揭秘 HashMap 1.8：深入源码，透析哈希原理

2023-11-28 13:38:36

在浩瀚的 Java 生态系统中，HashMap 犹如一颗璀璨的明星，以其卓越的性能和广泛的应用场景而闻名。它是无数开发者手中不可或缺的工具，承载着海量数据的高效存储和快速检索。然而，要想真正驾驭 HashMap 的强大，探究其底层源码无疑是一条必经之路。

从头解构 HashMap

HashMap 的本质是一个哈希表，它巧妙地利用哈希函数将键值对映射到固定长度的数组（称为哈希桶）中。哈希函数通过对键进行计算，生成一个哈希值，该值决定了键值对在哈希桶中的位置。

Java 中的 HashMap 在源码层面进行了精妙的设计，巧妙地利用了 Java 8 中引入的链表和红黑树数据结构，确保了在不同数据分布和负载因子（哈希桶中元素数量与哈希桶容量的比值）下的高效检索和插入。

哈希桶的奥秘

哈希桶是 HashMap 的核心组成部分。在 HashMap 1.8 中，哈希桶是一个单链表结构，每个节点都包含一个键值对。当发生哈希冲突（多个键映射到同一个哈希桶）时，新插入的键值对将被追加到该哈希桶的链表尾部。

需要注意的是，哈希桶链表中节点的哈希值是 key 和 value 哈希值的异或（^）运算结果。这种设计看似简单，却巧妙地平衡了哈希冲突和链表长度，提高了检索和插入的性能。

揭秘 Node 节点

Node 节点是哈希桶链表中的基本单元，它封装了键值对和指向下一个节点的引用。在 HashMap 1.8 中，Node 节点新增了两个段：key 和 value 的哈希值。

这两个哈希值在检索和插入过程中起着至关重要的作用。当检索一个键值对时，HashMap 通过比较键的哈希值和目标哈希桶中所有节点的哈希值来快速定位目标节点。类似地，在插入一个键值对时，HashMap 也通过比较哈希值来确定哈希桶和目标节点。

深入探究源码

为了深入理解 HashMap 的工作原理，让我们逐一探究其源码中的关键方法：

1. 初始化

public HashMap() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    }
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
    }
    this.loadFactor = loadFactor;
    threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

HashMap 提供了多种构造函数，允许开发者根据需要自定义哈希桶的初始容量和负载因子。

2. 哈希函数

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

HashMap 的哈希函数将键的哈希值与高 16 位异或，有效地扩散了哈希值，减少了哈希冲突的可能性。

3. 查找键值对

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

get 方法通过调用 getNode 方法查找指定的键值对。getNode 方法采用哈希值和键作为参数，在目标哈希桶中进行线性查找。

4. 插入键值对

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

put 方法调用 putVal 方法实际执行插入操作。putVal 方法首先根据哈希值查找目标哈希桶，然后根据 key 查找目标节点。如果存在同 key 的节点，则更新该节点的 value；否则，创建一个新的节点并将其插入哈希桶链表的尾部。

5. 扩容机制

private void resize(int newCapacity) {
    Node<K,V>[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    Node<K,V>[] newTable = new Node[newCapacity];
    transfer(newTable);
    table = newTable;
    threshold = tableSizeFor(newCapacity);
}