JDK1.8 HashMap 扩容 对链表（长度小于默认的8）处理时重新定位的过程

Posted 2020-12-02 selfchange

关于HashMap的扩容过程，请参考源码或百度。

我想记录的是1.8 HashMap扩容是对链表中节点的Hash计算分析.

对术语先明确一下：

hash计算指的确定节点在table[index]中的链表位置index，不是节点的hash值。

1 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //这两个是记录重新hash计算后仍在原位置(设为index)的节点
2 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //这两个是记录重新hash计算后在原位置加上原容量  的位置的节点(index + old capacity)

那么问题来了 ， 怎么就确定 扩容前的 链表节点  在 扩容后的位置 是 当前位置或者+old capacity的位置 ？ 

 

先看 put 节点时 对key查找在table位置的计算方法，在putVal中有这么一行(红色部分)：

1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
2                    boolean evict) {
3         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
4         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
5             n = (tab = resize()).length;
6         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
7             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
8         else {

其中 (n-1) & hash 就是在table中的位置（n即capacity），暂时将这个记为 oldIndex = (n-1) & hash （公式1）;

再来看扩容时的代码，代码有点多，我删去一些不影响理解的还是看红色部分：

 1 final Node<K,V>[] resize() {
 2         Node<K,V>[] oldTab = table;
 3         int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4         int oldThr = threshold;
 5         int newCap, newThr = 0;
 6         if (oldCap > 0) {
 7             if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 8                 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 9                 return oldTab;
10             }
11             else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 
12                      oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
13                 newThr = oldThr << 1; // double threshold
14         }26         threshold = newThr;28         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
29         table = newTab;
30         if (oldTab != null) {
31             for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
32                 Node<K,V> e;
33                 if ((e = oldTab[j]) != null) {
34                     oldTab[j] = null;
35                     if (e.next == null)
36                         newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
37                     else if (e instanceof TreeNode)
38                         ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
39                     else { // preserve order
40                         Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
41                         Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
42                         Node<K,V> next;
43                         do {
44                             next = e.next;
45                             if ((e.hash & oldCap) == 0) {
46                                 if (loTail == null)
47                                     loHead = e;
48                                 else
49                                     loTail.next = e;
50                                 loTail = e;
51                             }
52                             else {
53                                 if (hiTail == null)
54                                     hiHead = e;
55                                 else
56                                     hiTail.next = e;
57                                 hiTail = e;
58                             }
59                         } while ((e = next) != null);
60                         if (loTail != null) {
61                             loTail.next = null;
62                             newTab[j] = loHead;
63                         }
64                         if (hiTail != null) {
65                             hiTail.next = null;
66                             newTab[j + oldCap] = hiHead; (公式4)
67                         }
68                     }
69                 }
70             }
71         }
72         return newTab;
73     }

为了简单（二进制可以短点）起见，以 oldCapacity = 8 为例，扩容后 capacity = 16

newCap = oldCap << 1 : 新的容量capacity= 8<<1 = 16

newTab[e.hash & (newCap - 1)] , 红色部分即 原节点在 新table中的位置 ， 暂时记为 newIndex = e.hash & (newCap - 1) （公式2）

hoHead,hoTail,hiHead,hiTail 不多说，上面有说明。 那么 这个下面这个判断条件，就决定了节点在扩容以后的位置

(e.hash & oldCap) == 0  （公式3）

最后再看是如何分配者两个链表的，一个原位置，一个j+oldCap位置。

下面分析是如何这么确定的：

总结上面所描述的，有下列几个变量

oldCapacity 用 n 代替

oldIndex = (n-1) & hash (公式1)

newIndex = (n*2 -1) & hash (公式2)

condition = n & hash (公式3)

 

几个值之间的关系:

if(condition == 0) 那么  newIndex 等于 oldIndex

else                              newIndex 等于 oldIndex + n

里面有一个隐含条件： n 是 2 的整数倍（也是满足关系的必要条件）

当n = 8 时， 其二进制 b1 = 1000 ,  减去1 之后(7) 得到的二进制 b2 = 0111

扩容后， 即n*2 = 16的二进制是 10000 ， 减去1之后(15) 得到的二进制是 b3 = 01111

假如hash的二进制是hash = 10111 ，

    　　10111 &  1000 (b1)  = 0     == conditon 

    　　10111 &  0111 (b2)  = 111  == oldIndex

    　　10111 & 01111 (b3) = 111  == newIndex

          　　可以发现，   当 condtion 为0 时， hash的二进制 的 第4位 必然为 0 ，高位无所谓什么值 ，

        hash &b2 (111) 结果必然是hash低三位的值，hash & b2 (1111) ，由于hash第4位为0 ，那么结果必然仍是hash低三位的值。

　　所以，当condition为0时， newIndex 必然等于 oldIndex

假如hash的二进制是hash = 11111,

　　　 11111 & 1000 (b1) = 1000      == condition = 8

　　　 11111 &  0111 (b2) = 00111    == oldIndex = 7

　　　 11111 & 01111 (b3) = 01111    == newIndex = 15

　　　　　发现了吗？ oldIndex 和 newIndex 差的就是 一个第 4 位的1 ，那么这个1 就是 2^4 = 8 ， 也就是 oldCapacity (2^4) 的值。

 

无论多长的hash值，关键的一个二进制 在 第 x 位 （2^x = oldCapacity）, 也就是这一位决定了 扩容前后的位置。

由于这样计算呢， java1.8中的HashMap 可以 不用在扩容的时候 一直往头节点插 （有环回的逻辑所以在多线程扩容的时候才会出现 闭环链 ），

1.8中对链表只有往后添加节点，没有环回的逻辑， 也就不可能在多线程的时候出现闭环链。

虽然时间复杂度是一样的，但是更机智了。