Java7和Java8的HashMap底層思想解析
本文主要介紹java7的hashmap底層設計結構，即陣列+單向連結串列，但是java8為了方便get查詢效率，在連結串列基礎上新加紅黑樹結構，點選開啟連結（重點研究），java7和8的不同
HashMap也是我們使用非常多的Collection，它是基於雜湊表的 Map 介面的實現，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value總是會當做一個整體來處理，系統會根據hash演算法來來計算key-value的儲存位置，我們總是可以通過key快速地存、取value。下面就來分析HashMap的存取。
一、定義
HashMap實現了Map介面，繼承AbstractMap。其中Map介面定義了鍵對映到值的規則，而AbstractMap類提供 Map 介面的骨幹實現，以最大限度地減少實現此介面所需的工作，其實AbstractMap類已經實現了Map，這裡標註Map LZ覺得應該是更加清晰吧！
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; staticfinal Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; transient int size; int threshold; final float loadFactor; transient int modCount; static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE; }
二、建構函式
HashMap提供了三個建構函式：
HashMap()：構造一個具有預設初始容量 (16) 和預設載入因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)：構造一個帶指定初始容量和預設載入因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：構造一個帶指定初始容量和載入因子的空 HashMap。
在這裡提到了兩個引數：初始容量，載入因子。這兩個引數是影響HashMap效能的重要引數，其中容量表示雜湊表中桶的數量，初始容量是建立雜湊表時的容量，載入因子是雜湊表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度，它衡量的是一個散列表的空間的使用程度，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對於使用連結串列法的散列表來說，查詢一個元素的平均時間是O(1+a)，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分，然而後果是查詢效率的降低；如果負載因子太小，那麼散列表的資料將過於稀疏，對空間造成嚴重浪費。系統預設負載因子為0.75，一般情況下我們是無需修改的。
HashMap是一種支援快速存取的資料結構，要了解它的效能必須要了解它的資料結構。
三、資料結構
我們知道在Java中最常用的兩種結構是陣列和模擬指標(引用)，幾乎所有的資料結構都可以利用這兩種來組合實現，HashMap也是如此。實際上HashMap是一個“連結串列雜湊”，如下是它資料結構：
![HashMap資料結構圖_thumb[13]](http://images.cnitblog.com/blog/381060/201401/152128347367.png "HashMap資料結構圖_thumb[13]")
從上圖我們可以看出HashMap底層實現還是陣列，只是陣列的每一項都是一條鏈。其中引數initialCapacity就代表了該陣列的長度。下面為HashMap建構函式的原始碼：
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; threshold = initialCapacity; init(); }
從原始碼中可以看出，每次新建一個HashMap時，都會初始化一個table陣列。table陣列的元素為Entry節點。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; }
其中Entry為HashMap的內部類，它包含了鍵key、值value、下一個節點next，以及hash值，這是非常重要的，正是由於Entry才構成了table陣列的項為連結串列。
上面簡單分析了HashMap的資料結構，下面將探討HashMap是如何實現快速存取的。
四、儲存實現：put(key,vlaue)
首先我們先看原始碼
public V put(K key, V value) {
//當key為null，呼叫putForNullKey方法，儲存null與table第一個位置中，這是HashMap允許為null的原因
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//1、計算key的hash值，這個和陣列長度無關，再次hash是為了防止衝突
int hash = hash(key.hashCode()); ------(1)
//2、計算key hash 值在 table 陣列中的索引位置i
int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)
//從i出開始迭代 e,找到 key 儲存的位置
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判斷該條鏈上是否有hash值相同的(key相同)
//若存在相同，則直接覆蓋value，返回舊value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value; //舊值 = 新值
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //返回舊值
}
}
//修改次數增加1
modCount++;
//將key、value新增至i位置處
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}通過原始碼我們可以清晰看到HashMap儲存資料的過程為：
第一步：首先判斷key是否為null，若為null，則直接呼叫putForNullKey方法。若不為空則先計算key的hash值，
第二步：根據hash值搜尋在table陣列中的索引位置i，如果table陣列在該位置處有元素，則通過比較是否存在相同的key，若存在則覆蓋原來key的value，否則將該元素儲存在鏈頭（最先儲存的元素放在鏈尾）。若table在該處沒有元素，則直接儲存。這個過程看似比較簡單，其實深有內幕。有如下幾點：
1、 先看迭代處。此處迭代原因就是為了防止存在相同的key值，若發現兩個hash值（key）相同時，HashMap的處理方式是用新value替換舊value，這裡並沒有處理key，這就解釋了HashMap中沒有兩個相同的key。
2、 在看（1）、（2）處。這裡是HashMap的精華所在。首先是hash方法，該方法為一個純粹的數學計算，就是計算h的hash值。
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); }
HashMap的底層陣列長度總是2的n次方，在建構函式中存在：capacity <<= 1;這樣做總是能夠保證HashMap的底層陣列長度為2的n次方。當length為2的n次方時，h&(length - 1)就相當於對length取模，而且速度比直接取模快得多，這是HashMap在速度上的一個優化。至於為什麼是2的n次方下面解釋。
我們回到indexFor方法，該方法僅有一條語句：h&(length - 1)，這句話除了上面的取模運算外還有一個非常重要的責任：均勻分佈table資料和充分利用空間。
這裡我們假設length為16(2^n)和15，h為5、6、7。
![table1_thumb[3]](http://images.cnitblog.com/blog/381060/201401/152128356118.jpg "table1_thumb[3]")
當n=15時，6和7的結果一樣，這樣表示他們在table儲存的位置是相同的，也就是產生了碰撞，6、7就會在一個位置形成連結串列，這樣就會導致查詢速度降低。誠然這裡只分析三個數字不是很多，那麼我們就看0-15。
![table2_thumb[16]](http://images.cnitblog.com/blog/381060/201401/152128366276.jpg "table2_thumb[16]")
從上面的圖表中我們看到總共發生了8此碰撞，同時發現浪費的空間非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15處沒有記錄，也就是沒有存放資料。這是因為他們在與14進行&運算時，得到的結果最後一位永遠都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置處是不可能儲存資料的，空間減少，進一步增加碰撞機率，這樣就會導致查詢速度慢。而當length = 16時，length – 1 = 15 即1111，那麼進行低位&運算時，值總是與原來hash值相同，而進行高位運算時，其值等於其低位值。所以說當length = 2^n時，不同的hash值發生碰撞的概率比較小，這樣就會使得資料在table陣列中分佈較均勻，查詢速度也較快。
這裡我們再來複習put的流程：當我們想一個HashMap中新增一對key-value時，系統首先會計算key的hash值，然後根據hash值確認在table中儲存的位置。若該位置沒有元素，則直接插入。否則迭代該處元素連結串列並依此比較其key的hash值。如果兩個hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),則用新的Entry的value覆蓋原來節點的value。如果兩個hash值相等但key值不等 ，則將該節點插入該連結串列的鏈頭。具體的實現過程見addEntry方法，如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }
這個方法中有兩點需要注意：
一是鏈的產生。這是一個非常優雅的設計。系統總是將新的Entry物件新增到bucketIndex（陣列桶索引）處。如果bucketIndex處已經有了物件，那麼新新增的Entry物件將指向原有的Entry物件（表示插入鏈頭指向鏈尾），形成一條Entry鏈，但是若bucketIndex處沒有Entry物件，也就是e==null,那麼新新增的Entry物件指向null，也就不會產生Entry鏈了。
二、擴容問題。
隨著HashMap中元素的數量越來越多，發生碰撞的概率就越來越大，所產生的連結串列長度就會越來越長，這樣勢必會影響HashMap的速度，為了保證HashMap的效率，系統必須要在某個臨界點進行擴容處理。該臨界點在當HashMap中元素的數量等於table陣列長度*載入因子。但是擴容是一個非常耗時的過程，因為它需要重新計算這些資料在新table陣列中的位置並進行復制處理。所以如果我們已經預知HashMap中元素的個數，那麼預設元素的個數能夠有效的提高HashMap的效能。
public int hashCode() {
int h = hash;//預設是0
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
//按字元拆分，累計hash值
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}
31h + val[i]公式可以理解為：
s[0]*31^(n-1) + s[1]*31^(n-2) + … + s[n-1]
如字串："yuan".hashCode();的計算步驟：
// 第一步 = (int)'y'
// 第二步 = (31(int)'y') + (int)'u'
// 第三步 = 31((31(int)'y') + (int)'u') + (int)'a'
// 第四步 = 31(31((31(int)'y') + (int)'u') + (int)'a') + (int)'n'
使用31的原因如下：
A.31是一個素數，素數作用就是如果我用一個數字來乘以這個素數，那麼最終的出來的結果只能被素數本身和被乘數還有1來整除！(減少衝突)
B.31可以 由i*31== (i<<5)-1來表示,現在很多虛擬機器裡面都有做相關優化.（提高演算法效率）
C.選擇係數的時候要選擇儘量大的係數。因為如果計算出來的hash地址越大，所謂的“衝突”就越少，查詢起來效率也會提高。（減少衝突）
D.並且31只佔用5bits,相乘造成資料溢位的概率較小。五、讀取實現：get(key)
相對於HashMap的存而言，取就顯得比較簡單了。通過key的hash值找到在table陣列中的索引處的Entry，然後返回該key對應的value即可。
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); }
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
在這裡能夠根據key快速的取到value除了和HashMap的資料結構密不可分外，還和Entry有莫大的關係，在前面就提到過，HashMap在儲存過程中並沒有將key，value分開來儲存，而是當做一個整體key-value來處理的，這個整體就是Entry物件。同時value也只相當於key的附屬而已。在儲存的過程中，系統根據key的hashcode來決定Entry在table陣列中的儲存位置，在取的過程中同樣根據key的hashcode取出相對應的Entry物件。
擴容問問題：
當要儲存的元素超過閾值時，則進行2倍擴容，擴容步驟：
1、新建一個新的大小為2倍的陣列，
java7：
2、然後將原來map中的資料再次重新求hash索引值插入新的陣列中
java8：
2、對key值得hash值和舊陣列大小進行&與運算，如果結果為0，索引位置不變，還是舊索引位置，不為0則表示需要移位，新位置為原先位置+舊陣列的小大（新陣列大小為舊陣列翻倍），效率比Java7高。額外提一點，Java的連結串列節點數超過8個時，會將連結串列轉化為紅黑樹，當hash命中很低時，效率比
原始碼：
/**
* 看看英文也是很有價值的 * Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //獲得原始陣列大小 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 threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = 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 order //存放原始連結串列，用於存放原始索引位置上的鏈結構
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //存放後續連結串列，用於指向原始索引+舊陣列大小位置上的鏈結構 //這裡是java8獨有的key的hash值和原始陣列大小與運算，如果為0則將元素存入原始索引處，反之儲存在原始索引+舊陣列大小位置
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;
}
}
}
}
}
return newTab;
}