刷完HashMap源码，我们一起进大厂

不可不知的哈希映射

1. 引言
2. hashmap这个东西呢，太老生常谈了
3. 开发中常用、面试中常问
4. 总之，很重要。。。。。
5. 接下来呢
6. 咱们就一起来看下，里面到底有哪些解不开的东西

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2.1 HashMap数据结构

目标：
HashMap 概念、数据结构回顾（JDK8和JDK7） & 为什么1.8使用红黑树？
概念：
HashMap 是一个利用散列表（哈希表）原理来存储元素的集合，是根据Key value而直接进行访问的数据结构
在 JDK1.7 中，HashMap 是由 数组+链表构成的。
在 JDK1.8 中，HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成
回顾： 数组、链表（优势和劣势）

数组:     优势：数组是连续的内存，查询快（o1）                    劣势：插入删除O(N)
链表:     优势：不是连续的内存，随便插入（前、中间、尾部） 插入O(1)            劣势：查询慢O(N)
思考？

1. 为什么是JDK1.8 是数组+链表+红黑树？？？

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HashMap变化历程
1.7的数据结构：链表变长，效率低 了！！！

1.8的数据结构：
数组+链表+红黑树

链表--树（链长度>8、数组长度大于64）
备注：现在重点讲map，不讲树的操作。树在算法课里有详细学习

总结：
JDK1.8使用红黑树，其实就是为了提高查询效率
因为，1.7的时候使用的数组+链表，如果链表太长，查询的时间复杂度直接上升到了O(N)
2.2 HashMap继承体系

目标：梳理map的继承关系
总结
HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口
那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。
在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。
显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来

• Cloneable 空接口，表示可以克隆
  
• Serializable 序列化
  
• AbstractMap 提供Map实现接口
  

2.3 HashMap源码深度剖析

1）目标：
通过阅读HashMap（since1.2）源码，我们可以知道以下几个问题在源码是如何解决的
（1）HashMap的底层数据结构是什么？
（2）HashMap中增删改查操作的底部实现原理是什么？
（3）HashMap是如何实现扩容的？
（4）HashMap是如何解决hash冲突的？
（5）HashMap为什么是非线程安全的？
2）测试代码如下

1. package com.mmap;
3. import org.openjdk.jol.info.ClassLayout;
5. import java.util.ArrayList;
6. import java.util.ConcurrentModificationException;
7. import java.util.HashMap;
8. import java.util.List;
9. import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
11. public class MMapTest {
12.     public static void main(String[] args) {
13.         HashMap<Integer, String> m = new HashMap<Integer, String>();//尾插
14.         //断点跟踪put
15.         m.put(1, "001");
16.         m.put(1, "002");
17.         m.put(17, "003");//使用17可hash冲突（存储位置相同）
19.         System.out.println(ClassLayout.parseInstance(m).toPrintable());
20.         //断点跟踪get
21.         System.out.println(m.get(1));//返回002（数组查找）
22.         System.out.println(m.get(17));//返回003（链表查找）
23.         //断点跟踪remove
24.         m.remove(1);//移除
25.         System.out.println(m);
26.         m.remove(1, "002");//和上面的remove走的同一个代码
27.     }
28. }

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3）关于hashMap基本结构的验证
先来个小验证，几乎地球人都知道map是 数组 + 链表 结构，那我们先来验证一下

再来看debug结果：

验证了基本结构，那为啥1和17就在一块了？到底谁和谁放在一个链上呢？内部到底怎么运作的？往下看 ↓
2.3.1  成员变量与内部类

目标：先了解一下它的基本结构
回顾：位运算（下面还会频繁用到）
<blockquote>
1 1;        n |= n >>> 2;        n |= n >>> 4;        n |= n >>> 8;        n |= n >>> 16;  //到这一步n已经各个位都是1了。              //范围校验，小于0返回1，大于最大值返回最大值，绝大多数正常情况下，返回n+1，也就是10000……        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;    }                                [/code]调试案例：

1.                
2.                 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //16，默认数组容量：左位移4位，即16
3.     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量：即2的30次幂
4.     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//负载因子：扩容使用，统计学计算出的最合理的
5.     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//链表转红黑树阈值
6.     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当链表的值小<6, 红黑树转链表
8.                 ……
10.     transient Node<K,V>[] table;//HashMap中的数组,中间状态数据
11.     transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;//用来存放缓存,中间状态数据;
13.     transient int size;//size为HashMap中K-V的实时数量（重点）,注意！不是table的长度！
14.     transient int modCount;//用来记录HashMap的修改次数，几个集合里都有它
15.     int threshold;//扩容临界点；(capacity * loadFactor)（重点）
16.     final float loadFactor;//负载因子  DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f赋值

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4）总结：
map的构造函数没有你想象的那么简单！

• 无参构造时，容量=16，因子=0.75。第一次插入数据时，才会初始化table、阈值等信息
  
• 有参构造时，不会容忍你胡来，会取大于但是最接近你容量的2的指数倍（想一下为什么？提示：和扩容规则有关）
  
• 无论哪种构造方式，扩容阈值最终都是 =（容量*因子）
  

2.3.3 HashMap插入方法

目标：图解+代码+断点分析put源码
1）先了解下流程图
2）关于key做hash值的计算
当我们调用put方法添加元素时，实际是调用了其内部的putVal方法，第一个参数需要对key求hash值

1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {//数组和链表上的节点，1.8前叫Entry
2.         final int hash;//扰动后的hash
3.         final K key;//map的key
4.         V value;//map的value
5.         Node<K,V> next;//下个节点
7.         Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { //构造函数，没啥说的
8.             this.hash = hash;
9.             this.key = key;
10.             this.value = value;
11.             this.next = next;//链表下一个
12.         }
13. }
14.                

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小提问：map里所谓的hash是直接用的key的hashCode方法吗？

1.     public HashMap() {
2.         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //  负载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
3.     }

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图解：
结论：使用移位和异或做二次扰动，不是直接用的hashCode！
3）核心逻辑

1.     public HashMap(int initialCapacity) {
2.         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
3.     }

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4）重点（寻址计算）：
接上文，关于hash值取得后，放入tab的哪个插槽，也就是所谓的寻址我们重点来讲

1.     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2.               //赋值，多了一些边界判断
3.         if (initialCapacity < 0)
4.             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
5.                                                initialCapacity);
6.         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
7.             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
8.         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
9.             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
10.                                                loadFactor);
11.         this.loadFactor = loadFactor;
12.         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  // 注意，map里是没有capacity这个类变量的！
13.     }

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我们还是以开始的例子，1和17为例，他们的hash计算后正好是1和17本身，我们可以验证一下

1.                 //capacity函数，初始化了table，就是table的length，否则取的是threshold
2.                 final int capacity() {
3.         return (table != null) ? table.length :
4.             (threshold > 0) ? threshold :
5.             DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
6.     }
8.                 //带参数的初始化，其实threshold调用的是以下函数：
9.                 //这是什么神操作？？？
10.                 //其实是将n转成2进制，右移再和自己取或，相当于把里面所有的0变成了1
11.                 //最终目的：找到>=n的，1开头后面全是0的数。如果n=111 ， 那就是 1000 ； 如果n=100，那就是它自己
12.                 //而这个数，恰好就是2的指数，为后面的扩容做铺垫
13.                 static final int tableSizeFor(int cap) {
14.         int n = cap - 1;
15.         n |= n >>> 1;
16.         n |= n >>> 2;
17.         n |= n >>> 4;
18.         n |= n >>> 8;
19.         n |= n >>> 16;  //到这一步n已经各个位都是1了。
20.               //范围校验，小于0返回1，大于最大值返回最大值，绝大多数正常情况下，返回n+1，也就是10000……
21.         return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
22.     }
24.                
25.                

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开始位运算

1. package com.mmap;
3. public class TableSizeTest {
5.     public static void main(String[] args) {
6.         System.out.println(tableSizeFor(9));  //9的二进制更能看出以下变化
7.     }
9.     static final int tableSizeFor(int cap) {
10.         System.out.println(Integer.toBinaryString(cap));  //1001
11.         int n = cap - 1;
12.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //1000
13.         n |= n >>> 1;   //无符号右移，前面补0
14.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //右移再或，1100
15.         n |= n >>> 2;
16.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //再移动2位， 1111
17.         n |= n >>> 4;
18.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //就这么长，再迁移也是1111
19.         n |= n >>> 8;
20.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
21.         n |= n >>> 16;
22.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //Integer的最大长度32位，16折半后迁移全覆盖
23.         System.out.println(Integer.toBinaryString(n+1));
24.         return  n + 1;  //+1后变为 10000 ，也就是16 ， 2的4次方
25.     }
26. }

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思考：为什么不用mod（模运算）进行寻址？mod也能保证不会超出数组边界，岂不是更简单直观？

1.    public V put(K key, V value) {
2.         return putVal(hash(key), key, value, false, true);//调用Map的putVal方法
3.     }

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跑一下试试？
结论：
一切为了性能
2.3.4 HashMap扩容方法

目标：图解+代码（map扩容与数据迁移）

注意：扩容复杂、绕、难
备注：线程不安全的

图解： 假设我们  new HashMap(8)

迁移前：长度8      扩容临界点6（8*0.75）

迁移过程


核心源码resize方法

1.     static final int hash(Object key) {
2.         int h;
3.               //【知识点】hash扰动
4.         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
5.     }

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总结（扩容与迁移）：
1、扩容就是将旧表的数据迁移到新表
2、迁移过去的值需要重新计算下标，也就是他的存储位置
3、关于位置可以这样理解：比如旧表的长度8、新表长度16
旧表位置4有6个数据，假如前三个hashCode是一样的，后面的三个hashCode是一样的
迁移的时候；就需要计算这6个值的存储位置
4、如何计算位置？采用低位链表和高位链表；如果位置4下面的数据e.hash & oldCap等于0，
那么它对应的就是低位链表，也就是数据位置不变
5、 e.hash & oldCap不等于0呢?就要重写计算他的位置也就是j + oldCap，（4+8）= 12，就是高位链表位置（新数组12位置）
2.3.5 HashMap获取方法

目标：图解 （这个简单！）
获取流程
get主方法

1.     final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
2.                    boolean evict) {//onlyIfAbsent：true不更改现有值；evict：false表示table为创建状态
3.               //几个临时变量：
4.               //tab=数组，p=插槽指针，n=tab的长度，i数组下标
5.         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
6.         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//数组是否null或者==0，第1次put为空
7.                   //初始化数组(or扩容)，所以table是在这里初始化的，不是new的时候！
8.                   //初始时，n=16
9.             n = (tab = resize()).length;  // resize，下面单独讲扩容
10.              
11.               //【知识点】为何1 与 17 在一个槽上！秘密就藏在寻址这里
12.         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//寻址：(n - 1) & hash（重要！）
13.             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//当前插槽没有值，空的！将新node直接扔进去
14.         else {  //有值，说明插槽上发生了碰撞，需要追加成链表了！
15.                   //还是临时变量
16.                   //e=是否找到与当前key相同的节点，找到说明是更新，null说明是新key插入
17.                   //k=临时变量，查找过程中的key在这里暂存用
18.             Node<K,V> e; K k;  
19.             if (p.hash == hash &&  //如果正好，插槽第一个节点（p），跟插入的key相同
20.                 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
21.                 e = p; //就将它赋值给e，注意！这时候还没覆盖上去，只是标记到e，发现了相同key的节点！
22.             else if (p instanceof TreeNode) //如果不是这个key，但是类型是一个红黑树节点
23.                       //这说明当前插槽的链很长，已经变成红黑树了，就调putTreeVal，扔到这颗树上去
24.                       //树的插入，这里不赘述，在数据结构课中有
25.                 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
26.             else {//如果都不是以上情况，那就是链表了
27.                 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
28.                     if ((e = p.next) == null) {//顺着链表一直往后跳，直到遍历到尾巴节点
29.                         p.next = newNode(hash, key, value, null);//然后把key封装成新node追加到尾巴上
30.                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //链表长度计数如果>8转红黑树
31.                             treeifyBin(tab, hash);//转成树
32.                         break;
33.                     }
34.                     if (e.hash == hash &&
35.                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
36.                         break;// 如果遍历过程中找到相同key，那就赋给e，break跳出for循环，执行后面的逻辑
37.                     p = e;
38.                 }
39.             }
40.             if (e != null) { // 如果e非空，说明前面一顿猛如虎的操作后，找到了相同的key
41.                 V oldValue = e.value;
42.                 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43.                     e.value = value;// 看看onlyIfAbsent，如果让覆盖那就覆盖，不让那就算了
44.                 afterNodeAccess(e);
45.                 return oldValue;// 返回覆盖前的value值，也就是put方法的返回值
46.             }
47.         }
48.         ++modCount;//用来记录HashMap的修改次数
49.         if (++size > threshold)//key的数量是否大于阈值
50.             resize();//如果size大于threshold，就需要进行扩容
51.         afterNodeInsertion(evict);
52.         return null;
53.     }

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getNode方法

1.     final Node getNode(int hash, Object key) {        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;  //一堆临时变量，不管他        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (first = tab[    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2.               //赋值，多了一些边界判断
3.         if (initialCapacity < 0)
4.             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
5.                                                initialCapacity);
6.         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
7.             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
8.         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
9.             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
10.                                                loadFactor);
11.         this.loadFactor = loadFactor;
12.         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  // 注意，map里是没有capacity这个类变量的！
13.     }]) != null) {                  // 如果table对应的索引位置上有值            if (first.hash == hash &&                 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                return first;// 看下第一个元素的key是不是要查找的那个，是的话，返回即可            if ((e = first.next) != null) {//如果后面还有数据，那就继续遍历                if (first instanceof TreeNode)                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);//树查找                do { //链表查找!!!!!                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        return null;    }

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总结：
查询思路比较简单，如果是数组直接返回、如果是红黑实例，就去树上去找，最后，去做链表循环查找
2.3.6 HashMap移除方法

目标：图解+断点分析remove源码
移除流程

tips：
两个移除方法，参数上的区别
走的同一个代码

移除方法：一个参数

1. Integer i = new Integer(1);
2. Integer j = new Integer(17);
3. System.out.println(i.hashCode() ^ i.hashCode()>>16);  //1
4. System.out.println(j.hashCode() ^ j.hashCode()>>16);  //17

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移除方法：二个参数

1. 默认n=16，n-1也就是15，二进制是 1111
3. 那么 15 & 1
4. 1 1 1 1
5. 0 0 0 1
6. 与运算后 = 1
8. 再来看15 & 17，17是 10001
9.   1 1 1 1
10. 1 0 0 0 1
11. 与运算后 = 1
13. 所以，1和17肯定会落在table的1号插槽上！两者会成为链表，解释了我们前面的案例
15. 原理：不管你算出的hash是多少，超出tab长度的高位被抹掉，低位是多少就是你所在的槽的位置，也就是table的下标

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核心方法removeNode

1.     /**     * Implements Map.remove and related methods     *     * @param hash 扰动后的hash值     * @param key 要删除的键值对的key，要删除的键值对的value，该值是否作为删除的条件取决于matchValue是否为true     * @param value key对应的值     * @param matchValue 为true，则当key对应的值和equals(value)为true时才删除；否则不关心value的值     * @param movable 删除后是否移动节点，如果为false，则不移动     * @return 返回被删除的节点对象，如果没有删除任何节点则返回null     */    final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,                               boolean matchValue, boolean movable) {        Node[] tab; Node p; int n, index;        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (p = tab[index =     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2.               //赋值，多了一些边界判断
3.         if (initialCapacity < 0)
4.             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
5.                                                initialCapacity);
6.         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
7.             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
8.         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
9.             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
10.                                                loadFactor);
11.         this.loadFactor = loadFactor;
12.         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  // 注意，map里是没有capacity这个类变量的！
13.     }]) != null) {  //注意，p是当前插槽上的头节点！                  //第一步：查，和上面的get操作一毛一样            Node node = null, e; K k; V v;            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                node = p;// 如果key相同，说明是头结点，将它赋给node            else if ((e = p.next) != null) {                      //否则，沿着next一直查找                if (p instanceof TreeNode)                    node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);//红黑查找                else {                    do { //链表查找                        if (e.hash == hash &&                            ((k = e.key) == key ||                             (key != null && key.equals(k)))) {                            node = e;  //如果找到，赋值给node，并终止                            break;                        }                        p = e; // 如果没找到，赋值给p，继续下一轮。                    } while ((e = e.next) != null);                    // 最终while结束的时候，p（前置）-> node(要被删)                }            }                            //第二步：删                  //如果node不为空，说明根据key匹配到了要删除的节点            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||                                 (value != null && value.equals(v)))) {                if (node instanceof TreeNode)                    ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);//红黑删除                else if (node == p)// 不是树，那如果 node == p 的意思是该node节点就是首节点                    tab[index] = node.next;// 删掉头节点，第二个节点上位到数组槽上                else  // p是node的前置，说明上面查找的时候走的do while                    p.next = node.next;//如果不是，那就将p的后指针指向node的后指针，干掉node即可                ++modCount;//HashMap的修改次数递增                --size;// HashMap的元素个数递减                afterNodeRemoval(node);                return node;//返回删除后的节点            }        }        return null;//找不到删除的node，返回null    }

复制代码

总结：

• 移除和查询路线差不多，找到后直接remove
  
• 注意他的返回值，是删除的那个节点的值
  

拓展：
为什么说HashMap是线程不安全的
我们从前面的源码分析也能看出，它的元素增删改的时候，没有任何加锁或者cas操作。
而这里面各种++和--之类的操作，显然多线程下并不安全
那谁安全呢？下节课我们分析

本文由传智教育博学谷 - 狂野架构师教研团队发布
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