Java詳細分析講解HashMap

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java集合容器類分為Collection和Map兩大類，Collection類的子接口有Set、List、Queue，Map類子接口有SortedMap。如ArrayList、HashMap的繼承實現關系分別如下

1.HashMap數據結構

在jdk1.8中，底層數據結構是“數組+鏈表+紅黑樹”。HashMap其實底層實現還是數組，隻是數組的每一項都是一條鏈，如下

當鏈表過長時，會嚴重影響HashMap的性能，紅黑樹的搜索時間復雜度是O(logn)，而鏈表是O(n)，因此在jdk1.8引入瞭紅黑樹做進一步優化，鏈表和紅黑樹在達到一定條件進行轉換：

  • 當鏈表轉換為紅黑樹前會判斷，如果當前數組的長度小於64，那麼會選擇先進行數組擴容，而不是轉換為紅黑樹，以減少搜索時間；
  • 當鏈表超過8且數組長度超過64才會轉為紅黑樹；

2.HashMap特點

HashMap存取是無序的；K和V都可以是null，但是K隻能由一個null；閾值大於8且數組長度大於64時才將鏈表轉換為紅黑樹，變成紅黑樹的目的是提高搜索速度。

鏈表轉換為紅黑樹的原因：在數組比較小的時候如果出現紅黑樹，反而降低效率，而紅黑樹需要進行左旋右旋、變色操作來保持平衡，同事數組長度小於64時，搜索速度也較快。

默認加載因子為0.75的原因：HashMap中的threadhold是HashMap所能容納鍵值對的最大值，計算公式為threadhold =leng*loadFactory，在數組定義好長度之後，負載因子越大，所能容納的鍵值對的個數越大。loadFactory越趨近於1，那麼數組中存放的數據越密集，就會有更多的鏈表長度處於更長的數值，我們的查詢效率就會越低，當添加數據時，產生hash沖突的概率也會越高。loadFactory越趨近於0.數組中存放的數據越稀疏，0.75是對空間和時間效率的一種平衡選擇，經過多重計算檢驗得到的可靠值。

hash值計算：hashCode方法是Object中的方法，所有類都可以對其進行使用，首先底層通過調用hashCode方法生成初始hash值h1，然後將h1無符號右移16位得到h2，之後將h1和h2進行按位異或運算得到最終的hash值h3，之後將h3與length-1進行按位與運算得到hash表索引。

3.HashMap中put方法流程

源碼如下

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            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))))
                e = p;
            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;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

首先根據key的值計算hash值，找到該元素在數組中存儲的下標；

若數組是空的，則調用resize進行初始化；

若沒有hash沖突，則直接放在對應的數組下標裡；

若發生hash沖突瞭，且key已經存儲，就覆蓋掉value；

若發生hash沖突後是鏈表結構，就判斷該鏈表是否大於8，若大於8且數組容量小於64，就進行擴容；若鏈表節點數量大於8且數組容量大於64，則將這個結構轉換位紅黑樹；否則鏈表插入鍵值對，若key存在則覆蓋掉value；

若hash沖突後，發現該節點是紅黑樹，就將這個節點掛在數上；

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 { // 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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

hashMap在容量超過負載因子後就會擴容，將hashMap的大小擴大為原來數組的兩倍。

HashMap是非線程安全的，在put的時候，插入的元素超過瞭容量的范圍就會進行擴容操作rehash，這個會重新將原數組的內容重新hash到新的擴容數組中，在多線程的環境下，存在同時其他的元素也在進行put操作，如果hash值相同，可能出現在同一數組下用鏈表表示，造成閉環，導致在get操作時出現死循環，所以hashMap是線程不安全的。

繼續理解源碼的設計妙處。

到此這篇關於Java詳細分析講解HashMap的文章就介紹到這瞭,更多相關Java HashMap內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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