集合源码学习之路---hashMap(jdk1.8)
hashMap简单介绍
hashMap是面试中的高频考点，或许平常工做中咱们只需把hashMap给new出来，调用put和get方法就完了。可是hashMap给咱们提供了一个绝佳的范例，展现了编程中对数据结构和算法的应用，例如位运算、hash，数组，链表、红黑树等，学习hashMap绝对是有好处的。
废话很少说，要想学习hashMap，必先明白其数据结构。在java中，最基础的数据结构就两种，一种是数组，另一个就是模拟指针（引用）,一块儿来看下hashMap结构图：
java
类定义
从类定义上看，继承于AbstractMap，并实现Map接口，其实就是里面定义了一些经常使用方法好比size(),isEmpty(),containsKey(),get(),put()等等，Cloneable,Serializable 的做用在以前list章节已讲述过就再也不重复了，总体来讲类定义仍是蛮简单的node
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
源码分析
接下来会带领你们阅读源码，有些不重要的，会咔掉一部分。面试
//初始容量16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //最大容量2的30次方 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认加载因子，用来计算threshold static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //链表转成树的阈值，当桶中链表长度大于8时转成树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //进行resize操做室，若桶中数量少于6则从树转成链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //当桶中的bin树化的时候，最小hashtable容量，最少是TREEIFY_THRESHOLD 的4倍 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//在树化以前，桶中的单个bin都是node，实现了Entry接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
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 int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
}
为何hashMap容量老是2的幂次方？
//jdk1.8
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hashMap中的hash算法，影响hashMap效率的重要因素之一就是hash算法的好坏。hash算法的好坏，咱们能够简单的经过两个因素判断，1是否高效2是否均匀。
你们都知道key.hashCode调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int散列值。int值得位数有2的32次方，若是直接拿散列值做为下标访问hashMap主数组的话，只要hash算法比较均匀，通常是很难出现碰撞的。可是内存装不下这么大的数组，因此计算数组下标就采起了一种折中的办法，就是将hash（）获得的散列值与数组长度作一个与操做。以下函数：算法
//或许你们会发现这个方法是jdk1.7，为何不用1.8的呢？那是由于1.8里已经去掉这个函数，直接调用，为了讲解方便，我从1.7中找出此方法方便学习
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
hashMap的长度必须是2的幂次方，最小为16.顺便说一下这样设计的好处。由于这样（length-1）正好是一个高位掩码，&运算会将高位置0，只保留低位数字。咱们来举个例子，假设长度为16，16-1=15，15的2进制表示为
00000000 00000000 00000000 00001111.随意定义一个散列值作&运算，结果如所示：编程
10101010 11110011 00111010 01011010
& 00000000 00000000 00000000 00001111
-------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001010
也就是说实际上只截取了最低的四位，也就是咱们计算的索引结果。可是只取后几位的话，就算散列值分布再均匀，hash碰撞也会很严重，若是hashcode函数自己很差，分布上成等差数列的漏洞，使最后几个低位成规律性重复，这就无比蛋疼了。这时候hash（）函数的价值就体现出来了数组
h=key.hashcode() 11111011 01011111 00011100 01011011
h>>>16 ^ 00000000 00000000 11111011 01011111
-------------------------------------
11111011 01011111 11100111 00000100
& 00000000 00000000 00000000 00001111
-------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000100
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，16正好是32的一半，其目的是为了将本身的高半区和低半区作异或，混合高低位信息，以此来加大低位的随机性，并且混合后的低位存在部分高位的特征，算是变相的保留了高位信息。由此看来jdk1.8对于hash算法和计算索引值的设计就基本暴露在咱们的眼前了，不得不佩服设计之巧妙。数据结构
//返回大于等于cap且距离最近的一个2的幂
//例子：cap=2 return 4; cap=9 return 16;
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;
}
//hashMap数组，保留着链表的头结点或者红黑树的跟结点。 //当第一次使用的时候，会对其初始化，当须要扩容时，会调用resize方法。长度必定是2的幂 transient Node<K,V>[] table; //用来遍历的set集合，速度快于keySet transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; //用来检测使用iterator期间结构是否发生变化，变化则触发fail-fast机制 transient int modCount; //当容器内映射数量达到时，发生resize操做（threshold=capacity * load factor） int threshold; //加载因子，默认0.75 final float loadFactor;
get方法解析
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
hash函数以前已经研究过了，直接锁定getNode()吧。经过hash函数算出hash值&上数组长度从而计算出索引值，而后遍历比较key，返回对应值。并发
put和resize方法解析
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若table为空，则调用resize（）进行初始化，并将长度赋值给n
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根据(n-1)&hash算出索引，获得结点p，若p为null，则生成一个新的结点插入。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//若p不为null，则将p和插入结点的key与其hash值进行比较，若相同将p的引用同时赋值给e
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若不一样，且结点p属于树节点，则调用putTreeVal（）
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//若不一样，则将p当作链表的头结点，循环比较，若为null则新增节点，且循环次数大于等于TREEIFY_THRESHOLD - 1则从链表结构转为树结构
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//若链表中其中一结点的key与hash与插入结点一致，则跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//若是插入的key存在，则替换旧值并返回
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//若插入的key在map中不存在，则判断size>thresold
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//初始化数组和扩容使用
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;
}
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);
}
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;
//若原数组不为空，则对其中元素进行从新排列
if (oldTab != null) {
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;
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;
}
entrySet和keySet
hashMap中遍历的方式是经过entrySet和keySet，为了保证其效率，建议用entrySet由于他的存储结构和hashMap一致。hashMap是如何维护entrySet的呢？经过阅读源码，发如今put的时候，并无对entrySet进行维护，且源码中
entrySet方法只是new了个对象，那这个entrySet视图的数据从哪而来呢？app
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K,V>> es;
return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
}
final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
return new EntryIterator();
}
}
final class EntryIterator extends HashIterator
implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; // next entry to return
Node<K,V> current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
}
经过阅读EntrySet，咱们发现其iterator() 调用了EntryIterator(),而在对其进行实例化的时候会对其父类HashIterator进行实例化，从HashIterator的构造方法和nextNode咱们发现，其返回的视图就是做用于table的，因此无需从新开辟内存。数据结构和算法
总结
本篇文章主要分析hashMap的存储结构，分析了hashMap为何容量始终是2的幂，分析了其hash算法的好坏和影响其效率的因素，同时也了解到了在put和get时作了哪些操做和其中数据结构的变化。最后经过hashMap常见的遍历方式，得出entrySet是便利效率最高的，且hashMap维护entrySet的方式。经过学习，发现hashMap的设计很是优秀，但无奈能力有限，没法将其精妙之处所有剖析开来。下节预告：分析一下并发下的hashMap有可能形成的闭环问题和concurrentHashMap
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