計(jì)算在新表中的索引bucketIndex = indexFor(hash, table.length);}//創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)createEntry(hash, key, value, bucketIndex);} 復(fù)制代碼

如果put的時(shí)候超過(guò)閥值，會(huì)調(diào)用 resize() 方法將數(shù)組大小擴(kuò)大為原來(lái)的2倍，并且根據(jù)新表的長(zhǎng)度計(jì)算在新表中的索引(如之前17%16 =1，現(xiàn)在17%32=17)，看下resize方法

void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量//獲取舊數(shù)組的引用Entry[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;//極端情況，當(dāng)前鍵值對(duì)數(shù)量已經(jīng)達(dá)到最大if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//修改閥值為最大直接返回threshold = Integer.MAX_VALUE;return;}//步驟①根據(jù)容量創(chuàng)建新的數(shù)組Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//步驟②將鍵值對(duì)轉(zhuǎn)移到新的數(shù)組中transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));//步驟③將新數(shù)組的引用賦給tabletable = newTable;//步驟④修改閥值threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);}復(fù)制代碼

上面的重點(diǎn)是步驟②，看下它具體的轉(zhuǎn)移操作

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {//獲取新數(shù)組的長(zhǎng)度int newCapacity = newTable.length;//遍歷舊數(shù)組中的鍵值對(duì)for (Entry<K,V> e : table) {while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;if (rehash) {e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);}//計(jì)算在新表中的索引，并到新數(shù)組中int i = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;}}} 復(fù)制代碼

這段for循環(huán)的遍歷會(huì)使得轉(zhuǎn)移前后鍵值對(duì)的順序顛倒(Java7和Java8的區(qū)別)，畫個(gè)圖就清楚了，假設(shè)石頭的key值為5，蓋倫的key值為37,這樣擴(kuò)容前后兩者還是在5號(hào)坑。第一次：

第二次

最后再看下創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的方法

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {Entry<K,V> e = table[bucketIndex];table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);size++;} 復(fù)制代碼

創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)時(shí)，如果找到的這個(gè)坑里面沒(méi)有存值，那么直接把值存進(jìn)去就行了，然后size++；如果是碰撞的情況，

前面說(shuō)的以單鏈表頭插入的方式就是這樣(蓋倫：”老王已被我一腳踢開！“)，總結(jié)一下Java7 put流程圖

相比put，get操作就沒(méi)這么多套路，只需要根據(jù)key值計(jì)算hash值，和數(shù)組長(zhǎng)度取模，然后就可以找到在數(shù)組中的位置(key為空同樣單獨(dú)操作)，接著就是遍歷鏈表，源碼很少就不分析了。

Java8源碼分析

基本思路是一樣的

//定義長(zhǎng)度超過(guò)8的鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //換了個(gè)馬甲還是認(rèn)識(shí)你！！！ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;final K key;V value;Node<K,V> next; } 復(fù)制代碼

看下Java8 put的源碼

public V put(K key, V value) {//根據(jù)key計(jì)算hash值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;//步驟1.數(shù)組為空或數(shù)組長(zhǎng)度為0，則擴(kuò)容(咦，看到不一樣咯)if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//步驟2.根據(jù)hash值和數(shù)組長(zhǎng)度計(jì)算在數(shù)組中的位置//如果"坑"里沒(méi)人，直接創(chuàng)建Node并存值if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;//步驟3."坑"里有人，且hash值和key值都相等，先獲取引用，后面會(huì)用來(lái)替換值if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//步驟4.該鏈?zhǔn)羌t黑樹else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//步驟5.該鏈?zhǔn)擎湵?span id="ozvdkddzhkzd" class="hljs-keyword">else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {//步驟5.1注意這個(gè)地方跟Java7不一樣，是插在鏈表尾部！！！p.next = newNode(hash, key, value, null);//鏈表長(zhǎng)度超過(guò)8，轉(zhuǎn)化成紅黑樹if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}//步驟5.2鏈表中已存在且hash值和key值都相等，先獲取引用，后面用來(lái)替換值if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//統(tǒng)一替換原來(lái)的值e.value = value;afterNodeAccess(e);//返回原來(lái)的值return oldValue;}}++modCount;//步驟6.鍵值對(duì)數(shù)量超過(guò)閥值，擴(kuò)容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;} 復(fù)制代碼

通過(guò)上面注釋分析，對(duì)比和Java7的區(qū)別，Java8一視同仁，管你key為不為空的統(tǒng)一處理，多了一步鏈表長(zhǎng)度的判斷以及轉(zhuǎn)紅黑樹的操作，并且比較重要的一點(diǎn)，新增Node是插在尾部而不是頭部！！！。當(dāng)然上面的主角還是擴(kuò)容resize操作

final Node<K,V>[] resize() {//舊數(shù)組的引用Node<K,V>[] oldTab = table;//舊數(shù)組長(zhǎng)度int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//舊數(shù)組閥值int oldThr = threshold;//新數(shù)組長(zhǎng)度、新閥值int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {//極端情況，舊數(shù)組爆滿了if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//閥值改成最大，放棄治療直接返回舊數(shù)組threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//擴(kuò)容咯，這里采用左移運(yùn)算左移1位，也就是舊數(shù)組*2else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//同樣新閥值也是舊閥值*2newThr = oldThr << 1; // double threshold}else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;//初始化在這里else { // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = 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);}//更新閥值threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})//創(chuàng)建新數(shù)組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;if ((e = oldTab[j]) != null) {//遍歷舊數(shù)組，把原來(lái)的引用取消，方便垃圾回收oldTab[j] = null;//這個(gè)鏈只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)新數(shù)組長(zhǎng)度計(jì)算在新表中的位置if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//紅黑樹的處理else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//鏈表長(zhǎng)度大于1，小于8的情況，下面高能，單獨(dú)拿出來(lái)分析else { // preserve orderNode<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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; } 復(fù)制代碼

可以看到，Java8把初始化數(shù)組和擴(kuò)容全寫在resize方法里了，但是思路還是一樣的，擴(kuò)容后要轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移要重新計(jì)算在新表中的位置，上面代碼最后一塊高能可能不太好理解，剛開始看的我一臉懵逼，看了一張美團(tuán)博客的分析圖才豁然開朗，在分析前先捋清楚思路

下面我們講解下JDK1.8做了哪些優(yōu)化。經(jīng)過(guò)觀測(cè)可以發(fā)現(xiàn)，我們使用的是2次冪的擴(kuò)展(指長(zhǎng)度擴(kuò)為原來(lái)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動(dòng)2次冪的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長(zhǎng)度，圖（a）表示擴(kuò)容前的key1(5)和key2(21)兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴(kuò)容后key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對(duì)應(yīng)的哈希與高位運(yùn)算結(jié)果。

圖a中key1(5)和key(21)計(jì)算出來(lái)的都是5，元素在重新計(jì)算hash之后，因?yàn)閚變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會(huì)發(fā)生這樣的變化：

圖b中計(jì)算后key1(5)的位置還是5，而key2(21)已經(jīng)變成了21，因此，我們?cè)跀U(kuò)充HashMap的時(shí)候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash，只需要看看原來(lái)的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了，是0的話索引沒(méi)變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”。

有了上面的分析再回來(lái)看下源碼

else { // preserve order//定義兩條鏈//原來(lái)的hash值新增的bit為0的鏈，頭部和尾部Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//原來(lái)的hash值新增的bit為1的鏈，頭部和尾部Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;//循環(huán)遍歷出鏈條鏈do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);//擴(kuò)容前后位置不變的鏈if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}//擴(kuò)容后位置加上原數(shù)組長(zhǎng)度的鏈if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;} } 復(fù)制代碼

為了更清晰明了，還是舉個(gè)栗子，下面的表定義了鍵和它們的hash值(數(shù)組長(zhǎng)度為16時(shí)，它們都在5號(hào)坑)

KeyHash

石頭	5
蓋倫	5
蒙多	5
妖姬	21
狐貍	21
日女	21

假設(shè)一個(gè)hash算法剛好算出來(lái)的的存儲(chǔ)是這樣的，在存第13個(gè)元素時(shí)要擴(kuò)容

那么流程應(yīng)該是這樣的(只關(guān)注5號(hào)坑鍵值對(duì)的情況)，第一次：

第二次：

省略中間幾次，第六次

兩條鏈找出來(lái)后，最后轉(zhuǎn)移一波，大功告成。

//擴(kuò)容前后位置不變的鏈if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}//擴(kuò)容后位置加上原數(shù)組長(zhǎng)度的鏈if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;} 復(fù)制代碼

總結(jié)下Java8 put流程圖

對(duì)比

1.發(fā)生hash沖突時(shí)，Java7會(huì)在鏈表頭部插入，Java8會(huì)在鏈表尾部插入

2.擴(kuò)容后轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)，Java7轉(zhuǎn)移前后鏈表順序會(huì)倒置，Java8還是保持原來(lái)的順序

3.關(guān)于性能對(duì)比可以參考美團(tuán)技術(shù)博客，引入紅黑樹的Java8大程度得優(yōu)化了HashMap的性能

感謝

講的很詳細(xì)的外國(guó)小哥

美團(tuán)技術(shù)博客

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图解HashMap(一)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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