JDK1.8源码之HashMap（上）

Posted 2021-03-21 Ideology First

概述：在jdk1.8之前，HashMap的数据结构是链表+数组，当hash值相同的元素较多时，查询效率较低。在jdk1.8中，HashMap的数据结构变为了数组+链表+红黑树，当链表长度达到8时，会转变为红黑树（但是不一定会转换，后面会讲到）。

下面开始HashMap源码之旅，深度思考其设计。

基本数据结构

首先看一看HashMap中重要的数据结构

//链表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; }        //...}
//红黑树static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); }        //...}
//存储元素的tabletransient Node<K,V>[] table;

重要的参数

//默认数组容量 16 - MUST be a power of two.static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;//最大容量 - MUST be a power of two <= 1<<30.static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//默认负载因子.static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//链表转为红黑树的阈值static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//红黑树转为链表的阈值static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//可以被树化的最小表容量static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64

思考：

1、为什么链表要转换为红黑树？为什么不从一开始就用红黑树？

    链表查询 元 素 是 从头结点一直遍历到对应的结 点，时间 复杂 度是O( N) ， 而红黑树基于二叉树的结构，查找元素的时间 复杂 度为 O (log N) ，所以，当元素个数过多时，用红黑树存储可以提高搜索的效率。

    既然红黑树的效率高，那怎么不一开始就用红黑树存储呢？这其实是基于空间和时间平衡的考虑，JDK的源码里已经对这个问题做了解释：

     * Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we * use them only when bins contain enough nodes to warrant use * (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to * removal or resizing) they are converted back to plain bins.

   即单个 TreeNode 需要占用的空间大约是普通 Node 的两倍，所以只有当包含足够多的 Nodes 时才会转成 TreeNodes，这个足够多的标准就是由 TREEIFY_THRESHOLD 的值（默认值8）决定的。而当桶中节点数由于移除或者 resize (扩容) 变少后，红黑树会转变为普通的链表，这个阈值是 UNTREEIFY_THRESHOLD（默认值6）。

所以这是基于时间和空间的平衡考虑。

上面说到，当链表长度达到阈值8的时候会转为红黑树，但是红黑树退化为链表的阈值却是6，为什么不是小于8就退化呢？比如说7的时候就退化，偏偏要小于或等于6？这主要是一个过渡，避免链表和红黑树之间频繁的转换。如果阈值是7的话，删除一个元素红黑树就必须退化为链表，增加一个元素就必须树化，来回不断的转换结构无疑会降低性能，所以阈值才不设置的那么临界。

2、为什么树化阈值是8？链表化阈值是6？

    在源码的注释中有这么一段：

     * Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are     * (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)).      * The first values are: * 0: 0.60653066 * 1: 0.30326533 * 2: 0.07581633 * 3: 0.01263606 * 4: 0.00157952 * 5: 0.00015795 * 6: 0.00001316 * 7: 0.00000094 * 8: 0.00000006 * more: less than 1 in ten million

可见，如果 hashCode的分布离散良好的话，那么红黑树是很少会被用到的，因为各个值都均匀分布，很少出现链表很长的情况。在理想情况下，链表长度符合泊松分布，各个长度的命中概率依次递减，注释中给我们展示了1-8长度的具体命中概率，当长度为8的时候，概率概率仅为0.00000006，这么小的概率，HashMap的红黑树转换几乎不会发生。

3、为什么默认负载因子是0.75而不是其他？

    负载因子0.75是 对空间和时间效率的一个平衡选择，除非在时间和空间比较特殊的情况下，不要轻易修改。如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

构造函数

构造函数可能较少人会关注，如果使用无参构造器，则会使用 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY  和  DEFAULT_LOAD_FACTOR，HashMap还提供了另外两个构造：

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);}

那如果我们给构造器传参new HashMap<>(10)；此时HashMap的数组长度是多少呢？这就需要看看 tableSizeFor 这个方法了。

//Returns a power of two size for the given target capacity.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;}

这个方法返回的是 大于输入参数且最近的2的整数次幂的数，下面简单分析一下这个算法。

n的最高位为1，将n无符号右移一位并与原值按位与，则将最高位和其紧邻的右边一位也置为1，例如 1xxxxx | 01xxxx 得到 11xxxx ，再将上一步得到的结果进行无符号右移两位再进行按位与，则将最高位紧邻的右边三位都置为了1，例如  11xxxx | 0011xx 得到 1111xx ，依次进行操作。由于容量最大为2^30（在调用这个方法之前判断了），所以执行完位操作后，最多有30个1，最后加1即是2^30。

在这个方法中，首先对cap进行了减1 操 作，这样可以避免cap如果本已是2的整次幂，而最后所得的结果为cap的2倍。

但是在构造器里能看到，tableSizeFor这个方法所得的结果最后赋值给了threshold（ 当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容），在构造器里并没有初始化table，真正初始化table的地方在put方法中，下面会讲到。

hash算法和寻址算法

在讲HashMap的put和get操作之前，先讲一讲在jdk1.8中HashMap中的hash算法和寻址算法。

hash算法源码：

static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

首先获取了key的hash值，再将其进行无符号右移16位，然后与原始hash值按位异或，最后得到这个key的hash值。这样运算能让低16位具有高低16位的特性，减少碰撞冲突。

为什么能减少hash冲突呢？这就涉及寻址算法，其源码如下：

(n - 1) & hash

n为table的长度，即数组长度，一般是一个不太大的数，为2的整次幂，假如现在table的长度为64，即 0100 0000， n - 1 则为 0011 1111，再与hash值按位与，来找到对应的数组位置。如果现在有两个key，它们的原始hash值分别是

0000 0000 0000 0101 0011 0010 0010 10000000 0000 0101 0000 0011 0010 0010 1000

如果直接将原始hash值进行 (n - 1) & hash操作，则结果相同（冲突）

0000 0000 0000 0101 0011 0010 0010 1000&                             0011 1111---------------------------------------                              0010 1000                               0000 0000 0101 0000 0011 0010 0010 1000&                             0011 1111---------------------------------------                              0010 1000

可见，高位的特征并未被使用到。但是如果将 原始hash值进行无符号右移16位，然后与原始hash值按位异或得到其hash值，将最终所得的hash值用来寻址，以上述例子继续看一看结果。

先进行无符号右移和异或操作：

 0000 0000 0000 0101 0011 0010 0010 1000^ 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101 --------------------------------------- 0000 0000 0000 0101 0011 0010 0010 1101  0000 0000 0101 0000 0011 0010 0010 1000^ 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101 0000 --------------------------------------- 0000 0000 0101 0000 0011 0010 0111 1000

上述分别得到了两个key的最终hash值，下面看一看寻址：

0000 0000 0000 0101 0011 0010 0010 1101&                             0011 1111---------------------------------------                              0010 1101
0000 0000 0101 0000 0011 0010 0111 1000& 0011 1111---------------------------------------                              0011 1000        

最后寻址算法所得是两个不同的值，即可减少hash冲突。

同时jdk1.8中寻址算法用位运算代替了取模，提高了运算效率。

下一篇将会讲到HashMap的put、get、resize、线程安全相关的，敬请期待！~