1、基本结构
1.1 类关系图
谈到Hashmap，我们首先来了解以下它的类关系图
1.2 常量
//Node数组初始化容量为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//Node数组最大容量 2^30 =10 7374 1824
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//负载因子为 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表树化阈值为 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树还原链表阈值为 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//最小树形化阈值为 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
1.3 属性
//初始化哈希表
transient Node<K,V>[] table;
//用于保存缓存的set集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//哈希表中键值对数量
transient int size;
//哈希表结构被修改的次数
transient int modCount;
//临界点 threshold= capacity * loadFactor
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
2、主要方法
2.1 hash方法
hash方法返回的值是经过调用对象的hashcode方法取得，然后与自己右移16位的数进行异或计算得出来的， 之所以右移16为做异或运算，主要是考虑到使用时需与桶的下标做与运算，而桶一般情况下为16，仅后四位有值，如果h不先行与h >>> 16做异或计算，会导致后面比较普遍使用的后四位不够离散，容易得出相同的桶下标。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
2.2 put方法
首先判断当前哈希表是否为空，如果为空则进行延迟初始化；通过哈希算法取得需要插入的节点的下标，如果此节点下标未被占用，则在此下标新建节点并赋值；
若被占用则进入替换该位置的值的逻辑。首先判断该位点哈希值和key值是否一致，一致的话直接进行值替换；不一致则判断该位点是否处于红黑树节点，处于红黑树节点就进行添加红黑树节点操作；
如果既不一致又不是红黑树则位于链表位置，对链表进行循环遍历，只有当链表到尾部或找到相同位置的链表是才会跳出循环。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
/*
* tab：引用当前hashMap的散列表
* p: 表示当前散列表的元素
* n: 表示散列表数组的长度
* i：表示当前key路由云寻址的结果
*/
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//延迟初始化 (调用put方法才会初始化创建的hashmap)
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//散列表下标与传入的key取得的散列值做位与计算，从而取得新的下标
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//否则取得的下标值已被占用
//声明了一个临时的节点 e, 和key k
//节点e用来保存原位置的节点，最终取其值返回
Node<K,V> e; K k;
//如果：1.新下标桶位的哈希值与插入的哈希值相等
//2.而且同为的key值与插入的key值一致；则将该桶赋值给临时节点e
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//key值不一致，则判断当前节点是否为红黑树
//是红黑树，则创建新的树节点并赋值
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//否则当前为链表的情况，遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果链表下一位为空，则在尾部新建一个链表节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表长度大于树化阈值，则转为树结构，并结束循环
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍历如果当前链表节点hash值与key值和插入的一致，结束循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//每次循环将p的下一个值赋给p
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;
}
2.3 resize 扩容方法
HashMap初始化容量是有限的，持续调用put方法对哈希表进行数据插入，会造成哈希冲突发生的概率大大提高，因此需要在一个负载因子来决定恰当的时机，使哈希表进行扩容操作，以降低哈希冲突发生的可能。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//扩容临界值：即 容量*负载因子 capacity * load factor
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//旧哈希表数组超过或等于最大容量，则设置临界点为int最大值，放弃扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果旧哈希表数组扩大2倍，其临界点也会扩大2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//oldCap=0 且 oldThr > 0
/*
* 调用以下方法会触发这种情况
* HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
* HashMap(int initialCapacity)
* HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // 桶为空且阈值为0时，初始化容量和阈值 （调用put方法初始化hashmap时触发）
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {// 如果新阈值为0时，则用新的容量计算出新阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//以新的容量创建一个扩容后的数组newtable
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) {
//暂存到e中后，原数组该位置赋空值，方便JVM GC时回收内存
oldTab[j] = null;
//1、该桶位未发生碰撞，无链表红黑树，直接计算新桶位并赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//2、该桶位为红黑树，拆分树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //3、该桶位为链表 // preserve order
/*
* 以下的操作起到的作用就是将该部分的链的元素分成两个部分：一部分叫低位链表low，一部分叫高位链表high;
* 低位链表的下标可以直接插进到与原来的部位去，高位链表插入到新的计算后的下标去
* 例子： a：hash 14 b:hash 30 在16的容量下 两个元素的计算出都是下标为14的位置
* 进行扩容后 a 应该还是 14 b 则应该时 30
*/
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);
//将低位链表存储到新的数组中，下标不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表存储到新的数组中，下标变了
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
2.4 get方法
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
2.5 remove方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
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;
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;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)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;
}
2.6 replace方法
@Override
public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
Node<K,V> e; V v;
if ((e = getNode(hash(key), key)) != null &&
((v = e.value) == oldValue || (v != null && v.equals(oldValue)))) {
e.value = newValue;
afterNodeAccess(e);
return true;
}
return false;
}
@Override
public V replace(K key, V value) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
return null;
}
3、面试题
- 在新的Entry节点在插入hashmap链表，为什么在java8之后，都采用尾插法？
- 讲述一下hashmap的扩容机制？
- hash方法中，index = HashCode（Key） & （Length- 1）中的Length初始化值为什么是16，而不是其他值？
- 为啥我们重写equals方法的时候需要重写hashCode方法呢？你能用HashMap给我举个例子么？
- HashMap的扩容方式？负载因子是多少？为什么是这么多？
- HashMap的主要参数都有哪些？
- HashMap是怎么处理hash碰撞的？
