概述
前言
jdk 版本 jdk1.8.0_161
结构图
说明：
Map：映射 键 和 值 的 对象。 map 不能 包含 重复的键，每个键 至多 只能 映射 一个 值。
map 提供 三种 集合视图： 分别是 键(key) 的 集合 (Set)；值(value)的 集合(Set)；键值对(key-value)映射 的 集合(Set)；
AbstractMap：Map 的 骨架实现。
HashMap：Map 接口 基于 哈希表(hash table)的实现，支持 null 值 和 null 键，非同步的，不保证 map 的插入顺序。 源码底层数据结构包括 数组 + 链接列表 + 红黑树。hash table相关知识 参看 维基百科 和 相关翻译。底层结构图类似下面的结构：
HashMap 类 大致上 等同于 HashTable，区别在于： HashMap 是 非同步的，而且支持 null；而 HashTable 是 线程安全的 ，不支持 null。HashMap 的实例 有两个参数影响其性能：初始化容量、加载因子。
容量是指 哈希表中 桶的数量，而初始容量是 在哈希表被创建的时候 的容量。默认容量为 16.
加载因子 是指 在容量自动增加之前 哈希表允许能够填充多满的 量度。默认加载因子为 0.75.
当哈希表中的 条目(entries) 数量超过 加载因子 和 当前容量的 乘积时，哈希表 进行散列操作(rehash)(也就是内部数据结构被重新构建 )，使得 哈希表拥有 两倍于之前 桶的数量。
一般来说，默认的加载因子(0.75) 在 时间花费 和 空间花费 上 达到了很好的平衡。更高的值虽然减少了 空间开销，但是增加了查找花费时间。在设置初始容量时，应考虑map中预期的条目数目及其负载因子，以此来最小化 散列操作的次数。如果初始容量大于 条目最大数 除以 加载因子的值，则不会发生任何重散列操作。
如果 HashMap 中需要 保存 很多映射的键值对，创建一个大容量的 HashMap 比 让它自己 根据需要自动重整 效率更高。注意，多个 key 使用 同一个 hashcode() 方法 会 降低 哈希表的性能
源码
构造函数
主要是根据 初始化容量 和 加载因子 构建 ：初始化容量决定了 threshold 的大小：大于等于 初始化容量的 最小 2 的次幂，如果未指定 初始化容量，则 threshold 为 0. 比如初始化容量为 3 对应的 threshold 为 4, 初始化容量为9 对应的 threshold 为 16；
/**
* 使用指定的初始化容量 和 加载因子
* 构建一个空的 HashMap
*/
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);
}
/**
* 下一次扩容临界数值(加载因子 * 容量)，也是扩容后的 size 值
*/
int threshold;
/**
* 返回大于等于给定容量的最小 2 次幂值
*/
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;
}这里主要讲解一下 tableSizeFor() 方法：
该方法的目的是 求出 大于等于 给定数值的最小2次幂：
已知 2^0 + 2^1 + 2^2 + ... + 2^n = 2 ^(n+1) - 1 ;（等比数列求和公式）
而 二进制 转换为 十进制公式 为 a0*2^0 + a1*2^1 + an*2^n （a0、a1、an 依次对应从右到左的二进制数）；
例如：9(10进制) = 1001(2进制) ；计算过程为 ：
1*2^0 + 0*2^1 + 0*2^2 + 1*2^3 = 9 < 2^0 + 2^1 + 2^2 + 2^3 = 2^4 - 1 :大于9 的 最小2次幂为 2^4 = 16；
所以 求 大于 给定数值的最小2次幂 只要 将该值对应的二进制中 最高位数为 1的 低位都转为1 的二进制对应的 十进制 + 1 即可；
这里的代码逻辑是 如果给定的数值就是 2次幂的话，就用本身的数值，而不再向上求取；所以有：
int n = cap - 1;例如 对于 cap = 9，此时 n = 8；对应二进制： 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001
自身值 与 自身值无符号右移1位 的 或操作：将为 1 的 最高位 传播到 次最高位，这个时候最高位和次高位 都为 1
n |= n >>> 1; // 或操作：任一操作数为 1 则返回1，否则返回 00000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 | 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0100
= 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1101
同理，做无符号右移2位：这里移动两位是因为前一个操作已经生成了2个 1，这个操作将会复制这两个1成为4个1。
n |= n >>> 2;0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1101 | 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011
= 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
依次 无符号右移 4位，8位，16位：因为 Integer 的 最大值为 2^31-1，所以只处理到 无符号右移16位（32个1）。
对于9 后面的运算都相当于没操作，所以 最后的 二进制为
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 = 2^4 - 1 ， 所以最小2次幂为 2^4 = 16。
内部数据结构
数组：桶数组，保存 Node
/**
* 在第一次使用的时候初始化,在需要的时候调整大小。
* 一旦分配,数组长度永远是 2 的 次幂
* (在某些操作中也允许 长度为 0)
*/
transient Node<K,V>[] table;
Node 内部类：哈希表中的桶，保存了值（包括键、键对应的 hash 、值）、下一个Node节点；类似于一种单向链表.实现了 Map.Entry,本质上是 键 和 值 的 映射。
（ LinkedList 中的 Node 节点：记录了值，上一个Node 节点 和 下一个 Node 节点的 双向链表）
/**
* 基础的 hash 桶 节点，被用于 大多数的 条目(entry)
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
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;
}
// some methods
}TreeNode 内部类：HashMap.Node 的 间接子类，红黑树数据结构，详情查看wiki
/**
*
*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 红黑树 链接
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; //删除时需要断开链接的节点
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// some methods
}
增删改查方法
增加元素：put(key , value)
这里涉及到两个参数的扩容机制：
临界值 threshold 的增加：构造函数中初始化 threshold 值 为 大于等于 给定容量的最小 2次幂，或者等于0(未指定初始化容量时)。在这之后的增加规则为：如果threshold 等于 0 则 使用默认的初始化容量 乘以加载因子得出 新的 threshold；如果threshold 小于 默认的初始化容量 16 且 大于 0 ，则使用 threshold 乘以 加载因子得出 新的 threshold，如果 threshold 大于 默认的初始化容量 16，则变化 原先的 2倍。
桶数组 table 的扩容：如果 table 未初始化，则第一次table 初始化的容量值为 threshold 的值（构造函数中初始化了 threshold 值）；如果 table 已经初始化，则 扩容的值为 原先的 2倍；
元素保存机制：
通过 给定的 key 计算 hash 然后与 桶数组的长度 减一 按位与 计算出 该 key 在 桶数组中的 索引，索引对应的值 为 链表结构，如果对应值为空，直接构造一个节点赋值给该索引；如果对应值不为空，且链表长度小于 8，则校验该 key 是否属于 重复的 key，是则替换原先的值，否则插入到链表的尾部；如果链表长度等于8，且插入的键不重复，则把链表树化成红黑树；如果链表长度大于8 则按照 红黑树逻辑结构处理（详细略）。
/**
* 在 map 中将 指定的 键 和 指定的值关联
* 如果 map 已经存在了这个键值,则
* 对应的值会被替换为新的值
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 计算 hash
* 由于 jdk1.8中采用了红黑树来处理过多的碰撞，相对提高了效率
* 所以这里只是简单的 异或 高位转低位的值来 减少 碰撞，
* 这种异或虽然简单但是保留了高位 和低位的特征，减少了碰撞
* jdK1.7 之前异或四次之多
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // p 指需要插入的key value 对应的节点数据
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //桶数组未初始化
n = (tab = resize()).length; //初始化后 桶数组
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // (n-1)&hash 求出该值在 桶数组中的索引 的 便捷方法；桶中是否已存在对应链表
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 不存在对应链表，直接将节点 插入数组的索引处
else { // 存在对应链表
Node<K,V> e; K k; // e 指 已经存在插入 键对应的 节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 判断链表头节点是否和要插入的 key 相同
e = p; //是相同的 ，则使用原来的 链表，稍后修改键 值即可
else if (p instanceof TreeNode) // 红黑树 的碰撞处理
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //既不是相同键也不是红黑树 的碰撞处理，即table索引处的链表长度小于9
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 遍历 桶数组对应索引处的 所有链表
if ((e = p.next) == null) { //如果是单向链表的最后一个节点
p.next = newNode(hash, key, value, null); //将新添加的节点链接到当前最后一个几点上
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //当链表长度超过8时
treeifyBin(tab, hash); // 桶 的 树化
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 判断 链表上的每一个链表是否 和 要插入的key 相同
break; //相同
p = e; // 以上两个条件都不满足，判断下一个
}
}
if (e != null) { // 插入的键 对应的节点已存在，处理对应的值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value; //将原来的值 替换为 插入的值
afterNodeAccess(e);// LinkedHashMap 需要的操作
return oldValue;
}
}
// 不存在 对应键的映射 的后续处理：是否扩容
++modCount;
if (++size > threshold) // size 为 map 中已映射的键值对的数量(哈希碰撞的不包括在内)
resize();
afterNodeInsertion(evict); // LinkedHashMap 需要的操作
return null;
}
/**
* 在第一次使用的时候初始化，必要的时候重新分配大小
* 数组的长度始终是 2的次幂
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 初始化 table 或者 将 table 的长度加倍
*
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// 保存节点数组的原始容量
int oldThr = threshold;//容器扩容的临界值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // table 已初始化，直接扩容为2倍
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超出最大容量限制
threshold = Integer.MAX_VALUE;//下一次扩容容量为最大值
return oldTab;//容量已经最大，不再扩容
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //扩容后容量 介于最大值 和最小值之间
newThr = oldThr << 1; // 新的 threshold计算方法：变为 原来的 2倍
}
else if (oldThr > 0) // 扩容的临界值已初始化
newCap = oldThr;// 直接赋值为新的容量
else { // table 未初始化 且 threshold 未初始化，使用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //默认容量为 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的 threshold 为加载因子 和 容量的乘积
}
if (newThr == 0) { //桶数组的长度 小于 默认初始化容量 16，新threshold 计算方法
float ft = (float)newCap * loadFactor;// 容量 乘以 指定的加载因子
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//初始化新的节点数组
table = newTab;
// 如果原来的table有数据，则将数据复制到新的table中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;//垃圾回收
// 如果链表只有一个，则进行直接赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是 红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<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;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
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;
}
// 创建 Node 类
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
// 是否更换为红黑树 的 临界值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 树化桶 ：通过给定的 hash替换数组索引处的桶的所有链接节点
* 如果 桶数组 太小的话，则将重新调整大小
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)// 桶数组未空 或者 容量 小于 64
resize(); // 重新调整大小
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { // 桶数组对应索引处的链接节点是否为空
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; // hd 保存 头节点 tl 保存前一个节点
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); // 将node 构造成 treeNode
if (tl == null) // 前一个节点为空，即 p 为 头节点
hd = p;
else { //p 为非头节点
p.prev = tl;
tl.next = p; //前一个节点的下一个节点即为当前节点
}
tl = p; // 当前节点置位 前一个节点，继续循环
} while ((e = e.next) != null); // 循环直到最后一个节点
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab); // 根节点特殊处理
}
}
/**
* 对获取的元素排序，LinkedList accessOrder 为 false,此处不处理
*/
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // 将节点移动到尾部
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
/**
* 不做 任何操作
*/
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
// 永远返回 false
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
删除元素：remove(key)
删除机制：
通过给定键计算 hash 然后 与 桶数组长度减一 按位与 操作 计算出 对应桶数组的 索引。通过索引得出 链表（或者红黑树）的头节点,如果该节点与要删除的键 吻合，则确定删除的就是这个头节点，否则 循环遍历 该 链表(或者红黑树)，直到找到吻合的 节点对象，最后删除找到的节点。
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
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;
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;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
修改：可以通过 key 先 进行查询 ，然后 再 put 插入 操作进行覆盖。
查询：
删除逻辑中 包含了 查询的逻辑。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
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;
}模拟 hash 碰撞：
即自定义 hashCode 方法 和 equals 方法，现有如下实体 bean Student 类：
student 的 name 相同则 hashCode 相同，最后运算处的 table 索引相同，计算方式为：
(hash=(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16))&(table.length - 1)
package com.ycit.bean;
import java.time.LocalDate;
import java.util.Objects;
/**
* 学生类
*
* @author xlch
* @create 2017-05-17 22:15
*/
public class Student {
private String name;
private LocalDate birthday;
public Student() {
}
public Student(String name, LocalDate birthday) {
this.name = name;
this.birthday = birthday;
}
// getter setter
@Override
public boolean equals(Object o) {
System.out.println("equals invoke, equals obj: " + super.equals(o));
return super.equals(o);
}
@Override
public int hashCode() {
System.out.println(name + " hashcode is " + this.name.hashCode());
return this.name.hashCode();
}
}
测试代码：
@Test
public void collisionTest() {
Student student = new Student("小明", LocalDate.of(2018, 4, 5));
Student student2 = new Student("小明", LocalDate.of(2018, 4, 7));
HashMap<Student, String> map = new HashMap<>();
map.put(student, "2");
map.put(student2, "1"); //此时插入的数据 和 student 发生 碰撞
}输出：
小明 hashcode is 756703
小明 hashcode is 756703
equals invoke, equals obj: false
最后
以上就是机灵皮卡丘为你收集整理的【collection】集合学习——Map 之 HashMap的全部内容，希望文章能够帮你解决【collection】集合学习——Map 之 HashMap所遇到的程序开发问题。
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