hashMap解读
每次面试都会看一遍别人的博客，还不如直接记下，补充自己的笔记
主要是对jdk1.7和jdk1.8的分析
# JDK1.7 hashMap结构图
# 1.7 hashMap变量
初始容量16
负载因子0.75
数组节点类型是
Entry<K,V>
# put函数过程
public V put(K key, V value) {
// 容量为空 则初始化
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// key为null 则进行put key为null的操作
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 求hash值 根据hashCode 再进行一些位运算 降低hash冲突的概率
int hash = hash(key);
// 根据元素hash值 求索引
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 如果元素hash值和key都和桶上的第一个元素相同，则替换value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 添加元素 头插法（可能会造成死循环）
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
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# hash函数过程
hash冲突的解决办法：
- 开放定址法
- 再哈希法
- 链地址法（拉链法,hashMap使用）
/**
* 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);
}
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# 求索引位置 indexFor函数
// jdk1.7 求索引位置函数
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);
}
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# 扩容过程
# 1.addEntry函数
/**
* Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
* the specified bucket. It is the responsibility of this
* method to resize the table if appropriate.
* 添加元素
* Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
*/
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 当前容量大于等于负载数 且当前位置首个元素不为空
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 扩容为原来的两倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
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# 2.resize函数
/**
* Rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. This method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*
* If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
* resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
* This has the effect of preventing future calls.
*
* @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
* must be greater than current capacity unless current
* capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
* is irrelevant).
*/
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 创建新数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 元素重新求索引位置 元素从旧数组移到新数组上
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
// 设置新的负载数
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;
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];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
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# 移除
/**
* Removes the mapping for the specified key from this map if present.
*
* @param key key whose mapping is to be removed from the map
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V remove(Object key) {
// 移除key对应的元素 并返回entry
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
/**
* Removes and returns the entry associated with the specified key
* in the HashMap. Returns null if the HashMap contains no mapping
* for this key.
*/
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 根据元素hash值求索引
int i = indexFor(hash, table.length);
// 桶的首个节点
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
// 判断元素是否和移除的元素key和hash值相同 ，相同则进行移除操作
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
// 如果 桶的首个元素和被移除的元素相同 则将next 置为桶的首个元素
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
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# get函数（根据key获取entry）
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 遍历索引上的链表
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
// hash值相同 key也相等 则返回entry元素
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
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# 缩容
无
# JDK1.8 hashMap
# 1.8 hashMap 变量
初始容量16
负载因子0.75
数组节点类型是
Node<K,V>TREEIFY_THRESHOLD 链表节点数大于
TREEIFY_THRESHOLD转变为红黑树
# put函数过程
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 数组为空 或长度为0 初始化数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 索引位置的桶为空 创建节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果put的元素为桶的首个节点，e赋值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是红黑树 将元素插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 链表长度大于 TREEIFY_THRESHOLD 链表转红黑树
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;
}
}
// 统一处理，value值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// size大于负载*容量时，扩容
if (++size > threshold)
// 扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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# hash函數
static final int hash(Object key) {
int h;
// hashCode值 与 hashCode值右移16位做异或 得出来的值 高低位特征都有保留 扰动效果更好
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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# 扩容过程 函数resize
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
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;
}
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1.8的resize和1.7最大不同就是，元素重新求索引位置，不是单纯求 hash & (length-1),而是看元素key的hash值在newCap-1 的高位是1还是0，如果是1 元素索引位置+oldCap，如果是0元素索引位置保持不变。
# get函数（和1.7类似）
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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# 缩容
注意当链表长度小于6时，红黑树会变为链表
# 面试考点
# JDK1.7，hashMap使用头插法为什么会造成死循环？
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
// 第一处
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];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
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原因是 多线程并发扩容时，假设A,B两个线程，当A线程执行完第一处，时间片耗尽，线程B按照头插法，完成了完整扩容，此时链表相对于原来是逆序，A线程再继续顺序执行，会造成指针混乱，于是出现死循环。
# 为什么容量是2的指数幂？
有两点，更好的得到新索引和 搭配数组的length-1 可以使 hash%(length) == hash & (length-1) 作用相等
更好的得到新索引，打个比方 容量如果一开始时 8 ，后面扩容成16 从二进制上看只有最高位不同（length最高位后面都是0），所以在扩容的时候，需要重新用元素的hash值和length-1求余 实际上只有最高位不同，其他位不变，修改的数据少了，提高了代码的执行效率（1.7这样写，但是没利用到，但是1.8利用了这个特点）
如果扩容不是2的指数幂，那么扩容后的长度低位不会那么均匀，（试想下，如果低位有0的话，是不是每个hash值在这个位置都是0，大大提高了hash冲突的概率，是2的指数幂低位，length-1 低位全是1）
也能更好的降低hash冲突的概率
搭配数组的length-1 可以使 hash%(length) == hash & (length-1) 作用相等
# 如果使用自定义对象作为hashMap的key 为什么一定需要重写hashCode和equals方法？
因为hashMap插入元素,会用到hashCode计算hash值，如果没有重写的话，默认使用Object的实现，即对象的内存地址
HashMapKey k1 = new HashMapKey(1);
HashMapKey k2 = new HashMapKey(1);
HashMap<HashMapKey, String> map = new HashMap<>();
map.put(k1, "test");
System.out.println("map.get(k2) : " + map.get(k2));
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上面的例子，如果沒有重写hashCode的话，k1和k2元素肯定不在数组的同一个位置上，因为hashCode使用的是内存地址，所以map.get(k2)=null
那为什么要重写equals呢？
因为获取元素需要用到equals方法
HashMapKey k1 = new HashMapKey(1);
HashMapKey k2 = new HashMapKey(1);
HashMap<HashMapKey, String> map = new HashMap<>();
map.put(k1, "test");
System.out.println("map.get(k2) : " + map.get(k2));
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还是上面的例子，k1和k2，不管有没有重写hashCode 都有可能hash值相等（不同元素的hash可能相等），假设k1和k2的hash值相等，当根据key获取元素时,不但会判断元素的hash值还会判断key之间是否equals，如果没有重写equals方法（equals默认对象的内存地址）,k1和k2的内存地址肯定不相同，所以map.get(k2)=null
总结：使用自定义对象作为hashMap的key 一定需要重写hashCode和equals方法，set集合比较，去重时（先比较hash，hash相同在比较equals），所以一样需要重写。
# HashMap线程不安全的体现：
- JDK1.7 HashMap线程不安全体现在：死循环、数据丢失
- JDK1.8 HashMap线程不安全体现在：数据覆盖
在JDK 1.8版本的HashMap中，主要存在以下两个线程不安全的地方：
并发修改导致的死循环或数据丢失：当多个线程同时进行插入、删除或修改操作时，可能会导致链表或红黑树的结构被破坏，从而形成循环链表或数据丢失。这是因为在多线程环境下，多个线程同时对HashMap进行操作，可能会同时触发对同一个链表或红黑树的修改操作，导致链表或红黑树结构不一致。
扩容操作导致的数据丢失：在HashMap的扩容过程中，需要重新计算每个元素的位置并重新放置到新的桶中。在多线程环境下，如果有线程正在进行扩容操作，而另一个线程同时进行插入操作，可能会导致元素被放置到错误的位置或丢失。
# 思考问题
谈谈你理解的 HashMap，讲讲其中的 get put 过程。 1.8 做了什么优化？ 是线程安全的嘛？ 不安全会导致哪些问题？ 如何解决？有没有线程安全的并发容器？ ConcurrentHashMap 是如何实现的？ 1.7、1.8 实现有何不同？为什么这么做？
引用
- https://crossoverjie.top/2018/07/23/java-senior/ConcurrentHashMap/#HashMap
上次更新: 2025/06/04, 15:06:15