当添加一个键值对元素时，Hashmap底层发生了什么?

超、凢脫俗 2024-04-08 08:21 52阅读 0赞

HashMap采用数据+链表+红黑树作为存储结构，HashMap中每一个元素（就是一个键值队）都会封装成一个Entry对象。该对象有key(键) value（值） next(下一个元素) ，hash（哈希值，），每次存储元素（Entry对象）时，根据hashcode()方法计算出哈希值来得到下标，但是由于%模运算性能消耗较大，所以采用（长度减一）&hash的位运算方式来计算存储位置，这时在HashMap长度为2的幂次方时计算效率最高，拿到下标之后看该位置上是否有其他元素，如果已经有（产生哈希冲突）那么在这个位置上的元素将以链表的形式进行存储，这时候就用到next指向下一个新的元素，形成链表。从JDK1.8开始，HashMap在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表大于8时，并且数组长度大于64时，将链表转换成红黑树，用来减少搜索时间。

具体的实现过程：

![e46ca480e6434e808f9188306c0ab051.png][]

## hashMap的put过程是怎样的？ ##

1判断数组table是否为空，为空进行初始化，不为空用hash()方法计算key的hash值，来得到下标存放的位置

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
        //数组初始容量为1<<4  
        public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
            //使用哈希方法计算key的hashCode
        }
     
     
       static final int hash(Object key) {
            int h;
            // 通过key的hashCode()方法返回的哈希值与它的高16位进行异或运算
            // 作用：计算出的hash值，在计算下标位置时，会更“散列”，减少哈希冲突
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }

这里有一个知识点**数组容量**：基础数组Node<k v>的长度，如果没有指定长度，添加第一元素时候按照默认16进行初始化

**加载因子：**加载因子就是填满程度，默认为0.75f越大则表示允许填满的元素越多，集合空间的利用率就越多，冲突的机会随之增加，但反之冲突机会虽然小了，但是空间的很多就浪费了，所以采取一个中间值0.75

2查看table\[index\]是否有数据，没有的话创建一个Node<key value>对象存放在这个对象中，如果下标位置存在的话产生哈希冲突 ，然后判断（key）值是否相等,相等的话新值覆盖旧值，如果不相同，采用链地址法进行存储方法，就是将新添加的值一链表的形式存储将新元素封装成新的Node对象，插入到给下标位置的尾部（尾插法）当链表的长度超过8并且数组长度超过64时候，为了避免查找索引性能下降，链表就会换成红黑树

这是基本的源代码，大家浅看一下

final Node<K,V>[] resize() {
        // 获取原数组
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        
        // 计算原容量
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        
        // 获取原扩容阈值
        int oldThr = threshold;
        
        // 定义新容量、新扩容阈值
        int newCap, newThr = 0;
        
        if (oldCap > 0) {
            // 如果原容量超出最大容量，则退出扩容
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 计算新容量(新容量=原容量的2倍)
            // 新容量没有超出最大容量，并且原容量大于等于默认初始容量16
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // 设置新扩容阈值(同样为原扩容阈值的2倍)
        }
        else if (oldThr > 0) // 新容量按照初始化(构造方法)中的扩容阈值设置
            newCap = oldThr;
        else {               // 默认
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 默认初始化容量16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 默认扩展阈值 = 默认加载因子0.75 * 默认初始化容量16
        }
        
        // 如果新扩容阈值等于0，则需要重新计算，最大不超过Integer.MAX_VALUE
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        // 创建数组
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        
        // 保存
        table = newTab;
        
        if (oldTab != null) {
            // 遍历原数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                // 将原数组中的元素，重新保存
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null) // 当前元素为单节点(不是链表)，则重新按照哈希值，计算下标位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode) // 当前元素为红黑树节点，将当前红黑树拆分为2棵红黑树
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // 当前元素为链表节点，将当前链表拆分为两条链表(高位链表、低位链表)
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        // 遍历链表，根据每个节点的hash值，重新计算链表位置
                        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);
                        
                        // 低位链表保存在数组的原位置
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead; // 原位置
                        }
                        
                        // 高位链表保存在数组的新位置
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead; // 新位置
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
        // 返回新数组
        return newTab;
    }

[e46ca480e6434e808f9188306c0ab051.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/bd07730a4ed54581b7fc627f78c3abbe.png