HashMap是基于Map接口实现的，用于存储键值对的集合
特点
- 元素是无序的：元素位置是根据hash值和数组长度位运算得到的，无法保证元素的插入顺序
- 键不允许重复，值允许重复：map中的key是不允许重复的，value允许重复
- 键值都允许null值：key和value都允许null值
- hash冲突：键根据hash值和数组长度计算出来的索引位可能会重复，出现hash冲突，此时冲突的键值对会以链表的形式存储
- 链表过长会转化为红黑树：当链表长度到达8且数组长度大于64时，链表会转化为红黑树
- 非线程安全：HashMap不支持多线程
底层原理
- HashMap的底层数据结构是基于动态数组+链表+红黑树
- 数组的初始容量为16，在首次往数组中放入元素时初始化
- 当数组中的元素个数大于数组容量的75%时，数组扩容到原数组容量的2倍
- 冲突的键值对以链表的形式存储(在冲突的索引位形成链表)
- 当链表长度大于8且数组长度小于64时，数组会进行扩容，扩容后原数组元素将重新计算索引位存储
- 当链表长度大于8且数组长度大于64时，链表会转化为红黑树
- 若红黑树的节点个数减少到6时，会退化为链表
- 链表长度大于8时，不会立即转化为红黑树，是因为后续数组如果要扩容，会拆分红黑树分布到新的数组中，会降低性能
- 红黑树的节点个数小于6时退化为链表，是因为在链表个数少时，查询效率已经足够。且维护红黑树需要占用更多的内存，计算节点也更耗性能
方法(部分)
构造方法
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
//实际存储元素的数组
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//实际元素个数
transient int size;
//map修改次数
transient int modCount;
//数组扩容的临界值
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
//创建一个HashMap，自定义初始化容量和负载因子
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);
}
//创建一个HashMap，自定义初始化容量，默认负载因子为0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//创建一个HashMap，默认初始化容量为16，负载因子为0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//创建一个HashMap，负载因子默认0.75，将传入数组元素复制到新数组
//(新创建Node存放键值对，若键值对是引用类型，可能会出现修改m会影响HashMap的值)
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}构造函数中，传入参数是Map集合，若map集合中的value是引用类型，可能会出现修改其中一个集合中的value值，会影响到另一个集合
HashMap<String, User> map = new HashMap<>( 10 );
HashMap<String, User> map2 = new HashMap<>( map );
user对象中的属性值，map或者map2其中一个集合进行了修改，会影响另一个
还有一种情况，若value值的类型是String，那么map或者map2对原键值对中的value进行修改，并不会影响其中一个(字符串对象每次修改实际都是创建了一个新的对象)
添加单个元素
//添加单个元素
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;
//如果是初次使用map，对数组进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果通过元素key的hash值和数组长度位运算计算出来的索引位没有元素，则将元素放入此索引位
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//如果计算出来的索引位已经有值了
else {
Node<K,V> e; K k;
//并且此索引位的key和传入的key是相同的，将索引位的节点p复制给变量e
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果原索引位的元素类型是TreeNode，遍历二叉树查找元素，
//若是新节点，则在二叉树中添加元素
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果原索引位有值了，不是二叉树，那就是链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果遍历到链表尾端没有找到属于key的键值对，则在尾端添加一个元素
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表长度大于8了，调用treeifyBin判断是扩容数组还是树化链表
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到了key相同的键值对，获取当前的键值对元素e
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//单次逻辑结束，将当前e复制给p，以便下一次链表遍历判断
p = e;
}
}
//此时的e是map中已经存在的键值对元素，将新的value值更新到e节点中
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//添加完元素后超过map扩容临界值，进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}添加多个元素
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);
}
//计算当前数组是否需要扩容，若需要则扩容，扩容后遍历传入的map集合，插入键值对
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);
}
}
}有条件添加单个元素
//键值对不存在的时候添加元素
public V putIfAbsent(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, true, true);
}根据key删除单个元素
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;
//删除的大前提：map集合不为空并且通过key的hash值和数组长度位运算后的索引位不为空
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;
//如果当前索引位元素的key和传入的key相同(hash和内容都相同)，需要删除的node就是p
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//如果当前索引位元素的key和传入的key不同，且p有下一个节点关联
else if ((e = p.next) != null) {
//如果是数结构，遍历数找到对应的节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表，遍历链表找到和传入的key相同的节点
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);
}
}
//查找到了需要删除的节点，并根据条件判断是否要比对value值
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//如果是数结构，删除数中的节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果是数组中的头节点(元素存储在数组索引位中)，
//将当前节点的下一个节点放入数组索引位
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//如果是链表，将需要删除的node节点的前一个节点的next指向node的next
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}根据key-value删除元素
//删除键值对能匹配上的元素节点
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}获取元素
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;
//大前提：map不为空并且根据key的hash值和数组长度位运算得出的索引位有元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果索引位元素的key和传入的key相同(hash值和内容都相同)，返回索引位元素
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果索引位元素不是要查找的，且存在hash冲突的链表或者红黑树
if ((e = first.next) != null) {
//如果是树，遍历树找到元素
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//遍历链表查找元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}forEach遍历
public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) {
Node<K,V>[] tab;
if (action == null)
throw new NullPointerException();
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
int mc = modCount;
//数组循环中，遍历单个索引位(如果存在链表或者树结构)
for (Node<K,V> e : tab) {
for (; e != null; e = e.next)
action.accept(e.key, e.value);
}
if (modCount != mc)
throw new ConcurrentModificationException();
}
} computeIfAbsent
如果集合中指定key的节点中已经有value值，则不做任何操作直接返回
如果集合中指定key的节点没有value值(null)，则将value值放入节点中
如果集合中不存在指定key的节点，则创建新的节点放入数组(hash冲突则添加到链表或者红黑树)
public V computeIfAbsent(K key,
Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) {
if (mappingFunction == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first; int n, i;
int binCount = 0;
TreeNode<K,V> t = null;
Node<K,V> old = null;
//第一次向集合中添加元素，扩容
if (size > threshold || (tab = table) == null ||
(n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果根据key的hash值和数组长度位运算得到的索引位有元素
if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
//是树结构中的元素，遍历树找到指定key对应的节点
if (first instanceof TreeNode)
old = (t = (TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//根据索引位遍历链表，查找key对应的节点
else {
Node<K,V> e = first; K k;
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
old = e;
break;
}
++binCount;
} while ((e = e.next) != null);
}
V oldValue;
//如果查找到的节点value已经有值了，直接返回旧值，不做任何运算
if (old != null && (oldValue = old.value) != null) {
afterNodeAccess(old);
return oldValue;
}
}
int mc = modCount;
//调用传入的函数进行value值运算
V v = mappingFunction.apply(key);
if (mc != modCount) { throw new ConcurrentModificationException(); }
//计算出来的值为null，直接返回；
if (v == null) {
return null;
}
//如果是Node节点，将value值设置到节点；
else if (old != null) {
old.value = v;
afterNodeAccess(old);
return v;
}
//如果是树节点，调用putTreeVal设置value值
else if (t != null)
t.putTreeVal(this, tab, hash, key, v);
//如果key在集合中不存在，则创建一个新节点放入索引位或者链表头
else {
tab[i] = newNode(hash, key, v, first);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
}
modCount = mc + 1;
++size;
afterNodeInsertion(true);
return v;
}扩容
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果原数组容量已经达到数组最大容量，则不扩容
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//数组容量扩容到原来的2倍，相应的扩容临界值也增加到两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果旧容量等于0并且旧的临界值大于0，说明在创建集合时指定了临界值，
//则将临界值作为新数组容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//旧容量和旧的临界值都是0，则使用默认的初始化容量和临界值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新的临界值为0，则计算新的临界值
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;
//如果旧数组有值，则迁移数据到新数组
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;
//如果是树结构，拆分树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表，则将原链表拆分成两个链表，放入不同的索引位中(桶中)
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;
}
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