Java源码解析之HashMap的put、resize方法详解

一、HashMap 简介

HashMap 底层采用哈希表结构 数组加链表加红黑树实现，允许储存null键和null值

数组优点：通过数组下标可以快速实现对数组元素的访问，效率高

链表优点：插入或删除数据不需要移动元素，只需要修改节点引用效率高

二、源码分析2.1 继承和实现

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

继承AbstractMap<K,V>

实现了map接口 cloneable接口和可序列化接口

2.2 属性

//hashmap默认容量为 16static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 HashMap默认容量 16//最大容量为2的30 1073741824static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; ////默认加载因子为0.75static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//链表转为红黑树的阈值static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//红黑树转为链表的阈值static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//链表转为红黑树时数组容量必须大于64static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//transient Node<K,V>[] table;transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;transient int size;//用于快速失败机制 在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），直接抛出ConcurrentModificationException异常transient int modCount;//扩容阈值，计算方法为数组容量*填充因子int threshold;//加载因子 填充因子final float loadFactor;

loadFactor决定数组何时进行扩容，而且为什么是0.75f

它也叫扩容因子 比如数组长度为32，所以数组扩容阈值为32*0.75=24当数组中数据个数为24时数组进行扩容，

数组容量在创建的时候就确定，扩容时重新创建一个指定容量的数组，然后讲旧数组的值复制到新数组中，扩容过程非常耗时，所以0.75时基于容量和性能之间平衡的结果。

如果加载因子过大，也就是扩容阈值会变大，扩容门槛高，这样容量的占用率就会降低，但哈希碰撞的几率就会增加，效率下降 如果加载因子过小，扩容阈值变小，扩容门槛低，容量占用变大但哈希碰撞几率下降

此外用于存储数据的table字段使用transient修饰，通过transient修饰的字段在序列化的时候将被排除在外，那么HashMap在序列化后进行反序列化时，是如何恢复数据的呢？HashMap通过自定义的readObject/writeObject方法自定义序列化和反序列化操作。这样做主要是出于以下两点考虑：

1.table一般不会存满，即容量大于实际键值对个数，序列化table未使用的部分不仅浪费时间也浪费空间；

2.key对应的类型如果没有重写hashCode方法，那么它将调用Object的hashCode方法，该方法为native方法，在不同JVM下实现可能不同；换句话说，同一个键值对在不同的JVM环境下，在table中存储的位置可能不同，那么在反序列化table操作时可能会出错。

所以在HashXXX类中（如HashTable，HashSet，LinkedHashMap等等），我们可以看到，这些类用于存储数据的字段都用transient修饰，并且都自定义了readObject/writeObject方法。readObject/writeObject方法

2.3 节点类型Node内部类

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; }}

Node包含四个字段

final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next;//包含链表下一个节点

HashMap通过hash方法计算key的哈希值，然后通过（n-1）&hash得到key在数组中存放的下标，当两个key相同时，会以链地址法处理哈希碰撞

在链表中查找数据必须从第一个元素开始，时间复杂度为O n 所以当链表长度越来越长时HashMap的查询效率就会越来越低

所以为了解决这个问题JDK1.8实现了数组+链表+红黑树来解决 当链表长度超过8个时并且数组长度大于64时进行树化，转化后查询时间复杂度为O(logN).

2.4 红黑树的节点

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {super(hash, key, val, next); }

包含左右孩子节点和双亲结点，和前驱节点，还有节点是否时红或者黑

三、构造方法3.1 构造器1

public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }

最常用的构造器。默认的填充因子 0.75f 这里的填充因子后面会讲到。

3.2 构造器2

public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}

给定容量构造器

3.3 构造器3

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0)// 如果小于0，抛出异常throw new IllegalArgumentException('Illegal initial capacity: ' + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//大于最大值initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//若填充因子小于0或者判断非法throw new IllegalArgumentException('Illegal load factor: ' + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);} static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;　让cap-1再赋值给n的目的是另找到的目标值大于或等于原值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; }

给定容量和填充因子。

这里的tableSizeFor会将传进的容量值进行**大于等于最近**二次幂处理。跟循环数组的处理方式差不多

3.4 构造器4

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false);}四、put

public V put(K key, V value) { //底层是调用putval return putVal(hash(key), key, value, false, true);} //这里调用了hashmap提供的hash方法，32为都参与了运算所以降低了hash碰撞的几率，这里还跟数组容量有关//下面再讨论 static final int hash(Object key) {int h; //这里就可以看到hashmapreturn (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

通过hash函数可以看到当key为null时，key为0，所以HashMap 是允许储存空值的。而后面的公式通过hashcode的高16位异或低1位得到的hash值，主要从性能、哈希碰撞角度考虑，减少系统开销，不会因为高位没有参与下标计算而引起的碰撞

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //请注意这里的hash是已经算过的hash(key)，然后计算数组下标位置(n - 1) & hash Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //首先判断数组哈希表是否为null或者长度为0，是则进行数组初始化操作 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length; //这里tab指向table数组 n是数组长度 //如果该数组下标位置没有数据直接插入 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//该位置有元素 Node<K,V> e; K k;//首先判断此位置的值的hash和key的地址和值是否相等//如果相等直接覆盖//小问题这里为什么先判断hash值而不是判断key值，因为hash值判断最快，如果hash值不同就不用判断下面的//hash不同则key一定不同，但key相同hash值是可能相同的，效率提高if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;//否则就是该位置可以不存在，如果该节点是红黑树类型，else if (p instanceof TreeNode) //则按照红黑树的插入 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else { //否则就为链表结构，遍历链表，尾插 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果链表长度大于等于转为红黑树阈值8，则转为红黑树 //这里为什么要-1，因为数组下标从0开始 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //转为红黑树操作时，内部还会判断数组长度是否小于MIN_TREEIFY_CAPACITY 64，如果是的话不转换treeifyBin(tab, hash); break;//退出}//如果链表中已经存在该key，直接覆盖if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;//遍历数组 e = p.nextp = e; }}//e代表被覆盖的值if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value; // 如果onlyIfAbsent为false并且oldValue为null,我们便对我们的value进行保存 afterNodeAccess(e); return oldValue;} } ++modCount; //如果键值对个数大于扩容阈值，进行扩容操作 if (++size > threshold)resize(); afterNodeInsertion(evict); return null;}

流程图

五、get

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; //如果桶为空，size为0，目标位置是否为空，是直接返回null if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//如果数组该下标位置就是要找的值，直接返回if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first;//否则如果头节点的next有值if ((e = first.next) != null) { //如果该类型为红黑树，从红黑树中找 if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do {//否则遍历链表if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null);} } return null;}六、resize

数组的扩容和初始化都要靠resize完成

final Node<K,V>[] resize() { //扩容前数组 Node<K,V>[] oldTab = table; //扩容前数组大小 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //扩容前扩容阈值 int oldThr = threshold; //定义新数组和新阈值 int newCap, newThr = 0; //如果扩容前数组 if (oldCap > 0) {//如果超过最大值就不用再扩容if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab;}//2倍扩容不能大于最大值else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //扩容阈值/2 newThr = oldThr << 1; // double threshold } //数组中没有值，带参初始化会进入这里 //且扩容因子大于0 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr; //不带参默认会到这里 else {//否则扩充因子 <= 0//就是没初始化过，使用默认的初始化容量，16 * 0.75newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } //如果新容量为0，重新计算threshold扩容阈值 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'}) //定义新数组进行扩容 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; //这里采用高低映射的方式进行对新数组的映射 if (oldTab != null) {//遍历旧数组复制到新数组中//遍历for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;//如果当前节点链表数据只有一个，则直接赋值if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode) //否则红黑树操作 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order //链表赋值 高低映射 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do {next = e.next;//判断原索引和扩容后索引是否相同if ((e.hash & oldCap) == 0) { //相同则低位链表尾插 if (loTail == null)loHead = e; elseloTail.next = e; loTail = e;}else { //否则高位链表尾插 if (hiTail == null)hiHead = e; elsehiTail.next = e; hiTail = e;} } while ((e = next) != null); //如果低位映射不为空，断低位尾部后的数据，因为尾巴后可能还会有数据，因为是个链表，所以采用头尾引用来记录有效值 //付给新数组 if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead; } //高位引用 直接讲原索引+oldCap放到哈希桶中 //因为是2倍扩容，扩容后位置是原位置+增长的长度 if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead; }} }} } return newTab;}七、基于JDK1.7的优化7.1 底层实现

1.7基于数组+链表 而1.8基于链表+数组+红黑树

7.2 hash

final int hash(Object k) { int h = hashSeed; if (0 != h && k instanceof String) {return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}

效率基于1.8低

7.3 put

1.7使用的是数组加链表，解决哈希冲突采用的是链表，而且1.8采用的是尾插，而1.7采用头插

7.4 扩容

1.7在扩容时会重新计算h每个元素的hash值，按旧链表的正序遍历链表，然后在新链表的头部插入，所以会出现逆序的情况，而1.8是通过高低位映射，不会出现逆序。

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