再進入源碼解析之前，先來看看hashMap的工作原理

當我們執行put存值時，hashmap會先調用key的hashcode方法的到哈希碼，也就是桶的索引bucketIndex，找到該桶，然后遍歷桶用equal方法來比較key，如果桶為空，就把kv放入桶中，如果桶存在該key，就用新value代替舊value，返回舊value，如果不存在就放入桶中，每個桶用單鏈表維護。下面是原理圖：

1.HashMap的類聲明

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

2.HashMap的成員變量

要理解成員變量，必須先了解以下知識：

一個HashMap實例有兩個參數會影響性能：初始容量（initial capacity）和裝載因子（load factor），capacity是hashtable的桶數目，初始容量僅僅只是創建時的容量 。

裝載因子是衡量哈希表自動增長前裝滿的程度，當哈希表中鍵值對的數目超出容量與裝載因子之積，哈希表就會重新哈希（rehashed）（即，內部數據結構會重建）為之前容量的兩倍 。

默認的裝載因子0.75可以在時間和空間之間有很好的權衡，想避免重新hash的時間開銷，可以設置比較大的初始容量。

HashMap通常作為桶式哈希表，當桶變得很大的時候就轉化為樹結點，和TreeMap中比較類似。

//初始容量，默認16static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;//最大容量，默認2的30次方static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//裝載因子，默認0.75static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//樹形和列表的閥值，大于該值，桶的結構由列表改成鏈式static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//樹形和列表的閥值，小于該值，桶的結構由鏈式改成列表static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//轉換樹形后最小容量，至少是TREEIFY_THRESHOLD的四倍static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//儲存鍵值對的節點transient Node<K,V>[] table;//用作緩存transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;//node的數目transient int size;//HashMap的結構更改次數transient int modCount;//下次分配空間時，table的大小 int threshold;//裝載因子，定義成final，讓它變成不可變成員，只能在構造器初始化。final float loadFactor;

3.HashMap的構造方法

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); } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);}

Hashtable的構造函數中對數組table進行了空間的分配，即在構造函數中直接使用了table = new Entry

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

從這段代碼中，方法完成了什么呢？ n |= 自身右移多次，完成了將n最高位上的1開始的所有位都置1的操作，例如000101011110就變成了000111111111，也就完成了將利用cap找到離n最近且大于n的2的冪，并將其作為threshold，threhold是下次table執行reset后的大小。

這個函數putMapEntries(m, false)放在后面分析

4.HashMap的重要方法

1.get方法

public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;} final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;//hash表不為空且size大于0，hash所在的桶不為空if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//先判斷桶的首個Key,相同則返回if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;//如果首個Key不是，則根據鏈表遍歷或者樹遍歷找到if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}

到這里相信大家認真看很容易能看懂，因為每個table有可能是列表有可能是TreeNode，所以要根據 得到的桶的第一個元素first instanceof TreeNode 判斷

我們可以看到((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key)
有興趣可以繼續點進去看

2.put方法

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;//如果table數組尚未創建（第一次調用put），則新建table數組 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//table[i]中沒有結點則創建新節點 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;//如果table[i]的首個元素的關鍵字與給定關鍵字key相同，則替換舊值 if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//table[i]是紅黑樹情況else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//table[i]是鏈表情況，遍歷鏈表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//找到最后也沒找到，就新建一個節點，放在鏈表后面if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);//判斷鏈表長度是否超過閥值，超過則轉換成紅黑樹if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}//如果找到了，e就不為空，進行下一步if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}//e不為空就是找到了，返回舊值if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}//修改map結構的操作數加1 ++modCount;//如果超出重構閾值，需要重新分配空間 if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

上面調用了resize方法來進行擴容，前面提到，在HashMap所有的構造函數中，都沒有對數組table分配存儲空間。而是將這一步放入到了在put方法中進行table檢測，如果為空，則調用resize方法進行擴容(或者說是為了給其開辟空間)。

3.resize方法

1）原table為null的情況，如果為空，則開辟默認大小的空間

2）原table不為空的情況，則開辟原來空間的2倍。由于可能oldCap*2會大于最大容量，因此也對其這種溢出情況進行了處理。

分配空間之后，然后將原數組中的元素拷貝到新數組中即可。

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 && //容量加倍 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 閾值加倍 } else if (oldThr > 0) // 如果oldCap<=0，初始容量為閾值threshold newCap = oldThr; else { // 零初始化閾值表明使用默認值 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); //紅黑樹分裂 else { // 保持原有順序 Node<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; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); //新表索引：hash & (newCap - 1)---》低x位為Index //舊表索引：hash & (oldCap - 1)---》低x-1位為Index //newCap = oldCap << 1 //舉例說明：resize()之前為低x-1位為Index，resize()之后為低x位為Index //則所有Entry中，hash值第x位為0的，不需要哈希到新位置，只需要呆在當前索引下的新位置j //hash值第x位為1的，需要哈希到新位置，新位置為j+oldCap if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }

4.remove方法

remove方法直接調用的是removeNode方法，而removeNode方法的思想為：先根據key的hash值找到table的位置i，然后在該位置下的鏈表尋找key和hash均滿足條件的節點。刪除節點和鏈表刪除節點方法一致。

public V remove(Object key) {Node<K,V> e;return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?null : e.value;}final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//該table[i]有元素Node<K,V> node = null, e; K k; V v;/*先檢查頭結點是否是我們要找的節點，如果不是，則在此位置的鏈表中繼續尋找*/if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))node = p;else if ((e = p.next) != null) {if (p instanceof TreeNode)node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);else {do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||(key != null && key.equals(k)))) {node = e;break;}p = e;} while ((e = e.next) != null);}}if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||(value != null && value.equals(v)))) {if (node instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);else if (node == p)//如果第一個節點就是我們要找的節點tab[index] = node.next;elsep.next = node.next;++modCount;--size;afterNodeRemoval(node);return node;}}return null;}

HashMap和Hashtable的幾點區別

1、繼承類不一樣

HashMap繼承的是AbstractMap，Hashtable繼承的是Dictionary。實現的接口一致(Map、Cloneable和Serializable)

2、初始容量不一樣

HashMap默認容量為16，且容量只能是2的冪次方；Hashtable默認容量為11，容量并沒有2的冪次方的限制，增加的方式是 oldCap*2+1。

3、HashMap是線程不安全的，Hashtable是線程安全的

默認情況下，HashMap類中的方法并沒有進行同步，而Hashtable中的方法均使用synchronized進行了同步。因此，在多線程并發時，Hashtable可以直接使用，HashMap需要我們加入額外的同步操作。

4、使用的hashcode不一樣

Hashtable是直接使用的key的hashcode(key.hashcode())。而HashMap的key的hashcode是另外計算的。hashMap 獨立了hash算法，并且算法是通過key value 多次算出來的，減少了重復性

5、HashMap允許有一個key為null，多個value為null。而Hashtable不允許key和value為null。

6、HashMap和Hashtable內部遍歷方式的實現不一樣

Hashtable、HashMap都使用了 Iterator。而由于歷史原因，Hashtable還使用了Enumeration的方式 。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的容器源码解析之HashMap(七)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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