最通俗易懂的HashMap原理詳解（JDK 1.8）

一、HashMap的數據結構

 HashMap是存儲鍵值對的集合，當然HashMap也是線程不安全的，每一個鍵值對存儲在一個Node<K,V>（JDK1.7中是Entry<K,V>。HashMap的主幹是一個名爲table的Node數組。

 每個鍵值對Key的hash值就對應數組的下標，當遇到hash衝突時，HashMap採用的策略是鏈地址法。在JDK1.7中通過鍵值對Entry<K,V>中的next屬性來把hash衝突的所有Entry連接起來，因此每次都要遍歷鏈表才能得到所要找的鍵值對，增刪改查操作的時間複雜度爲O（n）。而在JDK1.8中，當鏈表長度大於8時，會將鏈表轉化爲一棵紅黑樹，增刪改查操作的時間複雜度爲O（log（n））。

 注意，HashMap運行Key爲null，並且存儲在table[0]的位置，table[0]的位置只能存儲一個Key爲null的鍵值對。（Hashtable不允許key爲null）。

 

二、源碼分析

1、Node<K,V>鍵值對。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;//hash值
        final K key;//鍵值
        V value;
        Node<K,V> next;
        ……
}

 key和hash屬性爲final的原因：在Java中，如果一個對象的屬性值在業務邏輯上不需要改變，就將其聲明爲final，這樣保證了安全性。而且在這裏若是讓key或者hash發生改變，會導致該鍵值對無法被查找到。

2、重要屬性

transient int size;//實際鍵值對個數
int threshold;//閾值，超過到這個值後就要進行擴容
transient int modCount;//修改計數器，用於快速失敗
final float loadFactor;//加載因子

 注意threshold = table.length （默認值爲16）* loadFactor（默認值爲0.75）這兩個值可以在構造時自行輸入。length值需要自己根據業務需求輸入，輸入合適的值能顯著減少擴容次數 。而loadFactor值在一般情況下0.75都是有不錯的效率的。但是若是對時間效率要求很高，對空間效率要求很低，可以減小loadFactor值，反之增大loadFactor值，可以大於1。modCount用於記錄對象的改變結構的次數（不包含修改value的值的操作），這是用於在多線程情況下，當多個線程併發修改HashMap的結構時，多個線程都會去修改modCount這個成員變量，而每個線程內部維護着一個局部變量的修改技術器，當線程做完修改操作後發現成員變量的modCount與局部變量不一致時，就拋出ConcurrentModificationException，這是fail-fast機制，Java中如ArrayList等線程不安全的集合都有這個機制。

3、如何求key的hash值

 在HashMap中，計算key的hash值，也就是在table數組中的下標位置算法很巧妙，用到了許多位運算。

主要分爲三步：

 （1）計算對象自己的hashCode()值

 （2）計算上步得到的值高16位於低16位相與。否則在容器length較小時，無法發揮高位的作用，這樣能使 得hash分佈更加均勻，減少衝突。

 （3）定位操作，對上步計算得到hash值進行取模操作（這裏用的是位運算，有個小技巧）。

第一步與第二步：

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//第一步與第二步
    }

 第三步是取模定位，在JDK1.7中是一個indexFor函數，而JDK1.8取消了這個函數，但是JDK吧把這個index操作整合到put操作和get操作中去了，當然其代碼原理都是一樣的。

核心代碼：

index = (n - 1) & hash//在這裏等價於hash%n

 這裏你一定想問，爲什麼這個位運算能夠與取模運算相等了，這裏就要歸功於HashMap對容量的一個巧妙設計。HashMap規定length一定是2^N，N可爲任意整數，如果自定義的length長度不爲2的整數次冪，那麼就會自動取成大於設定值的最接近的2^N的值。在這個前提下，我們再來看這個二進制與運算。如在n=16的情況下，15的二進制碼爲 1111，不管是什麼數，和11111做&操作，低五位不會變，而高位全部爲0，即與hash%n的結果是一樣的。而且在計算機中，位運算的效率是最高的，因此這樣會大大提升查詢效率。

4、擴容操作（resize()）

需要擴容的情況：

if (++size > threshold)//當完成put操作後，發現新的size大於了閾值
            resize();

每次擴容爲之前的兩倍：

newThr = oldThr << 1; // double threshold

在擴容之後就要把具體鍵值對搬遷到新的table數組中。

5、put方法具體流程

（圖片來自網絡）