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Java集合详解4：一文读懂HashMap和HashTable的区别以及常见面试题

日期：2019-10-10点击：298收藏

《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。

这些文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看

https://github.com/h2pl/Java-Tutorial

喜欢的话麻烦点下Star、fork哈

文章首发于我的个人博客：

www.how2playlife.com

今天我们来探索一下HashMap和HashTable机制与比较器的源码。

本文参考http://cmsblogs.com/?p=176

HashMap

HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

定义

HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map，这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧！

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

构造函数

 HashMap提供了三个构造函数： HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。 HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。

这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。

对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

数据结构

我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”，如下是它的数据结构：

HashMap数据结构图

下图的table数组的每个格子都是一个桶。负载因子就是map中的元素占用的容量百分比。比如负载因子是0.75，初始容量（桶数量）为16时，那么允许装填的元素最大个数就是16*0.75 = 12，这个最大个数也被成为阈值，就是map中定义的threshold。超过这个阈值时，map就会自动扩容。

存储实现：put(key,vlaue)

 首先我们先看源码 public V put(K key, V value) { //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因 if (key == null) return putForNullKey(value); //计算key的hash值，此处对原来元素的hashcode进行了再次hash int hash = hash(key.hashCode()); ------(1) //计算key hash 值在 table 数组中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); ------(2) //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置 for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同) //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; //旧值 = 新值 e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //返回旧值 } } //修改次数增加1 modCount++; //将key、value添加至i位置处 addEntry(hash, key, value, i); return null; }

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。

若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，==否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）==。

若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

1、先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。

==对length取模来得到hash是常用的hash索引方法，这里采用位运算的话效率更高。==

我们回到indexFor方法，该方法仅有一条语句：h&(length - 1)，这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任：均匀分布table数据和充分利用空间。

这里我们假设length为16(2^n)和15，h为5、6、7。

当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。

而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。

这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。

如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法，如下：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //获取bucketIndex处的Entry Entry<K, V> e = table[bucketIndex]; //将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e); //若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length); }

这个方法中有两点需要注意：

后面添加的entry反而会接到前面。

一、是链的产生。

这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

二、扩容问题。

随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。

该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

JDK1.8的hashmap：put方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //如果p是红黑树节点，则用另外的处理方法 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //当链表节点数超过8个，则直接进行红黑树化。 treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }

JDK1.8在链表长度超过8时会转换为红黑树。
转换方法如下：

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //如果节点数变小小于红黑树的节点数阈值时，调整空间 resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { //该方法直接返回一个红黑树结点。 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else { //从链表头开始依次插入红黑树 p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } } // For treeifyBin TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) { return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next); }

扩容

final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { //如果原容量大于最大空间，则让阈值为最大值。因为不能再扩容了，最大容量就是整数最大值。 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } //两倍扩容，阈值也跟着变为两倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) //当后面没有节点时，直接插入即可 //每个元素重新计算索引位置，此处的hash值并没有变，只是改变索引值 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //否则，就从头到尾依次将节点进行索引然后插入新数组，这样插入后的链表顺序会和原来的顺序相反。 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; 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); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }

读取实现：get(key)

 相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。 public V get(Object key) { // 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value if (key == null) return getForNullKey(); // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码 int hash = hash(key.hashCode()); // 取出 table 数组中指定索引处的值 for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; //若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null; }

在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。

同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。

在java中与有两个类都提供了一个多种用途的hashTable机制，他们都可以将可以key和value结合起来构成键值对通过put(key,value)方法保存起来，然后通过get(key)方法获取相对应的value值。

HashTable

一个是前面提到的HashMap，还有一个就是马上要讲解的HashTable。对于HashTable而言，它在很大程度上和HashMap的实现差不多，如果我们对HashMap比较了解的话，对HashTable的认知会提高很大的帮助。他们两者之间只存在几点的不同，这个后面会阐述。

定义

 HashTable在Java中的定义如下： public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable 从中可以看出HashTable继承Dictionary类，实现Map接口。其中Dictionary类是任何可将键映射到相应值的类（如 Hashtable）的抽象父类。每个键和每个值都是一个对象。在任何一个 Dictionary 对象中，每个键至多与一个值相关联。Map是"key-value键值对"接口。

 HashTable采用"拉链法"实现哈希表，它定义了几个重要的参数：table、count、threshold、loadFactor、modCount。

 table：为一个Entry[]数组类型，Entry代表了“拉链”的节点，每一个Entry代表了一个键值对，哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。

 count：HashTable的大小，注意这个大小并不是HashTable的容器大小，而是他所包含Entry键值对的数量。

 threshold：Hashtable的阈值，用于判断是否需要调整Hashtable的容量。threshold的值="容量*加载因子"。

 loadFactor：加载因子。

 modCount：用来实现“fail-fast”机制的（也就是快速失败）。所谓快速失败就是在并发集合中，其进行迭代操作时，若有其他线程对其进行结构性的修改，这时迭代器会立马感知到，并且立即抛出ConcurrentModificationException异常，而不是等到迭代完成之后才告诉你（你已经出错了）。

构造方法

 在HashTabel中存在5个构造函数。通过这5个构造函数我们构建出一个我想要的HashTable。 public Hashtable() { this(11, 0.75f); } 默认构造函数，容量为11，加载因子为0.75。 public Hashtable(int initialCapacity) { this(initialCapacity, 0.75f); } 用指定初始容量和默认的加载因子 (0.75) 构造一个新的空哈希表。 public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) { //验证初始容量 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity); //验证加载因子 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor); if (initialCapacity==0) initialCapacity = 1; this.loadFactor = loadFactor; //初始化table，获得大小为initialCapacity的table数组 table = new Entry[initialCapacity]; //计算阀值 threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1); //初始化HashSeed值 initHashSeedAsNeeded(initialCapacity); }

用指定初始容量和指定加载因子构造一个新的空哈希表。其中initHashSeedAsNeeded方法用于初始化hashSeed参数，其中hashSeed用于计算key的hash值，它与key的hashCode进行按位异或运算。这个hashSeed是一个与实例相关的随机值，主要用于解决hash冲突。

private int hash(Object k) { return hashSeed ^ k.hashCode(); }

构造一个与给定的 Map 具有相同映射关系的新哈希表。

public Hashtable(Map<? extends K, ? extends V> t) { //设置table容器大小，其值==t.size * 2 + 1 this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f); putAll(t); }

主要方法

HashTable的API对外提供了许多方法，这些方法能够很好帮助我们操作HashTable，但是这里我只介绍两个最根本的方法：put、get。

 首先我们先看put方法：将指定 key 映射到此哈希表中的指定 value。注意这里键key和值value都不可为空。 public synchronized V put(K key, V value) { // 确保value不为null if (value == null) { throw new NullPointerException(); } /* * 确保key在table[]是不重复的 * 处理过程： * 1、计算key的hash值，确认在table[]中的索引位置 * 2、迭代index索引位置，如果该位置处的链表中存在一个一样的key，则替换其value，返回旧值 */ Entry tab[] = table; int hash = hash(key); //计算key的hash值 int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //确认该key的索引位置 //迭代，寻找该key，替换 for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) { if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { V old = e.value; e.value = value; return old; } } modCount++; if (count >= threshold) { //如果容器中的元素数量已经达到阀值，则进行扩容操作 rehash(); tab = table; hash = hash(key); index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; } // 在索引位置处插入一个新的节点 Entry<K,V> e = tab[index]; tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e); //容器中元素+1 count++; return null; }

put方法的整个处理流程是：计算key的hash值，根据hash值获得key在table数组中的索引位置，然后迭代该key处的Entry链表（我们暂且理解为链表），若该链表中存在一个这个的key对象，那么就直接替换其value值即可，否则在将改key-value节点插入该index索引位置处

在HashTabled的put方法中有两个地方需要注意：

1、HashTable的扩容操作，在put方法中，如果需要向table[]中添加Entry元素，会首先进行容量校验，如果容量已经达到了阀值，HashTable就会进行扩容处理rehash()，如下:

protected void rehash() { int oldCapacity = table.length; //元素 Entry<K,V>[] oldMap = table; //新容量=旧容量 * 2 + 1 int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) { if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE) return; newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE; } //新建一个size = newCapacity 的HashTable Entry<K,V>[] newMap = new Entry[]; modCount++; //重新计算阀值 threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1); //重新计算hashSeed boolean rehash = initHashSeedAsNeeded(newCapacity); table = newMap; //将原来的元素拷贝到新的HashTable中 for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) { for (Entry<K,V> old = oldMap[i] ; old != null ; ) { Entry<K,V> e = old; old = old.next; if (rehash) { e.hash = hash(e.key); } int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity; e.next = newMap[index]; newMap[index] = e; } } }

在这个rehash()方法中我们可以看到容量扩大两倍+1，同时需要将原来HashTable中的元素一一复制到新的HashTable中，这个过程是比较消耗时间的，同时还需要重新计算hashSeed的，毕竟容量已经变了。

这里对阀值啰嗦一下：比如初始值11、加载因子默认0.75，那么这个时候阀值threshold=8，当容器中的元素达到8时，HashTable进行一次扩容操作，容量 = 8 2 + 1 =17，而阀值threshold=170.75 = 13，当容器元素再一次达到阀值时，HashTable还会进行扩容操作，依次类推。

下面是计算key的hash值，这里hashSeed发挥了作用。

private int hash(Object k) { return hashSeed ^ k.hashCode(); }

相对于put方法，get方法就会比较简单，处理过程就是计算key的hash值，判断在table数组中的索引位置，然后迭代链表，匹配直到找到相对应key的value,若没有找到返回null。

 public synchronized V get(Object key) { Entry tab[] = table; int hash = hash(key); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) { if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { return e.value; } } return null; }

HashTable与HashMap的异同点

HashTable和HashMap存在很多的相同点，但是他们还是有几个比较重要的不同点。

第一：我们从他们的定义就可以看出他们的不同，HashTable基于Dictionary类，而HashMap是基于AbstractMap。Dictionary是什么？它是任何可将键映射到相应值的类的抽象父类，而AbstractMap是基于Map接口的骨干实现，它以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

第二：HashMap可以允许存在一个为null的key和任意个为null的value，但是HashTable中的key和value都不允许为null。如下：

当HashMap遇到为null的key时，它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理，只要是对象都可以。
if (key == null) return putForNullKey(value); 而当HashTable遇到null时，他会直接抛出NullPointerException异常信息。

if (value == null) { throw new NullPointerException(); }

第三：Hashtable的方法是同步的，而HashMap的方法不是。所以有人一般都建议如果是涉及到多线程同步时采用HashTable，没有涉及就采用HashMap，但是在Collections类中存在一个静态方法：synchronizedMap()，该方法创建了一个线程安全的Map对象，并把它作为一个封装的对象来返回，所以通过Collections类的synchronizedMap方法是可以我们你同步访问潜在的HashMap。这样君该如何选择呢？？？

面试题：HashMap和HashTable的区别

HashMap线程不安全，HashTable是线程安全的。HashMap内部实现没有任何线程同步相关的代码，所以相对而言性能要好一点。如果在多线程中使用HashMap需要自己管理线程同步。HashTable大部分对外接口都使用synchronized包裹，所以是线程安全的，但是性能会相对差一些。

二者的基类不一样。HashMap派生于AbstractMap，HashTable派生于Dictionary。它们都实现Map, Cloneable, Serializable这些接口。AbstractMap中提供的基础方法更多，并且实现了多个通用的方法，而在Dictionary中只有少量的接口，并且都是abstract类型。

key和value的取值范围不同。HashMap的key和value都可以为null，但是HashTablekey和value都不能为null。对于HashMap如果get返回null，并不能表明HashMap不存在这个key，如果需要判断HashMap中是否包含某个key，就需要使用containsKey这个方法来判断。

算法不一样。HashMap的initialCapacity为16，而HashTable的initialCapacity为11。HashMap中初始容量必须是2的幂,如果初始化传入的initialCapacity不是2的幂，将会自动调整为大于出入的initialCapacity最小的2的幂。HashMap使用自己的计算hash的方法(会依赖key的hashCode方法)，HashTable则使用key的hashCode方法得到。