```java
static class Entry implements Map.Entry {
final K key;
V value;
Entry next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap m) {
}
}
```
### 2. 拉链法的工作原理
```java
HashMap map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");
```
- 新建一个 HashMap，默认大小为 16；
- 插入 <K1,V1> 键值对，先计算 K1 的 hashCode 为 115，使用除留余数法得到所在的桶下标 115%16=3。
- 插入 <K2,V2> 键值对，先计算 K2 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6。
- 插入 <K3,V3> 键值对，先计算 K3 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6，插在 <K2,V2> 前面。
应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 后面，而是插入在链表头部。
查找需要分成两步进行：
- 计算键值对所在的桶；
- 在链表上顺序查找，时间复杂度显然和链表的长度成正比。
### 3. put 操作
```java
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 键为 null 单独处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
// 确定桶下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 先找出是否已经存在键为 key 的键值对，如果存在的话就更新这个键值对的值为 value
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入新键值对
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
```
HashMap 允许插入键为 null 的键值对。因为无法调用 null 的 hashCode()，也就无法确定该键值对的桶下标，只能通过强制指定一个桶下标来存放。HashMap 使用第 0 个桶存放键为 null 的键值对。
```java
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;
}
```
使用链表的头插法，也就是新的键值对插在链表的头部，而不是链表的尾部。
```java
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);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry e = table[bucketIndex];
// 头插法，链表头部指向新的键值对
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
```
```java
Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
```
### 4. 确定桶下标
很多操作都需要先确定一个键值对所在的桶下标。
```java
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
```
（一）计算 hash 值
```java
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
```
```java
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
```
（二）取模
令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质：
```
x : 00010000
x-1 : 00001111
```
令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数：
```
y : 10110010
x-1 : 00001111
y&(x-1) : 00000010
```
这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的：
```
x : 00010000
y : 10110010
y%x : 00000010
```
我们知道，位运算的代价比求模运算小的多，因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能。
确定桶下标的最后一步是将 key 的 hash 值对桶个数取模：hash%capacity，如果能保证 capacity 为 2 的 n 次方，那么就可以将这个操作转换为位运算。
```java
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
```
### 5. 扩容-基本原理
设 HashMap 的 table 长度为 M，需要存储的键值对数量为 N，如果哈希函数满足均匀性的要求，那么每条链表的长度大约为 N/M，因此平均查找次数的复杂度为 O(N/M)。
为了让查找的成本降低，应该尽可能使得 N/M 尽可能小，因此需要保证 M 尽可能大，也就是说 table 要尽可能大。HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值来调整 M 值，使得空间效率和时间效率都能得到保证。
和扩容相关的参数主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。
| 参数 | 含义 |
| :--: | :-- |
| capacity | table 的容量大小，默认为 16，需要注意的是 capacity 必须保证为 2 的 n 次方。|
| size | table 的实际使用量。 |
| threshold | size 的临界值，size 必须小于 threshold，如果大于等于，就必须进行扩容操作。 |
| load_factor | 装载因子，table 能够使用的比例，threshold = capacity * load_factor。|
```java
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Entry[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
transient int modCount;
```
从下面的添加元素代码中可以看出，当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。
```java
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
```
扩容使用 resize() 实现，需要注意的是，扩容操作同样需要把旧 table 的所有键值对重新插入新的 table 中，因此这一步是很费时的。
```java
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);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
```
### 6. 扩容-重新计算桶下标
在进行扩容时，需要把键值对重新放到对应的桶上。HashMap 使用了一个特殊的机制，可以降低重新计算桶下标的操作。
假设原数组长度 capacity 为 8，扩容之后 new capacity 为 16：
```html
capacity : 00010000
new capacity : 00100000
```
对于一个 Key，它的哈希值如果在第 6 位上为 0，那么取模得到的结果和之前一样；如果为 1，那么得到的结果为原来的结果 + 8。
### 7. 扩容-计算数组容量
HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方，因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。
先考虑如何求一个数的掩码，对于 10010000，它的掩码为 11111111，可以使用以下方法得到：
```
mask |= mask >> 1 11011000
mask |= mask >> 2 11111100
mask |= mask >> 4 11111111
```
mask+1 是大于原始数字的最小的 2 的 n 次方。
```
num 10010000
mask+1 100000000
```
以下是 HashMap 中计算数组容量的代码：
```java
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
```
### 8. 链表转红黑树
从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于 8 时会将链表转换为红黑树。
### 9. HashMap 与 HashTable
- HashTable 使用 synchronized 来进行同步。
- HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。
- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。
## ConcurrentHashMap
### 1. 存储结构
```java
static final class HashEntry {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry next;
}
```
ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。
Segment 继承自 ReentrantLock。
```java
static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
static final int MAX_SCAN_RETRIES =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
transient volatile HashEntry[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}
```
```java
final Segment[] segments;
```
默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
```java
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
```
### 2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
```java
/**
* The number of elements. Accessed only either within locks
* or among other volatile reads that maintain visibility.
*/
transient int count;
```
在执行 size 操作时，需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。
ConcurrentHashMap 在执行 size 操作时先尝试不加锁，如果连续两次不加锁操作得到的结果一致，那么可以认为这个结果是正确的。
尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。
如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。
```java
/**
* Number of unsynchronized retries in size and containsValue
* methods before resorting to locking. This is used to avoid
* unbounded retries if tables undergo continuous modification
* which would make it impossible to obtain an accurate result.
*/
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
// 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}
```
### 3. JDK 1.8 的改动
JDK 1.7 使用分段锁机制来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock，并发程度与 Segment 数量相等。
JDK 1.8 使用了 CAS 操作来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。
并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。
## LinkedHashMap
### 存储结构
继承自 HashMap，因此具有和 HashMap 一样的快速查找特性。
```java
public class LinkedHashMap extends HashMap implements Map
```
内存维护了一个双向循环链表，用来维护插入顺序或者 LRU 顺序。
```java
/**
* The head (eldest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry head;
/**
* The tail (youngest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry tail;
```
顺序使用 accessOrder 来决定，默认为 false，此时使用的是插入顺序。
```java
final boolean accessOrder;
```
LinkedHashMap 最重要的是以下用于记录顺序的函数，它们会在 put、get 等方法中调用。
```java
void afterNodeAccess(Node p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
```
### afterNodeAccess()
当一个 Node 被访问时，如果 accessOrder 为 true，会将它移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后，在每次访问一个节点时，会将这个节点移到链表尾部，保证链表尾部是最近访问的节点，那么链表首部就是最近最久未使用的节点。
```java
void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry p =
(LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
```
### afterNodeInsertion()
在 put 等操作之后执行，当 removeEldestEntry() 方法返回 ture 时会移除最晚的节点，也就是链表首部节点 first。
evict 只有在构建 Map 的时候才为 false，在这里为 true。
```java
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
```
removeEldestEntry() 默认为 false，如果需要让它为 true，需要继承 LinkedHashMap 并且覆盖这个方法的实现，这在实现 LRU 的缓存中特别有用，通过移除最近最久未使用的节点，从而保证缓存空间足够，并且缓存的数据都是热点数据。
```java
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return false;
}
```
### LRU 缓存
以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存，设定最大缓存空间 MAX_ENTRIES 为 3。使用 LinkedHashMap 的构造函数将 accessOrder 设置为 true，开启 LUR 顺序。覆盖 removeEldestEntry() 方法实现，在节点多于 MAX_ENTRIES 就会将最近最久未使用的数据移除。
```java
class LRUCache extends LinkedHashMap {
private static final int MAX_ENTRIES = 3;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
LRUCache() {
super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
}
}
```
```java
public static void main(String[] args) {
LRUCache cache = new LRUCache<>();
cache.put(1, "a");
cache.put(2, "b");
cache.put(3, "c");
cache.get(1);
cache.put(4, "d");
System.out.println(cache.keySet());
}
```
```html
[3, 1, 4]
```
## WeekHashMap
### 存储结构
WeakHashMap 的 Entry 继承自 WeakReference，被 WeakReference 关联的对象在下一次垃圾回收时会被回收。
WeakHashMap 主要用来实现缓存，通过使用 WeakHashMap 来引用缓存对象，由 JVM 对这部分缓存进行回收。
```java
private static class Entry extends WeakReference
