Map进阶 - HashMap 源码解析
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Map进阶 - HashMap 源码解析
HashMap 概述
Hashmap 底层是 数组+链表+红黑树 HashMap 继承 AbstractMap，实现Map接口。允许放入Key或Value为null的元素。HashMap线程不安全，不保证元素顺序，put元素可能会发生Hash碰撞。
思考一下？
1：线程不安全如何解决？ 2：如何保证元素顺序？ 3：Hash碰撞如何解决？
静态常量理解
// 默认的初始容量：16-必须是二的幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 16
// 最大容量：如果其中一个带有参数的构造函数隐式指定了更高的值，则使用该容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//
// 负载系数：在构造函数中未指定时使用的负载系数
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 最小树容量计算阀值：使用树形结构而不是列表作为储存计算阀值。
// 当至少有这么多节点，再次添加元素时才会调用树形方法（并不一定转换为树形结构，需要满足桶大小大于MIN_TREEIFY_CAPACITY）。
// 该值必须大于2至少为8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 用于取消对（拆分）垃圾箱的搜索的垃圾箱计数阈值(即树形结构转为列表结构的长度)
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 树型阈值：可以将存储箱树化的最小表容量(即桶大小 大于此值才会转换为树形结构)
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
构造函数理解
// 默认构造函数。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 包含另一个“Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
put 过程分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//put调用putVal方法
//onlyIfAbsent：如果为真，那么该值不允许被覆盖，即不存在该key时候才put
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node < K, V > [];
Node < K, V > p;
int n, i;
// 第一次put时候要对表进行初始化，调用resize方法。第一次扩容是将表由空初始化为默认大小16或者自定义的容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标，如果该下标没有值，直接初始化node放入这个位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//数组该位置有数据
Node < K, V > e;
K k;
//判断这个位置的数据是否是我们想要插入的数据，即key是否相等，如果相等取出这个数据
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果这个位置的数据是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
//调用红黑树的插值方法
e = ((TreeNode < K, V > ) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 这个位置的数据是链表
for (int binCount = 0;; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面
if ((e = p.next) == null) {
// 初始化node放入链表的最后面
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 默认值为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 8 个
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 调用 treeifyBin 方法，也就是将链表转换为红黑树的方法
// 注意：调用treeifyBin 方法并不是说一定会将链表转为红黑树
/**
* treeifyBin源码如下
* 表长度大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY 即默认大小64 才会进行转换红黑树的操作，否则只进行扩容。
* if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
* resize();
* else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) //才会进行转换红黑树
*/
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时跳出循环，那么 e 为链表中与要插入的新值的 key 相等的 node
break;
p = e;
}
}
// e不为空，即说明旧值的key与要插入的key"相等"，然后进行值覆盖，返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 这个put方法传入的onlyIfAbsent为false即可以覆盖值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阀值（负载因子*默认大小），需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get 过程分析
- 计算key的hash值，根据hash值找到对应的数组下标
- 如果该位置的元素是我们想要的元素直接返回，否则继续
- 判断该元素类型是否是红黑树类型，如果是用红黑树方法取数据，否则继续
- 遍历链表，直到找到相等的key返回其value
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断第一个节点是否是我们想要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 继续往下找
if ((e = first.next) != null) {
//节点是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
//调用红黑树取值方法
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//遍历链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//返回链表中的key与我们的key相等的元素
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize 扩容分析
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//原本桶容量，默认为16或者自己设置的大小容量
int oldThr = threshold;//原本桶阀值，默认为桶容量*负载因子即 16*0.75 = 12
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果扩容之前的容量大于等于指定的最大容量 1>>30
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//将桶的阀值设置为最大整形但并没有扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 创建对象时，已经指定了容量大小；
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 创建对象没有指定容量大小的情况下 初始化时newCap = 16；newThr = 16 * 0.75 = 12；
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 设置新阈值newThr
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;//新桶容量 * 负载因子
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;
//将oldTab的数据复制到newTab中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//从下标 0 开始迁移数据
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//判断下标 i 位置上是否有数据
oldTab[j] = null;
//这个位置上没有形成Node链表，只有一个Node节点
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//红黑树
((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;
do {//循环遍历Node链表，分离出2条链表：loTail是坐标不变的链表表头；hiTail是下标为 i + n的表头；
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
// 分别将loTail ，hiTail 插入到新数组
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;
}