面试必备：HashMap源码解析（JDK8）

Posted 2021-12-30 veblen

一、前言

在分析jdk1.8后的HashMap源码时，发现网上好多分析都是基于之前的jdk，而Java8的HashMap对之前做了较大的优化，其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合，也可以使用红黑树进行存储，总之，目标只有一个，那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快，提升性能。好~下面就开始分析源码。

二、HashMap数据结构

 

说明：上图很形象的展示了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树的引入是为了提高效率。所以可见，在分析源码的时候我们不知不觉就温习了数据结构的知识点，一举两得。

三、HashMap源码分析

3.1 类的继承关系

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

可以看到HashMap继承自父类（AbstractMap），实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定义了一组通用的操作；Cloneable接口则表示可以进行拷贝，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象；Serializable接口表示HashMap实现了序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。

3.2 类的属性

 

说明：类的数据成员很重要，以上也解释得很详细了，其中有一个参数MINTREEIFYCAPACITY，笔者暂时还不是太清楚，有读者知道的话欢迎指导。

3.3 类的构造函数

1. HashMap(int, float)型构造函数

说明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大于等于initialCapacity的最小的二次幂数值。

 

2. HashMap(int)型构造函数。

 

3. HashMap()型构造函数。

 

4. HashMap(Map)型构造函数。

 

说明：putMapEntries(Map m, boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中。

 

 

3.4 重要函数分析

1. putVal函数

 

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未初始化或者长度为0，进行扩容

   if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

       n = (tab = resize()).length;

   // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)

   if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

       tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

   // 桶中已经存在元素

   else

       Node<K,V> e; K k;

       // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等

       if (p.hash == hash &&

           ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

               // 将第一个元素赋值给e，用e来记录

               e = p;

       // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点

       else if (p instanceof TreeNode)

           // 放入树中

           e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

       // 为链表结点

       else

           // 在链表最末插入结点

           for (int binCount = 0; ; ++binCount)

               // 到达链表的尾部

               if ((e = p.next) == null)

                   // 在尾部插入新结点

                   p.next = newNode(hash, key, value, null);

                   // 结点数量达到阈值，转化为红黑树

                   if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

                       treeifyBin(tab, hash);

                   // 跳出循环

                   break;

               

               // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等

               if (e.hash == hash &&

                   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                   // 相等，跳出循环

                   break;

               // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表

               p = e;

           

       

       // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点

       if (e != null)

           // 记录e的value

           V oldValue = e.value;

           // onlyIfAbsent为false或者旧值为null

           if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

               //用新值替换旧值

               e.value = value;

           // 访问后回调

           afterNodeAccess(e);

           // 返回旧值

           return oldValue;

       

   

   // 结构性修改

   ++modCount;

   // 实际大小大于阈值则扩容

   if (++size > threshold)

       resize();

   // 插入后回调

   afterNodeInsertion(evict);

   return null;

 

 

 

说明：HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put函数，而put函数就是通过putVal来插入元素的。

2. getNode函数

 

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key)

   Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

   // table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空

   if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

       (first = tab[(n - 1) & hash]) != null)

       // 桶中第一项(数组元素)相等

       if (first.hash == hash && // always check first node

           ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

           return first;

       // 桶中不止一个结点

       if ((e = first.next) != null)

           // 为红黑树结点

           if (first instanceof TreeNode)

               // 在红黑树中查找

               return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

           // 否则，在链表中查找

           do

               if (e.hash == hash &&

                   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                   return e;

            while ((e = e.next) != null);

       

   

   return null;

 

 

 

说明：HashMap并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get函数，而get函数就是通过getNode来取得元素的。

3. resize函数

 

 

final Node<K,V>[] resize()

 

 

   // 当前table保存

 

 

   Node<K,V>[] oldTab = table;

 

 

   // 保存table大小

 

 

   int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

 

 

   // 保存当前阈值

 

 

   int oldThr = threshold;

 

 

   int newCap, newThr = 0;

 

 

   // 之前table大小大于0

 

 

   if (oldCap > 0)

 

 

       // 之前table大于最大容量

 

 

       if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY)

 

 

           // 阈值为最大整形

 

 

           threshold = Integer.MAX_VALUE;

 

 

           return oldTab;

 

 

       

 

 

       // 容量翻倍，使用左移，效率更高

 

 

       else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

 

 

           oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

 

 

           // 阈值翻倍

 

 

           newThr = oldThr << 1; // double threshold

 

 

   

 

 

   // 之前阈值大于0

 

 

   else if (oldThr > 0)

 

 

       newCap = oldThr;

 

 

   // oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()构造函数，之后再插入一个元素会调用resize函数，会进入这一步）

 

 

   else          

 

 

       newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

 

 

       newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

 

 

   

 

 

   // 新阈值为0

 

 

   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")

 

 

   // 初始化table

 

 

   Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

 

 

   table = newTab;

 

 

   // 之前的table已经初始化过

 

 

   if (oldTab != null)

 

 

       // 复制元素，重新进行hash

 

 

       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)

 

 

                   ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

 

 

               else // preserve order

 

 

                   Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

 

 

                   Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

 

 

                   Node<K,V> next;

 

 

                   // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash

 

 

                   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;

 

 

 

 

 

 

说明：进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。

在resize前和resize后的元素布局如下

 

　说明：上图只是针对了数组下标为2的桶中的各个元素在扩容后的分配布局，其他各个桶中的元素布局可以以此类推。

四、针对HashMap的思考

4.1. 关于扩容的思考

从putVal源代码中我们可以知道，当插入一个元素的时候size就加1，若size大于threshold的时候，就会进行扩容。假设我们的capacity大小为32，loadFator为0.75,则threshold为24 = 32 * 0.75，此时，插入了25个元素，并且插入的这25个元素都在同一个桶中，桶中的数据结构为红黑树，则还有31个桶是空的，也会进行扩容处理，其实，此时，还有31个桶是空的，好像似乎不需要进行扩容处理，但是是需要扩容处理的，因为此时我们的capacity大小可能不适当。我们前面知道，扩容处理会遍历所有的元素，时间复杂度很高；前面我们还知道，经过一次扩容处理后，元素会更加均匀的分布在各个桶中，会提升访问效率。所以，说尽量避免进行扩容处理，也就意味着，遍历元素所带来的坏处大于元素在桶中均匀分布所带来的好处。如果有读者有不同意见，也欢迎讨论~

五、总结

至此，HashMap的源码就分析到这里了，其中理解了其中的核心函数和数据结构，那么理解HashMap的源码就不困难了。当然，此次分析中还有一些知识点没有涉及到，如红黑树、序列化、拷贝等，以后有机会会进行详细的说明和讲解，谢谢各位园友的观看~

出处：https://dwz.cn/QnLsm3RQ