Java 集合 2：HashMap（put方法的实现与哈希冲突）

HashMap 概念

对于 Map ，最直观就是理解就是键值对，映射，key-value 形式。一个映射不能包含重复的键，一个键只能有一个值。平常我们使用的时候，最常用的无非就是 HashMap。

HashMap 实现了 Map 接口，允许使用 null 值 和 null 键，并且不保证映射顺序。

HashMap 有两个参数影响性能：

初始容量：表示哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度

加载因子：当哈希表中的条目超过了容量和加载因子的乘积的时候，就会进行重哈希操作。

如下成员变量源码：

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
transient Node<K,V>[] table;

可以看到，默认加载因子为 0.75， 默认容量为 1 << 4，也就是 16。加载因子过高，容易产生哈希冲突，加载因子过小，容易浪费空间，0.75是一种折中。

另外，整个 HashMap 的实现原理可以简单的理解成： 当我们 put 的时候，首先根据 key 算出一个数值 x，然后在 table[x] 中存放我们的值。 这样有一个好处是，以后的 get 等操作的时间复杂度直接就是O(1)，因为 HashMap 内部就是基于数组的一个实现。

另外，是怎么算出这个位置的，非常非常推荐看下 JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理是什么？

put 方法的实现 与 哈希冲突

下面再结合代码重点分析下 HashMap 的 put 方法的内部实现 和 哈希冲突的解决办法：

public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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 1st
treeifyBin(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 key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

首先我们看到 hash(key) 这个就是表示要根据 key 值算出一个数值，以此来决定在 table 数组的哪一个位置存放我们的数值。

（Ps：这个 hash(key) 方法 也是大有讲究的，会严重影响性能，实现得不好会让 HashMap 的 O(1) 时间复杂度降到 O(n)，在JDK8以下的版本中带来灾难性影响。它需要保证得出的数在哈希表中的均匀分布，目的就是要减少哈希冲突）

重要说明一下：

JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n)

JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n)

JDK8 中哈希冲突过多，链表会转红黑树，时间复杂度是O(logn)，不会是O(n)

然后，我们再看到：

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

else {

……

这就表示，如果没有 哈希冲突，那么就可以放入数据 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 如果有哈希冲突，那么就执行 else 需要解决哈希冲突。

那么放入数据 其实就是 建立一个 Node 节点，该 Node节点有属性 key，value，分别保存我们的 key 值 和 value 值，然后再把这个 Node 节点放入到 table 数组中，并没有什么神秘的地方。

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;
}

上述可以看到 Node 节点中 有一个

Node<K,V> next;

，其实仔细思考下就应该知道这个是用来解决哈希冲突的。下面再看看是如何解决哈希冲突的：

哈希冲突：通俗的讲就是首先我们进行一次 put 操作，算出了我们要在 table 数组的 x 位置放入这个值。那么下次再进行一个 put 操作的时候，又算出了我们要在 table 数组的 x 位置放入这个值，那之前已经放入过值了，那现在怎么处理呢？

其实就是通过链表法进行解决。

首先，如果有哈希冲突，那么：

if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;

需要判断 两者的 key 是否一样的，因为 HashMap 不能加入重复的键。如果一样，那么就覆盖，如果不一样，那么就先判断是不是 TreeNode 类型的：

else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

这里表示 是不是现在已经转红黑树了（在大量哈希冲突的情况下，链表会转红黑树），一般我们小数据的情况下，是不会转的，所以这里暂时不考虑这种情况（Ps：本人也没太深入研究红黑树，所以就不说这个了）。

如果是正常情况下，会执行下面的语句来解决哈希冲突：

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}

这里其实就是用链表法来解决。并且：

冲突的节点放在链表的最下面。

冲突的节点放在链表的最下面。

冲突的节点放在链表的最下面。

因为 首先有：p = tab[i = (n - 1) & hash] ，再 for 循环，然后有 if ((e = p.next) == null) { ,并且如果 当前节点的下一个节点有值的话，那么就 p = e;，这就说明了放在最下面。

总结

1、一个映射不能包含重复的键，一个键只能有一个值。允许使用 null 值 和 null 键，并且不保证映射顺序。

2、HashMap 解决冲突的办法先是使用链表法，然后如果哈希冲突过多，那么会把链表转换成红黑树，以此来保证效率。

3、如果出现了哈希冲突，那么新加入的节点放在链表的最后面。

HashMap实现原理

1、HashMap概述：

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

2、HashMap的数据结构：

在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。



从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

源码如下：

Java代码

/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table;

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

可以看出，Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。

3. HashMap的存取实现：

1) 存储：

Java代码

public V put(K key, V value) {
// HashMap允许存放null键和null值。
// 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据key的keyCode重新计算hash值。
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定hash值在对应table中的索引。
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
modCount++;
// 将key、value添加到i索引处。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}

从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：

Java代码

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。
resize(2 * table.length);
}

当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

Java代码

static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

Java代码

static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：

Java代码

int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;

这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。

当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：

h & (table.length-1) hash table.length-1

8 & (15-1)： 0100 & 1110 = 0100

9 & (15-1)： 0101 & 1110 = 0100

———————————————————————————————————————–

8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 0100

9 & (16-1)： 0101 & 1111 = 0101

从上面的例子中可以看出：当它们和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

2) 读取：

Java代码

public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
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.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

3) 归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。

4. HashMap的resize（rehash）：

当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

5. HashMap的性能参数：

HashMap 包含如下几个构造器：

HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和加载因子loadFactor。

initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。

loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。

负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。

HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：

Java代码 收藏代码

if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);

6. Fail-Fast机制：

我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。

这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。

Java代码

HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}

在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：

注意到modCount声明为volatile，保证线程之间修改的可见性。

Java代码

final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();

在HashMap的API中指出：

由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。

注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。