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Java 源码 HashMap源码分析

news 来源：原创 2025/7/4 11:05:05

Java 源码 HashMap源码分析

1 初始容量

    /*** The default initial capacity - MUST be a power of two.* 默认的初始容量，必须为2的幂*/static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

容量表示哈希表中槽的数量（即哈希数组的长度），初始容量是创建哈希表时的容量（从构造函数中可以看出，如果不指明，则默认为16）

无论我们指定的容量为多少，构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数，且最大值不能超过2的30次方

2 加载因子

    /*** The load factor used when none specified in constructor.* 在构造函数中没有指定时使用的加载因子*/static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 resize 操作（即扩容）。

如果加载因子越大，对空间的利用更充分，但是查找效率会降低（链表长度会越来越长）；
如果加载因子太小，那么表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了），对空间造成严重浪费。
如果我们在构造方法中不指定，则系统默认加载因子为0.75，这是一个比较理想的值，一般情况下我们是无需修改的。

3 单向链表中的数据节点

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) {}}

4 红黑树结构

在jdk1.8版本后，java对HashMap做了改进，当链表长度必须大于 2 ，并且应该至少为 8 的时候，将后面的数据存在红黑树中，以加快检索速度，我们接下来讲一下红黑树。

   /*** The bin count threshold for using a tree rather than list for a* bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a* bin with at least this many nodes. The value must be greater* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in* tree removal about conversion back to plain bins upon* shrinkage.*/static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

5 概述

在这里插入图片描述

https://blog.csdn.net/zxt0601/article/details/77413921

概括的说，HashMap 是一个关联数组、哈希表，它是线程不安全的，允许key为null,value为null。遍历时无序。
其底层数据结构是数组称之为哈希桶，每个桶里面放的是链表，链表中的每个节点，就是哈希表中的每个元素。
在JDK8中，当链表长度达到8，会转化成红黑树，以提升它的查询、插入效率，它实现了Map<K,V>, Cloneable, Serializable接口。

因其底层哈希桶的数据结构是数组，所以也会涉及到扩容的问题。

当HashMap的容量达到threshold域值时，就会触发扩容。扩容前后，哈希桶的长度一定会是2的次方。
这样在根据key的hash值寻找对应的哈希桶时，可以用位运算替代取余操作，更加高效。

而key的hash值，并不仅仅只是key对象的hashCode()方法的返回值，还会经过扰动函数的扰动，以使hash值更加均衡。
因为hashCode()是int类型，取值范围是40多亿，只要哈希函数映射的比较均匀松散，碰撞几率是很小的。
但就算原本的hashCode()取得很好，每个key的hashCode()不同，但是由于HashMap的哈希桶的长度远比hash取值范围小，默认是16，所以当对hash值以桶的长度取余，以找到存放该key的桶的下标时，由于取余是通过与操作完成的，会忽略hash值的高位。因此只有hashCode()的低位参加运算，发生不同的hash值，但是得到的index相同的情况的几率会大大增加，这种情况称之为hash碰撞。即，碰撞率会增大。

扰动函数就是为了解决hash碰撞的。它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率。（在JDK8之前，扰动函数会扰动四次，JDK8简化了这个操作）

扩容操作时，会new一个新的Node数组作为哈希桶，然后将原哈希表中的所有数据(Node节点)移动到新的哈希桶中，相当于对原哈希表中所有的数据重新做了一个put操作。所以性能消耗很大，可想而知，在哈希表的容量越大时，性能消耗越明显。

扩容时，如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位，或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
如果追加节点后，链表数量>=8，则转化为红黑树

由迭代器的实现可以看出，遍历HashMap时，顺序是按照哈希桶从低到高，链表从前往后，依次遍历的。属于无序集合。

6 put操作


final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

7 重写equals方法需同时重写hashCode方法

关于HashMap的源码分析就介绍到这儿了，最后我们再聊聊老生常谈的一个问题，各种资料上都会提到，“重写equals时也要同时覆盖hashcode”，我们举个小例子来看看，如果重写了equals而不重写hashcode会发生什么样的问题

/*** Created by chengxiao on 2016/11/15.*/
public class MyTest {private static class Person{int idCard;String name;public Person(int idCard, String name) {this.idCard = idCard;this.name = name;}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) {return true;}if (o == null || getClass() != o.getClass()){return false;}Person person = (Person) o;//两个对象是否等值，通过idCard来确定return this.idCard == person.idCard;}}public static void main(String []args){HashMap<Person,String> map = new HashMap<Person, String>();Person person = new Person(1234,"乔峰");//put到hashmap中去map.put(person,"天龙八部");//get取出，从逻辑上讲应该能输出“天龙八部”System.out.println("结果:"+map.get(new Person(1234,"萧峰")));}
}

如果我们已经对HashMap的原理有了一定了解，这个结果就不难理解了。尽管我们在进行get和put操作的时候，使用的key从逻辑上讲是等值的（通过equals比较是相等的），但由于没有重写hashCode方法，所以put操作时，key(hashcode1)–>hash–>indexFor–>最终索引位置，而通过key取出value的时候 key(hashcode1)–>hash–>indexFor–>最终索引位置，由于hashcode1不等于hashcode2，导致没有定位到一个数组位置而返回逻辑上错误的值null（也有可能碰巧定位到一个数组位置，但是也会判断其entry的hash值是否相等，上面get方法中有提到。）

所以，在重写equals的方法的时候，必须注意重写hashCode方法，同时还要保证通过equals判断相等的两个对象，调用hashCode方法要返回同样的整数值。而如果equals判断不相等的两个对象，其hashCode可以相同（只不过会发生哈希冲突，应尽量避免）。

8 数组的最大容量

    /*** The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified* by either of the constructors with arguments.* MUST be a power of two <= 1<<30.*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）

如果传入的容量cap不是2的幂次方，则找出"大于cap"的最小的2的幂

9 存放的最大元素数量

显然是 Integer.MAX_VALUE

if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;
}

10 扩容

当元素超过数组长度的 75% 就会发生扩容，既长度增加一倍。
默认的数组长度 DEFAULT _INITIAL_ CAPACITY = 16 ，默认的负载因子DEFAULT LOAD FACTOR =0.75；当键值对数量超过 16 * 0.75 = 12 时，就会触发扩容导致数组长度变为 16 * 2 = 32 。

注意：扩容后，每个键值对数据存储的索引下标需要重新计算。通过公式：keyHash&(newLength-1)。结果会变成：newIndex = oldIndex + 扩容增加的长度。

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) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}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 thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}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)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve orderNode<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;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;}}}}}return newTab;
}