以最简单的方式讲HashMap

HashMap可以说是面试中最常出现的名词，这次头条的一面，第一个问的问题就是HashMap。所以就让我们来探讨下HashMap吧。

实验环境：JDK1.8

首先先说一下，和JDK1.7相比，对HashMap做了一些优化，使得HashMap的性能更加的优化。

1. HashMap的储存结构

2. HashMap中的Hash

3. HashMap是怎么保存数据的

4. HashMap的扩容操作

5. HashMap的线程安全问题

HashMap的储存结构

只有当我们知道HashMap的储存结构时，我们才能够明白HashMap的工作原理。

jdk1.7的存储结构

在JDK1.7中，HashMap采用的是数组【位桶】+单链表的数据结构

 

 

 

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jdk1.8的储存结构

在JDK1.8中，与JDK1.7最不相同的地方就是，采用了红黑树进行储存，采用的是数组【位桶】+链表+红黑树，当链表的长度超过某一阀值时，就会将链表转换为红黑树，这个阀值可以自己设置，默认是8。

 

 

 

图片来自

Hash

首先先说HashMap中的hash。当我们使用HashMap中的put(k,v)时，

public V put(K key, V value) {    return putVal(hash(key), key, value, false, true);}

首先我们要根据key算出key的hash值。

• JDK1.8

static final int hash(Object key) {    int h;    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

这个hash值不仅仅是通过Object中的hashCode的得到的，还需要进行右移和^位异或。

HashMap保存数据

总所周知，HashMap默认的容量大小是16，那么当我们储存一个值时，是怎么判断储存的位置呢？

首先我们需要明白几个参数。在使用HashMap的时候我们很可能会使用以下的构造参数：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) ;

• initialCapacity：初始化容量默认是16
• capacity：容量，通过initCapacity计算出一个大于或者等于initCapacity且为2的幂的值
• loadFactor：装载因子，默认是0.75，根据它来确定需要扩容的阀值。
• threshold：阀值，capacity*loadFactor即为阀值。

1. 未产生hash冲突

   // n是HashMap的大小，Hash为key的hash值，tab为如下图中的table，i代表储存的位置int i;// 为null代表此位置为空的if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

    

   

    
   例如：当某一hash值与（n-1）相与的结果是3，那么就将这个这个table的第3号的位置。

    

2. 产生hash冲突

   但是如果当我们得到的hash值一样或者说相与的结果的table位置已经存在一个值了，那么我们应该怎么去储存呢？

   • 当key与table[i]的所有key进行equals比较，如果相同则直接更新覆盖value。

   • 假如key进行equals比较不相同，则进行元素的插入操作（在jdk1.7中是链表的插入，在jdk1.8中既有链表的插入操作也有红黑树的操作）。

HashMap保存数据的JKD1.8源代码看源代码能够更好的理解HashMap的put操作

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node
      
       [] tab; Node
       
         p; int n, i;        // 假如table是空的或者说长度为0，则进行扩容        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;        // 假如桶中的元素是空的，则直接将元素放在桶中【使用(n - 1) & hash]判断放的位置】        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        // 假如桶中已经存在这个元素        else {            Node
        
          e; K k;            // 假如桶中的第一个元素p的hash值，key与要存的值相等            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;// 使用e来记录p            // TreeNode 代表红黑树节点            // 假如key不相等，则将元素放入红黑树节点中            else if (p instanceof TreeNode)                e = ((TreeNode
         
          )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            // 假如p为链表节点            else {                // 进行链表查找                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                    // 假如next为空【代表达到链表末尾】                    if ((e = p.next) == null) {                        // 在末尾插入新的节点                        p.next = newNode(hash, key, value, null);                        // 如果链表长度达到阀值，则转化为红黑树                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                            treeifyBin(tab, hash);                        // 插入元素后跳出循环                        break;                    }                    // 在链表中也会遇到key一样的元素，则时候就跳出循环                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        // 此时e为链表中key相等的元素                        break;                    p = e;                }            }            // e不为nul，代表要相同的元素            if (e != null) { // existing mapping for key                V oldValue = e.value;                // 如果onlyIfAbsent为false或者旧值为空，则进行更新                // 在源码中onlyIfAbsent默认是false                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;                // 回调以允许LinkedHashMap事后操作                afterNodeAccess(e);                // 返回旧值                return oldValue;            }        }        // modeCount代表HashMap在结构上面被修改的次数        ++modCount;        // 加入大小大于阀值则进行扩容        if (++size > threshold)            resize();        // 回调以允许LinkedHashMap事后操作        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }
         
        
       
      

HashMap的扩容操作

在HashMap中进行扩容操作是特别耗费时间的，因为随着扩容，会重新进行一次hash分配，遍历hash表中的所有元素，因为桶的大小【也就是数组长度n】变了，那么(n - 1) & hash的值也会发生改变，所以我们在编写程序时应该尽量避免resize，尽量在新建HashMap对象的时候指令桶的长度【阿里巴巴开发手册也是这样推荐使用】。

HashMap进行扩容时，会完全新建一个桶，我们从上面了解到桶就是数组，而数组是没办法自动扩容的，所以我们需要用一个新的数组来代替前面的桶。而当HashMap进行扩容是，阀值会变成原来的两倍，容量也会变成原来的两倍

首先我们先讲讲JDK1.7中的resize(),JDK1.8有红黑树，还是有点麻烦。

1. JDK1.7 的rezise()

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量      //table为扩容前的Entry数组    Entry[] oldTable = table;    int oldCapacity = oldTable.length;      // 如果扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)      if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {          //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了          threshold = Integer.MAX_VALUE;        return;      }      // 新建一个Entry数组    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];      //将数据转移到新的Entry数组里    transfer(newTable);    // 修改table的指向对象    table = newTable;    threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改阈值  }void transfer(Entry[] newTable) {      Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组      int newCapacity = newTable.length;      // 遍历旧的Entry数组      for (int j = 0; j < src.length; j++) {         Entry
      
        e = src[j];        // 如果此位置存在元素        if (e != null) {              // for循环过后，旧的Entry数组就不再引用任何对象            src[j] = null;            // 遍历链表            do {                  // 获得链表中的下一个元素                Entry
       
         next = e.next;                  // 重新计算数据保存位置                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);                // 在jdk1.7中是头部插入，此时e.next指向新的数组位置newTable[i]                e.next = newTable[i];                // 将newTable指向e                newTable[i] = e;                // 访问下一个Entry链上的元素                e = next;            } while (e != null);          }      }  }  static int indexFor(int h, int length) {      return h & (length - 1);  }
       
      

2. JDK1.8 的rezise()

final Node
      
       [] resize() {    Node
       
        [] oldTab = table;    // 获得table的大小，并将其长度赋值给oldCap    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;    // 阀值赋值    int oldThr = threshold;    int newCap, newThr = 0;    // 如果table不为空    if (oldCap > 0) {        // 数组大小大于(2^30)        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {            // 修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了              threshold = Integer.MAX_VALUE;            return oldTab;        }        // newCap = oldCap << 1新的容量为以前的两倍        // 当新的table长度没有超过最导致，且以前的table长度大于16，则进行阀值更新        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                    oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)            // 阀值扩大成两倍            newThr = oldThr << 1; // double threshold    }    // 如果table为空，且阀值大于0    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold        // 则新的容量大小为阀值        newCap = oldThr;        // 假如table为空切阀值小于等于0，则初始化阀值，和table    else {               // zero initial threshold signifies using defaults        // 新的table长度为16        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;        // 新的阀值为负载因子【0.75】*16        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;    /*     *以上都是进行初始化操作，目的是扩大容量，或则初始化HashMap     *下面便是重新存放元素操作     */    @SuppressWarnings({
     "rawtypes","unchecked"})    Node
        
         [] newTab = (Node
         
          [])new Node[newCap];    table = newTab;    if (oldTab != null) {        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {            Node
          
            e;            // 假如oldTab[j]中含有元素            if ((e = oldTab[j]) != null) {                oldTab[j] = null;                // 假如没有下一个元素，也就是oldTab[j]中只有e一个元素                if (e.next == null)                    // 重新选择空间                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                // 假如有下一个元素，且该节点为红黑树节点                else if (e instanceof TreeNode)                    // 将该节点进行rehash后，放到新的地方                    ((TreeNode
           
            )e).split(this, newTab, j, oldCap); /** * 在JDK1.8中不像JDK1.7一样重新进行hash值计算，而是利用了一个规律： * 假如e.hash & oldCap为0，那么该元素的引索位置没有变 * 假如e.hash & oldCap为1，那么该元素的引索位置为原引索+oldCap */ // 假如有下一个元素，但该节点为链表节点 else { // preserve order Node
            
              loHead = null, loTail = null; Node
             
               hiHead = null, hiTail = null; Node
              
                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;}
              
             
            
           
          
         
        
       
      

HashMap的线程安全问题

相信很多人都听说过HashMap线程不安全，但是HashMap为什么会产生线程安全问题呢？

1. 多线程put()操作

设想一个场景，A线程正在进行put操作，它经过hash计算，以及链表查找，已经确定了put的位置X，但是这时候cpu时间片到了，A线程不得不退出put操作的执行，这时候B线程获得了cpu时间片，在X的位置进行插入值，如果A线程再执行put操作就会覆盖以前的值，此时数据就不一致了。

2. 多线程resize()操作

当多个线程进行resize()操作时，假如table已经变成新数组，那么下一个线程会使用已经被赋值过得的table做为初始值进行操作。这样可能就会出现死循环的操作。

至于怎么避免HashMap的多线程安全问题，ConcurrentHashMap是一个好东西，至于它是怎么解决并发的问题，我们下次再聊。

HashMap其实并不是很难，我们主要是要理解它储存元素的思想与方法。而通过源代码，我们能够更好的理解设计的理念