一，HashMap简介
1，HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
2，HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
3，HashMap 的实现不是同步的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
4，HashMap 实现了Cloneable接口，即覆盖了函数clone()（不覆盖该方法会报CloneNotSupportedException），能被克隆。
5，HashMap 实现Serializable接口，说明HashMap支持序列化。
二，数据结构
HashMap的数据结构如下：
上图展示了在JDK1.8中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。
三，HashMap源码
1，HashMap结构
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor; 省略......
}
2，构造函数
HashMap提供了四种方式的构造器，如下
构造器一：
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);
}tableSizeFor(initialCapacity)方法返回大于等于initialCapacity的最小的二次幂数值。具体代码如下：
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;
}构造器二：
public HashMap(int initialCapacity) {
// 调用HashMap(int, float)型构造函数
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}构造器三：
public HashMap() {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}构造器四：
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)方法将m的所有元素存入本HashMap实例中。具体代码如下：
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);
}
}
}3，HashMap数据存储数组table，节点Node的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
// 指向下一个节点
Node<K,V> next;
// 构造函数。
// 输入参数包括"哈希值(hash)", "键(key)", "值(value)", "下一节点(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;
}
// 判断两个Entry是否相等，若两个Entry的“key”和“value”都相等，则返回true,否则，返回false
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;
}
}从中，可以看出Node实际上就是一个单向链表。这也是为什么说HashMap是通过拉链法解决哈希冲突的。
Node实现了Map.Entry 接口，即实现getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()这些函数。这些都是基本的读取/修改key、value值的函数。
4，部分函数
4.1，put()函数
//指定节点key,value，向hashMap中插入节点
public V put(K key, V value) {
//注意待插入节点hash值的计算，调用了hash(key)函数
//实际调用 putVal（）进行节点的插入
eturn putVal(hash(key), key, value, false, true);
} static final int hash(Object key) {
int h;
/*key 的hash值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，
主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bat数组table的length比较小的时候，
也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);
} /*把Map<? extends K, ? extends V> m 中的元素插入到hashMap 中,
若evict为false,代表是在创建hashMap时调用了这个函数，
例如利用上述构造函数３创建hashMap;若evict为true,代表是在创建hashMap后才调用这个函数，例如上述的putAll函数。*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
/*如果是在创建hashMap时调用的这个函数则table一定为空*/
if (table == null) {
//根据待插入的map的size计算要创建的hashMap的容量。
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//把要创建的hashMap的容量存在threshold中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//判断待插入的map的size,若size大于threshold，则先进行resize()
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//实际也是调用putVal函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, 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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/*根据hash值确定节点在数组中的插入位置，若此位置没有元素则进行插入，
注意确定插入位置所用的计算方法为(n - 1) & hash,由于n一定是２的幂次，这个操作相当于hash%n */
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//说明待插入位置存在元素
Node<K,V> e; K k;
//比较原来元素与待插入元素的hash值和key值.
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若原来元素是红黑树节点，调用红黑树的插入方法:putTreeVal
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//证明原来的元素是链表的头结点，从此节点开始向后寻找合适插入位置
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//找到插入位置后，新建节点插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若链表上节点超过TREEIFY_THRESHOLD-1，将链表变为红黑树
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) { //待插入元素在hashMap中已存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//钩子函数，用于给LinkedHashMap继承后使用，在HashMap里是空的
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//修改次数+1
++modCount;
//实际大小+1，如果大于阈值，重新计算并扩容
if (++size > threshold)
resize();
//钩子函数，用于给LinkedHashMap继承后使用，在HashMap里是空的
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
4.2，get()函数
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。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//根据输入节点的hash值和key值利用getNode方法进行查找。
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;
// 判断table是否已经初始化，并且长度大于0，并且根据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)相等时
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个结点时
if ((e = first.next) != null) {
// 如果为红黑树结点
if (first instanceof TreeNode)
// 在红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 否则，在链表中查找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}4.3，remove()函数
@Override
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
@Override
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
/**
* @param hash key的hash值
* @param key
* @param value 与下面的matchValue结合，如果matchValue为false，则忽略value。
* @param matchValue 为true，则判断是否与value相等。
* @param movable 主要跟树节点的remove有关，为false，则不移动其他的树节点。
*/
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;
// 判断table是否已经初始化，并且长度大于0，并且根据hash寻找table中的项也不为空
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;
//对下标节点进行判断，如果相同，则赋给临时节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//为树节点，则按照树节点的操作来进行查找并返回
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);
}
}
//如果找到了key对应的node，则进行删除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//为树节点，则进行树节点的删除操作
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果node == p，说明该key所在的位置为数组的下标位置，所以下标位置指向下一个节点即可
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//否则的话，key在桶中，p为node的上一个节点，p.next指向node.next即可
else
p.next = node.next;
//修改次数+1
++modCount;
--size;
//钩子函数，用于给LinkedHashMap继承后使用，在HashMap里是空的
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
4.4，resize()函数
resize()函数用于进行扩容，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，在明确知道map要用的容量的时候，使用指定初始化容量的构造函数。
final Node<K,V>[] resize() {
// 获取当前table保存
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 获得table大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获得当前阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 之前table值大小大于0时
if (oldCap > 0) {
// 之前table值大于最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 阈值为最大整形
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 之前阈值大于0
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else {
// oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()构造函数，之后再插入一个元素会调用resize函数，会进入这一步）
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新阈值为0时
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"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 之前的table已经初始化过，不为null时
if (oldTab != null) {
// 复制元素,把oldTab中的节点reHash到newTab中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//若节点是单个节点，直接在newTab中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若节点是TreeNode节点，要进行红黑树的rehash操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//若是链表，进行链表的rehash操作
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash
do {
next = e.next;
//根据算法e.hash & oldCap判断节点位置rehash后是否发生改变
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resize前和resize后的元素布局如下：
下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，HashMap遍历方式
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
public class TestHashMap { public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<String, String>();
hashMap.put("MapKey1", "MapValue1");
hashMap.put("MapKey2", "MapValue2");
hashMap.put("MapKey3", "MapValue3");
hashMap.put("MapKey4", "MapValue4");
hashMap.put("MapKey5", "MapValue5");
hashMap.put("MapKey6", "MapValue6");
TestHashMap.getHashMap_Values(hashMap);
System.out.println("---------------------------");
TestHashMap.getHashMap_Entry_KeyValues(hashMap);
System.out.println("---------------------------");
TestHashMap.getHashMap_Keyset_KeyValues(hashMap);
} //遍历HashMap的values
public static void getHashMap_Values(HashMap<?, ?> hashMap){
if(hashMap == null)
return;
Collection<?> c = hashMap.values();
Iterator<?> iter= c.iterator();
while (iter.hasNext()) {
System.out.println(iter.next());
}
} //通过entry set遍历HashMap(效率高)
public static void getHashMap_Entry_KeyValues(HashMap<?, ?> hashMap){
if(hashMap == null)
return;
Iterator<?> iterator = hashMap.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry)iterator.next();
System.out.print(entry.getKey());
System.out.println("---------" + entry.getValue());
}
}
//通过keyset来遍历HashMap(效率低)
public static void getHashMap_Keyset_KeyValues(HashMap<?, ?> hashMap){
if(hashMap == null)
return;
Iterator<?> iterator = hashMap.keySet().iterator();
while(iterator.hasNext()){
String key = (String) iterator.next();
System.out.print(key);
System.out.println("---------" + hashMap.get(key));
}
}
}
五，JDK1.8与JDK1.7的性能对比
详情跳转：JDK1.8与JDK1.7的性能对比