JDK7和JDK8中HashMap的实现很多人不理解，你掌握全面了吗？-创新互联

JDK7中的hashMap

HashMap底层维护一个数组，数组中的每一项都是一个Entry

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transient Entry[] table;

我们向 HashMap 中所放置的对象实际上是存储在该数组当中；

而Map中的key，value则以Entry的形式存放在数组中

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

而这个Entry应该放在数组的哪一个位置上（这个位置通常称为位桶或者hash桶，即hash值相同的Entry会放在同一位置，用链表相连），是通过key的hashCode来计算的。

final int hash(Object k) { int h = 0; h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }

通过hash计算出来的值将会使用indexFor方法找到它应该所在的table下标：

static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }

这个方法其实相当于对table.length取模。

当两个key通过hashCode计算相同时，则发生了hash冲突(碰撞)，HashMap解决hash冲突的方式是用链表。

当发生hash冲突时，则将存放在数组中的Entry设置为新值的next（这里要注意的是，比如A和B都hash后都映射到下标i中，之前已经有A了，当map.put(B)时，将B放到下标i中，A则为B的next，所以新值存放在数组中，旧值在新值的链表上）

示意图：

所以当hash冲突很多时，HashMap退化成链表。

总结一下map.put后的过程：

当向 HashMap 中 put 一对键值时，它会根据 key的 hashCode 值计算出一个位置， 该位置就是此对象准备往数组中存放的位置。

如果该位置没有对象存在，就将此对象直接放进数组当中；如果该位置已经有对象存在了，则顺着此存在的对象的链开始寻找(为了判断是否是否值相同，map不允许键值对重复)， 如果此链上有对象的话，再去使用 equals方法进行比较，如果对此链上的每个对象的 equals 方法比较都为 false，则将该对象放到数组当中，然后将数组中该位置以前存在的那个对象链接到此对象的后面。

值得注意的是，当key为null时，都放到table[0]中

private V putForNullKey(V value) { for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(0, null, value, 0); return null; }

当size大于threshold时，会发生扩容。threshold等于capacity*load factor

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }

jdk7中resize，只有当 size>=threshold并且 table中的那个槽中已经有Entry时，才会发生resize。即有可能虽然size>=threshold，但是必须等到每个槽都至少有一个Entry时，才会扩容。还有注意每次resize都会扩大一倍容量

JDK8中的HashMap

一直到JDK7为止，HashMap的结构都是这么简单，基于一个数组以及多个链表的实现，hash值冲突的时候，就将对应节点以链表的形式存储。

这样子的HashMap性能上就抱有一定疑问，如果说成百上千个节点在hash时发生碰撞，存储一个链表中，那么如果要查找其中一个节点，那就不可避免的花费O(N)的查找时间，这将是多么大的性能损失。这个问题终于在JDK8中得到了解决。再最坏的情况下，链表查找的时间复杂度为O(n),而红黑树一直是O(logn),这样会提升 HashMap的效率。

JDK7中HashMap采用的是位桶+链表的方式，即我们常说的散列链表的方式，而JDK8中采用的是位桶+链表/红黑树（有关红黑树请查看红黑树）的方式，也是非线程安全的。当某个位桶的链表的长度达到某个阀值的时候，这个链表就将转换成红黑树。

JDK8中，当同一个hash值的节点数不小于8时，将不再以单链表的形式存储了，会被调整成一颗红黑树（上图中null节点没画）。这就是JDK7与JDK8中HashMap实现的大区别。

接下来，我们来看下JDK8中HashMap的源码实现。

JDK中Entry的名字变成了Node，原因是和红黑树的实现TreeNode相关联。

transient Node[] table;

当冲突节点数不小于8-1时，转换成红黑树。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

以put方法在JDK8中有了很大的改变

public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node[] tab; Node p; int n, i; //如果当前map中无数据，执行resize方法。并且返回n if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //如果要插入的键值对要存放的这个位置刚好没有元素，那么把他封装成Node对象，放在这个位置上就完事了 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //否则的话，说明这上面有元素 else { Node e; K k; //如果这个元素的key与要插入的一样，那么就替换一下，也完事。 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //1.如果当前节点是TreeNode类型的数据，执行putTreeVal方法 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //还是遍历这条链子上的数据，跟jdk7没什么区别 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //2.完成了操作后多做了一件事情，判断，并且可能执行treeifyBin方法 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; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || -- e.value = value; //3. afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //判断阈值，决定是否扩容 if (++size > threshold) resize(); //4. afterNodeInsertion(evict); return null; }

treeifyBin()就是将链表转换成红黑树。

之前的indefFor()方法消失 了，直接用(tab.length-1)&hash，所以看到这个，代表的就是数组的下角标。

static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

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