哈希表（hash table）也叫散列表，是一種非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用場景及其豐富，許多緩存技術(shù)（比如memcached）的核心其實(shí)就是在內(nèi)存中維護(hù)一張大的哈希表，而HashMap的實(shí)現(xiàn)原理也常常出現(xiàn)在各類的面試題中，重要性可見一斑。本文會對java集合框架中的對應(yīng)實(shí)現(xiàn)HashMap的實(shí)現(xiàn)原理進(jìn)行講解，然后會對JDK7的HashMap源碼進(jìn)行分析。

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目錄

　　一、 什么是哈希表

　　二、 HashMap實(shí)現(xiàn)原理

　　三、 為何HashMap的數(shù)組長度一定是2的次冪？

　　四、 重寫equals方法需同時重寫hashCode方法

　　五、 總結(jié)

一、什么是哈希表

　　在討論哈希表之前，我們先大概了解下其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在新增，查找等基礎(chǔ)操作執(zhí)行性能

　　 數(shù)組 ：采用一段連續(xù)的存儲單元來存儲數(shù)據(jù)。對于指定下標(biāo)的查找，時間復(fù)雜度為O(1)；通過給定值進(jìn)行查找，需要遍歷數(shù)組，逐一比對給定關(guān)鍵字和數(shù)組元素，時間復(fù)雜度為O(n)，當(dāng)然，對于有序數(shù)組，則可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可將查找復(fù)雜度提高為O(logn)；對于一般的插入刪除操作，涉及到數(shù)組元素的移動，其平均復(fù)雜度也為O(n)

　　 線性鏈表 ：對于鏈表的新增，刪除等操作（在找到指定操作位置后），僅需處理結(jié)點(diǎn)間的引用即可，時間復(fù)雜度為O(1)，而查找操作需要遍歷鏈表逐一進(jìn)行比對，復(fù)雜度為O(n)

　　 二叉樹 ：對一棵相對平衡的有序二叉樹，對其進(jìn)行插入，查找，刪除等操作，平均復(fù)雜度均為O(logn)。

　　 哈希表 ：相比上述幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在哈希表中進(jìn)行添加，刪除，查找等操作，性能十分之高，不考慮哈希沖突的情況下，僅需一次定位即可完成，時間復(fù)雜度為O(1)，接下來我們就來看看哈希表是如何實(shí)現(xiàn)達(dá)到驚艷的常數(shù)階O(1)的。

　　我們知道，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的物理存儲結(jié)構(gòu)只有兩種： 順序存儲結(jié)構(gòu) 和 鏈?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu) （像棧，隊(duì)列，樹，圖等是從邏輯結(jié)構(gòu)去抽象的，映射到內(nèi)存中，也這兩種物理組織形式），而在上面我們提到過，在數(shù)組中根據(jù)下標(biāo)查找某個元素，一次定位就可以達(dá)到，哈希表利用了這種特性， 哈希表的主干就是數(shù)組 。

　　比如我們要新增或查找某個元素，我們通過把當(dāng)前元素的關(guān)鍵字 通過某個函數(shù)映射到數(shù)組中的某個位置，通過數(shù)組下標(biāo)一次定位就可完成操作。

　　　　　　　　 存儲位置 = f(關(guān)鍵字)

　 　其中，這個函數(shù)f一般稱為 哈希函數(shù) ，這個函數(shù)的設(shè)計(jì)好壞會直接影響到哈希表的優(yōu)劣。舉個例子，比如我們要在哈希表中執(zhí)行插入操作：

　　

　　查找操作同理，先通過哈希函數(shù)計(jì)算出實(shí)際存儲地址，然后從數(shù)組中對應(yīng)地址取出即可。

　　 哈希沖突

　　然而萬事無完美，如果兩個不同的元素，通過哈希函數(shù)得出的實(shí)際存儲地址相同怎么辦？也就是說，當(dāng)我們對某個元素進(jìn)行哈希運(yùn)算，得到一個存儲地址，然后要進(jìn)行插入的時候，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被其他元素占用了，其實(shí)這就是所謂的 哈希沖突 ，也叫哈希碰撞。前面我們提到過，哈希函數(shù)的設(shè)計(jì)至關(guān)重要，好的哈希函數(shù)會盡可能地保證  計(jì)算簡單 和 散列地址分布均勻, 但是，我們需要清楚的是，數(shù)組是一塊連續(xù)的固定長度的內(nèi)存空間，再好的哈希函數(shù)也不能保證得到的存儲地址絕對不發(fā)生沖突。那么哈希沖突如何解決呢？哈希沖突的解決方案有多種:開放定址法（發(fā)生沖突，繼續(xù)尋找下一塊未被占用的存儲地址），再散列函數(shù)法，鏈地址法，而HashMap即是采用了鏈地址法，也就是 數(shù)組+鏈表 的方式，

二、HashMap實(shí)現(xiàn)原理

　HashMap的主干是一個Entry數(shù)組。Entry是HashMap的基本組成單元，每一個Entry包含一個key-value鍵值對。

//HashMap的主干數(shù)組，可以看到就是一個Entry數(shù)組，初始值為空數(shù)組{}，主干數(shù)組的長度一定是2的次冪，至于為什么這么做，后面會有詳細(xì)分析。
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

 Entry是HashMap中的一個靜態(tài)內(nèi)部類。代碼如下

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;//存儲指向下一個Entry的引用，單鏈表結(jié)構(gòu)
int hash;//對key的hashcode值進(jìn)行hash運(yùn)算后得到的值，存儲在Entry，避免重復(fù)計(jì)算
/**
         * Creates new entry.
         */
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}

 所以，HashMap的整體結(jié)構(gòu)如下

　　 簡單來說，HashMap由數(shù)組+鏈表組成的，數(shù)組是HashMap的主體，鏈表則是主要為了解決哈希沖突而存在的，如果定位到的數(shù)組位置不含鏈表（當(dāng)前entry的next指向null）,那么對于查找，添加等操作很快，僅需一次尋址即可；如果定位到的數(shù)組包含鏈表，對于添加操作，其時間復(fù)雜度為O(n)，首先遍歷鏈表，存在即覆蓋，否則新增；對于查找操作來講，仍需遍歷鏈表，然后通過key對象的equals方法逐一比對查找。所以，性能考慮，HashMap中的鏈表出現(xiàn)越少，性能才會越好。

其他幾個重要字段

//實(shí)際存儲的key-value鍵值對的個數(shù)
transient int size;
//閾值，當(dāng)table == {}時，該值為初始容量（初始容量默認(rèn)為16）；當(dāng)table被填充了，也就是為table分配內(nèi)存空間后，threshold一般為 capacity*loadFactory。HashMap在進(jìn)行擴(kuò)容時需要參考threshold，后面會詳細(xì)談到
int threshold;
//負(fù)載因子，代表了table的填充度有多少，默認(rèn)是0.75
final float loadFactor;
//用于快速失敗，由于HashMap非線程安全，在對HashMap進(jìn)行迭代時，如果期間其他線程的參與導(dǎo)致HashMap的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化了（比如put，remove等操作），需要拋出異常ConcurrentModificationException
transient int modCount;

HashMap有4個構(gòu)造器，其他構(gòu)造器如果用戶沒有傳入initialCapacity 和loadFactor這兩個參數(shù)，會使用默認(rèn)值

initialCapacity默認(rèn)為16，loadFactory默認(rèn)為0.75

我們看下其中一個

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
　　　　　//此處對傳入的初始容量進(jìn)行校驗(yàn)，最大不能超過MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30(230)
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;
threshold = initialCapacity;
　　　　　
init();//init方法在HashMap中沒有實(shí)際實(shí)現(xiàn)，不過在其子類如 linkedHashMap中就會有對應(yīng)實(shí)現(xiàn)
}

 

　　從上面這段代碼我們可以看出， 在常規(guī)構(gòu)造器中，沒有為數(shù)組table分配內(nèi)存空間（有一個入?yún)橹付∕ap的構(gòu)造器例外），而是在執(zhí)行put操作的時候才真正構(gòu)建table數(shù)組

　　OK,接下來我們來看看put操作的實(shí)現(xiàn)吧

public V put(K key, V value) {
//如果table數(shù)組為空數(shù)組{}，進(jìn)行數(shù)組填充（為table分配實(shí)際內(nèi)存空間），入?yún)閠hreshold，此時threshold為initialCapacity 默認(rèn)是1<<4(24=16)
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
//如果key為null，存儲位置為table[0]或table[0]的沖突鏈上
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);//對key的hashcode進(jìn)一步計(jì)算，確保散列均勻
int i = indexFor(hash, table.length);//獲取在table中的實(shí)際位置
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
//如果該對應(yīng)數(shù)據(jù)已存在，執(zhí)行覆蓋操作。用新value替換舊value，并返回舊value
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;//保證并發(fā)訪問時，若HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，快速響應(yīng)失敗
addEntry(hash, key, value, i);//新增一個entry
return null;
}

 

 先來看看inflateTable這個方法

private void inflateTable(int toSize) {
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);//capacity一定是2的次冪
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//此處為threshold賦值，取capacity*loadFactor和MAXIMUM_CAPACITY+1的最小值，capaticy一定不會超過MAXIMUM_CAPACITY，除非loadFactor大于1
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

 

　　inflateTable這個方法用于為主干數(shù)組table在內(nèi)存中分配存儲空間，通過roundUpToPowerOf2(toSize)可以確保capacity為大于或等于toSize的最接近toSize的二次冪，比如toSize=13,則capacity=16;to_size=16,capacity=16;to_size=17,capacity=32.

private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}

roundUpToPowerOf2中的這段處理使得數(shù)組長度一定為2的次冪，Integer.highestOneBit是用來獲取最左邊的bit（其他bit位為0）所代表的數(shù)值.

hash函數(shù)

//這是一個神奇的函數(shù)，用了很多的異或，移位等運(yùn)算，對key的hashcode進(jìn)一步進(jìn)行計(jì)算以及二進(jìn)制位的調(diào)整等來保證最終獲取的存儲位置盡量分布均勻
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash42((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

 

以上hash函數(shù)計(jì)算出的值，通過indexFor進(jìn)一步處理來獲取實(shí)際的存儲位置

/**
     * 返回數(shù)組下標(biāo)
     */
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

h&（length-1）保證獲取的index一定在數(shù)組范圍內(nèi)，舉個例子，默認(rèn)容量16，length-1=15，h=18,轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制計(jì)算為

        1  0  0  1  0
    &   0  1  1  1  1
    __________________
        0  0  0  1  0    = 2

　　最終計(jì)算出的index=2。有些版本的對于此處的計(jì)算會使用 取模運(yùn)算，也能保證index一定在數(shù)組范圍內(nèi)，不過位運(yùn)算對計(jì)算機(jī)來說，性能更高一些（HashMap中有大量位運(yùn)算）

所以最終存儲位置的確定流程是這樣的：

再來看看addEntry的實(shí)現(xiàn)：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);//當(dāng)size超過臨界閾值threshold，并且即將發(fā)生哈希沖突時進(jìn)行擴(kuò)容
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

 

　　通過以上代碼能夠得知，當(dāng)發(fā)生哈希沖突并且size大于閾值的時候，需要進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容，擴(kuò)容時，需要新建一個長度為之前數(shù)組2倍的新的數(shù)組，然后將當(dāng)前的Entry數(shù)組中的元素全部傳輸過去，擴(kuò)容后的新數(shù)組長度為之前的2倍，所以擴(kuò)容相對來說是個耗資源的操作。

三、為何HashMap的數(shù)組長度一定是2的次冪？

我們來繼續(xù)看上面提到的resize方法

void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

 

如果數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組長度發(fā)生變化，而存儲位置 index = h&(length-1),index也可能會發(fā)生變化，需要重新計(jì)算index，我們先來看看transfer這個方法

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
　　　　　//for循環(huán)中的代碼，逐個遍歷鏈表，重新計(jì)算索引位置，將老數(shù)組數(shù)據(jù)復(fù)制到新數(shù)組中去（數(shù)組不存儲實(shí)際數(shù)據(jù)，所以僅僅是拷貝引用而已）
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
　　　　　　　　　 //將當(dāng)前entry的next鏈指向新的索引位置,newTable[i]有可能為空，有可能也是個entry鏈，如果是entry鏈，直接在鏈表頭部插入。
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}

 

　　這個方法將老數(shù)組中的數(shù)據(jù)逐個鏈表地遍歷，扔到新的擴(kuò)容后的數(shù)組中，我們的數(shù)組索引位置的計(jì)算是通過 對key值的hashcode進(jìn)行hash擾亂運(yùn)算后，再通過和 length-1進(jìn)行位運(yùn)算得到最終數(shù)組索引位置。

　　hashMap的數(shù)組長度一定保持2的次冪，比如16的二進(jìn)制表示為 10000，那么length-1就是15，二進(jìn)制為01111，同理擴(kuò)容后的數(shù)組長度為32，二進(jìn)制表示為100000，length-1為31，二進(jìn)制表示為011111。從下圖可以我們也能看到這樣會保證低位全為1，而擴(kuò)容后只有一位差異，也就是多出了最左位的1，這樣在通過 h&(length-1)的時候，只要h對應(yīng)的最左邊的那一個差異位為0，就能保證得到的新的數(shù)組索引和老數(shù)組索引一致(大大減少了之前已經(jīng)散列良好的老數(shù)組的數(shù)據(jù)位置重新調(diào)換)，個人理解。

　　

 還有，數(shù)組長度保持2的次冪，length-1的低位都為1，會使得獲得的數(shù)組索引index更加均勻，比如：

　　我們看到，上面的&運(yùn)算，高位是不會對結(jié)果產(chǎn)生影響的（hash函數(shù)采用各種位運(yùn)算可能也是為了使得低位更加散列），我們只關(guān)注低位bit，如果低位全部為1，那么對于h低位部分來說，任何一位的變化都會對結(jié)果產(chǎn)生影響，也就是說，要得到index=21這個存儲位置，h的低位只有這一種組合。這也是數(shù)組長度設(shè)計(jì)為必須為2的次冪的原因。

　　如果不是2的次冪，也就是低位不是全為1此時，要使得index=21，h的低位部分不再具有唯一性了，哈希沖突的幾率會變的更大，同時，index對應(yīng)的這個bit位無論如何不會等于1了，而對應(yīng)的那些數(shù)組位置也就被白白浪費(fèi)了。

get方法

public V get(Object key) {
　　　　 //如果key為null,則直接去table[0]處去檢索即可。
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}

get方法通過key值返回對應(yīng)value，如果key為null，直接去table[0]處檢索。我們再看一下getEntry這個方法

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
//通過key的hashcode值計(jì)算hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
//indexFor (hash&length-1) 獲取最終數(shù)組索引，然后遍歷鏈表，通過equals方法比對找出對應(yīng)記錄
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}

　　可以看出，get方法的實(shí)現(xiàn)相對簡單，key(hashcode)-->hash-->indexFor-->最終索引位置，找到對應(yīng)位置table[i]，再查看是否有鏈表，遍歷鏈表，通過key的equals方法比對查找對應(yīng)的記錄。要注意的是，有人覺得上面在定位到數(shù)組位置之后然后遍歷鏈表的時候，e.hash == hash這個判斷沒必要，僅通過equals判斷就可以。其實(shí)不然，試想一下，如果傳入的key對象重寫了equals方法卻沒有重寫hashCode，而恰巧此對象定位到這個數(shù)組位置，如果僅僅用equals判斷可能是相等的，但其hashCode和當(dāng)前對象不一致，這種情況，根據(jù)Object的hashCode的約定，不能返回當(dāng)前對象，而應(yīng)該返回null，后面的例子會做出進(jìn)一步解釋。

四、重寫equals方法需同時重寫hashCode方法

　　關(guān)于HashMap的源碼分析就介紹到這兒了，最后我們再聊聊老生常談的一個問題，各種資料上都會提到，“重寫equals時也要同時覆蓋hashcode”，我們舉個小例子來看看，如果重寫了equals而不重寫hashcode會發(fā)生什么樣的問題

/**
 * Created by chengxiao on 2016/11/15.
 */
public class MyTest {
private static class Person{
int idCard;
String name;
public Person(int idCard, String name) {
this.idCard = idCard;
this.name = name;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()){
return false;
}
Person person = (Person) o;
//兩個對象是否等值，通過idCard來確定
return this.idCard == person.idCard;
}
}
public static void main(String []args){
HashMap<Person,String> map = new HashMap<Person, String>();
Person person = new Person(1234,"喬峰");
//put到hashmap中去
map.put(person,"天龍八部");
//get取出，從邏輯上講應(yīng)該能輸出“天龍八部”
System.out.println("結(jié)果:"+map.get(new Person(1234,"蕭峰")));
}
}

實(shí)際輸出結(jié)果：

結(jié)果：null

　　如果我們已經(jīng)對HashMap的原理有了一定了解，這個結(jié)果就不難理解了。盡管我們在進(jìn)行g(shù)et和put操作的時候，使用的key從邏輯上講是等值的（通過equals比較是相等的），但由于沒有重寫hashCode方法，所以put操作時，key(hashcode1)-->hash-->indexFor-->最終索引位置 ，而通過key取出value的時候 key(hashcode1)-->hash-->indexFor-->最終索引位置，由于hashcode1不等于hashcode2，導(dǎo)致沒有定位到一個數(shù)組位置而返回邏輯上錯誤的值null（也有可能碰巧定位到一個數(shù)組位置，但是也會判斷其entry的hash值是否相等，上面get方法中有提到。）

　　所以，在重寫equals的方法的時候，必須注意重寫hashCode方法，同時還要保證通過equals判斷相等的兩個對象，調(diào)用hashCode方法要返回同樣的整數(shù)值。而如果equals判斷不相等的兩個對象，其hashCode可以相同（只不過會發(fā)生哈希沖突，應(yīng)盡量避免）。

五、總結(jié)

　　本文描述了HashMap的實(shí)現(xiàn)原理，并結(jié)合源碼做了進(jìn)一步的分析，也涉及到一些源碼細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)緣由，最后簡單介紹了為什么重寫equals的時候需要重寫hashCode方法。希望本篇文章能幫助到大家，同時也歡迎討論指正，謝謝支持！

分享標(biāo)題：不容錯過的HashMap實(shí)現(xiàn)原理及源碼分析
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