大部分Java開發(fā)者都在使用Map，特別是HashMap。HashMap是一種簡單但強大的方式去存儲和獲取數據。但有多少開發(fā)者知道HashMap內部如何工作呢？幾天前，我閱讀了java.util.HashMap的大量源代碼（包括Java 7 和Java 8），來深入理解這個基礎的數據結構。在這篇文章中，我會解釋java.util.HashMap的實現(xiàn)，描述Java 8實現(xiàn)中添加的新特性，并討論性能、內存以及使用HashMap時的一些已知問題。

內部存儲

Java HashMap類實現(xiàn)了Map<K, V>接口。這個接口中的主要方法包括：

V put(K key, V value)
V get(Object key)
V remove(Object key)
Boolean containsKey(Object key)

HashMap使用了一個內部類Entry<K, V>來存儲數據。這個內部類是一個簡單的鍵值對，并帶有額外兩個數據：

一個指向其他入口（譯者注：引用對象）的引用，這樣HashMap可以存儲類似鏈接列表這樣的對象。
一個用來代表鍵的哈希值，存儲這個值可以避免HashMap在每次需要時都重新生成鍵所對應的哈希值。
下面是Entry<K, V>在Java 7下的一部分代碼：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
…
}

HashMap將數據存儲到多個單向Entry鏈表中（有時也被稱為桶bucket或者容器orbins）。所有的列表都被注冊到一個Entry數組中（Entry<K, V>[]數組），這個內部數組的默認長度是16。

下面這幅圖描述了一個HashMap實例的內部存儲，它包含一個nullable對象組成的數組。每個對象都連接到另外一個對象，這樣就構成了一個鏈表。

所有具有相同哈希值的鍵都會被放到同一個鏈表（桶）中。具有不同哈希值的鍵最終可能會在相同的桶中。

當用戶調用 put(K key， V value) 或者 get(Object key) 時，程序會計算對象應該在的桶的索引。然后，程序會迭代遍歷對應的列表，來尋找具有相同鍵的Entry對象（使用鍵的equals()方法）。

對于調用get()的情況，程序會返回值所對應的Entry對象（如果Entry對象存在）。

對于調用put(K key, V value)的情況，如果Entry對象已經存在，那么程序會將值替換為新值，否則，程序會在單向鏈表的表頭創(chuàng)建一個新的Entry（從參數中的鍵和值）。

桶（鏈表）的索引，是通過map的3個步驟生成的：

首先獲取鍵的散列碼。

程序重復散列碼，來阻止針對鍵的糟糕的哈希函數，因為這有可能會將所有的數據都放到內部數組的相同的索引（桶）上。
程序拿到重復后的散列碼，并對其使用數組長度（最小是1）的位掩碼（bit-mask）。這個操作可以保證索引不會大于數組的大小。你可以將其看做是一個經過計算的優(yōu)化取模函數。

下面是生成索引的源代碼：

// the "rehash" function in JAVA 7 that takes the hashcode of the key
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// the "rehash" function in JAVA 8 that directly takes the key
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// the function that returns the index from the rehashed hash
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

為了更有效地工作，內部數組的大小必須是2的冪值。讓我們看一下為什么：

假設數組的長度是17，那么掩碼的值就是16（數組長度-1）。16的二進制表示是0…010000，這樣對于任何值H來說，“H & 16”的結果就是16或者0。這意味著長度為17的數組只能應用到兩個桶上：一個是0，另外一個是16，這樣不是很有效率。但是如果你將數組的長度設置為2的冪值，例如16，那么按位索引的工作變成“H & 15”。15的二進制表示是0…001111，索引公式輸出的值可以從0到15，這樣長度為16的數組就可以被充分使用了。例如：

如果H = 952，它的二進制表示是0..01110111000，對應的索引是0…01000 = 8
如果H = 1576，它的二進制表示是0..011000101000，對應的索引是0…01000 = 8
如果H = 12356146，它的二進制表示是0..0101111001000101000110010，對應的索引是0…00010 = 2
如果H = 59843，它的二進制表示是0..01110100111000011，它對應的索引是0…00011 = 3
這種機制對于開發(fā)者來說是透明的：如果他選擇一個長度為37的HashMap，Map會自動選擇下一個大于37的2的冪值（64）作為內部數組的長度。

自動調整大小

在獲取索引后，get()、put()或者remove()方法會訪問對應的鏈表，來查看針對指定鍵的Entry對象是否已經存在。在不做修改的情況下，這個機制可能會導致性能問題，因為這個方法需要迭代整個列表來查看Entry對象是否存在。假設內部數組的長度采用默認值16，而你需要存儲2，000,000條記錄。在最好的情況下，每個鏈表會有125,000個Entry對象（2,000,000/16）。get()、remove()和put()方法在每一次執(zhí)行時，都需要進行125,000次迭代。為了避免這種情況，HashMap可以增加內部數組的長度，從而保證鏈表中只保留很少的Entry對象。

當你創(chuàng)建一個HashMap時，你可以通過以下構造函數指定一個初始長度，以及一個loadFactor：

</pre>
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
<pre>

如果你不指定參數，那么默認的initialCapacity的值是16， loadFactor的默認值是0.75。initialCapacity代表內部數組的鏈表的長度。

當你每次使用put(…)方法向Map中添加一個新的鍵值對時，該方法會檢查是否需要增加內部數組的長度。為了實現(xiàn)這一點，Map存儲了2個數據：

Map的大?。核鞨ashMap中記錄的條數。我們在向HashMap中插入或者刪除值時更新它。

閥值：它等于內部數組的長度*loadFactor，在每次調整內部數組的長度時，該閥值也會同時更新。

在添加新的Entry對象之前，put(…)方法會檢查當前Map的大小是否大于閥值。如果大于閥值，它會創(chuàng)建一個新的數組，數組長度是當前內部數組的兩倍。因為新數組的大小已經發(fā)生改變，所以索引函數（就是返回“鍵的哈希值 & (數組長度-1)”的位運算結果）也隨之改變。調整數組的大小會創(chuàng)建兩個新的桶（鏈表），并且將所有現(xiàn)存Entry對象重新分配到桶上。調整數組大小的目標在于降低鏈表的大小，從而降低put()、remove()和get()方法的執(zhí)行時間。對于具有相同哈希值的鍵所對應的所有Entry對象來說，它們會在調整大小后分配到相同的桶中。但是，如果兩個Entry對象的鍵的哈希值不一樣，但它們之前在同一個桶上，那么在調整以后，并不能保證它們依然在同一個桶上。

這幅圖片描述了調整前和調整后的內部數組的情況。在調整數組長度之前，為了得到Entry對象E，Map需要迭代遍歷一個包含5個元素的鏈表。在調整數組長度之后，同樣的get()方法則只需要遍歷一個包含2個元素的鏈表，這樣get()方法在調整數組長度后的運行速度提高了2倍。

線程安全

如果你已經非常熟悉HashMap，那么你肯定知道它不是線程安全的，但是為什么呢？例如假設你有一個Writer線程，它只會向Map中插入已經存在的數據，一個Reader線程，它會從Map中讀取數據，那么它為什么不工作呢？

因為在自動調整大小的機制下，如果線程試著去添加或者獲取一個對象，Map可能會使用舊的索引值，這樣就不會找到Entry對象所在的新桶。

在最糟糕的情況下，當2個線程同時插入數據，而2次put()調用會同時出發(fā)數組自動調整大小。既然兩個線程在同時修改鏈表，那么Map有可能在一個鏈表的內部循環(huán)中退出。如果你試著去獲取一個帶有內部循環(huán)的列表中的數據，那么get()方法永遠不會結束。

HashTable提供了一個線程安全的實現(xiàn)，可以阻止上述情況發(fā)生。但是，既然所有的同步的CRUD操作都非常慢。例如，如果線程1調用get(key1)，然后線程2調用get(key2)，線程2調用get(key3)，那么在指定時間，只能有1個線程可以得到它的值，但是3個線程都可以同時訪問這些數據。

從Java 5開始，我們就擁有一個更好的、保證線程安全的HashMap實現(xiàn)：ConcurrentHashMap。對于ConcurrentMap來說，只有桶是同步的，這樣如果多個線程不使用同一個桶或者調整內部數組的大小，它們可以同時調用get()、remove()或者put()方法。在一個多線程應用程序中，這種方式是更好的選擇。

鍵的不變性

為什么將字符串和整數作為HashMap的鍵是一種很好的實現(xiàn)？主要是因為它們是不可變的！如果你選擇自己創(chuàng)建一個類作為鍵，但不能保證這個類是不可變的，那么你可能會在HashMap內部丟失數據。

我們來看下面的用例：

你有一個鍵，它的內部值是“1”。

你向HashMap中插入一個對象，它的鍵就是“1”。

HashMap從鍵（即“1”）的散列碼中生成哈希值。

Map在新創(chuàng)建的記錄中存儲這個哈希值。

你改動鍵的內部值，將其變?yōu)椤?”。

鍵的哈希值發(fā)生了改變，但是HashMap并不知道這一點（因為存儲的是舊的哈希值）。

你試著通過修改后的鍵獲取相應的對象。

Map會計算新的鍵（即“2”）的哈希值，從而找到Entry對象所在的鏈表（桶）。

情況1： 既然你已經修改了鍵，Map會試著在錯誤的桶中尋找Entry對象，沒有找到。

情況2： 你很幸運，修改后的鍵生成的桶和舊鍵生成的桶是同一個。Map這時會在鏈表中進行遍歷，已找到具有相同鍵的Entry對象。但是為了尋找鍵，Map首先會通過調用equals()方法來比較鍵的哈希值。因為修改后的鍵會生成不同的哈希值（舊的哈希值被存儲在記錄中），那么Map沒有辦法在鏈表中找到對應的Entry對象。

下面是一個Java示例，我們向Map中插入兩個鍵值對，然后我修改第一個鍵，并試著去獲取這兩個對象。你會發(fā)現(xiàn)從Map中返回的只有第二個對象，第一個對象已經“丟失”在HashMap中：

public class MutableKeyTest {
public static void main(String[] args) {
class MyKey {
Integer i;
public void setI(Integer i) {
this.i = i;
}
public MyKey(Integer i) {
this.i = i;
}
@Override
public int hashCode() {
return i;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof MyKey) {
return i.equals(((MyKey) obj).i);
} else
return false;
}
}
Map<MyKey, String> myMap = new HashMap<>();
MyKey key1 = new MyKey(1);
MyKey key2 = new MyKey(2);
myMap.put(key1, "test " + 1);
myMap.put(key2, "test " + 2);
// modifying key1
key1.setI(3);
String test1 = myMap.get(key1);
String test2 = myMap.get(key2);
System.out.println("test1= " + test1 + " test2=" + test2);
}
}

上述代碼的輸出是“test1=null test2=test 2”。如我們期望的那樣，Map沒有能力獲取經過修改的鍵 1所對應的字符串1。

Java 8 中的改進

在Java 8中，HashMap中的內部實現(xiàn)進行了很多修改。的確如此，Java 7使用了1000行代碼來實現(xiàn)，而Java 8中使用了2000行代碼。我在前面描述的大部分內容在Java 8中依然是對的，除了使用鏈表來保存Entry對象。在Java 8中，我們仍然使用數組，但它會被保存在Node中，Node中包含了和之前Entry對象一樣的信息，并且也會使用鏈表：

下面是在Java 8中Node實現(xiàn)的一部分代碼：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;

那么和Java 7相比，到底有什么大的區(qū)別呢？好吧，Node可以被擴展成TreeNode。TreeNode是一個紅黑樹的數據結構，它可以存儲更多的信息，這樣我們可以在O(log(n))的復雜度下添加、刪除或者獲取一個元素。下面的示例描述了TreeNode保存的所有信息：

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
final int hash; // inherited from Node<K,V>
final K key; // inherited from Node<K,V>
V value; // inherited from Node<K,V>
Node<K,V> next; // inherited from Node<K,V>
Entry<K,V> before, after;// inherited from LinkedHashMap.Entry<K,V>
TreeNode<K,V> parent;
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev;
boolean red;

紅黑樹是自平衡的二叉搜索樹。它的內部機制可以保證它的長度總是log(n)，不管我們是添加還是刪除節(jié)點。使用這種類型的樹，最主要的好處是針對內部表中許多數據都具有相同索引（桶）的情況，這時對樹進行搜索的復雜度是O(log(n))，而對于鏈表來說，執(zhí)行相同的操作，復雜度是O(n)。

如你所見，我們在樹中確實存儲了比鏈表更多的數據。根據繼承原則，內部表中可以包含Node（鏈表）或者TreeNode（紅黑樹）。Oracle決定根據下面的規(guī)則來使用這兩種數據結構：

- 對于內部表中的指定索引（桶），如果node的數目多于8個，那么鏈表就會被轉換成紅黑樹。

- 對于內部表中的指定索引（桶），如果node的數目小于6個，那么紅黑樹就會被轉換成鏈表。

這張圖片描述了在Java 8 HashMap中的內部數組，它既包含樹（桶0），也包含鏈表（桶1，2和3）。桶0是一個樹結構是因為它包含的節(jié)點大于8個。

內存開銷

JAVA 7

使用HashMap會消耗一些內存。在Java 7中，HashMap將鍵值對封裝成Entry對象，一個Entry對象包含以下信息：

指向下一個記錄的引用
一個預先計算的哈希值（整數）
一個指向鍵的引用
一個指向值的引用

此外，Java 7中的HashMap使用了Entry對象的內部數組。假設一個Java 7 HashMap包含N個元素，它的內部數組的容量是CAPACITY，那么額外的內存消耗大約是：

sizeOf(integer)* N + sizeOf(reference)* (3*N+C)

其中：

整數的大小是4個字節(jié)

引用的大小依賴于JVM、操作系統(tǒng)以及處理器，但通常都是4個字節(jié)。

這就意味著內存總開銷通常是16 * N + 4 * CAPACITY字節(jié)。

注意：在Map自動調整大小后，CAPACITY的值是下一個大于N的最小的2的冪值。

注意：從Java 7開始，HashMap采用了延遲加載的機制。這意味著即使你為HashMap指定了大小，在我們第一次使用put()方法之前，記錄使用的內部數組（耗費4*CAPACITY字節(jié)）也不會在內存中分配空間。

JAVA 8

在Java 8實現(xiàn)中，計算內存使用情況變得復雜一些，因為Node可能會和Entry存儲相同的數據，或者在此基礎上再增加6個引用和一個Boolean屬性（指定是否是TreeNode）。

如果所有的節(jié)點都只是Node，那么Java 8 HashMap消耗的內存和Java 7 HashMap消耗的內存是一樣的。

如果所有的節(jié)點都是TreeNode，那么Java 8 HashMap消耗的內存就變成：

N * sizeOf(integer) + N * sizeOf(boolean) + sizeOf(reference)* (9*N+CAPACITY )

在大部分標準JVM中，上述公式的結果是44 * N + 4 * CAPACITY 字節(jié)。

性能問題

非對稱HashMap vs 均衡HashMap

在最好的情況下，get()和put()方法都只有O(1)的復雜度。但是，如果你不去關心鍵的哈希函數，那么你的put()和get()方法可能會執(zhí)行非常慢。put()和get()方法的高效執(zhí)行，取決于數據被分配到內部數組（桶）的不同的索引上。如果鍵的哈希函數設計不合理，你會得到一個非對稱的分區(qū)（不管內部數據的是多大）。所有的put()和get()方法會使用最大的鏈表，這樣就會執(zhí)行很慢，因為它需要迭代鏈表中的全部記錄。在最壞的情況下（如果大部分數據都在同一個桶上），那么你的時間復雜度就會變?yōu)镺(n)。

下面是一個可視化的示例。第一張圖描述了一個非對稱HashMap，第二張圖描述了一個均衡HashMap。

skewedHashmap

在這個非對稱HashMap中，在桶0上運行get()和put()方法會很花費時間。獲取記錄K需要花費6次迭代。

在這個均衡HashMap中，獲取記錄K只需要花費3次迭代。這兩個HashMap存儲了相同數量的數據，并且內部數組的大小一樣。唯一的區(qū)別是鍵的哈希函數，這個函數用來將記錄分布到不同的桶上。

下面是一個使用Java編寫的極端示例，在這個示例中，我使用哈希函數將所有的數據放到相同的鏈表（桶），然后我添加了2,000,000條數據。

public class Test {
public static void main(String[] args) {
class MyKey {
Integer i;
public MyKey(Integer i){
this.i =i;
}
@Override
public int hashCode() {
return 1;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
…
}
}
Date begin = new Date();
Map <MyKey,String> myMap= new HashMap<>(2_500_000,1);
for (int i=0;i<2_000_000;i++){
myMap.put( new MyKey(i), "test "+i);
}
Date end = new Date();
System.out.println("Duration (ms) "+ (end.getTime()-begin.getTime()));
}
}

我的機器配置是core i5-2500k @ 3.6G，在java 8u40下需要花費超過45分鐘的時間來運行（我在45分鐘后停止了進程）。如果我運行同樣的代碼， 但是我使用如下的hash函數：

@Override
public int hashCode() {
int key = 2097152-1;
return key+2097152*i;
}

運行它需要花費46秒，和之前比，這種方式好很多了！新的hash函數比舊的hash函數在處理哈希分區(qū)時更合理，因此調用put()方法會更快一些。如果你現(xiàn)在運行相同的代碼，但是使用下面的hash函數，它提供了更好的哈希分區(qū)：

@Override
public int hashCode() {
return i;
}

現(xiàn)在只需要花費2秒！

我希望你能夠意識到哈希函數有多重要。如果在Java 7上面運行同樣的測試，第一個和第二個的情況會更糟（因為Java 7中的put()方法復雜度是O(n)，而Java 8中的復雜度是O(log(n))。

在使用HashMap時，你需要針對鍵找到一種哈希函數，可以將鍵擴散到最可能的桶上。為此，你需要避免哈希沖突。String對象是一個非常好的鍵，因為它有很好的哈希函數。Integer也很好，因為它的哈希值就是它自身的值。

調整大小的開銷

如果你需要存儲大量數據，你應該在創(chuàng)建HashMap時指定一個初始的容量，這個容量應該接近你期望的大小。

如果你不這樣做，Map會使用默認的大小，即16，factorLoad的值是0.75。前11次調用put()方法會非常快，但是第12次（16*0.75）調用時會創(chuàng)建一個新的長度為32的內部數組（以及對應的鏈表/樹），第13次到第22次調用put()方法會很快，但是第23次（32*0.75）調用時會重新創(chuàng)建（再一次）一個新的內部數組，數組的長度翻倍。然后內部調整大小的操作會在第48次、96次、192次…..調用put()方法時觸發(fā)。如果數據量不大，重建內部數組的操作會很快，但是數據量很大時，花費的時間可能會從秒級到分鐘級。通過初始化時指定Map期望的大小，你可以避免調整大小操作帶來的消耗。

但這里也有一個缺點：如果你將數組設置的非常大，例如2^28，但你只是用了數組中的2^26個桶，那么你將會浪費大量的內存（在這個示例中大約是2^30字節(jié)）。

結論

對于簡單的用例，你沒有必要知道HashMap是如何工作的，因為你不會看到O(1)、O(n)以及O(log(n))之間的區(qū)別。但是如果能夠理解這一經常使用的數據結構背后的機制，總是有好處的。另外，對于Java開發(fā)者職位來說，這是一道典型的面試問題。

對于大數據量的情況，了解HashMap如何工作以及理解鍵的哈希函數的重要性就變得非常重要。

我希望這篇文章可以幫助你對HashMap的實現(xiàn)有一個深入的理解。