HashMap 的底层原理
文章目录
- 核心数据结构
- 核心参数
- 核心操作原理
- 哈希计算与数组索引
- 插入（put）操作
- 查询（get）操作
- 扩容（resize）操作
- 链表转红黑树（treeifyBin）
- 红黑树退化为链表（untreeify）
- 关键特性
- 总结
HashMap 的底层原理（Java 8 版本）
HashMap 是 Java 中最常用的基于哈希表的Map实现，它存储键值对（key-value），具有 O(1) 平均时间复杂度 的查询、插入和删除性能。其底层实现涉及 数组 + 链表 + 红黑树 的结构，并在 Java 8 中进行了优化（链表转红黑树）。下面详细分析其核心机制：
核心数据结构
HashMap 的底层是一个 Node<K,V>[] table 数组（默认大小 16），每个元素是一个链表或红黑树的节点：
transient Node<K,V>[] table; // 存储键值对的数组
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Node 类（链表节点）：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash; // key 的哈希值final K key; // 键V value; // 值Node<K,V> next; // 下一个节点（链表结构） } -
TreeNode 类（红黑树节点，Java 8 新增）：
- 当链表长度超过阈值（默认 8）时，链表会转换为红黑树，提升查询效率（从 O(n) → O(log n)）。
核心参数
| 参数 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|
initialCapacity | 16 | 初始数组大小（必须是 2 的幂次方）。 |
loadFactor | 0.75 | 负载因子，决定扩容时机（容量 * loadFactor 触发扩容）。 |
threshold | 12 | 扩容阈值 = 容量 * loadFactor（默认 16 * 0.75 = 12）。 |
TREEIFY_THRESHOLD | 8 | 链表长度超过此值时，转换为红黑树。 |
UNTREEIFY_THRESHOLD | 6 | 红黑树节点数减少到此值时，退化为链表。 |
核心操作原理
哈希计算与数组索引
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计算 key 的哈希值：
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先调用key.hashCode()，再通过hash()方法扰动哈希值（减少哈希冲突）：
static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // 高16位与低16位异或 } -
扰动函数的作用：将高位哈希值参与低位运算，避免哈希冲突（如 key1.hashCode() 和 key2.hashCode()的高位不同但低位相同的情况）。
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计算数组索引：
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使用(n - 1) & hash计算索引（n是数组长度，必须是 2 的幂次方）：
int index = (table.length - 1) & hash; // 等价于 index = hash % n（但位运算更快） -
为什么用 & 而不是 %？
- n 是 2 的幂次方时，(n - 1) & hash 等价于 hash % n，但位运算效率更高。
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插入（put）操作
- 计算 key 的哈希值和数组索引。
- 检查数组是否为空或长度为 0：
- 如果是，先调用 resize()扩容（默认初始容量 16）。
- 检查当前索引位置是否有节点：
- 无节点：直接插入新 Node。
- 有节点：
- 如果 key 已存在：更新 value（equals() 比较 key）。
- 如果 key 不存在：
- 链表结构：插入到链表末尾。
- 链表长度 ≥ 8：转换为红黑树（TREEIFY_THRESHOLD=8）。
- 检查是否需要扩容：
- 如果当前元素数量 ≥ threshold，调用 resize()`扩容（容量翻倍）。
查询（get）操作
- 计算 key 的哈希值和数组索引。
- 检查当前索引位置是否有节点：
- 无节点：返回 null。
- 有节点：
- 链表结构：遍历链表，用 equals() 比较 key。
- 红黑树结构：调用红黑树的查找方法（O(log n)）。
扩容（resize）操作
- 触发条件：元素数量 ≥ threshold（默认 16 * 0.75 = 12）。
- 扩容过程：
- 新容量 = 旧容量 × 2（必须是 2 的幂次方）。
- 遍历旧数组的所有节点，重新计算哈希值和索引：
- 旧容量为 2 的幂次方时，节点的新索引要么不变，要么是 旧索引 + 旧容量（利用哈希值的高位信息减少重新计算）。
- 如果链表长度 ≥ 8，转换为红黑树。
链表转红黑树（treeifyBin）
- 条件：链表长度 ≥ TREEIFY_THRESHOLD=8 且 数组长度 ≥ MIN_TREEIFY_CAPACITY=64。
- 作用：提升查询效率（从 O(n) → O(log n)）。
红黑树退化为链表（untreeify）
- 条件：红黑树节点数 ≤ UNTREEIFY_THRESHOLD=6。
- 作用：减少内存占用（红黑树比链表占用更多空间）。
关键特性
- 哈希冲突处理：
- 链地址法：相同哈希值的 key 存储在同一个链表或红黑树中。
- 扰动函数：减少哈希冲突的概率。
- 扩容机制：
- 容量翻倍，重新计算所有节点的索引（利用(n - 1) & hash的特性减少计算量）。
- 红黑树优化：
- 链表过长时转换为红黑树，提升查询效率（Java 8 新增）。
- 线程不安全：
- 多线程环境下可能导致死循环或数据丢失（需用 ConcurrentHashMap 或 Collections.synchronizedMap）。
总结
HashMap 的底层是基于数组 + 链表 + 红黑树的哈希表实现，其核心原理包括：
- 哈希计算：通过 key.hashCode() 和扰动函数计算哈希值，再用 (n - 1) & hash计算数组索引。
- 插入操作：先检查数组是否为空，再检查当前索引是否有节点，若无则插入；若有则更新或插入链表/红黑树。
- 扩容机制：当元素数量超过 容量 * loadFactor 时，容量翻倍并重新计算所有节点的索引。
- 链表转红黑树：当链表长度 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64 时，链表转换为红黑树以提升查询效率。
- 线程不安全：多线程环境下需用 ConcurrentHashMap 替代。
其设计目标是平衡查询效率、内存占用和扩容成本。