java hashmap的一些分析记录

　　最近朋友去面试被问了些hashmap相关的问题，hashmap的初始容量啊，什么操作最耗时等，之前看过hashmap的源码，正好这里也在总结下。

　　主要围绕下面几个点：

　　HashMap是由数组+链表(jdk8 升级为红黑树)结构实现
　　HashMap 在第一次put的时候才会去分配内存（ArrayList也是在第一次add的时候）
　　HashMap 默认数组大小是16
　　HashMap 每次扩容之后大小都为2的倍数
　　HashMap在达到容量阀值(threshold=capacity*loadFactor)时候会进行扩容
　　HashMap如何进行扩容

　　代码参考jdk1.7　　

HashMap是由数组+链表(jdk8 升级为红黑树)结构实现

　　这个是再put时候会初始化一个数组，在key hash冲突时候同一bucket加入新value

// 初始化数组
private void inflateTable(int toSize) {
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);

        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        table = new Entry[capacity];
        initHashSeedAsNeeded(capacity);
    }

 public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        // key 为null时候直接put
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            // 在hash值相同&&key equals时候进行值替换
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        // 否则添加新value
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

HashMap 在第一次put的时候才会去分配内存（ArrayList也是在第一次add的时候）

 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();
    }

　　这是HashMap的构造函数，看一看到这里只是初始化了loadFactor跟threshold 这两个参数，而在上一个分析中第一次put元素的时候会执行inflateTable函数来初始化数组：

table = new Entry[capacity];进行内存分配

HashMap 默认数组大小是16
　　static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

HashMap 每次扩容之后大小都为2的倍数

 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);
    }

　　在调用addEntry添加新元素的方法时，会判定size是否达到了临界值，如果到了则进行数组扩容，回调用resize方法可以看到新的容量为原始容量*2

HashMap如何进行扩容

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);
    }

　　这段代码是进行数组下标计算的

　　resize代码如下

JKD1.7 

void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        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;
        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;
            }
        }
    }

　JDK1.8中这里会涉及到HashMap涉及很巧妙的一个点。由于 table.length 也就是capacity 肯定是2的N次方，使用 & 位运算意味着只是多了最高位，这样就不用重新计算 index，元素要么在原位置，要么在原位置+ oldCapacity

如果增加的高位为0，resize 后 index 不变，如图所示：

　　如果增加的高位为1，resize 后 index 增加 oldCap，如图所示：

这个设计的巧妙之处在于，节省了一部分重新计算hash的时间，同时新增的一位为0或1的概率可以认为是均等的，所以在resize 的过程中就将原来碰撞的节点又均匀分布到了两个bucket里。

                     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);