站在巨人肩膀上看源码-HashMap(基于jdk1.8)
一. HashMap概述
在JDK1.8以前，HashMap采用数组+链表实现，即便用链表处理冲突，同一hash值的节点都存储在一个链表里。可是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，经过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减小了查找时间。
下图中表明jdk1.8以前的hashmap结构，左边部分即表明哈希表，也称为哈希数组，数组的每一个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，若是不一样的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。
node
jdk1.8以前hashmap结构图算法
jdk1.8以前的hashmap都采用上图的结构，都是基于一个数组和多个单链表，hash值冲突的时候，就将对应节点以链表的形式存储。若是在一个链表中查找其中一个节点时，将会花费O（n）的查找时间，会有很大的性能损失。到了jdk1.8，当同一个hash值的节点数不小于8时，再也不采用单链表形式存储，而是采用红黑树，以下图所示。数组
jdk1.8HashMap结构图
说明：上图很形象的展现了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构多是链表，也多是红黑树，红黑树的引入是为了提升效率。数据结构
2、涉及到的数据结构：处理hash冲突的链表和红黑树以及位桶
一、链表的实现
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每一个黑色圆点就是一个Node对象。来看具体代码：函数
//Node是单向链表，它实现了Map.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;
//构造函数Hash值 键 值 下一个节点
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 K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + = + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。能够与自身比较为true
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<!--?,?--> e = (Map.Entry<!--?,?-->)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
能够看到，node中包含一个next变量，这个就是链表的关键点，hash结果相同的元素就是经过这个next进行关联的。源码分析
二、红黑树
//红黑树
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {
TreeNode<k,v> parent; // 父节点
TreeNode<k,v> left; //左子树
TreeNode<k,v> right;//右子树
TreeNode<k,v> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //颜色属性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//返回当前节点的根节点
final TreeNode<k,v> root() {
for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
红黑树比链表多了四个变量，parent父节点、left左节点、right右节点、prev上一个同级节点，红黑树内容较多，不在赘述。性能
3、HashMap源码分析
一、类的继承关系优化
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
能够看到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做；Cloneable接口则表示能够进行拷贝，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，便可以将HashMap对象保存至本地，以后能够恢复状态。
二、类的属性this
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，老是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}
理解数据的成员后再看帮助很大!
三、类的构造函数
（1）HashMap(int, float)型构造函数spa
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，不然报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，不然为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
说明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值。
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;
}
说明：>>> 操做符表示无符号右移，高位取0。
（2）HashMap(int)型构造函数。
public HashMap(int initialCapacity) {
// 调用HashMap(int, float)型构造函数
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
（3）HashMap()型构造函数。
public HashMap() {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
（4）HashMap(Map<? extends K>)型构造函数。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 将m中的全部元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
说明：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函数将m的全部元素存入本HashMap实例中。
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算获得的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，而且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的全部元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
四、hash算法
在JDK 1.8中，hash方法以下
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
（1）首先获取对象的hashCode()值，而后将hashCode值右移16位，而后将右移后的值与原来的hashCode作异或运算，返回结果。（其中h>>>16，在JDK1.8中，优化了高位运算的算法，使用了零扩展，不管正数仍是负数，都在高位插入0）。
（2）在putVal源码中，咱们经过(n-1)&hash获取该对象的键在hashmap中的位置。（其中hash的值就是（1）中得到的值）其中n表示的是hash桶数组的长度，而且该长度为2的n次方，这样(n-1)&hash就等价于hash%n。由于&运算的效率高于%运算。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
...
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//获取位置
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
...
}
tab便是table，n是map集合的容量大小，hash是上面方法的返回值。由于一般声明map集合时不会指定大小，或者初始化的时候就建立一个容量很大的map对象，因此这个经过容量大小与key值进行hash的算法在开始的时候只会对低位进行计算，虽然容量的2进制高位一开始都是0，可是key的2进制高位一般是有值的，所以先在hash方法中将key的hashCode右移16位在与自身异或，使得高位也能够参与hash，更大程度上减小了碰撞率。
下面举例说明下，n为table的长度。
五、重要方法分析
（1）putVal方法
首先说明，HashMap并无直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put方法，而put方法就是经过putVal来插入元素的。
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()作hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
putVal方法执行过程能够经过下图来理解：
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，不然执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值获得插入的数组索引i，若是table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，若是table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key同样，若是相同直接覆盖value，不然转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是不是红黑树，若是是红黑树，则直接在树中插入键值对，不然转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操做，不然进行链表的插入操做；遍历过程当中若发现key已经存在直接覆盖value便可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，若是超过，进行扩容。
具体源码以下：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①：tab为空则建立
// 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;
// 步骤②：计算index，并对null作处理
// (n - 1) & hash 肯定元素存放在哪一个桶中，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;
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
// 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;
// 步骤④：判断该链为红黑树
// 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);
// 步骤⑤：该链为链表
// 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，能够遍历链表
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;
// 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap的数据存储实现原理
流程：
- 根据key计算获得key.hash = (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)；
- 根据key.hash计算获得桶数组的索引index = key.hash & (table.length - 1)，这样就找到该key的存放位置了：
① 若是该位置没有数据，用该数据新生成一个节点保存新数据，返回null；
② 若是该位置有数据是一个红黑树，那么执行相应的插入 / 更新操做；
③ 若是该位置有数据是一个链表，分两种状况一是该链表没有这个节点，另外一个是该链表上有这个节点，注意这里判断的依据是key.hash是否同样：
若是该链表没有这个节点，那么采用尾插法新增节点保存新数据，返回null；若是该链表已经有这个节点了，那么找到该节点并更新新数据，返回老数据。
注意：
HashMap的put会返回key的上一次保存的数据，好比：
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
System.out.println(map.put("a", "A")); // 打印null
System.out.println(map.put("a", "AA")); // 打印A
System.out.println(map.put("a", "AB")); // 打印AA
（2）getNode方法
说明：HashMap一样并无直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get方法，而get方法就是经过getNode来取得元素的。
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;
// 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);
// 不然，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;
}
（3）resize方法
①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
②.每次扩展的时候，都是扩展2倍；
③.扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//若是oldCap不为空的话，就是hash桶数组不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//若是大于最大容量了，就赋值为整数最大的阀值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//返回
}//若是当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 而且oldCap大于默认值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值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];//新建hash桶数组
table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
if (oldTab != null) {//进行扩容操做，复制Node对象值到新的hash桶数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//若是旧的hash桶数组在j结点处不为空，复制给e
oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空，方便gc
if (e.next == null)//若是e后面没有Node结点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模得到存储位置
else if (e instanceof TreeNode)//若是e是红黑树的类型，那么添加到红黑树中
((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;//将Node结点的next赋值给next
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//若是结点e的hash值与原hash桶数组的长度做与运算为0
if (loTail == null)//若是loTail为null
loHead = e;//将e结点赋值给loHead
else
loTail.next = e;//不然将e赋值给loTail.next
loTail = e;//而后将e复制给loTail
}
else {//若是结点e的hash值与原hash桶数组的长度做与运算不为0
if (hiTail == null)//若是hiTail为null
hiHead = e;//将e赋值给hiHead
else
hiTail.next = e;//若是hiTail不为空，将e复制给hiTail.next
hiTail = e;//将e复制个hiTail
}
} while ((e = next) != null);//直到e为空
if (loTail != null) {//若是loTail不为空
loTail.next = null;//将loTail.next设置为空
newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处
}
if (hiTail != null) {//若是hiTail不为空
hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空
newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
}
}
}
}
}
return newTab;
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