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Java源码分析——HashMap

Java源码分析——HashMap

HashMap使用一个的数组来保存不同散列值的key以及相应的value。在jkd1.8中,对于相同hashcode形成的bucket,不再按照唯一的链表存储,而是根据bucket的大小,超过一定限制之后将链表转换为红黑树来存储Map.Entry\。这样,HashMap的内部数据结构就是数组+链表+红黑树。

jkd版本为1.8.0_05

类的结构:

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

一个不明白的地方:AbstractMap已经实现了Map接口,为什么HashMap还要继承AvstractMap之后实现Map。

构造函数

HashMap的构造函数有多种重载的方式,这里只详细说明最重要,最复杂的一种:

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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);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

这里有一个tableSizeFor()方法,就是取大于cap的最小2的整数幂。实现思路是由”1…..”计算得到”1111111+1”。使用将第一位不断的向后移,然后做“或”运算的方法。Doug Lea大神脑路之奇特,让人佩服。

成员字段

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//HashMap的默认初始容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//HashMap的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载系数
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//一个bucket的节点数大于这个数字的时候,使用红黑树来存储
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//一个bucket的节点数小于这个数字的时候,使用链表来存储
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//红黑树的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//用来散列的数组
transient Node<K,V>[] table;
//键值对的数量
transient int size;
//HashMap的结构修改的次数
transient int modCount;
//阈值,下一次分配容量的阈值(capacity*loadFactor)
int threshold;
//负载系数
final float loadFactor;

关键方法

计算哈希值

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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

这里有一个无符号右移,当h的值小于16位的时候,h^(h>>>16)与h是相等的。当h高于16位的时候,为了防止key的hashcode值的变化只在开头几位,末尾相同,这样导致在与cap-1做&运算的时候,发生大量的哈希冲突,所以使用一些高位来spread(这里怎么翻译?)一下低位。让其低位变得不同。为什么使用异或运算,因为异或运算非常的快。

在HashMap中增加一个键值对

大概经历了下面几个过程:

  1. 处理HashMap为空的情况
  2. 进行Hash运算,然后查看数组中相应的位置
  3. 如果是空的,说明没有Hash冲突,放在这里就好
  4. 如果有值,先判断是不是和第一个值的key相同
  5. 然后处理是红黑树的情况
  6. 最后处理数组的情况
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/**
*@param onlyIfAbsent:如果是true,在有相同key的情况下,不要改变现有的value
*@param evict:如果是false,是在构造函数中调用
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果数组是空的,做一次扩容。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//n是当前数组的容量
n = (tab = resize()).length;
//p取到当前hash散列到的节点。n是2的整数幂,(n-1)&hash做一次哈希值的截取
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果这个节点是空的,说明之前没有相同的哈希值,新建一个节点放在这里。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//下面处理哈希冲突的情况
Node<K,V> e; K k;
//如果这个bucket里的第一个节点的key与我们正在添加的key相同。(使用equals做判断,所以推荐重写equals)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//e就是key相同的节点
e = p;
//如果这个bucket是一个红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
//用红黑树的方式添加一个节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//还剩下的情况就是链表了,遍历这个链表。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//到了链表的结尾,说明没有key相同的,需要在这里插入一个节点。
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果当前bucket的数量超过的查找树阈值,转换为查找树的方式,然后跳出。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果查找到了相同的key,也跳出。已经把e的信息保存下来了。
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//现在说明已经存在了相同的key,要进行value的替换
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//这里的afterNodeAccess应该是钩子方法,方便LinkedHashMap继承HashMap的时候可以调用,起到子类影响父类的效果。
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果容量超过阈值,进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

扩容

所谓扩容,就是当键值对的数量超过阈值的时候,让当前数组的的容量扩大为当前的两倍,然后进行一次hash再散列的过程。

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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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//因为数组的容量总是2的整数幂,所以可以使用左移一位的方式达到乘以二的效果,效率更优。
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//这里处理的情况是旧的容量是0,但是阈值不为零。那么就扩容到阈值。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//容量是0,阈值也是0,全部使用默认的值。
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//按照上面的逻辑,这里处理的是oldCap==0,oldThr>0的情况,不太理解这里。
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//新建一个新的数组,完成容量扩大成为之前二倍的操作。
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//下面进行把老的数组里面的值放到新的数组里
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果老的数组里,bucket只有一个节点,那么进行重新散列,放到新的位置。
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是一颗红黑树,使用TreeNode中的slit方法,将这棵树分成两个小树。
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//下面处理将一个链表分成两个链表。
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//oldCap应该是二进制“100000……”的形式,那么做&运算之后,刚好可以得到扩容之后哈希值多出来的那一位。我们根据多出来的那一位是1还是0,选择是放在原来的bucket上,还是放在新的bucket上。
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);
//把两个链表头放在数组里对应的位置,“低位”放在原处,“高位”放在原处+老容量值
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}

网上一个很好的图,借用一下:

这是一次扩容之后将老数组里的内容放到新数组的过程