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前言
今天，我将通过源码分析HashMap 1.8 ，从而讲解HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 的更新内容，希望你们会喜欢。
1. 简介
- 类定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable- 主要简介
- HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大
- 今天，我将对照 JDK 1.7的源码，在此基础上讲解 JDK 1.8 中 HashMap 的源码解析
本文由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点整理出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！
最近整理了一份关于算法资料。同时覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。
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2. 数据结构：引入了 红黑树
2.1 主要介绍
关于 红黑树 的简介
2.2 存储流程
为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
2.3 数组元素 & 链表节点的 实现类
- HashMap中的数组元素 & 链表节点 采用 Node类 实现
与 JDK 1.7 的对比（Entry类），仅仅只是换了名字
- 该类的源码分析如下
/** * Node = HashMap的内部类，实现了Map.Entry接口，本质是 = 一个映射(键值对) * 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法 **/ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // 哈希值，HashMap根据该值确定记录的位置 final K key; // key V value; // value Node<K,V> next;// 链表下一个节点 // 构造方法 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } // 返回 与 此项 对应的键 public final V getValue() { return value; } // 返回 与 此项 对应的值 public final String toString() { return key + "=" + value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } /** * hashCode（） */ public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } /** * equals（） * 作用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true */ public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } }2.4 红黑树节点 实现类
HashMap中的红黑树节点 采用 TreeNode 类 实现
/** * 红黑树节点 实现类：继承自LinkedHashMap.Entry<K,V>类 */ static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { // 属性 = 父节点、左子树、右子树、删除辅助节点 + 颜色 TreeNode<K,V> parent; TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; boolean red; // 构造函数 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } // 返回当前节点的根节点 final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } }3. 具体使用
3.1 主要使用API（方法、函数）
V get(Object key); // 获得指定键的值V put(K key, V value); // 添加键值对void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中V remove(Object key); // 删除该键值对boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回trueboolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true Set<K> keySet(); // 单独抽取key序列，将所有key生成一个SetCollection<V> values(); // 单独value序列，将所有value生成一个Collectionvoid clear(); // 清除哈希表中的所有键值对int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空3.2 使用流程
在具体使用时，主要流程是：
声明1个 HashMap的对象 向 HashMap 添加数据（成对 放入 简 - 值对） 获取 HashMap 的某个数据 获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap
示例代码
import java.util.Collection;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Set;public class HashMapTest { public static void main(String[] args) { /** * 1. 声明1个 HashMap的对象 */ Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); /** * 2. 向HashMap添加数据（成对 放入 键 - 值对） */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 3. 获取 HashMap 的某个数据 */ System.out.println("key = 产品经理时的值为：" + map.get("产品经理")); /** * 4. 获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap * 核心思想： * 步骤1：获得key-value对（Entry） 或 key 或 value的Set集合 * 步骤2：遍历上述Set集合(使用for循环 、 迭代器（Iterator）均可) * 方法共有3种：分别针对 key-value对（Entry） 或 key 或 value */ // 方法1：获得key-value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法1"); // 1. 获得key-value对（Entry）的Set集合 Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key-value // 2.1 通过for循环 for(Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet){ System.out.print(entry.getKey()); System.out.println(entry.getValue()); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key-value对（Entry）的Iterator，再循环遍历 Iterator iter1 = entrySet.iterator(); while (iter1.hasNext()) { // 遍历时，需先获取entry，再分别获取key、value Map.Entry entry = (Map.Entry) iter1.next(); System.out.print((String) entry.getKey()); System.out.println((Integer) entry.getValue()); } // 方法2：获得key的Set集合 再遍历 System.out.println("方法2"); // 1. 获得key的Set集合 Set<String> keySet = map.keySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key，再获取value // 2.1 通过for循环 for(String key : keySet){ System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key的Iterator，再循环遍历 Iterator iter2 = keySet.iterator(); String key = null; while (iter2.hasNext()) { key = (String)iter2.next(); System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } // 方法3：获得value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法3"); // 1. 获得value的Set集合 Collection valueSet = map.values(); // 2. 遍历Set集合，从而获取value // 2.1 获得values 的Iterator Iterator iter3 = valueSet.iterator(); // 2.2 通过遍历，直接获取value while (iter3.hasNext()) { System.out.println(iter3.next()); } }}// 注：对于遍历方式，推荐使用针对 key-value对（Entry）的方式：效率高// 原因： // 1. 对于 遍历keySet 、valueSet，实质上 = 遍历了2次：1 = 转为 iterator 迭代器遍历、2 = 从 HashMap 中取出 key 的 value 操作（通过 key 值 hashCode 和 equals 索引） // 2. 对于 遍历 entrySet ，实质 = 遍历了1次 = 获取存储实体Entry（存储了key 和 value ）运行结果
方法1Java2iOS3数据挖掘4Android1产品经理5----------Java2iOS3数据挖掘4Android1产品经理5方法2Java2iOS3数据挖掘4Android1产品经理5----------Java2iOS3数据挖掘4Android1产品经理5方法323415下面，我们按照上述的使用过程，对一个个步骤进行源码解析
4. 基础知识：HashMap中的重要参数（变量）
- 在进行真正的源码分析前，先讲解HashMap中的重要参数（变量）
- HashMap中的主要参数 同 JDK 1.7 ，即：容量、加载因子、扩容阈值
- 但由于数据结构中引入了 红黑树，故加入了 与红黑树相关的参数。具体介绍如下：
此处 再次详细说明 加载因子(同 JDK 1.7，但由于其重要性，故此处再次说明)
总结 数据结构 & 参数方面与 JDK 1.7的区别
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5. 源码分析
- 本次的源码分析主要是根据 使用步骤 进行相关函数的详细分析
- 主要分析内容如下：
步骤1：声明1个 HashMap的对象
此处主要分析的构造函数 类似 JDK 1.7
/** * 函数使用原型 */ Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); /** * 源码分析：主要是HashMap的构造函数 = 4个 * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码 */public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 省略上节阐述的参数 /** * 构造函数1：默认构造函数（无参） * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16 */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } /** * 构造函数2：指定“容量大小”的构造函数 * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量 = 自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 指定初始容量必须非负，否则报错 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 填充比必须为正 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 // 注：此处不是真正的阈值，仅仅只是将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂，该阈值后面会重新计算 // 下面会详细讲解 ->> 分析1 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } /** * 构造函数4：包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putMapEntries(m, false); }} /** * 分析1：tableSizeFor(initialCapacity) * 作用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂 * 与JDK 1.7对比：类似于JDK 1.7 中 inflateTable()里的 roundUpToPowerOf2(toSize) */ 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;}注：（同JDK 1.7类似） 此处仅用于接收初始容量大小（capacity）、加载因子(Load factor)，但仍无真正初始化哈希表，即初始化存储数组table 此处先给出结论：真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时。下面会详细说明 至此，关于HashMap的构造函数讲解完毕。
步骤2：向HashMap添加数据（成对 放入 简 - 值对）
在该步骤中，与JDK 1.7的差别较大：
添加数据的流程如下
注：为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
源码分析
/** * 函数使用原型 */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 源码分析：主要分析HashMap的put函数 */ public V put(K key, V value) { // 1. 对传入数组的键Key计算Hash值 ->>分析1 // 2. 再调用putVal（）添加数据进去 ->>分析2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); }下面，将详细讲解 上面的2个主要分析点
分析1：hash（key）
/** * 分析1：hash(key) * 作用：计算传入数据的哈希码（哈希值、Hash值） * 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同，但原理一样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码（hash值）分布更加均匀、更具备随机性，避免出现hash值冲突（即指不同key但生成同1个hash值） * JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算 * JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算 */ // JDK 1.7实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动） static final int hash(int h) { h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } // JDK 1.8实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动） // 1. 取hashCode值： h = key.hashCode() // 2. 高位参与低位的运算：h ^ (h >>> 16) static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // a. 当key = null时，hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null // 注：对比HashTable，HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，所以HashTable的key不可为null // b. 当key ≠ null时，则通过先计算出 key的 hashCode()（记为h），然后 对哈希码进行 扰动处理： 按位 异或（^） 哈希码自身右移16位后的二进制 } /** * 计算存储位置的函数分析：indexFor(hash, table.length) * 注：该函数仅存在于JDK 1.7 ，JDK 1.8中实际上无该函数（直接用1条语句判断写出），但原理相同 * 为了方便讲解，故提前到此讲解 */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) （数组长度-1），最终得到存储在数组table的位置（即数组下标、索引） }总结 计算存放在数组 table 中的位置（即数组下标、索引）的过程
此处与 JDK 1.7的区别在于：hash值的求解过程中 哈希码的二次处理方式（扰动处理） 步骤1、2 = hash值的求解过程
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在了解 如何计算存放数组table 中的位置 后，所谓 知其然 而 需知其所以然，下面我将讲解为什么要这样计算，即主要解答以下3个问题：
- 1.为什么不直接采用经过hashCode（）处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置？
- 2.为什么采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？
- 3.为什么在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？
在回答这3个问题前，请大家记住一个核心思想：
所有处理的根本目的，都是为了提高 存储key-value的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性，尽量避免出现hash值冲突。即：对于不同key，存储的数组下标位置要尽可能不一样
问题1：为什么不直接采用经过hashCode（）处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置？
- 结论：容易出现 哈希码 与 数组大小范围不匹配的情况，即 计算出来的哈希码可能 不在数组大小范围内，从而导致无法匹配存储位置
- 原因描述
总结
- 添加数据的流程
与 JDK 1.7的区别
步骤3：从HashMap中获取数据
- 假如理解了上述put（）函数的原理，那么get（）函数非常好理解，因为二者的过程原理几乎相同
- get（）函数的流程如下：
/** * 函数原型 * 作用：根据键key，向HashMap获取对应的值 */ map.get(key)； /** * 源码分析 */ public V get(Object key) { Node<K,V> e; // 1. 计算需获取数据的hash值 // 2. 通过getNode（）获取所查询的数据 ->>分析1 // 3. 获取后，判断数据是否为空 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;}/** * 分析1：getNode(hash(key), key)) */ final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 1. 计算存放在数组table中的位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 4. 通过该函数，依次在数组、红黑树、链表中查找（通过equals（）判断） // a. 先在数组中找，若存在，则直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // b. 若数组中没有，则到红黑树中寻找 if ((e = first.next) != null) { // 在树中get if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // c. 若红黑树中也没有，则通过遍历，到链表中寻找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null;}至此，关于 “向 HashMap 获取数据 “讲解完毕。
源码总结
下面，用3个图总结整个源码内容：
总结内容 = 数据结构、主要参数、添加 & 查询数据流程、扩容机制
- 数据结构 & 主要参数
添加 & 查询数据流程
扩容机制
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