全网最高质量文章：重新学习Java中的HashMap！！

本文主要是介绍全网最高质量文章：重新学习Java中的HashMap！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

本文参考了美团技术团队的科普文章Java 8系列之重新认识HashMap - 知乎 (zhihu.com) 这篇文章的质量极其高，高到很有可能是全网介绍HashMap这个知识点最优秀的文章，没有之一！！！因此，我决定在我自己的文章中借鉴并改编这篇优秀的文章，保留其大部分内容，省略一些晦涩且不重要的部分，并在关键内容旁边用具体的例子进行解释。这样一来，我相信读者将更容易理解并受益于这些重要的观点和见解。

摘要

HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射（键值对）处理的数据类型。随着JDK版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入了红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

简介

Java为数据结构的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap，Hashtable，LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下所示：

下面根据各个实现类的特点做一些说明：

（1）HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但是遍历顺序却是不确定的。HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者用ConcurrentHashMap。

（2）Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它继承自己Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

（3）LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

（4）TreeMap：TreeMap实现了SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象就很难定位到映射的位置了。

通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中的一个普通成员，由于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频率最高的一个。下面我们主要结合源码，从存储结构，常用方法分析，扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。

内部实现

搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构-字段；其次要弄明白它能干什么，即它的功能实现-方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构-字段

从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下所示。

这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么特点呢？

（1）从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;    //用来定位数组索引位置final K key;V value;Node<K,V> next;   //链表的下一个nodeNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }public final K getKey(){ ... }public final V getValue() { ... }public final String toString() { ... }public final int hashCode() { ... }public final V setValue(V newValue) { ... }public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类。实现了Map.Entry接口，本质就是一个映射（键值对）。上图的每个黑色圆点就是一个Node对象。

（2）HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为了解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中的HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组+链表的结合。在每个数组元素上都是一个链表结构，当数组被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面的代码：

map.put("美团","小美");

系统会调用"美团"这个key的hashcode()方法得到其hashCode值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表明发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越低，map的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组很小，即使好的Hash算法也会出现很多的碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的Hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶（Node[] table）数组占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容机制之前，我们得先了解HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor;    // 负载因子int modCount;  int size;

首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。

modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。

功能实现-方法

HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

1.确定哈希桶数组的索引位置

不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现(方法一+方法二):

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7int h;// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值// h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的return h & (length-1);  //第三步 取模运算
}

这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。（这里这个作者说的太深奥了，我来举一个例子帮助大家理解为什么length要设置成2,4,8,16，且为什么要用length-1，且为什么要用h& (length-1)而不是h%length。因为length-1的值换成二进制都是全1，这样一来，加上&运算符，h & (table.length -1)就相当于取了h的低位，这里的低位其实就是相当于用h来模length，得到除剩的值）。

在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

2.分析HashMap中的put方法

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。但是我感觉那些源码实在是太难懂了，而且你看懂了流程图，知道它是怎么搞的就行，没有说一定要细嚼源码，那是大佬干的事情，本人真的因为实力不足，所以解释不清楚，如果想看的就可以自己上网查查源码，我这里就不放出来的（因为我要保证我的整篇文章都是易于大家理解的，太底层高深的东西不写）。

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

这个图和解释的文字虽然看起来复杂，但是只要你脑补到这个画面，有一个动态画面的过程其实就很好记了，真的没那么难记，比较简单。

算了，还是把源码放出来吧哈哈哈哈，想看也可以看一下：

JDK1.8HashMap的put方法源码如下:

public V put(K key, V value) {2     // 对key的hashCode()做hash3     return putVal(hash(key), key, value, false, true);4 }5 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,7                boolean evict) {8     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;9     // 步骤①：tab为空则创建
10     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
11         n = (tab = resize()).length;
12     // 步骤②：计算index，并对null做处理 
13     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 
14         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
15     else {
16         Node<K,V> e; K k;
17         // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
18         if (p.hash == hash &&
19             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
20             e = p;
21         // 步骤④：判断该链为红黑树
22         else if (p instanceof TreeNode)
23             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24         // 步骤⑤：该链为链表
25         else {
26             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
27                 if ((e = p.next) == null) {
28                     p.next = newNode(hash, key,value,null);//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  
30                         treeifyBin(tab, hash);
31                     break;
32                 }// key已经存在直接覆盖value
33                 if (e.hash == hash &&
34                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                                          break;
36                 p = e;
37             }
38         }
39         
40         if (e != null) { // existing mapping for key
41             V oldValue = e.value;
42             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43                 e.value = value;
44             afterNodeAccess(e);
45             return oldValue;
46         }
47     }48     ++modCount;
49     // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
50     if (++size > threshold)
51         resize();
52     afterNodeInsertion(evict);
53     return null;
54 }

3.扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

为了可以更好地理解这个扩容机制，我们可以分析一下源码，看看它是怎么做的，我感觉这个源码在我注释之后已经是很好理解了，看不懂源码就看看我的注释吧。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量2     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组3     int oldCapacity = oldTable.length;         4     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了5         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了6         return;7     }8  9     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
10     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
11     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
12     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
13 }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

1 void transfer(Entry[] newTable) {2     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组3     int newCapacity = newTable.length;4     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组5         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素6         if (e != null) {7             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）8             do {9                 Entry<K,V> next = e.next;
10                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
11                 e.next = newTable[i]; //标记[1]
12                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
13                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
14             } while (e != null);
15         }
16     }
17 }

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2，所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。

我说实话，这样子搞实在是太牛逼了，我都不知道为什么那些人这么鬼才，可以想到这种方法，果然是精英者！

线程安全性

在多线程使用场景中，应该尽量避免使用线程不安全的HashMap，而使用线程安全的ConcurrentHashMap。为什么说HashMap是线程不安全的呢？因为在多线程环境中，当多个线程同时进行HashMap 的插入、删除或修改操作时，可能导致数据的不一致性或损坏。为了解决线程安全的问题，可以使用线程安全的容器，如 ConcurrentHashMap，它采用了一些同步策略来保证在多线程环境下的安全性。

JDK1.8和JDK1.7的性能对比

HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(logN)。鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，美团技术团队就从两个方面用例子证明这一点。

1.Hash比较均匀的情况

为了方便测试，美团技术团队他们就写了一个类Key，如下：

class Key implements Comparable<Key> {private final int value;Key(int value) {this.value = value;}@Overridepublic int compareTo(Key o) {return Integer.compare(this.value, o.value);}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) return true;if (o == null || getClass() != o.getClass())return false;Key key = (Key) o;return value == key.value;}@Overridepublic int hashCode() {return value;}
}

这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。

现在，团队的成员们会开启他们的实验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、......10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：

static void test(int mapSize) {HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize);for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {map.put(Keys.of(i), i);}long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒for (int i = 0; i < mapSize; i++) {map.get(Keys.of(i));}long endTime = System.nanoTime();System.out.println(endTime - beginTime);}public static void main(String[] args) {for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){test(i);}}

在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，我们遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下：

通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面我们看看Hash不均匀的的情况。

2.Hash极度不均匀的情况

假设我们有一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下：

class Key implements Comparable<Key> {//...@Overridepublic int hashCode() {return 1;}
}

仍然执行main方法，得出的结果如下表所示：

从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logN)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。