如何分析HashMap基礎(chǔ)和實(shí)踐

如何分析HashMap基礎(chǔ)和實(shí)踐，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

HashMap是面試中經(jīng)常問到的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，也是判斷一個(gè)候選人基礎(chǔ)是否扎實(shí)的標(biāo)準(zhǔn)之一，因?yàn)橥ㄟ^HashMap可以引出很多知識(shí)點(diǎn)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(數(shù)組、鏈表、紅黑樹)、equals和hashcode方法，除此之外還可以引出線程安全的問題，HashMap是我在初學(xué)階段學(xué)到的設(shè)計(jì)的最為巧妙的集合，里面有很多細(xì)節(jié)以及優(yōu)化技巧都值得我們深入學(xué)習(xí)，本文將會(huì)涉及到以下問題

• 默認(rèn)大小、負(fù)載因子以及擴(kuò)容倍數(shù)

• 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 如何處理hash沖突

• 如何計(jì)算key的hash值

• 數(shù)組長(zhǎng)度為什么是2的冪次方

• 查找、插入、擴(kuò)容過程

• fail-fast機(jī)制

如果上面的都能回答出來的話那么這篇文章可能不太適合你，話不多說進(jìn)入正文。

注意：本文源碼都是以JDK1.8版本講解

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在 JDK1.8 中，HashMap 是由 數(shù)組+鏈表+紅黑樹構(gòu)成(1.7版本是數(shù)組+鏈表)

當(dāng)一個(gè)值中要存儲(chǔ)到HashMap中的時(shí)候會(huì)根據(jù)Key的值來計(jì)算出他的hash，通過hash值來確認(rèn)存放到數(shù)組中的位置，如果發(fā)生hash沖突就以鏈表的形式存儲(chǔ)，當(dāng)鏈表過長(zhǎng)的話，HashMap會(huì)把這個(gè)鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹來存儲(chǔ)，如圖所示：

在看源碼之前我們需要先看看一些基本屬性

//默認(rèn)初始容量為16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 
//默認(rèn)負(fù)載因子為0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//Hash數(shù)組(在resize()中初始化)
transient Node<K,V>[] table;
//元素個(gè)數(shù)
transient int size;
//容量閾值(元素個(gè)數(shù)大于等于該值時(shí)會(huì)自動(dòng)擴(kuò)容)  
int threshold;

table數(shù)組里面存放的是Node對(duì)象，Node是HashMap的一個(gè)內(nèi)部類，用來表示一個(gè)key-value，源碼如下：

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);//^表示相同返回0，不同返回1
 //Objects.hashCode(o)————>return o != null ? o.hashCode() : 0;
    }

 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;
 //Objects.equals(1,b)————> return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
 if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))
 return true;
        }
 return false;
    }
}

總結(jié)

• 默認(rèn)初始容量為16，默認(rèn)負(fù)載因子為0.75

• threshold = 數(shù)組長(zhǎng)度 * loadFactor，當(dāng)元素個(gè)數(shù)大于等于threshold(容量閾值)時(shí)，HashMap會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容操作

• table數(shù)組中存放指向鏈表的引用

這里需要注意的一點(diǎn)是table數(shù)組并不是在構(gòu)造方法里面初始化的，它是在resize(擴(kuò)容)方法里進(jìn)行初始化的。

這里說句題外話：可能有刁鉆的面試官會(huì)問為什么默認(rèn)初始容量要設(shè)置為16？為什么負(fù)載因子要設(shè)置為0.75？

我們都知道HashMap數(shù)組長(zhǎng)度被設(shè)計(jì)成2的冪次方(下面會(huì)講)，那為什么初始容量不設(shè)計(jì)成4、8或者32....其實(shí)這是JDK設(shè)計(jì)者經(jīng)過權(quán)衡之后得出的一個(gè)比較合理的數(shù)字，，如果默認(rèn)容量是8的話，當(dāng)添加到第6個(gè)元素的時(shí)候就會(huì)觸發(fā)擴(kuò)容操作，擴(kuò)容操作是非常消耗CPU的，32的話如果只添加少量元素則會(huì)浪費(fèi)內(nèi)存，因此設(shè)計(jì)成16是比較合適的，負(fù)載因子也是同理。

table數(shù)組長(zhǎng)度永遠(yuǎn)為2的冪次方

眾所周知，HashMap數(shù)組長(zhǎng)度永遠(yuǎn)為2的冪次方(指的是table數(shù)組的大小)，那你有想過為什么嗎？

首先我們需要知道HashMap是通過一個(gè)名為tableSizeFor的方法來確保HashMap數(shù)組長(zhǎng)度永遠(yuǎn)為2的冪次方的，源碼如下：

/*找到大于或等于 cap 的最小2的冪，用來做容量閾值*/
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;
}

tableSizeFor的功能（不考慮大于最大容量的情況）是返回大于等于輸入?yún)?shù)且最近的2的整數(shù)次冪的數(shù)。比如10，則返回16。

該算法讓最高位的1后面的位全變?yōu)?。最后再讓結(jié)果n+1，即得到了2的整數(shù)次冪的值了。

讓cap-1再賦值給n的目的是另找到的目標(biāo)值大于或等于原值。例如二進(jìn)制1000，十進(jìn)制數(shù)值為8。如果不對(duì)它減1而直接操作，將得到答案10000，即16。顯然不是結(jié)果。減1后二進(jìn)制為111，再進(jìn)行操作則會(huì)得到原來的數(shù)值1000，即8。通過一系列位運(yùn)算大大提高效率。

那在什么地方會(huì)用到tableSizeFor方法呢？

答案就是在構(gòu)造方法里面調(diào)用該方法來設(shè)置threshold，也就是容量閾值。

這里你可能又會(huì)有一個(gè)疑問：為什么要設(shè)置為threshold呢？

因?yàn)樵跀U(kuò)容方法里第一次初始化table數(shù)組時(shí)會(huì)將threshold設(shè)置數(shù)組的長(zhǎng)度，后續(xù)在講擴(kuò)容方法時(shí)再介紹。

/*傳入初始容量和負(fù)載因子*/
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);
}

那么為什么要把數(shù)組長(zhǎng)度設(shè)計(jì)為2的冪次方呢？

我個(gè)人覺得這樣設(shè)計(jì)有以下幾個(gè)好處：

1、當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為2的冪次方時(shí)，可以使用位運(yùn)算來計(jì)算元素在數(shù)組中的下標(biāo)

HashMap是通過index=hash&(table.length-1)這條公式來計(jì)算元素在table數(shù)組中存放的下標(biāo)，就是把元素的hash值和數(shù)組長(zhǎng)度減1的值做一個(gè)與運(yùn)算，即可求出該元素在數(shù)組中的下標(biāo)，這條公式其實(shí)等價(jià)于hash%length，也就是對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度求模取余，只不過只有當(dāng)數(shù)組長(zhǎng)度為2的冪次方時(shí)，hash&(length-1)才等價(jià)于hash%length，使用位運(yùn)算可以提高效率。

2、 增加hash值的隨機(jī)性，減少hash沖突

如果 length 為 2 的冪次方，則 length-1 轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制必定是 11111……的形式，這樣的話可以使所有位置都能和元素hash值做與運(yùn)算，如果是如果 length 不是2的次冪，比如length為15，則length-1為14，對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制為1110，在和hash 做與運(yùn)算時(shí)，最后一位永遠(yuǎn)都為0 ，浪費(fèi)空間。

擴(kuò)容

HashMap每次擴(kuò)容都是建立一個(gè)新的table數(shù)組，長(zhǎng)度和容量閾值都變?yōu)樵瓉淼膬杀?，然后把原?shù)組元素重新映射到新數(shù)組上，具體步驟如下：

1. 首先會(huì)判斷table數(shù)組長(zhǎng)度，如果大于0說明已被初始化過，那么按當(dāng)前table數(shù)組長(zhǎng)度的2倍進(jìn)行擴(kuò)容，閾值也變?yōu)樵瓉淼?倍

2. 若table數(shù)組未被初始化過，且threshold(閾值)大于0說明調(diào)用了HashMap(initialCapacity, loadFactor)構(gòu)造方法，那么就把數(shù)組大小設(shè)為threshold

3. 若table數(shù)組未被初始化，且threshold為0說明調(diào)用HashMap()構(gòu)造方法，那么就把數(shù)組大小設(shè)為16，threshold設(shè)為16*0.75

4. 接著需要判斷如果不是第一次初始化，那么擴(kuò)容之后，要重新計(jì)算鍵值對(duì)的位置，并把它們移動(dòng)到合適的位置上去，如果節(jié)點(diǎn)是紅黑樹類型的話則需要進(jìn)行紅黑樹的拆分。

這里有一個(gè)需要注意的點(diǎn)就是在JDK1.8 HashMap擴(kuò)容階段重新映射元素時(shí)不需要像1.7版本那樣重新去一個(gè)個(gè)計(jì)算元素的hash值，而是通過hash & oldCap的值來判斷，若為0則索引位置不變，不為0則新索引=原索引+舊數(shù)組長(zhǎng)度，為什么呢？具體原因如下：

因?yàn)槲覀兪褂玫氖?次冪的擴(kuò)展(指長(zhǎng)度擴(kuò)為原來2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移動(dòng)2次冪的位置。因此，我們?cè)跀U(kuò)充HashMap的時(shí)候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap

這點(diǎn)其實(shí)也可以看做長(zhǎng)度為2的冪次方的一個(gè)好處，也是HashMap 1.7和1.8之間的一個(gè)區(qū)別，具體源碼如下：

/*擴(kuò)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;
 
 //1、若oldCap>0 說明hash數(shù)組table已被初始化
 if (oldCap > 0) {
 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
 return oldTab;
        }//按當(dāng)前table數(shù)組長(zhǎng)度的2倍進(jìn)行擴(kuò)容，閾值也變?yōu)樵瓉淼?倍
 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; 
    }//2、若數(shù)組未被初始化，而threshold>0說明調(diào)用了HashMap(initialCapacity)和HashMap(initialCapacity, loadFactor)構(gòu)造器
 else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;//新容量設(shè)為數(shù)組閾值
 else { //3、若table數(shù)組未被初始化，且threshold為0說明調(diào)用HashMap()構(gòu)造方法             
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默認(rèn)為16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//16*0.75
    }
 
 //若計(jì)算過程中，閾值溢出歸零，則按閾值公式重新計(jì)算
 if (newThr == 0) {
 float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
 //創(chuàng)建新的hash數(shù)組，hash數(shù)組的初始化也是在這里完成的
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
 //如果舊的hash數(shù)組不為空，則遍歷舊數(shù)組并映射到新的hash數(shù)組
 if (oldTab != null) {
 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
 if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;//GC
 if (e.next == null)//如果只鏈接一個(gè)節(jié)點(diǎn)，重新計(jì)算并放入新數(shù)組
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
 //若是紅黑樹，則需要進(jìn)行拆分    
 else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
 else { 
 //rehash————>重新映射到新數(shù)組
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
 do {
                        next = e.next;
 /*注意這里使用的是：e.hash & oldCap，若為0則索引位置不變，不為0則新索引=原索引+舊數(shù)組長(zhǎng)度*/
 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;
}

在擴(kuò)容方法里面還涉及到有關(guān)紅黑樹的幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)：

鏈表樹化

指的就是把鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹，樹化需要滿足以下兩個(gè)條件：

• 鏈表長(zhǎng)度大于等于8

• table數(shù)組長(zhǎng)度大于等于64

為什么table數(shù)組容量大于等于64才樹化？

因?yàn)楫?dāng)table數(shù)組容量比較小時(shí)，鍵值對(duì)節(jié)點(diǎn) hash 的碰撞率可能會(huì)比較高，進(jìn)而導(dǎo)致鏈表長(zhǎng)度較長(zhǎng)。這個(gè)時(shí)候應(yīng)該優(yōu)先擴(kuò)容，而不是立馬樹化。

紅黑樹拆分

拆分就是指擴(kuò)容后對(duì)元素重新映射時(shí)，紅黑樹可能會(huì)被拆分成兩條鏈表。

由于篇幅有限，有關(guān)紅黑樹這里就不展開了。

查找

在看源碼之前先來簡(jiǎn)單梳理一下查找流程：

1. 首先通過自定義的hash方法計(jì)算出key的hash值，求出在數(shù)組中的位置

2. 判斷該位置上是否有節(jié)點(diǎn)，若沒有則返回null，代表查詢不到指定的元素

3. 若有則判斷該節(jié)點(diǎn)是不是要查找的元素，若是則返回該節(jié)點(diǎn)

4. 若不是則判斷節(jié)點(diǎn)的類型，如果是紅黑樹的話，則調(diào)用紅黑樹的方法去查找元素

5. 如果是鏈表類型，則遍歷鏈表調(diào)用equals方法去查找元素

HashMap的查找是非?？斓?，要查找一個(gè)元素首先得知道key的hash值，在HashMap中并不是直接通過key的hashcode方法獲取哈希值，而是通過內(nèi)部自定義的hash方法計(jì)算哈希值，我們來看看其實(shí)現(xiàn)：

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

(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 是為了讓高位數(shù)據(jù)與低位數(shù)據(jù)進(jìn)行異或，變相的讓高位數(shù)據(jù)參與到計(jì)算中，int有 32 位，右移16位就能讓低16位和高16位進(jìn)行異或，也是為了增加hash值的隨機(jī)性。

知道如何計(jì)算hash值后我們來看看get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;//hash(key)不等于key.hashCode
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; //指向hash數(shù)組
    Node<K,V> first, e; //first指向hash數(shù)組鏈接的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，e指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
    int n;//hash數(shù)組長(zhǎng)度
    K k;
 /*(n - 1) & hash ————>根據(jù)hash值計(jì)算出在數(shù)組中的索引index（相當(dāng)于對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度取模，這里用位運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化）*/
 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
 //基本類型用==比較，其它用equals比較
 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 return first;
 if ((e = first.next) != null) {
 //如果first是TreeNode類型，則調(diào)用紅黑樹查找方法
 if (first instanceof TreeNode)
 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
 do {//向后遍歷
 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
 return null;
}

這里要注意的一點(diǎn)就是在HashMap中用 (n - 1) & hash 計(jì)算key所對(duì)應(yīng)的索引index（相當(dāng)于對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度取模，這里用位運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化），這點(diǎn)在上面已經(jīng)說過了，就不再?gòu)U話了。

插入

我們先來看看插入元素的步驟：

1. 當(dāng)table數(shù)組為空時(shí)，通過擴(kuò)容的方式初始化table

2. 通過計(jì)算鍵的hash值求出下標(biāo)后，若該位置上沒有元素(沒有發(fā)生hash沖突)，則新建Node節(jié)點(diǎn)插入

3. 若發(fā)生了hash沖突，遍歷鏈表查找要插入的key是否已經(jīng)存在，存在的話根據(jù)條件判斷是否用新值替換舊值

4. 如果不存在，則將元素插入鏈表尾部，并根據(jù)鏈表長(zhǎng)度決定是否將鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹

5. 判斷鍵值對(duì)數(shù)量是否大于等于閾值，如果是的話則進(jìn)行擴(kuò)容操作

先看完上面的流程，再來看源碼會(huì)簡(jiǎn)單很多，源碼如下：

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;//指向hash數(shù)組
    Node<K,V> p;//初始化為table中第一個(gè)節(jié)點(diǎn)
 int n, i;//n為數(shù)組長(zhǎng)度，i為索引
 
 //tab被延遲到插入新數(shù)據(jù)時(shí)再進(jìn)行初始化
 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
 //如果數(shù)組中不包含Node引用，則新建Node節(jié)點(diǎn)存入數(shù)組中即可    
 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//new Node<>(hash, key, value, next)
 else {
        Node<K,V> e; //如果要插入的key-value已存在，用e指向該節(jié)點(diǎn)
        K k;
 //如果第一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是要插入的key-value，則讓e指向第一個(gè)節(jié)點(diǎn)（p在這里指向第一個(gè)節(jié)點(diǎn)）
 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
 //如果p是TreeNode類型，則調(diào)用紅黑樹的插入操作（注意：TreeNode是Node的子類）
 else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
 else {
 //對(duì)鏈表進(jìn)行遍歷，并用binCount統(tǒng)計(jì)鏈表長(zhǎng)度
 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
 //如果鏈表中不包含要插入的key-value，則將其插入到鏈表尾部
 if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
 //如果鏈表長(zhǎng)度大于或等于樹化閾值，則進(jìn)行樹化操作
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
 break;
                }
 //如果要插入的key-value已存在則終止遍歷，否則向后遍歷
 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 break;
                p = e;
            }
        }
 //如果e不為null說明要插入的key-value已存在
 if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
 //根據(jù)傳入的onlyIfAbsent判斷是否要更新舊值
 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
 return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
 //鍵值對(duì)數(shù)量大于等于閾值時(shí)，則進(jìn)行擴(kuò)容
 if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);//也是空函數(shù)？回調(diào)？不知道干嘛的
 return null;
}

從源碼也可以看出table數(shù)組是在第一次調(diào)用put方法后才進(jìn)行初始化的。
這里還有一個(gè)知識(shí)點(diǎn)就是在JDK1.8版本HashMap是在鏈表尾部插入元素的，而在1.7版本里是插入鏈表頭部的，1.7版本這么設(shè)計(jì)的原因可能是作者認(rèn)為新插入的元素使用到的頻率會(huì)比較高，插入頭部的話可以減少遍歷次數(shù)。

那為什么1.8改成尾插法了呢？主要是因?yàn)轭^插法在多線程環(huán)境下可能會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)節(jié)點(diǎn)互相引用，形成死循環(huán)，由于此文主要講解1.8版本，感興趣的小伙伴可以去看看1.7版本的源碼。

刪除

HashMap的刪除操作并不復(fù)雜，僅需三個(gè)步驟即可完成。

1. 定位桶位置

2. 遍歷鏈表找到相等的節(jié)點(diǎn)

3. 第三步刪除節(jié)點(diǎn)

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;
 //1、定位元素桶位置
 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;
 // 如果鍵的值與鏈表第一個(gè)節(jié)點(diǎn)相等，則將 node 指向該節(jié)點(diǎn)
 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
 else if ((e = p.next) != null) {  
 // 如果是 TreeNode 類型，調(diào)用紅黑樹的查找邏輯定位待刪除節(jié)點(diǎn)
 if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
 else {
 // 2、遍歷鏈表，找到待刪除節(jié)點(diǎn)
 do {
 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
 break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }        
 // 3、刪除節(jié)點(diǎn)，并修復(fù)鏈表或紅黑樹
 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;
}

注意：刪除節(jié)點(diǎn)后可能破壞了紅黑樹的平衡性質(zhì)，removeTreeNode方法會(huì)對(duì)紅黑樹進(jìn)行變色、旋轉(zhuǎn)等操作來保持紅黑樹的平衡結(jié)構(gòu)，這部分比較復(fù)雜，感興趣的小伙伴可看下面這篇文章：紅黑樹詳解

遍歷

在工作中HashMap的遍歷操作也是非常常用的，也許有很多小伙伴喜歡用for-each來遍歷，但是你知道其中有哪些坑嗎？

看下面的例子，當(dāng)我們?cè)诒闅vHashMap的時(shí)候，若使用remove方法刪除元素時(shí)會(huì)拋出ConcurrentModificationException異常

    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
 map.put("1", 1);
 map.put("2", 2);
 map.put("3", 3);
 for (String s : map.keySet()) {
 if (s.equals("2")) 
 map.remove("2");
        }

這就是常說的fail-fast(快速失敗)機(jī)制，這個(gè)就需要從一個(gè)變量說起

transient int modCount;

在HashMap中有一個(gè)名為modCount的變量，它用來表示集合被修改的次數(shù)，修改指的是插入元素或刪除元素，可以回去看看上面插入刪除的源碼，在最后都會(huì)對(duì)modCount進(jìn)行自增。

當(dāng)我們?cè)诒闅vHashMap時(shí)，每次遍歷下一個(gè)元素前都會(huì)對(duì)modCount進(jìn)行判斷，若和原來的不一致說明集合結(jié)果被修改過了，然后就會(huì)拋出異常，這是Java集合的一個(gè)特性，我們這里以keySet為例，看看部分相關(guān)源碼：

public Set<K> keySet() {
    Set<K> ks = keySet;
 if (ks == null) {
        ks = new KeySet();
        keySet = ks;
    }
 return ks;
}

final class KeySet extends AbstractSet<K> {  
 public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); } 
 // 省略部分代碼
}

final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {
 public final K next() { return nextNode().key; }
}

/*HashMap迭代器基類，子類有KeyIterator、ValueIterator等*/
abstract class HashIterator {
    Node<K,V> next;        //下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
    Node<K,V> current;     //當(dāng)前節(jié)點(diǎn)
 int expectedModCount;  //修改次數(shù)
 int index;             //當(dāng)前索引
 //無(wú)參構(gòu)造
    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        Node<K,V>[] t = table;
        current = next = null;
        index = 0;
 //找到第一個(gè)不為空的桶的索引
 if (t != null && size > 0) {
 do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
    }
 //是否有下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
 public final boolean hasNext() {
 return next != null;
    }
 //返回下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
 final Node<K,V> nextNode() {
        Node<K,V>[] t;
        Node<K,V> e = next;
 if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();//fail-fast
 if (e == null)
 throw new NoSuchElementException();
 //當(dāng)前的鏈表遍歷完了就開始遍歷下一個(gè)鏈表
 if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
 do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
 return e;
    }
 //刪除元素
 public final void remove() {
        Node<K,V> p = current;
 if (p == null)
 throw new IllegalStateException();
 if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();
        current = null;
        K key = p.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, false);//調(diào)用外部的removeNode
        expectedModCount = modCount;
    }
}

相關(guān)代碼如下，可以看到若modCount被修改了則會(huì)拋出ConcurrentModificationException異常。

if (modCount != expectedModCount)
 throw new ConcurrentModificationException();

那么如何在遍歷時(shí)刪除元素呢？

我們可以看看迭代器自帶的remove方法，其中最后兩行代碼如下：

removeNode(hash(key), key, null, false, false);//調(diào)用外部的removeNode
expectedModCount = modCount;

意思就是會(huì)調(diào)用外部remove方法刪除元素后，把modCount賦值給expectedModCount，這樣的話兩者一致就不會(huì)拋出異常了，所以我們應(yīng)該這樣寫：

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put("1", 1);
        map.put("2", 2);
        map.put("3", 3);
        Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
 while (iterator.hasNext()){
 if (iterator.next().equals("2"))
                iterator.remove();
        }

這里還有一個(gè)知識(shí)點(diǎn)就是在遍歷HashMap時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)遍歷的順序和插入的順序不一致，這是為什么？

在HashIterator源碼里面可以看出，它是先從桶數(shù)組中找到包含鏈表節(jié)點(diǎn)引用的桶。然后對(duì)這個(gè)桶指向的鏈表進(jìn)行遍歷。遍歷完成后，再繼續(xù)尋找下一個(gè)包含鏈表節(jié)點(diǎn)引用的桶，找到繼續(xù)遍歷。找不到，則結(jié)束遍歷。這就解釋了為什么遍歷和插入的順序不一致，不懂的同學(xué)請(qǐng)看下圖：

equasl和hashcode

我在面試中就被問到過HashMap的key有什么限制嗎？相信很多人都知道HashMap的key需要重寫equals和hashcode方法。

為什么HashMap的key需要重寫equals()和hashcode()方法？

簡(jiǎn)單看個(gè)例子，這里以Person為例：

public class Person {
    Integer id;
    String name;
 
 public Person(Integer id, String name) {
 this.id = id;
 this.name = name;
    }

 @Override
 public boolean equals(Object obj) {
 if (obj == null) return false;
 if (obj == this) return true;
 if (obj instanceof Person) {
            Person person = (Person) obj;
 if (this.id == person.id)
 return true;
        }
 return false;
    }

 public static void main(String[] args) {
        Person p1 = new Person(1, "aaa");
        Person p2 = new Person(1, "bbb");
        HashMap<Person, String> map = new HashMap<>();
        map.put(p1, "這是p1");
        System.out.println(map.get(p2));
    }
}

• 原生的equals方法是使用==來比較對(duì)象的

• 原生的hashCode值是根據(jù)內(nèi)存地址換算出來的一個(gè)值

Person類重寫equals方法來根據(jù)id判斷是否相等，當(dāng)沒有重寫hashcode方法時(shí)，插入p1后便無(wú)法用p2取出元素，這是因?yàn)閜1和p2的哈希值不相等。

HashMap插入元素時(shí)是根據(jù)元素的哈希值來確定存放在數(shù)組中的位置，因此HashMap的key需要重寫equals和hashcode方法。

看完上述內(nèi)容是否對(duì)您有幫助呢？如果還想對(duì)相關(guān)知識(shí)有進(jìn)一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝您對(duì)億速云的支持。