hashmap源码扩容_hashmap底层原理面试

hashmap源码扩容_hashmap底层原理面试 HashMap实现原理和源码详细分析ps：本博客基于Jdk1.8学习要点：1、知道HashMap的数据结构2、了解HashMap中的散列算法3、知道HashMap中put、remove、get的代码实现4、HashMap的哈希冲突是什么？怎么处理的？5、知道HashMap的扩容机制1、什么是HashMap？HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现，是以 key-value 存储形式存在 ，HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。

它的 key、value 都可以为 null，此外，HashMap 中的映射不是有序的。

2、HashMap的特性Hash存储无序的key和value都可以存储null值，但是key只能存唯一的一个null值jdk8之前的数据结构是数组+链表，Jdk8之后变成数组+链表+红黑树阀值大于8并且数组长度大于64才会转为红黑树3、HashMap的数据结构JDK7的情况，是数组加链接，hash冲突时候，就转换为链表：jdk8的情况，jdk8加上了红黑树，链表的数量大于8而且数组长度大于64之后，就转换为红黑树，红黑树节点小于6之后，就又转换为链表：翻下HashMap源码，对应的节点信息：static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // hashCode final int hash; final K key; V value; // 链表的next指针就不为null 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; } // ...} 4、HashMap初始化 *** 作4.1、成员变量public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {/** * 序列号版本号 */ private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; /** * 初始化容量，为16=2的4次幂 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * 最大容量，为2的30次幂 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认的负载因子，默认值是0.75 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 链表节点树超过8就转为为红黑树 */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 红黑树节点少于6就再转换回链表 */ static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /** * 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // ... /** * HashMap存储元素的数组 */transient Node<K,V>[] table; /** * 用来存放缓存 */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * HashMap存放元素的个数 */ transient int size; /** * 用来记录HashMap的修改次数 */ transient int modCount; /** * 用来调整大小下一个容量的值（容量*负载因子） */ int threshold; /** * Hash表的负载因子 */ final float loadFactor;} 4.2、 构造方法public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 初始容量不能小于0，小于0直接抛出IllegalArgumentException if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // 初始容量大于最大容量的时候，取最大容量作为初始容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 负载因子不能小于0，而且要是数值类型，isNan:true,表示就是非数值类型 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 将指定的负载因子赋值给全局变量 this.loadFactor = loadFactor; // threshold = (容量) * (负载因子) this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}public HashMap(int initialCapacity) { // 初始化容量和默认负载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}public HashMap() { // 默认的负载因子为0.75this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;}然后，我们知道HashMap的默认容量是16，然后是在哪里赋值的？从上面这个代码就可以知道this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);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;}这里涉及到计算机基本知识的，右移运算和或运算，下面给出图例：通过比较麻烦的计算得出n为16往代码里翻，还找到下面这个构造方法public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)：这个构造方法是用于构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap：public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }看一下putMapEntries这个方法：final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { // 传入的集合长度 int s = m.size(); if (s > 0) { // 判断table是否已经初始化处理 if (table == null) { // pre-size 未初始化的情况 // 加上1.0F的目的是对小数向上取整，保证最大容量，减少resize的调用次数 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); // 计算出来的t大于HashMap的阀值，进行tableSizeFor if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } else if (s > threshold) // 已经初始化的情况，进行扩容resize resize(); // 遍历，将map中的所有元素都添加到hashMap中 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, false, evict); } }}5、Jdk8中HashMap的算法5.1、HashMap中散列算法在HashMap的java.util.HashMap#hash，这个方法中有特定的用于计算哈希值的方法：这个方法的作用？这个方法就是用于hashMap当put对应的key之后，计算特定的hashCode，然后再(n-1)&hash计算对应的数组table的下标，这个后面跟一下HashMap源码才比较清楚：static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}看起来代码只有两行，然后其实蕴含了一种散列算法的思想，下面简单分析一下：这里先将代码进行拆分，看起来清晰点：static final int hash(Object key) { // 传入的key为null，返回默认值0 if (key == null) return 0; // 计算哈希code int h = key.hashCode(); // 将计算出来的hashCode右移16位，相当于乘于(1/2)的16次方 int t = h >>> 16; // 将两个值做异或运算然后返回 return h ^ t;}其实里面要做的事情是先计算出hashCode，然后将hashCode右移16位，然后这两个数再做异或运算。

看起来是这么一回事，然后作者的意图是什么？首先既然是散列算法，散列算法的目的就是为了让数据均匀分布从图可以看出，使用异或运算，出现0和1的概率是相等的，所以这就是为什么要使用异或运算的原因，散列算法的本质目的就是为了让数据均匀分布，使用异或运算得出的哈希值因为比较均匀散列分布，所以出现哈希冲突的概率就小很多补充：与运算：两个数相应的位数字都是1，与运算后是1，其余情况是0；或运算：两个数相应的位数字只要有1个是1，或运算后是1，否则是0；异或运算：两个数相应的位数字相同，结果是0，否则是1；然后为什么再进行右移16位？我们知道，int类型最大的数值是2的32次方，然后可以分为高16位加上低16位，右移16位就是使数值变小了，“左大右小”，这个是位移运算的准则5.2、什么是HashMap中哈希冲突？哈希冲突也可以称之为哈希碰撞，理论上的哈希冲突是指计算出来的哈希值一样，导致冲突了，不过在HashMap中的哈希冲突具体是指(n-1)&hash，这个值是hashMap里数组的下标。

Jdk8之前的处理方法是通过链表处理，只要hash冲突了，就会将节点添加到链表尾部；jdk8之后的做法是通过链表+红黑树的方法，最开始哈希冲突了，也是用链表，然后链表节点达到8个，数组长度超过64的情况，转成红黑树，这个可以在源码里找到答案翻下源码，HashMap#putVal，里面的逻辑，先校验计算出来的，数组tab的下标，i=(n-1)&hash是否冲突了，不冲突就新增节点，冲突的情况，转链表或者红黑树if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);6、Jdk8中HashMap的put *** 作put方法的核心流程根据hashcode计算数组的下标对应下标数组为空的情况，新增节点否则就是哈希冲突了，如果桶使用链表节点，就新增到链表节点尾部，使用了红黑树就新增到红黑树里上面是核心的流程，忽略了存在重复的键，则为该键替换新值 value， size 大于阈值 threshold，则进行扩容等等这些情况ok，还是跟一下put源码：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) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 第1次新增，初始数据resize if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 判断是否出现hash冲突 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // hash不冲突，新增节点 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { // 哈希冲突的情况，使用链表或者红黑树处理 Node<K,V> e; K k; // 存在重复的键的情况，key和hash都相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 将旧的节点对象赋值给新的e e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 使用了红黑树节点 // 将节点放到红黑树中 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 链表的情况 // 无限循环 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 一直遍历，找到尾节点 if ((e = p.next) == null) { // 将新节点添加到尾部 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 节点数量大于8，转为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); // 跳出循环 break; } // 也是为了避免hashCode和key一样的情况 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; // 重新赋值，用于链表的遍历 p = e; } } // 桶中找到的key、hash相等的情况，也就是找到了重复的键，要使用新值替换旧值 if (e != null) { // existing mapping for key // 记录e的值 V oldValue = e.value; 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; } } // 记录修改次数 ++modCount; // size大于threshole，进行扩容 if (++size > threshold) resize(); // 回调方法 afterNodeInsertion(evict); return null;}然后是怎么转换为红黑树的？红黑树的知识相对比较复杂final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; // MIN_TREEIFY_CAPACITY值为64，也就是说数组长度小于64是不会真正转红黑树的 if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // 扩容方法 resize(); // 转红黑树 *** 作 else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { // 红黑树的头节点hd和尾节点t1 TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { // 构建树节点 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) // 新节点p赋值给红黑树的头节点 hd = p; else { // 新节点的前节点就是原来的尾节点t1 p.prev = tl; // 尾部节点t1的next节点就是新节点 tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); // 让数组的节点执行新建的树节点，之后这个节点就变成TreeNode if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); }}7、HashMap的扩容机制这个知识点是HashMap中的一个重点之一，也是一个比较难的问题7.1、什么时候需要扩容？当hashMap中元素个数超过threshold，threshold为数组长度乘以负载因子loadFactor，loadFactor默认是0.75f7.2、什么是HashMap的扩容？resize这个方法是HashMap的扩容方法，是比较耗时的。

HashMap在扩容时，都是翻两倍，比如16的容量扩大到32,。

HashMap进行扩容的方法是比较巧妙的，扩容后，与原来的下标(n-1)&hash相对，其实只是多了1bit位。

扩容后节点要么是在原来位置，听起来好像很懵，所以还是认真看下面的分析：下面给出例子，比如从容量为16扩容到32时，画图表示：进行扩容，扩大到原来的两倍：到这一步，下标(n-1) & hash，扩容后的数据10101和原来的00101相比，其实就是多了1bit，10101是十进制的21，而21=5+16，就是“原位置+旧容量”，还有另外一种情况是保持为0的情况，这种情况是不改变位置的下面给出一份表格，数据如图：容量为16的情况有低位的两个指针loHead、lloTail，高位的两个指针hiHead、hiTail扩容到32之后，再两个链表加到对应位置。

分别有两种情况，保持原来位置的和“原位置+旧容量”这个位置所以，扩容的过程，对应的节点位置改变是这样的过程：7.3、resize的源码实现经过上面比较详细的分析，这个实现逻辑是可以在代码里找到对应的，ok，跟一下对应的源码：final Node<K,V>[] resize() { // 得到当前的节点数组 Node<K,V>[] oldTab = table; // 数组的长度 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 计算扩容后的大小 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超过最大容量 即 1 <<< 30 // 超过最大容量就不扩充了，修改阀值为最大容量 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 没超过的情况，扩大为原来的两倍 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 // 老阀值赋值给新的数组长度 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 使用默认值16 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 重新计算阀值，然后要赋值给threshold if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } // 新的阀值，原来默认是12，现在变为24 threshold = newThr; // 创建新的节点, newCap是新的数组长度，为32 @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) // 是红黑树节点，调用split方法 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order 是链表的情况 // 定义相关的指针 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 不需要移动位置 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { // 需要移动位置 ，调整到“原位置+旧容量”这个位置 if (hiTail == null) hiHead = e; else // hiTail指向要移动的节点e hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; // 位置不变 newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { // hiTail指向null hiTail.next = null; // oldCap是旧容量 ，移动到“原位置+旧容量”这个位置 newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;}8、Jdk8中HashMap的remove *** 作remove方法，这里思路是先要找到元素的位置，如果是链表，遍历链表remove元素就可以，红黑树的情况就遍历红黑树找到节点，然后remove树节点，如果这时候树节点数小于6，这种情况就要转链表@Overridepublic boolean remove(Object key, Object value) { return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;}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; // 数组下标是(n-1)&hash，能找得到元素的情况 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; // 桶上的节点就是要找的key if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 将Node指向该节点 node = p; else if ((e = p.next) != null) { // 链表或者是红黑树节点的情况 if (p instanceof TreeNode) // 找到红黑树节点 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else { // 链表的情况 // 遍历链表，找到需要找的节点 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 找到节点之后 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) // 红黑树remove节点 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p) // 链表remove，通过改变指针 tab[index] = node.next; else p.next = node.next; // 记录修改次数 ++modCount; // 变动的数量 --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null;}9、Jdk8中HashMap的get *** 作get方法：通过key找到value，这个方法比较容易理解 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; // 如果哈希表不为空并且key对应的桶上不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 根据索引的位置检查第一个节点 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 不是第1个节点的情况，那就有可能是链表或者红黑树节点 if (first instanceof TreeNode) // 根据getTreeNode获取红黑树节点 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 链表的情况，只能遍历链表 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null;}10、HashMap相关面试题HashMap的数据结构是什么？在jdk8之前是数组+链表，jdk8之后是数组+链表+红黑树HashMap 中 hash 函数是怎么实现的？先通过jdk的hashCode()方法获取hashCode，右移16位，然后这两个数再做异或运算什么是HashMap中的哈希冲突？哈希冲突，也可以称之为哈希碰撞，一般是值计算出的哈希值一样的，在HashMap中是根据计算出的hash，再去计算数组table下标(n-1)&hash一样了，也就是冲突了HashMap是如何处理哈希冲突问题的？在jdk8之前是通过链表的方法，jdk8之后是通过链表+红黑树的方法HashMap是线程安全的？HashMap不是线程安全的，因为源码里没加同步锁也没其它保证线程安全的 *** 作HashMap不是线程安全的，然后有什么方法？可以使用ConcurrentHashMapConcurrentHashMap是怎么保证线程安全的？ConcurrentHashMap在Jdk8中 使用了CAS加上synchronized同步锁来保证线程安全