HashMap 是数组和链表组合组成的复杂结构，哈希值决定了键值在数组的位置，当哈希值相同时则以链表形式存储，当链表长度到达设定的阈值则会对其进行树化，这样做是为了保证数据安全和数据相关 *** 作的效率
HashMap 性能表现取决于哈希码的有效性，所以 hashCode 和 equals 的基本约定规则尤为重要，如：equals 相等，hashCode 一定要相等；重写了 hashCode 也要重写 equals；hashCode 需要保持一致性，状态改变返回的哈希值仍然要一致；equals 的对称、反射、传递等特性
HashMap 与 Hashtable、TreeMap 的区别
HashMap：基于数组的非同步哈希表，支持 null 键或值，是键值对存取数据场景的首选
Hashtable：基于数组的同步哈希表，不支持null键或值，因为同步导致性能影响，很少被使用
TreeMap：基于红黑树提供顺序访问的 Map，比 HashMap 节省空间，但它的数据 *** 作（查、增、删）时间复杂度均为：O（log(n)），这点与 HashMap 不同。支持空值，当键为空时且未实现 Comparator 接口，会出现 NullPointerException ，实现了 Comparator 接口并对 null 对象进行判断可实现正常存入
HashMap、Hashtable、TreeMap 均以键值对形式存储或 *** 作数据元素。HashMap、TreeMap 继承自 AbstractMap 类，Hashtable 继承自 Dictionary 类，三者均实现 Map 接口
HashMap 源码解析
HashMap()
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor){
// ...
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}初始化 HashMap 时仅设置了一些初始值，但在开始处理数据时，如 .put() 方法内渐渐开始复杂起来
HashMap.put()
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// 定义新tab数组及node对象
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果原table是空的或者未存储任何元素则需要先初始化进行tab的初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 当数组中对应位置为null时，将新元素放入数组中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 若对应位置不为空时处理哈希冲突
else {
Node<K,V> e; K k;
// 1 - 普通元素判断： 更新数组中对应位置数据
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 2 - 红黑树判断：当p为树的节点时，向树内插入节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 3 - 链表判断：插入节点
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到尾结点并插入
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断链表长度是否达到树化阈值，达到就对链表进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 更新链表中对应位置数据
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果存在这个映射就覆盖
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 回调以允许LinkedHashMap后置 *** 作
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 更新修改次数
++modCount;
// 检查数组是否需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 回调以允许LinkedHashMap后置 *** 作
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}当 table 为 null，会通过 resize() 初始化，且 resize() 有两个作用，一是创建并初始化 table ，二是在 table 容量不满足需求时进行扩容：
if (++size > threshold)
resize();具体的键值对存储位置计算方法为：
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 向数组赋值新元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果新插入的结点和table中p结点的hash值，key值相同的话
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是红黑树结点的话，进行红黑树插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 代表这个单链表只有一个头部结点，则直接新建一个结点即可
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 链表长度大于8时，将链表转红黑树
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;
// 及时更新p
p = e;
}
}
// 如果存在这个映射就覆盖
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 判断是否允许覆盖，并且value是否为空
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); // 回调以允许LinkedHashMap后置 *** 作
return oldValue;
}
}留意 .put() 方法中的 hash 计算，它并不是 key 的 hashCode ，而是将 key 的 hashCode 高位数据移位到低位进行异或运算，这样一些计算出来的哈希值主要差异在高位时的数据，就不会因 HashMap 里哈希寻址时被忽略容量以上的高位，那么即可有效避免此类情况下的哈希碰撞
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}HashMap.resize()
final Node<K,V>[] resize() {
// 把当前底层数组赋值给oldTab，为数据迁移工作做准备
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 获取当前数组的大小，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获取扩容的阈值（容量*负载系数）
int oldThr = threshold;
// 定义并初始化新数组长度和目标阈值
int newCap, newThr = 0;
// 判断是初始化数组还是扩容，等于或小于0表示需要初始化数组，大于0表示需要扩容数组。若 if(oldCap > 0)=true 表示需扩容而非初始化
if (oldCap > 0) {
// 判断数组长度是否已经是最大，MAXIMUM_CAPACITY =（2^30）
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 阈值设置为最大
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 目标阈值扩展2倍，数组长度扩展2倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 表示需要初始化数组而不是扩容
else if (oldThr > 0)
// 说明调用的是HashMap的有参构造函数，因为无参构造函数并没有对threshold进行初始化
newCap = oldThr;
// 表示需要初始化数组而不是扩容，零初始阈值表示使用默认值
else {
// 说明调用的是HashMap的无参构造函数
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 计算目标阈值
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 当目标阈值为0时需重新计算，公式：容量（newCap）*负载系数（loadFactor）
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 根据以上计算结果将阈值更新
threshold = newThr;
// 将新数组赋值给底层数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// -------------------------------------------------------------------------------------
// 此时已完成初始化数组或扩容数组，但原数组内的数据并未迁移至新数组（扩容后的数组），之后的代码则是完成原数组向新数组的数据迁移过程
// -------------------------------------------------------------------------------------
// 判断原数组内是否有存储数据，有的话开始迁移数据
if (oldTab != null) {
// 开始循环迁移数据
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 将数组内此下标中的数据赋值给Node类型的变量e，并判断非空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 1 - 普通元素判断：判断数组内此下标中是否只存储了一个元素，是的话表示这是一个普通元素，并开始转移
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 2 - 红黑树判断：判断此下标内是否是一颗红黑树，是的话进行数据迁移
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 3 - 链表判断：若此下标内包含的数据既不是普通元素又不是红黑树，则它只能是一个链表，进行数据转移
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;
}
}
}
}
}
// 返回初始化完成或扩容完成的新数组
return newTab;
}容量和负载系数决定了数组容量，空余太多会造成空间浪费，使用太满会影响 *** 作性能
如果能够明确知道 HashMap 将要存取的键值对的数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：负载因子 * 容量 > 元素数量
所以，预先设置的容量需要满足，大于 预估元素数量 / 负载因子，同时它是 2 的幂数
但需要注意的是：
如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响。
HashMap.get()
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;
// 将table赋值给变量tab并判断非空 && tab 的厂部大于0 && 通过位运算得到求模结果确定链表的首节点赋值并判断非空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断首节点hash值 && 判断key的hash值（地址相同 || equals相等）均为true则表示first即为目标节点直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 若首节点非目标节点，且还有后续节点时，则继续向后寻找
if ((e = first.next) != null) {
// 1 - 树：判断此节点是否为树的节点，是的话遍历树结构查找节点，查找结果可能为null
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 2 - 链表：若此节点非树节点，说明它是链表，遍历链表查找节点，查找结果可能为null
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}HashMap 为什么会被树化
为了保证数据安全及相关 *** 作效率
因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能
而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端 CPU 大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件
以上就是Java HashMap透析的详细内容，
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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