HashMap底層維護一個數組,數組中的每一項都是一個Entry java
transient Entry<K,V>[] table;
咱們向 HashMap 中所放置的對象其實是存儲在該數組當中; segmentfault
而Map中的key,value則以Entry的形式存放在數組中 數組
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash;
而這個Entry應該放在數組的哪個位置上(這個位置一般稱爲位桶或者hash桶,即hash值相同的Entry會放在同一位置,用鏈表相連),是經過key的hashCode來計算的。 安全
final int hash(Object k) { int h = 0; h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }
經過hash計算出來的值將會使用indexFor方法找到它應該所在的table下標: app
static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }這個方法其實至關於對table.length取模。
當兩個key經過hashCode計算相同時,則發生了hash衝突(碰撞),HashMap解決hash衝突的方式是用鏈表。 性能
當發生hash衝突時,則將存放在數組中的Entry設置爲新值的next(這裏要注意的是,好比A和B都hash後都映射到下標i中,以前已經有A了,當map.put(B)時,將B放到下標i中,A則爲B的next,因此新值存放在數組中,舊值在新值的鏈表上) ui
示意圖: this
因此當hash衝突不少時,HashMap退化成鏈表。 url
總結一下map.put後的過程: spa
當向 HashMap 中 put 一對鍵值時,它會根據 key的 hashCode 值計算出一個位置, 該位置就是此對象準備往數組中存放的位置。
若是該位置沒有對象存在,就將此對象直接放進數組當中;若是該位置已經有對象存在了,則順着此存在的對象的鏈開始尋找(爲了判斷是不是否值相同,map不容許<key,value>鍵值對重複), 若是此鏈上有對象的話,再去使用 equals方法進行比較,若是對此鏈上的每一個對象的 equals 方法比較都爲 false,則將該對象放到數組當中,而後將數組中該位置之前存在的那個對象連接到此對象的後面。
值得注意的是,當key爲null時,都放到table[0]中
private V putForNullKey(V value) { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(0, null, value, 0); return null; }當size大於threshold時,會發生擴容。 threshold等於capacity*load factor
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }jdk7中resize,只有當 size>=threshold而且 table中的那個槽中已經有Entry時,纔會發生resize。即有可能雖然size>=threshold,可是必須等到每一個槽都至少有一個Entry時,纔會擴容。還有注意每次resize都會擴大一倍容量
一直到JDK7爲止,HashMap的結構都是這麼簡單,基於一個數組以及多個鏈表的實現,hash值衝突的時候,就將對應節點以鏈表的形式存儲。
這樣子的HashMap性能上就抱有必定疑問,若是說成百上千個節點在hash時發生碰撞,存儲一個鏈表中,那麼若是要查找其中一個節點,那就不可避免的花費O(N)的查找時間,這將是多麼大的性能損失。這個問題終於在JDK8中獲得瞭解決。再最壞的狀況下,鏈表查找的時間複雜度爲O(n),而紅黑樹一直是O(logn),這樣會提升HashMap的效率。JDK7中HashMap採用的是位桶+鏈表的方式,即咱們常說的散列鏈表的方式,而JDK8中採用的是位桶+鏈表/紅黑樹(有關紅黑樹請查看紅黑樹)的方式,也是非線程安全的。當某個位桶的鏈表的長度達到某個閥值的時候,這個鏈表就將轉換成紅黑樹。
JDK8中,當同一個hash值的節點數不小於8時,將再也不以單鏈表的形式存儲了,會被調整成一顆紅黑樹(上圖中null節點沒畫)。這就是JDK7與JDK8中HashMap實現的最大區別。
接下來,咱們來看下JDK8中HashMap的源碼實現。
JDK中Entry的名字變成了Node,緣由是和紅黑樹的實現TreeNode相關聯。
transient Node<K,V>[] table;
當衝突節點數不小於8-1時,轉換成紅黑樹。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;以put方法在JDK8中有了很大的改變
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; //若是當前map中無數據,執行resize方法。而且返回n if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //若是要插入的鍵值對要存放的這個位置恰好沒有元素,那麼把他封裝成Node對象,放在這個位置上就完事了 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //不然的話,說明這上面有元素 else { Node<K,V> e; K k; //若是這個元素的key與要插入的同樣,那麼就替換一下,也完事。 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //1.若是當前節點是TreeNode類型的數據,執行putTreeVal方法 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //仍是遍歷這條鏈子上的數據,跟jdk7沒什麼區別 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //2.完成了操做後多作了一件事情,判斷,而且可能執行treeifyBin方法 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) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || -- e.value = value; //3. afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //判斷閾值,決定是否擴容 if (++size > threshold) resize(); //4. afterNodeInsertion(evict); return null; }treeifyBin()就是將鏈表轉換成紅黑樹。
以前的indefFor()方法消失 了,直接用(tab.length-1)&hash,因此看到這個,表明的就是數組的下角標。
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
2. http://wenku.baidu.com/link?url=qRXqFTKcObVZATjznA97yNw8zMdsxNsX20sLAyn40YmUqF43QVf_yIPB97U33qMT36mtDaEzzuBHev5zCzr1jfJ2SZHjufV4LdEVzGHZ2T3
3. https://segmentfault.com/a/1190000003617333
4. http://blog.csdn.net/q291611265/article/details/46797557