阿里刚发了春节放假邮件，宣布除夕放假，今年春节我就有了8天假期，还不错，除夕不用单独请假了，但是我的《解读Java源码专栏》系列也不能停。 ![图片.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2dd8c23d651144428b19903087542455~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1332\&h=758\&s=1050009\&e=png\&b=faefe4) 欢迎学习《解读Java源码专栏》，在这个系列中，我将手把手带着大家剖析Java核心组件的源码，内容包含集合、线程、线程池、并发、队列等，深入了解其背后的设计思想和实现细节，轻松应对工作面试。这是解读Java源码系列的第四篇，将跟大家一起学习Java中最常用、最重要的数据结构 - HashMap。 # 引言大家思考一下，为什么HashMap是Java中最常用、最重要的数据结构？其中一个原因就是HashMap的性能非常好，比如常见的基础数据结构类型有数组和链表，数组的查询效率非常高，通过数组下标实现常数级的查询性能，但是插入和删除的时候，涉及数组拷贝，性能较差。而链表的插入和删除性能更好，不需要扩容与元素拷贝，但是查询性能较差，需要遍历整个链表。 HashMap就是综合了数组和链表优点，查询与插入的效率都控制在常数级的复杂度内。学完本篇文章，你将会学到以下内容： 1. HashMap的底层实现原理 2. HashMap的put方法执行流程 3. HashMap的扩容流程 4. HashMap为什么是线程不安全的？ 5. HashMap的容量为什么设置成2的倍数？并且是2倍扩容？ 6. HashMap在Java8版本中做了哪些变更？ # 简介 HashMap的底层数据结构由数组、链表和红黑树组成，核心是基于数组实现的，为了解决哈希冲突，采用拉链法，于是引入了链表结构。为了解决链表过长，造成的查询性能下降，又引入了红黑树结构。 ![图片.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b3feb2ad66304034a0f0b6b739d721e0~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1280\&h=948\&s=485397\&e=png\&b=fefefe) # 类属性再看一下HashMap类中有哪些属性？ ```java public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable { /** * 默认容量大小，16 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; /** * 负载系数，容量超过负载系数的时候会触发扩容，16*0.0.75=12个 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 容量最大值，2的30次方 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 数组的默认值，空数组 */ static final Entry[] EMPTY_TABLE = {}; transient Entry[] table = (Entry[]) EMPTY_TABLE; /** * 链表的节点 */ static class Entry implements Map.Entry { final K key; V value; Entry next; int hash; } /** * 红黑树的节点 */ static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry { TreeNode parent; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode prev; boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) { super(hash, key, val, next); } } } ``` # 初始化 HashMap常见的初始化方法有两个： 1. 无参初始化 2. 有参初始化，指定容量大小。 ```java /** * 无参初始化 */ Map map = new HashMap<>(); /** * 有参初始化，指定容量大小 */ Map map = new HashMap<>(10); ``` 再看一下构造方法的底层实现： ```java /** * 无参初始化 */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } /** * 有参初始化，指定容量大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 有参初始化，指定容量大小和负载系数 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 校验参数 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; // 计算出合适的容量大小（2的倍数） this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } ``` 可以看出，无参构造方法，只初始化了负载系数的大小。指定容量大小的有参构造方法也只是初始化了负载系数和容量大小，两个方法都没有初始化数组大小。如果再有面试官问你，HashMap初始化的时候数组大小是多少？答案是0，因为HashMap初始化的时候，并没有初始化数组。 # put源码 put方法的流程如下： ![集合-put.drawio.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/10c7a92f9709442b916a15d39270e1a3~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=485\&h=2257\&s=136459\&e=png\&b=ffffff) 再看一下put方法的具体源码实现： ```java /** * put 方法入口 */ public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** * 计算 hash 值（高位和低位都参与计算） */ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } /** * 实际的put方法逻辑 * @param hash key对应的hash值 * @param key 键 * @param value 值 * @param onlyIfAbsent 如果为true，则只有当key不存在时才会put，否则会put到链表的末尾 * @param evict 如果为false，表处于创建模式。 * @return 返回旧值 */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; // 1. 如果数组为空，则执行初始化（与扩容是同一个方法） if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) { n = (tab = resize()).length; } // 2. 如果key对应下标位置元素不存在，直接插入即可 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) { tab[i] = newNode(hash, key, value, null); } else { Node e; K k; // 3. 如果key对应下标位置元素存在，直接结束，后面判断是否需要覆盖当前元素 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { e = p; } else if (p instanceof TreeNode) { // 4. 判断下标位置的元素类型，如果是红黑树，则执行红黑树的插入逻辑 e = ((TreeNode) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); } else { // 5. 否则执行链表的插入逻辑 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 6. 遍历链表，直到找到空位置为止 if ((e = p.next) == null) { // 7. 创建一个新的链表节点，并追加到末尾 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 8. 如果链表长度达到8个，则转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) { treeifyBin(tab, hash); } break; } // 9. 如果在链表中找到值相同的key，则结束 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { break; } p = e; } } // 10. 判断是否需要覆盖旧值 if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) { e.value = value; } afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 11. 判断是否需要扩容 if (++size > threshold) { resize(); } afterNodeInsertion(evict); return null; } ``` # 扩容再看一下扩容逻辑的具体实现： ```java /** * 扩容 */ final HashMap.Node[] resize() { HashMap.Node[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 计算扩容后容量大小 // 1. 如果原来容量大于0，说明不是第一次扩容，直接扩容为原来的2倍 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; } } else if (oldThr > 0) { // 2. 把原来的阈值当成新的容量大小 newCap = oldThr; } else { // 3. 如果是第一次初始化，则容量和阈值都是用默认值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 4. 如果新的阈值不合适，则重新计算扩容后阈值 if (newThr == 0) { float ft = (float) newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ? (int) ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; // 5. 创建一个新数组，容量使用上面计算的大小 HashMap.Node[] newTab = (HashMap.Node[]) new HashMap.Node[newCap]; table = newTab; // 6. 遍历原来的数组，将元素插入到新数组 if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { HashMap.Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 7. 如果下标位置只有一个元素，则直接插入新数组即可 if (e.next == null) { newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; } else if (e instanceof HashMap.TreeNode) { // 8. 如果下标位置元素类型是红黑树，则执行红黑树的插入逻辑 ((HashMap.TreeNode) e).split(this, newTab, j, oldCap); } else { // 9. 否则执行链表的插入逻辑，使用 do-while 循环 // loHead、loTail表示低位链表的头尾节点，hiHead、hiTail表示高位链表的头尾节点 HashMap.Node loHead = null, loTail = null; HashMap.Node hiHead = null, hiTail = null; HashMap.Node next; do { next = e.next; // 10. 判断当前元素高位哈希值是否为0，如果是则插入到低位链表，否则插入到高位链表 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); // 11. 将低位链表插入到新数组中 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 12. 将高位链表插入到新数组中 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } ``` 重点关注一下扩容的第9步，链表元素转移的逻辑，使用了一个非常巧妙的方法。并不是遍历原数组每个元素，然后插入新数组，而是把原数组的链表拆成两个链表，整体插入新数组中。假设原来数组容量是16，当前下标是1，原数组链表元素分别是 1 -> 17 -> 33 -> 49，这些元素特点是对16求余等于1。新数组容量则32，这个链表上的元素转移到新数组中，位置会变成什么样？只会拆成两个链表。下标是1的链表，1 -> 33 下标是17的链表，17 -> 49 1、33对16进行逻辑与操作，结果是0。17、49对16进行逻辑与操作，结果是16。 # get源码再看一下get方法源码实现 ```java /** * get方法入口 */ public V get(Object key) { // 调用查询节点方法 Node e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } /** * 查询节点方法 */ final Node getNode(int hash, Object key) { Node[] tab; Node first, e; int n; K k; // 1. 获取下标位置节点元素，命名为first if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 2. 比较first节点哈希值与key值 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { return first; } if ((e = first.next) != null) { // 3. 如果first节点类型是否是红黑树，就执行红黑树的查找逻辑 if (first instanceof TreeNode) { return ((TreeNode) first).getTreeNode(hash, key); } // 4. 否则，就执行链表的查找逻辑 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { return e; } } while ((e = e.next) != null); } } // 5. 都没找到就返回null return null; } ``` # remove源码再看一下remove方法源码 ```java /** * 删除方法入口 */ public V remove(Object key) { // 调用删除节点方法 Node e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } /** * 删除节点方法 */ final Node removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { Node[] tab; Node p; int n, index; // 1. 判断数组是否为空，下标位置节点是否为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node node = null, e; K k; V v; // 2. 判断下标节点key是否与传入的key相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = p; } else if ((e = p.next) != null) { // 3. 如果节点类型是红黑树，就执行红黑树的查找逻辑 if (p instanceof TreeNode) { node = ((TreeNode) p).getTreeNode(hash, key); } else { // 4. 如果节点类型是链表，就执行链表的查找逻辑 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } // 5. 当找到节点时，执行删除节点的逻辑 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) { ((TreeNode) node).removeTreeNode(this, tab, movable); } else if (node == p) { tab[index] = node.next; } else { p.next = node.next; } ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; } ``` # 总结现在学完了HashMap底层源码实现，可以轻松回答开头的问题了。 1. HashMap的底层实现原理答案：HashMap的底层数据结构由数组、链表和红黑树组成，核心是基于数组实现的，为了解决哈希冲突，采用拉链法，于是引入了链表结构。为了解决链表过长，造成的查询性能下降，又引入了红黑树结构。 2. HashMap的put方法执行流程答案：上面的流程图和源码都讲的很详细。核心就是判断下标节点类型是红黑树还是链表，然后执行对应的插入逻辑。 3. HashMap的扩容流程答案：上面的源码已经讲过，同样需要两套扩容流程，分别是红黑树的扩容转移流程和链表的扩容转移流程。 4. HashMap为什么是线程不安全的？答案：因为插入、删除等方法没有加同步锁，在多线程并发操作时会导致数据不一致。想要实现线程安全，有三种方案：第一种使用Hashtable，因为Hashtable的每个方法都使用了synchronized加锁，彻底保证了线程安全，但是线程较差。Map\ map = new Hashtable<>(); 第二种方案创建HashMap的时候使用Collections.synchronizedMap()包装起来，原理跟Hashtable类型，也是把HashMap的每个方法使用synchronized加锁。Map\ map = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>()); 第三种方案使用ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap使用分段锁，性能更好，也是下篇文章要讲的内容。Map\ map = new ConcurrentHashMap<>(); 5. HashMap的容量为什么设置成2的倍数？并且是2倍扩容？答案：有三个原因， * 加快哈希运算效率，如果容量不是2的倍数，计算下标的时候，只能通过对容量求余的方式，`n % hash`，n 是容量大小，`hash` 是key对应的哈希值。如果容量是2的倍数，就可以通过逻辑与运算计算下标，`(n -1) & hash`，效率更快。 * 散列更均匀，2是最小的正整数，也是唯一的偶数质数，可以使键值分布更均匀，减少哈希冲突。 * 扩容效率更高，上面详细讲解了链表的扩容流程，只需要把原链表分成两段，整体复制，而不需要单独计算每个key下标位置。 6. HashMap在Java8版本中做了哪些变更？答案：Java8版本对HashMap做了较大的重构，主要变更有以下这些： * 引入了红黑树结构，为了解决链表过长，查询效率低下的问题。 * 优化了链表的扩容机制，原来需要重新计算每个节点下标，现在只需要把原链表分成两段，整体复制。 * 扩容时机变化，原来添加元素前扩容，现在添加元素后扩容。 * 插入链表的方式变化，Java8之前采用头插法，Java8开始采用尾插法。