HashMap实现原理

摘要：当中包括的元素变得比较少时，为了存储空间的占用，也会转换为节点单向链表的方式实现，它们之间可以互相转换的。

hashMap是通过数组存储所有的数据，每个元素所存放数组的下标，是根据该存储元素的key的Hash值与该数组的长度减去1做与运算，如下所示:
index = (length_of_array - 1) & hash_of_the_key;
数组中存放元素的数据结构使用了Node和TreeNode两种数据结构，在单个Hash值对应的存储元素小于8个时，默认值为Node的单向链表形式存储，当单个Hash值存储的元素大于8个时，其会使用TreeNode的数据结构存储。
因为在单个Hash值对应的元素小于等于8个时，其查询时间最差为O(8)，但是当单个Hash值对应的元素大于8个时，再通过Node的单向链表的方式进行查询，速度上就会变得更慢了；这个时候HashMap就会将Node的普通节点转为TreeNode（红黑树）进行存储，这是由于TreeNode占用的空间大小约为常规节点的两倍，但是其查询速度可以得到保证，这个是通过空间换时间了。当TreeNode中包括的元素变得比较少时，为了存储空间的占用，也会转换为Node节点单向链表的方式实现，它们之间可以互相转换的。
Node：

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

    Node(int hash, K key, V value, Node next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
    ......

}

可以看到每个Node中包括了4个属性，分别为：
hash值：当前Node的Hash值
key：当前Node的key
value:当前Node的value
next:表示指向下一个Node的指针，相同hash值的Node，通过next进行遍历查找
TreeNode：

static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
    TreeNode parent;  // red-black tree links
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
    ......

}
可以看到TreeNode使用的是红黑树（Red Black Tree）的数据结构，红黑树是一种自平衡二叉查找树，在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能，即使在最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是非常高效的，它可以在O(log n)时间内做查找、插入和删除等操作，这里的n 是树中元素的数目。
以下是一张关于HashMap存储结构的示意图：

1.写入数据
其方法如下：

//写入数据

public V put(K key, V value) {
//首先根据hash方法，获取对应key的hash值，计算方法见后面
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;
//判断用户存放元素的数组是否为空 
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    //为空则进行初使化，并将初使化后的数组赋值给变量tab，数组的长值赋值给变量n
    n = (tab = resize()).length;
//判断根据hash值与数组长度减1求与得到的下标，
//从数组中获取元素并将其赋值给变量p(后续该变量p可以继续使用)，并判断该元素是否存在
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    //如果不存在则创建一个新的节点，并将其放到数组对应的下标中
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//根据数组的下标取到了元素，并且该元素p且不为空，下面要判断p元素的类型是Node还是TreeNode
    Node e; K k;
    //判断该数组对应下标取到的第一值是不是与正在存入值的hash值相同、
    //key相等（可能是对象，也可能是字符串），如果相等，则将取第一个值赋值给变量e
    if (p.hash == hash &&
        ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        e = p;
    //判断取的对象是不是TreeNode，如果是则执行TreeNode的put方法
    else if (p instanceof TreeNode)
        e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    else {//是普通的Node节点，
        //根据next属性对元素p执行单向链表的遍历
        for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
            //如果被遍历的元素最后的next为空，表示后面没有节点了，则将新节点与当前节点的next属性建立关系
            if ((e = p.next) == null) {
                //做为当前节点的后面的一个节点
                p.next = newNode(hash, key, value, null);
                //判断当前节点的单向链接的数量（8个）是不是已经达到了需要将其转换为TreeNode了
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                    //如果是则将当前数组下标对应的元素转换为TreeNode
                    treeifyBin(tab, hash);
                break;
            }
            //判断待插入的元素的hash值与key是否与单向链表中的某个元素的hash值与key是相同的，如果是则退出
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                break;
            p = e;
        }
    }
    //判断是否找到了与待插入元素的hash值与key值都相同的元素
    if (e != null) { // existing mapping for key
        V oldValue = e.value;
        //判断是否要将旧值替换为新值
        if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
            //满足于未指定不替换或旧值为空的情况，执行将旧值替换为新值
            e.value = value;
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;
    }
}
++modCount;
if (++size > threshold)
    resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

2.读取数据
public V get(Object key) {

    Node e;
    //根据Key获取元素
    if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
        return null;
    if (accessOrder)
        afterNodeAccess(e);
    return e.value;
}

final Node getNode(int hash, Object key) {
    Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
    //if语句的第一个判断条件
    if ((tab = table) != null //将数组赋值给变量tab，将判断是否为null
        && (n = tab.length) > 0 //将数组的长值赋值给变量n
        && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//判断根据hash和数组长度减1的与运算，计算出来的的数组下标的第一个元素是不是为空
        //判断第一个元素是否要找的元素，大部份情况下只要hash值太集中，或者元素不是很多，第一个元素往往都是需要的最终元素
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            //第一个元素就是要找的元素，因为hash值和key都相等，直接返回
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {//如果第一元素不是要找到的元，则判断其next指向是否还有元素
            //有元素，判断其是否是TreeNode
            if (first instanceof TreeNode)
                //是TreeNode则根据TreeNode的方式获取数据
                return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
            do {//是Node单向链表，则通过next循环匹配，找到就退出，否则直到匹配完最后一个元素才退出
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    //没有找到则返回null
    return null;
}