标签：内部实现 strong 判断 字符串 内容 awt city shm 移位
单纯分析和学习hashmap的实现，不多说与Hashtable、ConcurrentHashMap等的区别。
基于 jdk1.8
在面试中有些水平的公司比较喜欢问HashMap原理，其中涉及的点比较多，而且大多能形成连环炮形式的问题。
一般连环炮，一环不知道后面试官也就不问了，但是低层连环没连上，恭喜扣分是大大的，连到比较深的时候，说不知道还好点，比如：
1.1Hashmap是不是有序的？ 不是继续
1.2有没有有顺序的Map？ TreeMap LinkedHashMap
1.3它们是怎么来保证顺序的？ 一般都要说到其源码，要不说不清为么有序
1.4答两个有序或以上的 继续 你觉得它们有序的区别，那个比较好，在什么场景用哪个好？
1.4答一个也可以问上面的场景 继续
1.5你觉得有没有更好或者更高效的实现方式？有
1.6 答有 这个时候说起来可能就要跑到底层数据结构上去了
数据结构继续衍生 到 算法等等。。。
就这一个遇到大佬问你，能把很多人连到怀疑人生
2.关于hash的
1.1 hashmap基本的节点结构？ Node 键值对
1.2 键是什么样的，我用字符串a那键就是a嘛？ 不是会进行hash
1.3 如何hash的 这样hash有什么好处？ 源码hashmap的hash算法
1.4 Hash在java中主要作用是什么？
1.5 Hashcode equal相关 需要同时重写？原因？
1.6 equal引出的对象地址、string带有字符串缓冲区、字符串常量池
等等。。。
3.关于线程安全问题、到concurrent包等
前面说这些就是想说，hashmap中用到的东西很多，深入学习和理解对每个想晋升的程序员来说基本是必须，同时由它引出的对比，也是无限多，有很大的必要学习。
1.只有一些静态属性会进行赋值，具体每个值什么用，暂时不管
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; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
2.没有静态的代码块，不会直接运行
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } 1.AbstractMap父类，构造方法也没干事不谈 2.只是赋值loadFactor 0.75f 没干别的事 3.static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 4.loadFactor属性 作用先放着后面用到再看 5.没干别的事了
先看常用的put键值对，这个学完了，那么其他的put方法就没什么问题了，比如putAll、putIfAbsent、putMapEntries
同时put弄明白了 取值就是一个反向就简单了
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
1.先对key进行hash计算，学一下
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 1.1 看出key是可以空的 hash为0 1.2 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 第一步取key的hashcode值 关于更底层的hashcode是什么 有兴趣再看 h ^ (h >>> 16) 第二步 高位参与运算 这个hash值的重要性就不说了，这里这么干是出于性能考虑，底层的移位和异或运算肯定比加减乘除取模等效率好 hashcode是32位的，无符号右移16位，那生成的就是16位0加原高位的16位值， 就是对半了，异或计算也就变成了高16位和低16位进行异或，原高16位不变。这么干主要用于当hashmap 数组比较小的时候所有bit都参与运算了，防止hash冲突太大， 所谓hash冲突是指不同的key计算出的hash是一样的，这个肯定是存在的没毛病
/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don‘t change existing value 相同key是不是覆盖值 * @param evict if false, the table is in creation mode. 在hashmap中没用 * @return previous value, or null if none */ 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; } 2.1 执行顺序 第一句 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 申明变量 Node是啥,学习一下： 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; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } } 是内部的一个静态类，看看就明白了，明显是一个带有3个值，hash、key、value和另一个Node对象引用的HashMap子元素结构，即我们装的每个键值对就用一个Node对象存放 第二句 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 这句 tab = table赋值，table现在是null的，so n = tab.length不运行了 运行这个if的代码块 第三句 n = (tab = resize()).length; 从下面的执行知道 n=16 调用resize()，返回Node数组，这个resize是一个非常重要的方法，我们就依现在的对象状态去看这个方法，不带入其他状态，认真研究学习下 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 && 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 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); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } resize 1.Node<K,V>[] oldTab = table; 在上面知道table是null的，so oldTab也是null 2.int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; oldCap=0 3.int oldThr = threshold; threshold我们没赋值过，int初始0 ， oldThr=threshold=0 4.int newCap, newThr = 0; 不谈 5.if (oldCap > 0) { oldCap=0 if不运行 6.else if (oldThr > 0) oldThr=0 if也不运行 7.else { newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; DEFAULT_INITIAL_CAPACITY静态成员变量，初始 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 so newCap=16 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 0.75*16=12 newThr=12 } 8. if (newThr == 0) { newThr=12 if不运行 9. threshold = newThr; threshold = newThr=12 10. Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap] 申明一个16个大小的Node数组 11. table = newTab; 看出来了吧，table是成员变量，也就表明，HashMap初始数据结构是一个16的Node数组 12. if (oldTab != null) { oldTab是1中赋值的null，if不运行 13. return newTab; 返回16大小的node数组 总结，这一波调用是初次调用其实没干别的事，就是定义了基本的数据结构是16个Node数组，但是这个方法不简单，因为一些if没走 第四句 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) n=16 15&hash 结果肯定是0-15，这里就看出，这是在计算一个key应该在整个数据结构16的数组中的索引了，并赋值给i变量，后面不管整体结构n变多大，这种计算key所在的索引是非常棒的设计。 现在的状态是初始的 肯定是null的吧 if运行 第五句 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); new一个节点Node，放在数组里，i是第四句计算的索引 第六句 else { 不运行 第七句 ++modCount; transient int modCount; 根据注释可以看出，这个是记录数据结构变动次数的，put值肯定是变了的 第八句 if (++size > threshold) size=1 threshold在调用resize时赋值12 if不运行 第九句 afterNodeInsertion(evict); 没干事 第十句 return null; 不谈
3.putVal 再回头详走,第一遍干了很多初始化的事有些东西还没研究到
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; } 第一句 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 申明变量不谈 第二句 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 这句 tab = table赋值，table现在是16数组 n=16 if不运行 第三句 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 再看就知道了判断当前存的key计算出的索引位置是不是已经存过值了 没存过就新Node存 和上面一遍一样 我们当已经有值了 有值其实就意味着发生hash冲突了 比如key分别是a和97 hashCode都是97 冲突 因此这次我们主要看下一个else里面HashMap是怎么处理冲突的 第四句 else中内容 即冲突处理 p是冲突时数组该索引位置的元素 1. p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))) 判断新元素hash和key是不是都和p相同，相同表示存了一样的key 直接赋值给e 2. p instanceof TreeNode（红黑树，具体的红黑树算法这里就不详细写了，有兴趣可以去学习） 怎么猛然来个红黑树，再3里说 判断原来元素是不是 TreeNode 类型 TreeNode一样是静态内部类，再看看就是红黑树的节点，因此这个地方用到了红黑树 putTreeVal 向红黑树中添加元素 内部实现，存在相同key就返回赋值给e 不存在就添加并返回null 源码就是红黑树算法 3.key不同也不是红黑树 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); } 先不看再里面的那个if，这个一看就知道了吧，明显的链表啊，而且数据里的这个元素是链表头 整个循环，明显是在从头开始遍历链表，找到相同key或链表找完了新元素挂链表最后 但在其中还有这么个if if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; 这是在链表找完了，且新元素已经挂在链表最后了有的一个判断 判断循环次数，其实就是链表长度，长度超过TREEIFY_THRESHOLD 默认8则运行treeifyBin(tab, hash); 就是这个方法把链表变成红黑树了，具体方法源码不谈了，学红黑树就可以了 最后判断e是不是空，上面的冲突方案看出e不是空就是表示有相同的key进行value覆盖就可以，e空就是无相同key且完成了数据挂载 总结这次再走一遍putVal就是为了学习HashMap的冲突处理方案，也看出内存结构是数组、链表、红黑树组成的，红黑树是java8新引进，是基于性能的考虑，在冲突大时，红黑树算法会比链表综合表现更好
4.resize 再详走 putVal最后一段size>threshold threshold初始12 ++size元素数量肯定会有超12个的时候，这里也就看出了threshold代表HashMap的容量，到上限就要扩容了，默认现在16数组，12元素上限
1.Node<K,V>[] oldTab = table; 16大小 2.int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; oldCap=16 3.int oldThr = threshold; 12 4.int newCap, newThr = 0; 不谈 5.if (oldCap > 0) { oldCap=16运行 oldCap是整体结构数组大小 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 判断数组大小是不是已经到上限1<<30 threshold = Integer.MAX_VALUE; 到达上线 threshold 赋值最大值 然后返回 表示之后就不再干别的事了，随便存，随便hash冲突去，就这么大，无限增加红黑树节点了 return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 赋值newCap为2倍数组大小，判断如果扩充2倍有没到上限，且不扩充时容量是否大于默认的16 newThr = oldThr << 1; // double threshold 满足则赋值 容量改为24 } 这段看出到threshold容量了就进行2倍扩容 6.if (newThr == 0) { 如果运行该if 0 表示5步中扩容2倍到上限或原数组大小小于16 float ft = (float)newCap * loadFactor; newCap现在是2倍原大小的*0.75 2倍数组大小时的容量 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 判断2倍数组大小和2倍后的容量是不是都小于最高值，是则赋值新容量，不是就用整形最大值 } 7. threshold = newThr; 把5 6两步算出的新容量赋值给HashMap 也说明要扩容了 8. Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 和后面的循环主要就是把原数组中的元素，一个一个添加到新数组中，转移的一个过程 总结，这一波调用是了解HashMap的扩容方式，看下来就是2倍扩容直到上限
5.总结，到这put就比较详细了，也知道了基本结构是数组、链表、红黑树，链表到8个时转换成红黑树
同时每次进行2倍扩容和数据转移，扩容是用新结构的那显然减少扩容次数会有更好的性能
那就要求每次声明HashMap时最好是指定大小的
三、一些其他我们需要知道的
1.指定大小的初始化
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } 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); } 第一个常用，第二个建议是不用，不去动0.75的这个容量比例，当然不绝对 这里tableSizeFor是一个很神奇的算法，我非常佩服的一个算法 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; } 这个方法是在找大于等于cap且最小2的幂 比如cap=1 结果 2 0次方 1 cap=2 2 cap=3 4 cap=9 16 分析下等于9 cap - 1 第一步结果8 00000000000000000000000000001000 8 00000000000000000000000000000100 右移1位 00000000000000000000000000001100 或运算 结果 00000000000000000000000000000011 右移2位 00000000000000000000000000001111 或运算 结果 00000000000000000000000000001111 右移 4 8 16没用全是0结果还是这个15 最终 +1 16 分析下等于大点 12345678 00000000101111000110000101001110 12345678 00000000101111000110000101001101 -1结果 12345677 00000000010111100011000010100110 右移1位 00000000111111100111000111101111 或运算 结果 00000000001111111001110001111011 右移2位 00000000111111111111110111111111 差不多了在移0就没了都是1了，+1不是肯定是2的倍数了 再说开始-1原因这是为了防止，cap已经是2的幂。 如果cap已经是2的幂， 又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。如果不懂，要看完后面的几个无符号右移之后再回来看看
2.HashMap数组结构为什么用2的倍数
高速的索引计算，使用HashMap肯定是冲突越少越好，就要求分部均匀，最好的用取模 h % length，但是近一步如果用2的幂h & (length - 1) == h % length 是等价的，效率缺差却别非常大
综合衡量用空间换了时间，且是值得的
3.线程安全问题
线程不安全，就put来看全程没考虑线程问题，肯定不安全，现在随便并发一下resize会混乱吧，put链表，红黑树挂载基本都会出问题
标签：内部实现 strong 判断 字符串 内容 awt city shm 移位
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