java集合之HashMap
Map是java中的一種數據結構，圍繞著Map接口，有一系列的實現類如Hashtable、HashMap、LinkedHashMap和TreeMap。而其中HashMap和Hashtable我們平常使用的最多。
HashMap與Hashtable表面上看沒有太大區別，但在一些使用細節和內部實現上有諸多微小的差異：
1、首先Hashtable的大部分方法做了同步，而HashMap沒有，也就是說前者是線程安全的，後者不是；
2、Hashtable不允許key或者value使用null值，而HashMap可以；
3、在內部算法上，對key的hash算法和hash值到內存索引的映射不同；
基於HashMap的使用較為廣泛，在這裏我們主要分析下HashMap的實現：
在 Java8 之前， HashMap 是鏈表散列的數據結構，即數組和鏈表的結合體；從 Java8 開始，HashMap改為由數組+鏈表+紅黑樹實現，並對擴容的優化。具體結構如下圖所示（圖片來自網絡）
接下來我們分析下具體的代碼實現，首先看下HashMap的構造函數
/** * * @param initialCapacity 初始化大小，通過tableSizeFor計算會返回一個比給定整數大且最接近的2的冪次方整數，並賦值給threshold * @param loadFactor 擴容因子 默認為DEFAULT_LOAD_FACTOR 即0.75*/ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 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; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
這其中loadFactor和threshold，loadFactor為負載因子，默認值是0.75；threshold是HashMap所能容納的最大數據量的Node(鍵值對)個數，超過這個數目就重新resize(擴容)，擴容後的HashMap容量是之前容量的兩倍。
接下來我們再看HashMap的put方法，在這裏我們主要關註以下幾點：
1、HashMap如何根據key值計算存儲元素的具體下邊位置
2、put方法的實現流程；
3、擴容機制的實現；
首先我們簡單分析下put方法的代碼
public V put(K key, V value) { //對key值做hash return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don‘t change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //繼承 Map.Entry<K,V>的Node鍵值對數組 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //如果鍵值對數組為空則創建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //計算index，即元素在數組中的下標位置，判斷獲取值是否為空 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果為空，則賦值 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//如果按下標位置已經有值，則代表出現了hash沖突，之前已經有值存儲在了次下標位置 Node<K,V> e; K k; //如果既不是紅黑樹也不是鏈表，那就只有是單個元素（Node<K,V>）了，那且hash值和key值相同，則直接覆蓋 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //如果是紅黑樹，則按紅黑樹處理 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //如果是鏈表，則按鏈表進行處理 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果鏈表長度》=8怎轉換為紅黑樹處理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //如果元素（Node<K,V>）已經存在（key相同），則直接覆蓋 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; 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; //如果數組長度超過閾值，則進行擴容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
hash(key)方法的內部代碼：
//jdk1.8源碼 static final int hash(Object key) { int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //jdk1.7源碼，1.8沒有，直接寫在了putVal裏面 static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); //第三步 取模運算 }
這裏的Hash算法本質上就是三步：取key的hashCode值、高位運算、取模運算。
對於任意給定的對象，只要它的hashCode()返回值相同，那麽程序調用方法一所計算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，模運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用方法二來計算該對象應該保存在table數組的哪個索引處。
這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優化。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的實現中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質量來考慮的，這麽做可以在數組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
下面舉例說明下，n為table的長度。
接下來put方法的實現流程基本如下圖所示
針對擴容機制，簡答的做個代碼分析
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //新的數組大小，新的閾值大小 if (oldCap > 0) { //如果超過最大值了，就直接在賦一個最大值，其他的都不管了 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold //新的閾值 } else if (oldThr > 0) //原數組為空且閾值大於0 newCap = oldThr; //，就把當前閾值的大小做為數組的初始化大小，這裏newThr=0所以會在下面計算新的閾值大小 else {//原數組和默認的閾值都為空 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//新的數組 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的閾值為默認大小*默認擴容因子 } if (newThr == 0) {//計算新的閾值大小 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr;//新的閾值 //把原數組中的數據轉移到新數組中 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 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) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order 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); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } //返回新數組 return newTab; }
從上面我們可以看出，相比JDK1.8的HashMap從以下幾個方面保證了數據存儲的高效：
1、優化的hash算法，好的hash算法，能夠極大降低hash沖突，保證元素分布均勻，盡量保證一個hahs地址只保存單個元素，可以直接獲取，提高性能。
2、對擴容進行了優化，引入紅黑樹，提高了查找元素位置的效率，特別是在數據量較大，hash沖突較多時；
小結
(1) 擴容是一個特別耗性能的操作，所以當程序員在使用HashMap的時候，估算map的大小，初始化的時候給一個大致的數值，避免map進行頻繁的擴容。
(2) 負載因子是可以修改的，也可以大於1，但是建議不要輕易修改，除非情況非常特殊。
(3) HashMap是線程不安全的，不要在並發的環境中同時操作HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入紅黑樹大程度優化了HashMap的性能。
參考資料 ： 美團點評技術團隊 Java 8系列之重新認識HashMap https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
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