HashMap源码解析

一 成员变量解析

transient Node<K,V>[] table;

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;
    }
}

/**
 * The number of key-value mappings contained in this map.
 */
transient int size;

/**
 * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
 */
int threshold;

/**
 * The load factor for the hash table.
 */
final float loadFactor;

二 方法解析

1 添加元素

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

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

/**
 * Implements Map.put and related methods
 *
 * @param hash hash for key //关键字的hash
 * @param key the key                   
 * @param value the value to put                
 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 
 * @param evict if false, the table is in creation mode.
 * @return previous value, or null if none
 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 如果tab为null或tab长度为0 则初始化tab长度
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // HashMap用hash(key) & (length-1)的方法得到tab的索引i
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        //  如果i对应的tab值为null 则直接建立关键字为key，值为value的节点
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 如果tab[i].hash == hash 且 {tab[i].key == key或者key.equals(tab[i].key)}
            // （java规定equals()为true的两个对象hashcode必相等，所以在此不必比较hash值，
            // 这也是为何在覆盖equals()方法的同时要覆盖hashCode()方法的原因）
            // 则找到更新节点
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 如果p是树节点 则更新树节点
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // binCount记录tab[i]下的链表长度，如果大于TREEIFY_THRESHOLD将链表结构转化为树结构
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 如果tab[i]的下一个节点为null 则直接新建节点并退出循环
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 如果e.hash == hash 且 e.key == key或者key.equals(e.key)
                // 则找到更新节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                // 以上不满足 则将p设为下一个链表节点
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // 存在key对应的映射
            V oldValue = e.value;
            // 如果onlyIfAbsent==false或者oldValue为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    // 修改参数加一
    ++modCount;
    // 如果tab长度大于threshold 则扩充tab 将tab长度扩充为原来的2倍
    if (++size > threshold)、
        // 扩容
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

添加元素的过程如下：
（1）如果tab为null或tab长度为0 则初始化tab长度，默认16
（2）根据hash(key) & (length-1)的得到索引，定位tab[i]
（3）如果tab[i]等于null，则直接建立新节点
否则会先检查tab[i]的头结点是否和key匹配，如果匹配则找到更新的tab[i]
否则循环tab[i]中的节点链，如果节点链中有节点和key匹配，则更新；如果遍历后没有节点匹配成功，则在链表尾部添加以key为键的新节点
和key匹配的原则是：
tab[i].hash == hash(key)且tab[i].key == key或者key.equals(tab[i].key)（java规定equals()为true的两个对象hashcode必相等，所以在此不必比较hash值，这也是为何在覆盖equals()方法的同时要覆盖hashCode()方法的原因）

2 获取元素

/**
 * Implements Map.get and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @return the node, or null if none
 */
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 &&
        // hash(key) & (length-1)的方法得到tab的索引
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 如果first.hash==hash 且 first.key==key或者key.equals(first.key) 返回first
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 在tab[i]下的链表中查找对应的节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

3 删除元素

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) { // hash(key) & (length-1)的方法得到tab的索引
        // node为待删除节点
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 如果p.hash==hash 且 p.key==key或者key.equals(p.key) 则找到待删除节点
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                // 从链表中找到待删除节点
                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)
                // 如果node是首节点，则设tab[index]为node的下一个节点
                tab[index] = node.next;
            else
                // node和p不相等，此时p是node的前驱节点，则设node的前驱节点的后继节点为node的后继节点
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

4 扩容

当添加元素时，如果size > threshold，则进行扩容

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    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) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 扩容后元素重新计算index，然后放置，详情见下面详述
                    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;
}

在扩容后，newCap为lodCap的2倍，而这时候就要将原tab中的元素重新放置，代码中将(e.hash & oldCap) == 0的节点放入tab[index]中，位置不变；将(e.hash & oldCap) != 0的节点放入tab[index + oldCap]中，这是为何呢？

假设有两个键，key1和key2，hash(key1)=0000 0101，hash(key2)=0001 0101，oldCap=16(0001 0000)
则两个键对应的index为：

index_1 = hash(key1) & (oldCap - 1) = 0000 0101 & 0000 1111 = 0101
index_2 = hash(key2) & (oldCap - 1) = 0001 0101 & 0000 1111 = 0101

扩容后newCap = oldCap * 2 = 32(0010 0000)，此时索引要重新计算：

index_new_1 = hash(key1) & (newCap - 1) = 0000 0101 & 0001 1111 = 00101 = index_1
index_new_2 = hash(key2) & (newCap - 1) = 0001 0101 & 0001 1111 = 10101 = 00101 + 10000 = index_2 + oldCap

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要判断hash值中倒数第r位（oldCap=2^r）是否为0就可以，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。

三 再谈HashCode的重要性

前面讲到了，HashMap中对Key的HashCode要做一次rehash，防止一些糟糕的Hash算法生成的糟糕的HashCode，那么为什么要防止糟糕的HashCode？
糟糕的HashCode意味着的是Hash冲突，即多个不同的Key可能得到的是同一个HashCode，糟糕的Hash算法意味着的就是Hash冲突的概率增大，这意味着HashMap的性能将下降，表现在两方面：

  1. 有10个Key，可能6个Key的HashCode都相同，另外四个Key所在的Entry均匀分布在table的位置上，而某一个位置上却连接了6个Entry。这就失去了HashMap的意义，HashMap这种数据结构性高性能的前提是，Entry均匀地分布在table位置上，但现在确是1 1 1 1 6的分布。所以，我们要求HashCode有很强的随机性，这样就尽可能地可以保证了Entry分布的随机性，提升了HashMap的效率。
  2. HashMap在一个某个table位置上遍历链表的时候的代码：
    p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))
    看到，由于采用了“&&”运算符，因此先比较HashCode，HashCode都不相同就直接pass了，不会再进行equals比较了。HashCode因为是int值，比较速度非常快，而equals方法往往会对比一系列的内容，速度会慢一些。Hash冲突的概率大，意味着equals比较的次数势必增多，必然降低了HashMap的效率了。

四 HashMap的table为什么是transient

看到table用了transient修饰，也就是说table里面的内容全都不会被序列化，不知道大家有没有想过这么写的原因？
在我看来，这么写是非常必要的。因为HashMap是基于HashCode的，HashCode作为Object的方法，是native的：
public native int hashCode();
这意味着的是：HashCode和底层实现相关，不同的虚拟机可能有不同的HashCode算法。再进一步说得明白些就是，可能同一个Key在虚拟机A上的HashCode=1，在虚拟机B上的HashCode=2，在虚拟机C上的HashCode=3。
这就有问题了，Java自诞生以来，就以跨平台性作为最大卖点，好了，如果table不被transient修饰，在虚拟机A上可以用的程序到虚拟机B上可以用的程序就不能用了，失去了跨平台性，因为：

  1. Key在虚拟机A上的HashCode=100，连在table[4]上
  2. Key在虚拟机B上的HashCode=101，这样，就去table[5]上找Key，明显找不到
    整个代码就出问题了。因此，为了避免这一点，Java采取了重写自己序列化table的方法，在writeObject选择将key和value追加到序列化的文件最后面：
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
    int buckets = capacity();
    // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
    s.defaultWriteObject();
    s.writeInt(buckets);
    s.writeInt(size);
    internalWriteEntries(s);
}

// Called only from writeObject, to ensure compatible ordering.
void internalWriteEntries(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
    Node<K,V>[] tab;
    if (size > 0 && (tab = table) != null) {
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                s.writeObject(e.key);
                s.writeObject(e.value);
            }
        }
    }
}

而在readObject的时候重构HashMap数据结构：

private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
    throws IOException, ClassNotFoundException {
    // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
    s.defaultReadObject();
    reinitialize();
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
                                         loadFactor);
    s.readInt();                // Read and ignore number of buckets
    int mappings = s.readInt(); // Read number of mappings (size)
    if (mappings < 0)
        throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
                                         mappings);
    else if (mappings > 0) { // (if zero, use defaults)
        // Size the table using given load factor only if within
        // range of 0.25...4.0
        float lf = Math.min(Math.max(0.25f, loadFactor), 4.0f);
        float fc = (float)mappings / lf + 1.0f;
        int cap = ((fc < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) ?
                   DEFAULT_INITIAL_CAPACITY :
                   (fc >= MAXIMUM_CAPACITY) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor((int)fc));
        float ft = (float)cap * lf;
        threshold = ((cap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < MAXIMUM_CAPACITY) ?
                     (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] tab = (Node<K,V>[])new Node[cap];
        table = tab;

        // 重点在这里！！！重新读取key和value并添加
        for (int i = 0; i < mappings; i++) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
                K key = (K) s.readObject();
            @SuppressWarnings("unchecked")
                V value = (V) s.readObject();
            putVal(hash(key), key, value, false, false);
        }
    }
}

五 HashMap和Hashtable的区别

  1. Hashtable是线程安全的，Hashtable所有对外提供的方法都使用了synchronized，也就是同步，而HashMap则是线程非安全的
  2. Hashtable不允许空的value，空的value将导致空指针异常，而HashMap则无所谓，没有这方面的限制
  3. tab的索引计算方法不一样，Hashtable获取索引的方式是 hash(key) mod tab.length，HashMap获取索引的方式是 hash(key) & (tab.length-1)

Hashtable获取索引设计原理：
因为Hashtable获取索引的方式是 hash(key) mod tab.length，所以设置tab初始化大小为11这个素数，保证充分利用key的信息。注：如果length是2r次方，那么二进制数对2r取余就是该二进制数最后r位数,这样一来，Hash函数就和键值（用二进制表示）的前几位数无关了，这样我们就没有完全用到键值的信息。

HashMap获取索引设计原理：
数组初始化大小是2的幂次方时，hashmap的效率最高，这是为什么呢？
看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！

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