前言
HashMap基于Map接口实现，元素以键值对的方式存储，并且允许使用null 建和null值，因为key不允许重复，因此只能有一个键为null，另外HashMap不能保证放入元素的顺序，它是无序的，和放入的顺序并不能相同。HashMap是线程不安全的。
一、HashMap构造方法
通过源码的分析，我们可以看到ArrayList有三种构造方法
- 空的构造函数
- 自定义初始容量
- 自定义默认初始容量与哈希因子
- 通过传入Map元素列表进行生成
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* 自定义默认初始容量与哈希因子的构造函数
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* 自定义初始容量的构造函数
* 注意：在构造函数中一般会初始化加载因子，不会初始化默认容量与扩容阈值（在 resize() 方法中初始化）
*
* @param initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*
* 无参构造函数，初始化容量默认为 16，哈希因子为 0.75f
*
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
* specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with
* default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
* hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
*
* @param m the map whose mappings are to be placed in this map
* @throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
/**
* Implements Map.putAll and Map constructor
*
* 向当前 Map 添加指定 map 中的所有元素
*
* @param m the map
* @param evict false when initially constructing this map, else
* true (relayed to method afterNodeInsertion).
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
// TODO 为什么要怎么设计？
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// t > threshold 时重置阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 如果当前 HashMap 装不下指定 Map 中的元素时，进行扩容
else if (s > threshold)
resize();
// 遍历指定的 Map，将所有元素添加到当前 Map 中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}二、HashMap解析
1.put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* 向 map 中添加键值对
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 为 true 时不改变已经存在的值
* @param evict if false, the table is in creation mode. 为 false 时表示哈希表正在创建
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
/**
* tab：哈希表数组
* p：槽中的节点
* n：哈希表数组大小
* i：下标（槽位置）
*/
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 当哈希表数组为 null 或者长度为 0 时，初始化哈希表数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 没有出现哈希碰撞直接新节点插入对应的槽内
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 哈希碰撞
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果 key 已经存在，记录存在的节点
// 先判断哈希冲突是否是头节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是树节点，走树节点插入流程
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 链表处理流程
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 在链表尾部插入新节点，注意 jdk1.8 中在链表尾部插入新节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果当前链表中的元素大于树化的阈值，进行链表转树的操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果 key 已经存在，直接结束循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 重置 p 用于遍历
p = e;
}
}
// 如果 key 重复则更新 key 值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 更新当前 key 值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果键值对个数大于阈值时（capacity * load factor），进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}1. 哈希表是否初始化判断
2. 是否发生哈希碰撞，(无)头节点判断：如果头节点不存在直接插入当前键值对
3. key 是否存在条件判断：头节点冲突进行记录、树形态与链表形态分别走对应的流程插入键值对
4. 链表处理，如果插入的 key 在链表中不存在，则在链表尾部插入键值对（后判断是否需要转树），如果发生冲突，则记录当前冲突节点
5. key 存在，新的 value 覆盖旧的 value，并返回旧 value
6. 是否需要扩容
2.扩容机制，resize 方法
/**
* 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.
*
* rehash（扩容）或者初始化哈希表
* 注意；这个 resize() 不仅用于 rehash，也用于初始化哈希表，内部的具体实现细节可以经常翻出来看一下
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
// 用于记录老的哈希表
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 哈希表已存在
if (oldCap > 0) {
// 如果哈希表容量已达最大值，不进行扩容，并把阈值置为 0x7fffffff，防止再次调用扩容函数
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 新容量为原来数组大小的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 把新的扩容阈值也扩大为两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// TODO 为什么把新哈希表容量置为老的扩容阈值？
// 如果执行下面的代码，表示哈希表还没有初始化且使用的是非空构造函数，在没有初始化的时候 threshold 为哈希表初始容量大小，这样就可以理解了，biu~
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 初始化哈希表，初始化容量为 16，阈值为 0.75 * 16，到这里表示使用的是默认无参构造函数
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 阈值为 0 额外处理
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 重置阈值与哈希表，扩容与初始化可以视为同一种操作原理，都需要初始化哈希表，因为放到一起处理，思想很前卫...
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
/*------------------------------ 以上为新哈希表分配容量，以下为元素 rehash ------------------------------------*/
if (oldTab != null) {
// 遍历当前哈希表，将当前桶位置的键值对（链表或树或只有一个节点）赋值到新的哈希表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// rehash 之前记录链表后直接置 null，让 GC 回收
oldTab[j] = null;
// 如果当前桶位置上只有一个元素，直接进行 rehash
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 处理树节点
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 处理链表节点
else { // preserve order
/**
* 条件：原哈希表大小为 16，扩容后的哈希表大小为 32
*
* 1.假设某个 key 的哈希值为 17，那么它在原来哈希表中的桶位置为 1，在新的哈希表中的桶位置为 17
* 通过 ((e.hash & oldCap) == 0) 判断条件不成立，rehash 时通过 newTab[j + oldCap] = hiHead 赋值，保证其位置正确性
* 2.假设某个 key 的哈希值为 63，那么它在原来哈希表中的桶位置为 15，在新的哈希表中的桶位置也为 31
* 通过 ((e.hash & oldCap) == 0) 判断条件不成立，通过 newTab[j + oldCap] = hiHead 赋值，保证其位置正确性
* 3.假设某个 key 的哈希值为 15，那么它在原来哈希表中的桶位置为 15，在新的哈希表中的桶位置也为 15
* 通过 ((e.hash & oldCap) == 0) 判断条件成立，通过 newTab[j] = hiHead 赋值，保证其位置正确性
*/
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历当前桶位置上的所有节点
do {
next = e.next;
/**
* 既可以使元素均匀的分布在新的哈希表中，又可以保证哈希值的正确性（比如 get(key) 操作）
* (e.hash & oldCap) 计算的不是在老哈希表中的桶位置，这样计算可以使数据均匀的分布在新的哈希表中
*/
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);
// 下面为新的哈希表赋值（移动整个链表）
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}1. 判断哈希表是否初始化（已经初始化、`threshold` 已经初始化、`threshold` 没有初始化）
2. 当 `threshold` 没有初始化时初始化 `threshold`
3. 遍历旧的哈希表，进行 rehash，如果桶位置上没有键值对则直接略过，如果只有一个节点，直接 rehash 到新的哈希表中
4. 树与链表形态判断，分别走对应的 rehash 流程
5. 链表通过高低位方式 rehash
3.并发安全
Jdk1.7 中的 `HashMap` 在扩容时新哈希表数组和旧哈希表数组之间存在相互引用关系（我并没有仔细看过，有兴趣的可以阅读一下），因此在并发情况下会出现死循环的问题。在 jdk1.8 中是否还存在同样的问题？下面我们通过一个例子进行验证一下。
package com.yl.map;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* 描述: Jdk1.7 中的 `HashMap` 在扩容时新哈希表数组和旧哈希表数组之间存在相互引用关系
* ，因此在并发情况下会出现死循环的问题。
* 在 jdk1.8 中是否还存在同样的问题？
* 下面我们通过一个例子进行验证一下。
*
* @author: yanglin
* @Date: 2020-08-16-14:12
* @Version: 1.0
*/
@Slf4j
public class HashMapTest {
/**
* NUMBER = 50，表示 50 个线程分别执行 put 方法 50 次
* 线程安全的情况下因该 map size 应该为 2500
*/
public static final int NUMBER = 50;
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < NUMBER; i++) {
new Thread(new HashMapTask(map)).start();
}
log.info("扩容时新哈希表数组和旧哈希表数组之间存在相互引用关系 map size = " + map.size());
}
static class HashMapTask implements Runnable {
Map<String, String> map;
public HashMapTask(Map<String, String> map) {
this.map = map;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < HashMapTest.NUMBER; i++) {
map.put(i + "-" + Thread.currentThread().getName(), "put");
}
}
}
}
上面开了 50 个线程往 `HashMap` 中添加元素，每个线程执行 50 次 `put` 方法，在线程安全的情况下，`map` 中应该有 2500 个键值对，但是执行的结果大都是小与 2500 的（并不会产生死循环）。
jdk1.8 中的 `HashMap` 新老数组之间不存在了引用关系，因此不会出现死循环的情况，但是却会存在键值对丢失的现象。为什么会出现键值对丢失的现象呢？
下面以链表为例来简单分析一下。
多线程情况下，可能会有多个线程进入 `resize` 方法，假设第一个线程进入了 `resize` 方法，在处理链表时会先记录一下，然后直接将对应的旧哈希表数组中的链表置 `null`，此时第二个线程进来了，因为上一个线程已经把链表置 `null` 了，线程 2 判定当前桶位置上没有键值对，如果线程 2 返回的哈希表数组覆盖了线程 1 的哈希表数组，就会丢失一部分因线程 1 置 `null` 的键值对。
if (oldTab != null) {
// 遍历当前哈希表，将当前桶位置的键值对（链表或树或只有一个节点）赋值到新的哈希表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// rehash 之前记录链表后直接置 null，让 GC 回收
oldTab[j] = null;
..................................................................................[HashMap在JDK1.8中并发操作，代码测试以及源码分析](https://www.cnblogs.com/wenbochang/p/9425541.html)