Java集合源码分析（四）HashMap
一、HashMap简介
1.1、HashMap概述
HashMap是基于哈希表的Map接口实现的，它存储的是内容是键值对<key,value>映射。此类不保证映射的顺序，假定哈希函数将元素适当的分布在各桶之间，可为基本操作(get和put)提供稳定的性能。
在API中给出了相应的定义：
HashMap的定义 1.2、HashMap在JDK1.8以前数据结构和存储原理
1）链表散列
首先我们要知道什么是链表散列？通过数组和链表结合在一起使用，就叫做链表散列。这其实就是hashmap存储的原理图。
2）HashMap的数据结构和存储原理
HashMap的数据结构就是用的链表散列。那HashMap底层是怎么样使用这个数据结构进行数据存取的呢？分成两个部分：
第一步：HashMap内部有一个entry的内部类，其中有四个属性，我们要存储一个值，则需要一个key和一个value，存到map中就会先将key和value保存在这个Entry类创建的对象中。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key; //就是我们说的map的key
V value; //value值，这两个都不陌生
Entry<K,V> next;//指向下一个entry对象
int hash;//通过key算过来的你hashcode值。
Entry的物理模型图：
第二步：构造好了entry对象，然后将该对象放入数组中，如何存放就是这hashMap的精华所在了。
大概的一个存放过程是：通过entry对象中的hash值来确定将该对象存放在数组中的哪个位置上，如果在这个位置上还有其他元素，则通过链表来存储这个元素。
3）Hash存放元素的过程
通过key、value封装成一个entry对象，然后通过key的值来计算该entry的hash值，通过entry的hash值和数组的长度length来计算出entry放在数组中的哪个位置上面，
每次存放都是将entry放在第一个位置。在这个过程中，就是通过hash值来确定将该对象存放在数组中的哪个位置上。
1.3、JDK1.8后HashMap的数据结构
上图很形象的展示了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树的引入是为了提高效率。
1.4、HashMap的属性
HashMap的实例有两个参数影响其性能。
初始容量：哈希表中桶的数量
加载因子：哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度
当哈希表中条目数超出了当前容量*加载因子(其实就是HashMap的实际容量)时，则对该哈希表进行rehash操作，将哈希表扩充至两倍的桶数。
Java中默认初始容量为16，加载因子为0.75。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
1）loadFactor加载因子
定义：loadFactor译为装载因子。装载因子用来衡量HashMap满的程度。loadFactor的默认值为0.75f。计算HashMap的实时装载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。
loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，
那么数组中存放的数据也就越稀，也就是可能数组中每个位置上就放一个元素。那有人说，就把loadFactor变为1最好吗，存的数据很多，但是这样会有一个问题，就是我们在通过key拿到我们的value时，
是先通过key的hashcode值，找到对应数组中的位置，如果该位置中有很多元素，则需要通过equals来依次比较链表中的元素，拿到我们的value值，这样花费的性能就很高，
如果能让数组上的每个位置尽量只有一个元素最好，我们就能直接得到value值了，所以有人又会说，那把loadFactor变得很小不就好了，但是如果变得太小，在数组中的位置就会太稀，也就是分散的太开，
浪费很多空间，这样也不好，所以在hashMap中loadFactor的初始值就是0.75，一般情况下不需要更改它。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
2）桶
根据前面画的HashMap存储的数据结构图，你这样想，数组中每一个位置上都放有一个桶，每个桶里就是装一个链表，链表中可以有很多个元素(entry)，这就是桶的意思。也就相当于把元素都放在桶中。
3）capacity
capacity译为容量代表的数组的容量，也就是数组的长度，同时也是HashMap中桶的个数。默认值是16。
一般第一次扩容时会扩容到64，之后好像是2倍。总之，容量都是2的幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
4）size的含义
size就是在该HashMap的实例中实际存储的元素的个数
5）threshold的作用
threshold = capacity * loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。
注意这里说的是考虑，因为实际上要扩增数组，除了这个size>=threshold条件外，还需要另外一个条件。
什么时候会扩增数组的大小？在put一个元素时先size>=threshold并且还要在对应数组位置上有元素，这才能扩增数组。
int threshold;
我们通过一张HashMap的数据结构图来分析：
二、HashMap的源码分析（一）
2.1、HashMap的层次关系与继承结构
1）HashMap继承结构
上面就继承了一个abstractMap，也就是用来减轻实现Map接口的编写负担。
2）实现接口
Map<K,V>：在AbstractMap抽象类中已经实现过的接口，这里又实现，实际上是多余的。但每个集合都有这样的错误，也没过大影响
Cloneable：能够使用Clone()方法，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象。
Serializable：能够使之序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。
2.2、HashMap类的属性
属性2.3、HashMap的构造方法
有四个构造方法，构造方法的作用就是记录一下16这个数给threshold（这个数值最终会当作第一次数组的长度。）和初始化加载因子。注意，hashMap中table数组一开始就已经是个没有长度的数组了。
构造方法中，并没有初始化数组的大小，数组在一开始就已经被创建了，构造方法只做两件事情，一个是初始化加载因子，另一个是用threshold记录下数组初始化的大小。注意是记录。
1）HashMap()
//看上面的注释就已经知道，DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=16，DEFAULT_LOAD_FACTOR=0.75
//初始化容量：也就是初始化数组的大小
//加载因子：数组上的存放数据疏密程度。
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
2）HashMap(int)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
3）HashMap(int,float)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
4）HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
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);
}
}
}
三、HashMap源码分析（二）
这里我们来看一下我们常用的一些方法的源码
3.1、put方法
1）put(K key,V value)
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
2）putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict)
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put函数，而put函数就是通过putVal来插入元素的。
3）putAlll()
3.2、get方法
1）get(Object key)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
2）getNode(int hash,Pbject key)
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一项(数组元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个结点
if ((e = first.next) != null) {
// 为红黑树结点
if (first instanceof TreeNode)
// 在红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则，在链表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
HashMap并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get函数，而get函数就是通过getNode来取得元素的。
3.3、resize方法
resize()进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。
在resize前和resize后的元素布局如下:
上图只是针对了数组下标为2的桶中的各个元素在扩容后的分配布局，其他各个桶中的元素布局可以以此类推。
四、总结
4.1、关于数组扩容
从putVal源代码中我们可以知道，当插入一个元素的时候size就加1，若size大于threshold的时候，就会进行扩容。假设我们的capacity大小为32，loadFator为0.75,则threshold为24 = 32 * 0.75，
此时，插入了25个元素，并且插入的这25个元素都在同一个桶中，桶中的数据结构为红黑树，则还有31个桶是空的，也会进行扩容处理，其实，此时，还有31个桶是空的，好像似乎不需要进行扩容处理，
但是是需要扩容处理的，因为此时我们的capacity大小可能不适当。我们前面知道，扩容处理会遍历所有的元素，时间复杂度很高；前面我们还知道，经过一次扩容处理后，元素会更加均匀的分布在各个桶中，
会提升访问效率。所以，说尽量避免进行扩容处理，也就意味着，遍历元素所带来的坏处大于元素在桶中均匀分布所带来的好处。
4.2、总结
1）要知道hashMap在JDK1.8以前是一个链表散列这样一个数据结构，而在JDK1.8以后是一个数组加链表加红黑树的数据结构。
2）通过源码的学习，hashMap是一个能快速通过key获取到value值得一个集合，原因是内部使用的是hash查找值得方法。