0 概述

HashMap是Java程式設計師使用頻率最高的容器之一，主要原因它的查詢效率比較高，本文基於JDK1.8，深入探討HashMap的結構實現和功能原理。

1 HashMap底層資料結構

首先看下HashMap底層資料結構，本質上就是一個數組+連結串列+紅黑樹（JDK1.8），陣列存放的是一個個連結串列節點，是採用拉鍊法解決Hash衝突，如果連結串列長度過長（大於8），將會轉化為紅黑樹。

 //node 陣列
 transient Node<K,V>[] table;
  // Node 節點
  static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final
 
 int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        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; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        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;
        }
    }

1 HashMap實現原理

下圖給出向HashMap容器中，put一個key-value的過程，首先根據key 計算出其對應的hash值，然後再根據hash值，計算機這個key存放位置（陣列下標）。

實現細節：

• hash（key），通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，這麼做可以在陣列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,進而減少衝突。
• index=h & (length-1)獲取node 陣列具體位置,這個方法比較巧妙，因為HashMap的Node陣列大小都是2的n次方，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。值得說明是可以指定初始化容量，當然如果你知道容量不是2的n次冪，它會用tableSizeFor方法將其處理成2的n次冪。

    //
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    // 定址
   index=h & (length-1);
   /**
      這個方法就是將容量處理成 2 的n次方，
      先將cap處理成全是111111（二進位制的），然後再加1，非常的巧妙
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     */
    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;//n和n右移一位或，高位至少有兩個1 （處理後n=00011****）
        n |= n >>> 2; 
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

幾個重要的屬性

    transient int size;
    int threshold;
    final float loadFactor;

• size 表示hashMap 實際儲存了多少對key-valve。
• threshold，是HashMap所能容納的最大資料量的Node(鍵值對)個數，超過就會擴容（陣列擴容）。由於threshold = length * Load factor，所以在陣列定義好長度之後，負載因子越大，所能容納的鍵值對個數越多。
• loadFactor 負載因子，預設的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當loadFactor過大（大於1），threshold值也就大於長度，出現碰撞的資料也就越多，查詢等效率也就變低，但是空間利用率高；當loadFactor過小（假設為0.1），threshold遠小於長度，出現碰撞的資料也就比較低，查詢等效率也就變高，但是空間利用率不高。

3 HashMap 擴容

擴容(resize)就是重新計算容量，向HashMap物件裡不停的新增元素，當size大於等於前面提到的這個threshold時候，就需要擴大陣列的長度。簡單的說，也就是重新分配一個大的陣列，將老的陣列中資料拷貝到新的陣列中去。因此從這裡我們可以看到如果我們知道我們需要往HashMap中放多少資料時候，可以直接初始化容量，這樣可以有效避免記憶體拷貝。
由於其擴容（2倍）&以及定址特點，對於擴容後資料拷貝過程，對應的陣列節點資料，要麼還在改位置要麼會索引到（不會跑到其的位置去）：原索引+oldCap（老的容量）。舉個例子：初始容量16 一個hash值為10010，其位置010010&01111=00010，可以看到其位置是2，那麼擴容後
容量是32，其位置其位置010010&11111=10010（18）可以看到其位置是18=16+2。由此也可以看出擴容資料分配更加均勻。

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            //超過最大值，就無法擴容了，只能讓他去碰撞了
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //沒有超過最大值，那就擴容是原來的2倍（左移1位）
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        //初始化情況，沒有給定容量情況
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        //擴容後重新計算threshold值
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @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)
                        //處理紅黑樹節點的情況
                        ((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;
                           // 等於0 表示還在原位置
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                             // 原索引+oldCap的位置
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                         // 原索引位置
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 原索引+oldCap的位置
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

4 總結

JDK 1.8 的HashMap底層設計的非常棒，非常巧妙，不愧為大師之作。