浅读HashMap源码(java 1.8)

Posted 2021-06-09 皓洲

HashMap 学习笔记

存储结构（数据结构）

从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。

看下源码：

    /**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;//储存节点的hash值
        final K key;//储存节点的key值
        V value;//储存节点的value值
        Node<K,V> next;//用于连接下一个node节点
		
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

HashMap的重要字段

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

	//序列化id
	private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
	
	//默认初始容量-必须为2的幂。
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

	//最大容量为2的30次方
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

	//默认负载因子为0.75，当数据大于容量值的75%时会进行扩容
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

	//树化阈值，当一个链表长度达到8则链化成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

	//取消树化阈值，当一个红黑树节点达到6时则转成链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

	//最小树形化容量阈值：即 当哈希表中的容量 > 该值时，才允许树形化链表 （即 将链表 转换成红黑树）
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

功能实现 - 方法

HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

1. 确定哈希桶数组索引位置

static final int hash(Object key) {
        int h;
    	// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
     	// h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
     return h & (length-1);  //第三步 取模运算
}

下面举例说明下，n为table的长度。

2. 分析HashMap的put方法

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
/**
     * 实现Map.put和相关方法。
     *
     * @param hash key的hash值
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param onlyIfAbsent 如果当前位置已存在一个值，是否替换，false是替换，true是不替换
     * @param evict 如果为false，则表处于创建模式。
     * @return 返回上一个值，如果没有则返回null
     */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    	//table为Hashtable表，p为当前值对应的表的节点
    	//n表示表的长度，i是值对应表的下标
    
    	// 步骤1：tab为空则创建
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
    	// 步骤2：计算index，并对null做处理
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //e用来遍历节点p,k用来临时储存key值
            // 步骤3：节点key存在，直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
             // 步骤4：判断该链为红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 步骤5：该链为链表
            else {
                //遍历链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // key已经存在直接覆盖value
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //存在key值和hash值相等的，直接覆盖旧value
            if (e != null) { // existing mapping for key
                 //取出e的value
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value; //覆盖
                afterNodeAccess(e); //访问后回调
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
    	// 步骤6：超过最大容量 就扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

3.扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

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) {
        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值，就扩充为原来的2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);
     }
     // 计算新的resize上限
     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) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode) //如果是红黑树节点
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 链表优化重hash的代码块
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}