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HashMap是Java集合框架中最常用的数据结构之一，它提供了高效的键值对存储和检索功能。HashMap的实现基于哈希表，具有快速的查找、插入和删除操作。本文将深入分析HashMap的源码，探讨其内部实现机制、性能优化策略以及常见问题。
HashMap是Java集合框架中的一个重要类，它实现了Map接口，提供了键值对的存储和检索功能。HashMap允许null键和null值，并且不保证元素的顺序。HashMap的主要特点包括：
HashMap的核心数据结构是一个数组，数组中的每个元素是一个链表或红黑树的头节点。这个数组被称为“桶数组”（bucket array），每个桶对应一个哈希值。当多个键的哈希值相同时，它们会被存储在同一个桶中，形成一个链表或红黑树。
桶数组是HashMap的核心数据结构，它是一个Node数组，每个Node包含键、值以及指向下一个节点的引用。桶数组的大小通常是2的幂次方，这样可以方便地通过位运算来计算索引。
transient Node<K,V>[] table;
Node类是HashMap的内部静态类，用于表示桶数组中的每个节点。它包含键、值以及指向下一个节点的引用。
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;
}
}
当链表长度超过一定阈值时，HashMap会将链表转换为红黑树，以提高查找效率。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，具有较好的查找、插入和删除性能。
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父节点
TreeNode<K,V> left; // 左子节点
TreeNode<K,V> right; // 右子节点
TreeNode<K,V> prev; // 前驱节点
boolean red; // 颜色标志
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 其他方法...
}
HashMap的初始化主要包括以下几个步骤：
HashMap提供了多个构造方法，允许用户指定初始容量和负载因子。默认的初始容量为16，默认的负载因子为0.75。
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);
}
tableSizeFor方法用于计算大于等于给定容量的最小2的幂次方。这个方法通过位运算实现，效率较高。
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;
}
putMapEntries方法用于将另一个Map中的元素放入当前HashMap中。这个方法在构造方法和putAll方法中被调用。
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
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);
}
}
}
put方法是HashMap的核心方法之一，用于将键值对插入到HashMap中。put方法的实现主要包括以下几个步骤：
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;
}
hash方法用于计算键的哈希值。HashMap通过将键的哈希码与高16位进行异或运算，以减少哈希冲突。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
resize方法用于扩容桶数组。当桶数组的大小超过阈值时，HashMap会调用resize方法进行扩容。resize方法的实现主要包括以下几个步骤：
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;
}
get方法用于根据键查找对应的值。get方法的实现主要包括以下几个步骤：
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
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;
}
remove方法用于根据键删除对应的键值对。remove方法的实现主要包括以下几个步骤：
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) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
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)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
HashMap是非线程安全的，如果在多线程环境下使用HashMap，可能会导致数据不一致或其他并发问题。常见的并发问题包括：
为了避免HashMap的并发问题，可以使用以下解决方案：
Map<K,V> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<K,V>());
Map<K,V> m = new ConcurrentHashMap<K,V>();
为了提高HashMap的性能，可以采取以下优化策略：
HashMap的初始容量和负载因子会影响其性能。初始容量过小会导致频繁的扩容操作，初始容量过大会浪费内存。负载因子过高会增加哈希冲突的概率，负载因子过低会增加扩容的频率。通常，初始容量可以设置为预计元素数量的1.5倍，负载因子可以设置为默认值0.75。
HashMap的扩容机制是通过resize方法实现的。当桶数组的大小超过阈值时，HashMap会调用resize方法进行扩容。扩容时，桶数组的大小会变为原来的两倍，阈值也会变为原来的两倍。
HashMap通过链表和红黑树来处理哈希冲突。当多个键的哈希值相同时
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