JDK1.8之前与之后 HashMap底层实现原理的差别

hashmap的概述

• HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现，是以 key-value 存储形式存在，即主要用来存放键值对。
• 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。
• jdk1.8 之前 HashMap 由 数组 + 链表 组成，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突（两个对象调用的hashCode 方法计算的哈希值经哈希函数算出来的地址被别的元素占用）而存在的（“拉链法”解决冲突）。
• jdk1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为 8 ）并且当前数组的长度大于 64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。

HashMap 特点：

• 存储无序;
• 键和值位置都可以是 null，但是键位置只能存在一个 null;
• 键位置是唯一的，是由底层的数据结构控制的;
• jdk1.8 前数据结构是链表+数组，jdk1.8 之后是链表+数组+红黑树;
• 阈值（边界值）> 8 并且桶位数(数组长度)大于 64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询;

HashMap存储数据的过程

   测试代码

 public static void main(String[] args) {
        HashMap map=new HashMap();
        map.put("student1","萧炎");
        map.put("student2","林动");
        map.put("student3","牧尘");
        map.put("student4","古尘沙");
        System.out.println(map);
    }

   结果

执行流程分析

• 首先程序读到HashMap map=new HashMap();的时候，并不会马上创建一个数组，而是在我们第一次使用hashmap自己的put方法的时候，创建一个长度为16的数组，也叫作桶Node[]table ，这个用来存储数据
• 当我们需要存入一个数据，比方说（key=a，value=3），首先会先调用重写的String的hashcode方法，计算出对应的hash数值，然后根据数组的长度和某种算法，找到这组数据应该对应的桶位数，就是数组的下标，例如0,1,2,3,4,5…然后查看这个桶里面是否有存其他的数据，如果没有，那么就直接把数据存入桶中，我们加入这一次存在‘3’这个位置

• 当我们又再一次的调用put方法，存入（key=b，value=4）的时候，假设这次算出来的又是存在三号位，这个时候，三号位已经有一个数据了，这个时候会判断两个数据的hash值是否相同，如果不相同，那我们这个时候就会在这个桶下生成一个链表，用来存储数据，这个叫做拉链法
• 如果相同的话则会对两个数据进行一次判断
• 数据相同：直接覆盖
• 数据不同：从该桶位的链表开始，一直往下比，直到出现不同的时候，便存在不同的地方的下一个位置，如果这个时候链表长度超过了8，那么链表就会转化成红黑树
• 在不断的添加新数据的时候，如果某一时刻超过了阈值，并且那个时候要存入数据的地方刚好不为空，那么，我们就要扩容了，每次扩容都是在原来的基础上，扩大2倍，原因后面会讲。

jdk1.8 中引入红黑树的进一步原因

1. jdk1.8 以前 HashMap 的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就是O(n)，完全失去了它的优势。
2. 针对这种情况，jdk1.8 中引入了红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。

HashMap继承体系

从继承体系可以看出：

• HashMap 实现了Cloneable接口，可以被克隆。
• HashMap 实现了Serializable接口，属于标记性接口，HashMap 对象可以被序列化和反序列化。
• HashMap 继承了AbstractMap，父类提供了 Map 实现接口，具有Map的所有功能，以最大限度地减少实现此接口所需的工作

在Java中，HashMap的实现采用了（数组 + 链表 + 红黑树）的复杂结构，数组的一个元素又称作桶。
在添加元素时，会根据hash值算出元素在数组中的位置，如果该位置没有元素，则直接把元素放置在此处，如果该位置有元素了，则把元素以链表的形式放置在链表的尾部。
当一个链表的元素个数达到一定的数量（且数组的长度达到一定的长度）后，则把链表转化为红黑树，从而提高效率。
数组的查询效率为O(1)，链表的查询效率是O(k)，红黑树的查询效率是O(log k)，k为桶中的元素个数，所以当元素数量非常多的时候，转化为红黑树能极大地提高效率。

HashMap基本属性与常量

/*
 * 序列化版本号
 */
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
 
/**
 * HashMap的初始化容量（必须是 2 的 n 次幂）默认的初始容量为16
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
 
/**
 * 最大的容量为2的30次方
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
 
/**
 * 默认的装载因子
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
 
/**
 * 树化阈值，当一个桶中的元素个数大于等于8时进行树化
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
 
/**
 * 树降级为链表的阈值，当一个桶中的元素个数小于等于6时把树转化为链表
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
 
/**
 * 当桶的个数达到64的时候才进行树化
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
 
/**
 * Node数组，又叫作桶（bucket）
 */
transient Node[] table;
 
/**
 * 作为entrySet()的缓存
 */
transient Set> entrySet;
 
/**
 * 元素的数量
 */
transient int size;
 
/**
 * 修改次数，用于在迭代的时候执行快速失败策略
 */
transient int modCount;
 
/**
 * 当桶的使用数量达到多少时进行扩容，threshold = capacity * loadFactor
 */
int threshold;
 
/**
 * 装载因子
 */
final float loadFactor;
 

• 容量：容量为数组的长度，亦即桶的个数，默认为16 ，最大为2的30次方，当容量达到64时才可以树化。
• 装载因子：装载因子用来计算容量达到多少时才进行扩容，默认装载因子为0.75。
• 树化：树化，当容量达到64且链表的长度达到8时进行树化，当链表的长度小于6时反树化。

Hashmap属性解释

   DEFAULT_INITIAL_CAPACITY   ----   集合的初始化容量（必须是 2 的 n 次幂）:

// 默认的初始容量是16    1 << 4 相当于 1*2的4次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

•    HashMap 构造方法可以指定集合的初始化容量大小，根据上述讲解我们已经知道，当向 HashMap 中添加一个元素的时候，需要根据 key 的 hash 值，去确定其在数组中的具体位置。HashMap 为了存取高效，减少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现的关键就在把数据存到哪个链表中的算法。
• 这个算法实际就是取模，hash % length，而计算机中直接求余效率不如位移运算。所以源码中做了优化，使用 hash & (length - 1)，而实际上 hash % length 等于 hash & ( length - 1) 的前提是 length 是2 的 n 次幂。

举例解释下上面说的，例如，数组长度为 8 的时候，3 & (8 - 1) = 3，2 & (8 - 1) = 2，桶的位置是(数组索引)3和2，不同位置上，不碰撞。
再来看一个数组长度(桶位数)不是2的n次幂的情况：

数组长度为9 hash值为3

00000011 3
00001000 8
————————
00000000 0

数组长度为9 hash值为5

00000101 5
00001000 8
————————
00000000 0

数组长度为9 hash值为6

00000101 5
00001000 8
————————
00000000 0

通过上面举例，发现， 如果数组长度不是2的次幂，通过与运算就容易得到重复的hash值，这会大大增加哈希碰撞的概率，导致性能下降。

因此我们可以得出用2的次幂原因：

• 当我们根据key的hash确定其在数组的位置时，如果n为2的幂次方，可以保证数据的均匀插入，如果n不是2的幂次方，可能数组的一些位置永远不会插入数据，浪费数组的空间，加大hash冲突。
• 另一方面，一般我们可能会想通过%求余来确定位置，这样也可以，只不过性能不如&运算。而且当n是2的幂次方时: hash & (length1) == hash % length
• 因此，HashMap容量为2次幂的原因，就是为了数据的的均匀分布，减少hash冲突，毕竟hash冲突越大，代表数组中一个链的长度越大，这样的话会降低hashmap的性能

   了解了为什么系统初始化hashmap时，必须为2的次幂。可是当用户创建hashmap对象，传入的数组长度不是2的次幂，怎么办呢？于是我查看了源代码，如下：

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HashMap会采用一个tableSizeFor（）方法，通过这个方法，它会把数组长度设置成最接近用户输入数组长度数量的2的次幂的值。

我们分析下源代码：

  int n = cap - 1;为什么要减去1呢？

 这是为了防止 cap 已经是 2 的幂。如果 cap 已经是 2 的幂，又没有这个减 1 操作，则执行完后面的几条无符号操作之后，返回的 capacity 将是这个 cap 的 2 倍(后面还会再举个例子讲这个)。

最后为什么有个 n + 1 的操作呢？

如果 n 这时为 0 了（经过了cap - 1后），则经过后面的几次无符号右移依然是 0，返回0是肯定不行的，所以最后返回n+1最终得到的 capacity 是1。
注意：容量最大也就是 32bit 的正数，因此最后 n |= n >>> 16;最多也就 32 个 1（但是这已经是负数了，在执行 tableSizeFor 之前，对 initialCapacity 做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取 MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY，会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后，最大 30 个 1，不会大于等于 MAXIMUM_CAPACITY。30 个 1，加 1 后得 2 ^ 30）。  

    说着不好理解，画图说明：

上面说到了 数组长度，下面说红黑树，当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转为红黑树

// 当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
 

当链表长度低于6会从红黑树转化成链表

// 当桶（bucket）上的结点数小于这个值，树转为链表 
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
 

MIN_TREEIFY_CAPACITY ----  当 Map 里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于4*TREEIFY_THRESHOLD(8)

// 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;
 

table  ----它是存储元素的数组 

// 存储元素的数组 
transient Node[] table;
 

在 jdk1.8 中我们了解到 HashMap 是由数组加链表加红黑树来组成的结构，其中 table 就是 HashMap 中的数组，jdk8 之前数组类型是 Entry 类型。从 jdk1.8 之后是 Node 类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry。负责存储键值对数据的。
 

entrySet  --- 用来放缓存

// 存放具体元素的集合
transient Set> entrySet;
 

size ---- HashMap 中存放元素的个数

// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度
 transient int size;

size 为是记录HashMap 中 K-V 的实时数量，不是数组 table 的长度。

modCount --- 用来记录 HashMap 的修改次数

// 每次扩容和更改 map 结构的计数器
 transient int modCount;  
 

threshold --- 用来调整大小下一个容量的值计算方式为（容量*负载因子）

// 临界值 当实际大小（容量*负载因子）超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
 

loadFactor --- 哈希表的负载因子

// 负载因子
final float loadFactor;// 0.75f
 

说明：

• oadFactor 是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响 hash 操作到同一个数组位置的概率，计算HashMap 的实时负载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以 capacity。capacity是桶的数量，也就是 table 的长度 length。
• loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
• 当 HashMap 里面容纳的元素已经达到 HashMap 数组长度的 75% 时，表示 HashMap
• 太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建HashMap 集合对象时指定初始容量来尽量避免。

HashMap扩容机制

   

 /**
     * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
     * accord with initial capacity target held in field threshold.
     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
     * elements from each bin must either stay at same index, or move
     * with a power of two offset in the new table.
     *
     * @return the table
     */
    final Node[] resize() {
        //把旧的table 赋值个一个变量
        Node[] oldTab = table;
        //获取旧的tabel的长度
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        // 旧的阈值
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
    
        if (oldCap > 0) {
            //判断数组的长度是否大约等于最大值
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
        //如果数组的长度达到了最大值，那么就不在进行扩容，直接返回，不管hash冲突
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            //把旧的数组长度左移一位（也就是乘以2），然后判断是否小于最大值，
        // 并且判断旧的数组长度是否大于等于默认的长度16
            }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //如果条件成立就把旧的阈值左移一位复制给新的阈值
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }//如果就的数组长度小于0并且旧的阈值大于0
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            //就把旧的阈值赋值给新的数组长度（初始化新的数组长度）
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            //使用默认值 
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        //如果新的阈值等于0
        if (newThr == 0) {
            //那么就重新计算新的阈值上限
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        //已完成新的数组扩容，开始把就的数据移动到新的数组中，通过循环遍历
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    //如果没有子元素那么说明是下面不是一个链表，直接通过 
    //  hash&（新的数组长度-1）计算出新的位置，把就的数据放入新的位置
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //如果该节点为红黑树结构，就进行树的操作
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
         /*  有多个数据并且不是树那么该节点上放的是链表,这里是java1.8很精妙的地方，如果 
  e.hash& 旧的数组长度 如果等于0,  那么该数据的位置没有发生变化，还在原来的索引位置上，
  如果不等于0 ,  那么就在该值就在 （原来的索引位置+旧的数组长度）的位置上，这里重新创建了
  两个节点 , 在原来位置上的放入loHead中，在新的位置上的放入hiHead 中，最后把这两组数据
    放入新的数组中即可。（这里的精妙之处是不用重新计算每一个数据的hash，就可以把旧的数据
             放入新的数组中去）*/
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node 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;
                       //这里把在原来索引位置上的放入新的数组中去
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                 //这里把在原来的索引位置+旧的数组长度）的位置上，放入新的数组中去
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

 Node内部类

     Node是一个典型的单链表节点，其中，hash用来存储key计算得来的hash值。

static class Node implements Map.Entry {
    final int hash;// hash用来存储key计算得来的hash值
    final K key;// 键
    V value;// 值
    Node next;// 下一个node节点
    Node(int hash, K key, V value, Node next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + "=" + value; }
    public final int hashCode() {// 调用底层c++ 返回Key/Value的哈希码值，如果此对象为null,则返回0
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);// 将Key/Vaule
    }
    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
    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;
    }
}
 

  hashmap的构造函数

// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map m) {
    	// 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);
 }
 

最后调用了 putMapEntries()，来看一下方法实现：

final void putMapEntries(Map m, boolean evict) {
    //获取参数集合的长度
    int s = m.size();
    if (s > 0) {//判断参数集合的长度是否大于0
        if (table == null) { // 判断table是否已经初始化
                // 未初始化，s为m的实际元素个数
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;// 得到新的扩容阈值
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);// 新的扩容阈值float自动向下转型为int
            
                // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值，将其变为符合要求的2的n次幂数
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 如果table已初始化过了，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        for (Map.Entryextends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            // 得到的key 和 value 放入 hashmap
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}
 

看了上面源码，可能会对这行代码有译文 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 这一行代码中为什么要加 1.0F ？

   (float)s/loadFactor 的结果是小数，加 1.0F 与 (int)ft 相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少 resize 的调用次数(为了效率，应当尽量减少扩容的次数)。所以 + 1.0F 是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是 6 个，那么 6/0.75 是8，由于8是 2 的n次幂，那么
if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t);执行过后，新的数组大小就是 8 了。然后原来数组的数据就会存储到长度是 8 的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果 +1 呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。