• 【转】Java HashMap 源码解析（好文章）

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    【转】Java HashMap 源码解析（好文章）

    签名（signature）

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    public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

    可以看到HashMap继承了

    • 标记接口Cloneable，用于表明HashMap对象会重写java.lang.Object#clone()方法，HashMap实现的是浅拷贝（shallow copy）。
    • 标记接口Serializable，用于表明HashMap对象可以被序列化

    比较有意思的是，HashMap同时继承了抽象类AbstractMap与接口Map，因为抽象类AbstractMap的签名为

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    public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>

    Stack Overfloooow上解释到：

    在语法层面继承接口Map是多余的，这么做仅仅是为了让阅读代码的人明确知道HashMap是属于Map体系的，起到了文档的作用

    AbstractMap相当于个辅助类，Map的一些操作这里面已经提供了默认实现，后面具体的子类如果没有特殊行为，可直接使用AbstractMap提供的实现。

    Cloneable接口

    <code>It's evil, don't use it. </code>

    Cloneable这个接口设计的非常不好，最致命的一点是它里面竟然没有clone方法，也就是说我们自己写的类完全可以实现这个接口的同时不重写clone方法。

    关于Cloneable的不足，大家可以去看看《Effective Java》一书的作者给出的理由，在所给链接的文章里，Josh Bloch也会讲如何实现深拷贝比较好，我这里就不在赘述了。

    Map接口

    在Eclipse中的outline面板可以看到Map接口里面包含以下成员方法与内部类：


    Map_field_method
    可以看到，这里的成员方法不外乎是“增删改查”，这也反映了我们编写程序时，一定是以“数据”为导向的。

    在上篇文章讲了Map虽然并不是Collection，但是它提供了三种“集合视角”（collection views），与下面三个方法一一对应：

    • Set<K> keySet()，提供key的集合视角
    • Collection<V> values()，提供value的集合视角
    • Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()，提供key-value序对的集合视角，这里用内部类Map.Entry表示序对

    AbstractMap抽象类

    AbstractMap对Map中的方法提供了一个基本实现，减少了实现Map接口的工作量。

    举例来说：

    如果要实现个不可变（unmodifiable）的map，那么只需继承AbstractMap，然后实现其entrySet方法，这个方法返回的set不支持add与remove，同时这个set的迭代器（iterator）不支持remove操作即可。

    相反，如果要实现个可变（modifiable）的map，首先继承AbstractMap，然后重写（override）AbstractMap的put方法，同时实现entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。

    设计理念（design concept）

    哈希表（hash table）

    HashMap是一种基于哈希表（hash table）实现的map，哈希表（也叫关联数组）一种通用的数据结构，大多数的现代语言都原生支持，其概念也比较简单：key经过hash函数作用后得到一个槽（buckets或slots）的索引（index），槽中保存着我们想要获取的值，如下图所示

    hash table demo
    很容易想到，一些不同的key经过同一hash函数后可能产生相同的索引，也就是产生了冲突，这是在所难免的。
    所以利用哈希表这种数据结构实现具体类时，需要：

    • 设计个好的hash函数，使冲突尽可能的减少
    • 其次是需要解决发生冲突后如何处理。

    后面会重点介绍HashMap是如何解决这两个问题的。

    HashMap的一些特点

    • 线程非安全，并且允许key与value都为null值，HashTable与之相反，为线程安全，key与value都不允许null值。
    • 不保证其内部元素的顺序，而且随着时间的推移，同一元素的位置也可能改变（resize的情况）
    • put、get操作的时间复杂度为O(1)。
    • 遍历其集合视角的时间复杂度与其容量（capacity，槽的个数）和现有元素的大小（entry的个数）成正比，所以如果遍历的性能要求很高，不要把capactiy设置的过高或把平衡因子（load factor，当entry数大于capacity*loadFactor时，会进行resize，reside会导致key进行rehash）设置的过低。
    • 由于HashMap是线程非安全的，这也就是意味着如果多个线程同时对一hashmap的集合试图做迭代时有结构的上改变（添加、删除entry，只改变entry的value的值不算结构改变），那么会报ConcurrentModificationException，专业术语叫fail-fast，尽早报错对于多线程程序来说是很有必要的。
    • Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...)); 通过这种方式可以得到一个线程安全的map。

    源码剖析

    首先从构造函数开始讲，HashMap遵循集合框架的约束，提供了一个参数为空的构造函数与有一个参数且参数类型为Map的构造函数。除此之外，还提供了两个构造函数，用于设置HashMap的容量（capacity）与平衡因子（loadFactor）。

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    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;
        threshold = initialCapacity;
        init();
    }
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
    public HashMap() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    从代码上可以看到，容量与平衡因子都有个默认值，并且容量有个最大值

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    /**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    /**
     * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
     * by either of the constructors with arguments.
     * MUST be a power of two <= 1<<30.
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    /**
     * The load factor used when none specified in constructor.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    可以看到，默认的平衡因子为0.75，这是权衡了时间复杂度与空间复杂度之后的最好取值（JDK说是最好的），过高的因子会降低存储空间但是查找（lookup，包括HashMap中的put与get方法）的时间就会增加。

    这里比较奇怪的是问题：容量必须为2的指数倍（默认为16），这是为什么呢？解答这个问题，需要了解HashMap中哈希函数的设计原理。

    哈希函数的设计原理

     

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    /**
      * Retrieve object hash code and applies a supplemental hash function to the
      * result hash, which defends against poor quality hash functions.  This is
      * critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
      * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
      * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
      */
     final int hash(Object k) {
         int h = hashSeed;
         if (0 != h && k instanceof String) {
             return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
         }
         h ^= k.hashCode();
         // This function ensures that hashCodes that differ only by
         // constant multiples at each bit position have a bounded
         // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
         h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
         return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
     }
     /**
      * Returns index for hash code h.
      */
     static int indexFor(int h, int length) {
         // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
         return h & (length-1);
     }

    看到这么多位操作，是不是觉得晕头转向了呢，还是搞清楚原理就行了，毕竟位操作速度是很快的，不能因为不好理解就不用了。

    网上说这个问题的也比较多，我这里根据自己的理解，尽量做到通俗易懂。

    在哈希表容量（也就是buckets或slots大小）为length的情况下，为了使每个key都能在冲突最小的情况下映射到[0,length)（注意是左闭右开区间）的索引（index）内，一般有两种做法：

    1. 让length为素数，然后用hashCode(key) mod length的方法得到索引
    2. 让length为2的指数倍，然后用hashCode(key) & (length-1)的方法得到索引

    HashTable用的是方法1，HashMap用的是方法2。

    因为本篇主题讲的是HashMap，所以关于方法1为什么要用素数，我这里不想过多介绍，大家可以看这里。

    重点说说方法2的情况，方法2其实也比较好理解：

    因为length为2的指数倍，所以length-1所对应的二进制位都为1，然后在与hashCode(key)做与运算，即可得到[0,length)内的索引

    但是这里有个问题，如果hashCode(key)的大于length的值，而且hashCode(key)的二进制位的低位变化不大，那么冲突就会很多，举个例子：

    Java中对象的哈希值都32位整数，而HashMap默认大小为16，那么有两个对象那么的哈希值分别为：0xABAB0000与0xBABA0000，它们的后几位都是一样，那么与16异或后得到结果应该也是一样的，也就是产生了冲突。

    造成冲突的原因关键在于16限制了只能用低位来计算，高位直接舍弃了，所以我们需要额外的哈希函数而不只是简单的对象的hashCode方法了。

    具体来说，就是HashMap中hash函数干的事了

    首先有个随机的hashSeed，来降低冲突发生的几率

    然后如果是字符串，用了sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);来获取索引值

    最后，通过一系列无符号右移操作，来把高位与低位进行异或操作，来降低冲突发生的几率

    右移的偏移量20，12，7，4是怎么来的呢？因为Java中对象的哈希值都是32位的，所以这几个数应该就是把高位与低位做异或运算，至于这几个数是如何选取的，就不清楚了，网上搜了半天也没统一且让人信服的说法，大家可以参考下面几个链接：

    HashMap.Entry

    HashMap中存放的是HashMap.Entry对象，它继承自Map.Entry，其比较重要的是构造函数

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    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        // setter, getter, equals, toString 方法省略
        public final int hashCode() {
            //用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值
            return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
        }
        /**
         * This method is invoked whenever the value in an entry is
         * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
         * in the HashMap.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }
        /**
         * This method is invoked whenever the entry is
         * removed from the table.
         */
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
    }

    可以看到，Entry实现了单向链表的功能，用next成员变量来级连起来。

    介绍完Entry对象，下面要说一个比较重要的成员变量

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     * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
     */
    //HashMap内部维护了一个为数组类型的Entry变量table，用来保存添加进来的Entry对象
    transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

    你也许会疑问，Entry不是单向链表嘛，怎么这里又需要个数组类型的table呢？

    我翻了下之前的算法书，其实这是解决冲突的一个方式：链地址法（开散列法），效果如下：

    链地址法处理冲突得到的散列表
    就是相同索引值的Entry，会以单向链表的形式存在

    链地址法的可视化

    网上找到个很好的网站，用来可视化各种常见的算法，很棒。瞬间觉得国外大学比国内的强不知多少倍。

    下面的链接可以模仿哈希表采用链地址法解决冲突，大家可以自己去玩玩

    get操作

    get操作相比put操作简单，所以先介绍get操作

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    public V get(Object key) {
        //单独处理key为null的情况
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }
    private V getForNullKey() {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        //key为null的Entry用于放在table[0]中，但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null
        //所以需要遍历冲突链，查找key是否存在
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        //首先定位到索引在table中的位置
        //然后遍历冲突链，查找key是否存在
        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;
    }

    put操作（含update操作）

    因为put操作有可能需要对HashMap进行resize，所以实现略复杂些

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    private void inflateTable(int toSize) {
        //辅助函数，用于填充HashMap到指定的capacity
        // Find a power of 2 >= toSize
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
        //threshold为resize的阈值，超过后HashMap会进行resize，内容的entry会进行rehash
        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        table = new Entry[capacity];
        initHashSeedAsNeeded(capacity);
    }
    /**
     * Associates the specified value with the specified key in this map.
     * If the map previously contained a mapping for the key, the old
     * value is replaced.
     */
    public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //这里的循环是关键
        //当新增的key所对应的索引i，对应table[i]中已经有值时，进入循环体
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            //判断是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替换之前oldValue，相当于update操作
            //并返回之前的oldValue
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        //如果本次新增key之前不存在于HashMap中，modCount加1，说明结构改变了
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        //如果增加一个元素会后，HashMap的大小超过阈值，需要resize
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            //增加的幅度是之前的1倍
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        //首先得到该索引处的冲突链Entries，有可能为null，不为null
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        //然后把新的Entry添加到冲突链的开头，也就是说，后插入的反而在前面（第一次还真没看明白）
        //需要注意的是table[bucketIndex]本身并不存储节点信息，
        //它就相当于是单向链表的头指针，数据都存放在冲突链中。
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }
    //下面看看HashMap是如何进行resize，庐山真面目就要揭晓了
    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        //如果已经达到最大容量，那么就直接返回
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        //initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }
    /**
     * Transfers all entries from current table to newTable.
     */
    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        //遍历当前的table，将里面的元素添加到新的newTable中
        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);
                e.next = newTable[i];
                //最后这两句用了与put放过相同的技巧
                //将后插入的反而在前面
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }
    /**
     * Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
     * really need it.
     */
    final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
        boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
        boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        //这里说明了，在hashSeed不为0或满足useAltHash时，会重算Entry的hash值
        //至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接
        // http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap
        boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
        if (switching) {
            hashSeed = useAltHashing
                ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
                : 0;
        }
        return switching;
    }

    remove操作

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    public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
        //可以看到删除的key如果存在，就返回其所对应的value
        return (e == null ? null : e.value);
    }
    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //这里用了两个Entry对象，相当于两个指针，为的是防治冲突链发生断裂的情况
        //这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;
        //当table[i]中存在冲突链时，开始遍历里面的元素
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                modCount++;
                size--;
                if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }
        return e;
    }

    到现在为止，HashMap的增删改查都介绍完了。
    一般而言，认为HashMap的这四种操作时间复杂度为O(1)，因为它hash函数性质较好，保证了冲突发生的几率较小。

    HashMap的序列化

    介绍到这里，基本上算是把HashMap中一些核心的点讲完了，但还有个比较严重的问题：保存Entry的table数组为transient的，也就是说在进行序列化时，并不会包含该成员，这是为什么呢？

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    transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

    为了解答这个问题，我们需要明确下面事实：

    • Object.hashCode方法对于一个类的两个实例返回的是不同的哈希值

    我们可以试想下面的场景：

    我们在机器A上算出对象A的哈希值与索引，然后把它插入到HashMap中，然后把该HashMap序列化后，在机器B上重新算对象的哈希值与索引，这与机器A上算出的是不一样的，所以我们在机器B上get对象A时，会得到错误的结果。

    所以说，当序列化一个HashMap对象时，保存Entry的table是不需要序列化进来的，因为它在另一台机器上是错误的。

    因为这个原因，HashMap重现了writeObject与readObject 方法

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    private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws IOException
    {
        // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
        s.defaultWriteObject();
     
        // Write out number of buckets
        if (table==EMPTY_TABLE) {
            s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold));
        } else {
           s.writeInt(table.length);
        }
     
        // Write out size (number of Mappings)
        s.writeInt(size);
     
        // Write out keys and values (alternating)
        if (size > 0) {
            for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) {
                s.writeObject(e.getKey());
                s.writeObject(e.getValue());
            }
        }
    }
     
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
     
    private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
         throws IOException, ClassNotFoundException
    {
        // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
        s.defaultReadObject();
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
            throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        }
     
        // set other fields that need values
        table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
     
        // Read in number of buckets
        s.readInt(); // ignored.
     
        // Read number of mappings
        int mappings = s.readInt();
        if (mappings < 0)
            throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
                                               mappings);
     
        // capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25)
        int capacity = (int) Math.min(
                    mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f),
                    // we have limits...
                    HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
     
        // allocate the bucket array;
        if (mappings > 0) {
            inflateTable(capacity);
        } else {
            threshold = capacity;
        }
     
        init();  // Give subclass a chance to do its thing.
     
        // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
        for (int i = 0; i < mappings; i++) {
            K key = (K) s.readObject();
            V value = (V) s.readObject();
            putForCreate(key, value);
        }
    }
    private void putForCreate(K key, V value) {
        int hash = null == key ? 0 : hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
     
        /**
         * Look for preexisting entry for key.  This will never happen for
         * clone or deserialize.  It will only happen for construction if the
         * input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
         */
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                e.value = value;
                return;
            }
        }
     
        createEntry(hash, key, value, i);
    }

    简单来说，在序列化时，针对Entry的key与value分别单独序列化，当反序列化时，再单独处理即可。

    总结

    在总结完HashMap后，发现这里面一些核心的东西，像哈希表的冲突解决，都是算法课上学到，不过由于“年代久远”，已经忘得差不多了，我觉得忘

    • 一方面是由于时间久不用
    • 另一方面是由于本身没理解好

    平时多去思考，这样在遇到一些性能问题时也好排查。

    还有一点就是我们在分析某些具体类或方法时，不要花太多时间一些细枝末节的边界条件上，这样很得不偿失，倒不是说这么边界条件不重要，程序的bug往往就是边界条件没考虑周全导致的。

    只是说我们可以在理解了这个类或方法的总体思路后，再来分析这些边界条件。

    如果一开始就分析，那真是丈二和尚——摸不着头脑了，随着对它工作原理的加深，才有可能理解这些边界条件的场景。
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