在Java编程中，HashMap 是最常用的数据结构之一，它提供了高效的键值对存储和检索功能。无论是日常开发还是技术面试，对 HashMap 的深入理解和熟练应用都是至关重要的。
HashMap数据结构概览
HashMap是我们比较常用的集合类型，它是以键值对的逻辑结构来存储数据的。
- HashMap允许存储null键或者null值的键值对。
- HashMap非线程安全。
- HashMap底层初始化用的是数组+链表，当链表长度大于8(默认值)时，若size小于64则进行2倍扩容，反之会对对应的数组桶进行链表转红黑树操作。
- HashMap默认容量大小为16。
不同版本的HashMap底层数据结构
在JDK1.8 之前，底层采用数组+链表，用(n - 1) & hash找到数组索引位置，若冲突则用拉链法解决冲突，当冲突碰撞加剧的时候，可能存在查询性能退化为O(n)的情况。
JDK1.8 之后底层采用数组+链表作为初始结构，当某个桶链表长度大于8时，默认情况下，会判断数组长度是否小于64，若小于64则使用resize()进行扩容。反之调用treeifyBin()将bucket内所有节点转红黑树节点：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//......
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//当链表元素大于8时，调用treeifyBin查看当前bucket数是否大于64，若大于则将bucket节点转红黑树节点，反之进行bucket扩容
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//......
}
}
//......
}
//......
return null;
}HashMap是如何解决哈希冲突的？
在JDK7之前HashMap采用的是链式寻址法解决哈希冲突的，而JDK8之后则未转红黑树前采用的就是链式寻址法，转红黑树之后就借用红黑树天然有序性（黑平衡）解决哈希冲突。
为什么1.8之后要加一个链表转红黑树的操作
链表查询的时间复杂度为O(n)在数据量较少的情况下查询效率不错,一旦冲突非常厉害，链表数量暴增的话查询效率或者添加效率都会十分低下，所以就需要转为红黑树，通过黑平衡结构保证插入和查询效率都为O(logN),并且红黑树是黑平衡树，所以相较于AVL不会进行频繁的翻转保证平衡的操作。
HashMap底层的数据结构红黑树算法在大数据情况下最大高度可能是多少呢？
理想情况为2log2 (n+1),但是Java中这个情况考虑的因素就很多了:
- 得看看堆区大小以及这个节点的大小。
- 就Java而言这种情况很少见，如果大数据都在一个bucket中，就说明设置的哈希算法有问题了。
HashMap几种构造方法
1.默认构造函数的初始化流程
如下所示，仅仅初始化负载因子，默认为0.75f，这个负载因子的作用即当当前数组大小>数组容量*负载因子时会进行扩容操作。
public HashMap() {
this.loadFactor = 0.75F;
}2.将另一个Map存到当前Map中的构造函数工作流程
该方法会将阈值设置为默认值DEFAULT_LOAD_FACTOR(0.75f),然后将传入的map通过putMapEntries方法将键值对逐个存入。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}3.指定初始化容量的HashMap
通过外部参数传入initialCapacity，初始化map底层数据的大小。
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
4.指定容量和负载因子的构造函数
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);
}HashMap核心源码详解
1.HashMap对应put方法工作流程
HashMap的put方法的逻辑比较清晰，大体的逻辑为:
- 通过hash算法得到桶的位置
- 尝试将键值对存到hash计算后的桶的位置中。
- 无冲突直接创建新节点保存。
- 有冲突则按照链表或者红黑树的逻辑进行插入。
入口代码：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}进入putVal，可以看到要做的就是计算出桶的位置然后完成插入。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//计算(n - 1) & hash并查看是否在桶中，若不在则直接创建一个结点放到这个桶中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素（处理hash冲突）
else {
Node<K,V> e; K k;
// 判断table[i]中的元素是否与插入的key一样，若相同那就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断插入的是否是红黑树节点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 不是红黑树节点则说明为链表结点
else {
// 不断遍历到达链表尾部
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 不断往链表后面走，若为空则说明到达尾部，直接添加节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}2.HashMap的get方法的流程
整体逻辑和put也差不多，计算桶的位置，然后看看是那种数据结构，若是链表则遍历链表然后进行hashCode和equals方法比较是否一致然后返回，红黑树同理。
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) {
// 数组元素相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个节点
if ((e = first.next) != null) {
// 若是红黑树，则走红黑树的遍历逻辑
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 反之说明这是一个链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}3.hashMap扩容机制
扩容方法整体做的就是数组迁移，注释都在下方，这里我们只需注意JDK核心设计，就是迁移的核心逻辑代码如下。 是JDK1.8中的优化操作，可以不需要再重新计算每一个元素的哈希值，如下图所示，将当前元素的hash值&容器旧的容量，如果高位有1则说明他要落到新的bucket中。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 计算扩容的容量以及新的阈值
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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;
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;
@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) {
//遍历，将旧链表元素迁移到新的链表上
} while ((e = next) != null);
//维护原来的尾节点
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 维护新扩容的尾节点
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}4.HashMap 的容量为什么需要是 2 的幂次方，而这个幂为什么是31呢？
先来回答第一个问题，容量为什么是2的幂次方，首先我们步入hashMap的源码中查看。hashMap计算键值对存到桶中索引位置的代码。
i = (n - 1) & hash在n为2的次幂情况下，(n - 1) & hash通过数学公式其实可以推导为 hash%n。
我们假设hash为1,使用不同的2次幂可以印证我们上面的论述。
1. n为2的2次方: 4===> 3&1==1%4
2. n为2的3次方: 8===> 7&1==1%8
3. .....除此之外，使用2的次幂进行计算时碰撞次数会少于非2的次幂。同样的，我们假设hash值的7、8、9、10。hashMap的容量n分别假设为8(2的3次方)和9。
n为16的计算结果如下，碰撞0次。
7===>7
8===>0
9===>1
10===>2n为9的计算结果，碰撞2次。
7===>0
8===>8
9===>8
10===>8再来了解一下hashCode的东西可以看到计算机hash的乘积数写死为31，这是为什么呢？
int hash = 0;
private char[] value;
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}我们再来看看StackOverflow的回答:
The value 31 was chosen because it is an odd prime. If it were even and the multiplication overflowed, information would be lost, asmultiplication by 2 is equivalent to shifting. The advantage of usinga prime is less clear, but it is traditional. A nice property of 31 isthat the multiplication can be replaced by a shift and a subtractionfor better performance: 31 * i == (i << 5) - i. Modern VMs do thissort of optimization automatically.
大意说的是如果使用双数的话，计算就是使用<<1，这样的计算很可能会出现数据溢出，使用奇数31则会JVM会将其优化成一个数学公式：31 * i == (i << 5) - i，如此依赖无论怎么计算hash值都不会超过int的最大值2^31-1 (0111 1111 | 1111 1111 | 1111 1111 | 1111 1111) ,那么问题又来了，别的小于31的奇数不会超过int的范围，为什么乘积数不用别的值而一定要用31呢？我们不妨写一个demo进行实验一下，不同的乘积数计算出的hash的值的碰撞数是多少
基于源码推导出hashCode优化后的公式，31 * i == (i << 5) - i 推导过程就在下方:
private static int hash;
/**
* 31 * h
* ===> (2^5-1) * h
* ====> (1<< 5-1 ) * h
* ===> (1<< 5) * h -h
* 最终结果
* ====> h << 5 - h
* 从而避免计算溢出 以及使用位移提升性能
*/
public int hashCode(char[] value, int num) {
hash = resetHash();
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = num * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
private int resetHash() {
return 0;
}而且乘积数为为是31还有下面两个好处:
- 冲突最少。
- 31计算的值都在取值范围内。
对此,笔者使用了下面这段代码印证这个结果:
public int hashCode(char[] value, int num) {
hash = resetHash();
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
/**
* 31 * h
* ===> (2^5-1) * h
* ====> (1<< 5-1 ) * h
* ===> (1<< 5) * h -h
* 最终结果
* ====> h << 5 - h
* 从而避免计算溢出 以及使用位移提升性能
*/
h = num * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
private int resetHash() {
return 0;
}
@Test
public void hashCodeTest() {
int size = 1000_0000;
caculHashCode(size,2);
caculHashCode(size,4);
caculHashCode(size,7);
caculHashCode(size,31);
caculHashCode(size,32);
caculHashCode(size,33);
caculHashCode(size,64);
/**
* 输出结果 31碰撞率低 31之后的质数也行 但是最大值超过int 范围了
* 2:重复了9997896
* 4:重复了9939942
* 7:重复了8696061
* 31:重复了0
* 32:重复了5900000
* 33:重复了8
* 64:重复了9590000
*/
}
private void caculHashCode(int size, int num) {
HashSet<Integer> set2 = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
set2.add(hashCode(String.valueOf(i).toCharArray(), num));
}
System.out.println(num + ":重复了" + (size - set2.size()));
}总结一下:
- 通过2的次幂使得公式，可以使得公式变为取模运算，提升计算效率。
- 次幂为31计算结果永远小于int类型避免计算溢出，在int类型区间中31次幂碰撞率最低。
5.重写equals为什么要重写hashcode？
我们在日常开发中，某些情况下我们判断对象是否相等需要有自己的一套逻辑，这时候我们就需要重写equals方法，但我们在重写equals方法时不重写hashCode方法，很可能会造成很严重的集合操作事故。
我们以以这样的一个场景为例，由于业务的需要，我们判断产品对象的逻辑需要重写，只有id相等的产品对象才是相等的对象。所以我们重写了产品对象的equals方法，关键代码如下所示：
public class Product {
private Integer id;
private String name;
public Product(Integer id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
.....get、set
@Override
public String toString() {
return "Product{" +
"id=" + id +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
// 重写equals
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
return false;
}
Product product = (Product) o;
return Objects.equals(id, product.id);
}这时候有个场景要求我们对产品进行去重操作，代码以及运行结果如下所示，可以看到明明是两个我们逻辑上相同的产品却都被存到set集合中，这是为什么呢？我们不妨看看set的add源码
public static void main(String[] args) {
Product product1 = new Product(1, "id为1的馒头旧版本");
Product product2 = new Product(1, "id为1的馒头新版本");
HashSet<Product> products = new HashSet<Product>();
boolean contains = products.contains(product1);
products.add(product1);
products.add(product2);
// 使用equals判断是否相等
System.out.println(product1.equals(product2));
// 查看HashSet中元素个数
System.out.println(products.size());
for (Product product : products) {
System.out.println(product.toString());
}
/**
* true
* 2
* Product{id=1, name='id为1的馒头旧版本'}
* Product{id=1, name='id为1的馒头新版本'}
*/
}首先来到add的浅层调用，我们不妨直接步入查看：
public boolean add(E e) {
//调用map方法完成元素插入
return map.put(e, PRESENT)==null;
}可以看到put代码本质上就算通过key得到一个hash值，这个值和上一次插入的元素hash值一样，然后调用putVal尝试将元素插入：
public V put(K key, V value) {
//通过hash计算得到hash值，然后调用putVal进行元素插入
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}假设我们没有重写equals就会发现，因为上一步hash值一样，但是equals没有重写导致两个元素比较的是引用地址，因为引用地址的不同导致hashMap认定两者不为同一个key进而导致逻辑上认为相同的元素，却都插入到map中：
对此我们给出putVal的源码，读者可基于该说法进行代入性的调试：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//......
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果hash相同且对象相等则走这段逻辑，设置一个值直接返回不进行插入操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//否则进行插入操作
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
.......
}6.HashMap 常见遍历以及安全删除代码要怎么做？
示例代码如下，读者可自行调试，大抵是建议使用entrySet，以及在循环时安全删除建议使用entrySet的迭代器形式:
private static HashMap<String, String> map = new HashMap();
@Before
public void before() {
int size = 1000_0000;
for (int i = 0; i < size; i++) {
map.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
}
@Test
public void CycleTest() {
long start = System.currentTimeMillis();
Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = iterator.next();
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("entry iterator遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
Iterator<String> keySetIterator = map.keySet().iterator();
while (keySetIterator.hasNext()) {
String key = keySetIterator.next();
String value = map.get(key);
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("keySet Iterator遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("entrySet 遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
for (String key : map.keySet()) {
String resultKey = key;
String value = map.get(key);
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("foreach keyset 遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
map.forEach((k, v) -> {
String key = k;
String value = v;
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("lambda 遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
map.entrySet().stream().forEach((entry)->{
String key=entry.getKey();
String value=entry.getValue();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("stream 遍历:" + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
map.entrySet().parallelStream().forEach((entry)->{
String key=entry.getKey();
String value=entry.getValue();
});
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("并行流 遍历:" + (end - start));
/**
* 输出结果 entrySet性能最好
* entry iterator遍历:228
* keySet Iterator遍历:284
* entrySet 遍历:228
* foreach keyset 遍历:284
* lambda 遍历:237
* stream 遍历:230
* 并行流 遍历:134
*/
/**
* 两个entry反编译的字节码一样说明时长一样
* long start = System.currentTimeMillis();
*
* Entry entry;
* String var6;
* for(Iterator iterator = map.entrySet().iterator(); iterator.hasNext(); var6 = (String)entry.getValue()) {
* entry = (Entry)iterator.next();
* String key = (String)entry.getKey();
* }
*
* long end = System.currentTimeMillis();
* System.out.println("entry iterator遍历:" + (end - start));
*
*
* start = System.currentTimeMillis();
*
* String var10;
* Iterator var13;
* Entry entry;
* for(var13 = map.entrySet().iterator(); var13.hasNext(); var10 = (String)entry.getValue()) {
* entry = (Entry)var13.next();
* String key = (String)entry.getKey();
* }
*
* end = System.currentTimeMillis();
* System.out.println("entrySet 遍历:" + (end - start));
*/
/**
* 安全删除
*/
Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = it.next();
if (entry.getKey() .equals("1") ) {
// 删除
System.out.println("del:" + entry.getKey());
iterator.remove();
} else {
System.out.println("show:" + entry.getKey());
}
}
}HashMap多线程可能导致的问题
具体可以参考笔者这篇文章，大致原因是JDK7版本的HashMap在多线程扩容期间，一个线程指向迁移节点后被挂起，另一个线程完成扩容后。这个线程重新那会CPU执行权在执行原有的迁移逻辑，会造成死循环进而打爆CPU 100%问题，而JDK8则可能会导致同一个两个key计算到相同的hash值进而导致后put的元素将前一个元素覆盖。
