JAVA集合：HashMap深度解析（版本对比）

今天先为JAVA集合系列源码开一个头，也尝试着用不一样的方式，不一样的角度去阅读源码，去学习源码中的一些思想。HashMap做为最常使用的集合之一;JDK1.7以前，有很大的争议，一方面是数据量变大以后的查询效率问题，还有就是线程安全问题。本文将从JDK1.7和1.8两个不一样版本的源码入手，去探寻一下HashMap是如何被优化的，以及线程安全问题的出现状况。

jdk1.7

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HashMap在1.7中和1.6的主要区别：

• 加入了jdk.map.althashing.threshold这个jdk的参数用来控制是否在扩容时使用String类型的新hash算法。
• 把1.6的构造方法中对表的初始化挪到了put方法中。
• 1.6中的tranfer方法对旧表的节点进行置null操做（存在多线程问题），1.7中去掉了。

定义

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

HashMap继承自AbstractMap，实现了Map，Cloneable，和Serializable。既然实现了Serializable接口,也就是说能够实现序列化，在下面的成员变量介绍中能够看到，table[]使用了transient来修饰的，这个对于大多数集合框架中的类来讲都有这种机制。查阅了相关资料和结合网上各路大神的解释，这里总结一下：

• 减小没必要要的空值序列化

  table 以及 elementData中存储的数据的数量一般状况下是要小于数组长度的（扩容机制），这个在数据愈来愈多的状况下更为明显（数据变多，伴随着冲突几率变大，同时也伴随着扩容）。若是使用默认的序列化，那些没有数据的位置也会被存储，就会产生不少没必要要的浪费。

• 不一样虚拟机的兼容问题

  因为不一样的虚拟机对于相同hashCode产生的Code值多是不同的，若是使用默认的序列化，那么反序列化后，元素的位置和以前的是保持一致的，但是因为hashCode的值不同了，那么定位到的桶的下标就会不一样，这很明显不是咱们想看到的

所在HashMap的序列化 并无使用默认的序列化方法，而采用自定义的序列化方法，经过重写writeObject方法来完成。

成员变量

• 默认初始容量16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 
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• 最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
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• 默认负载因子

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
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• 空表实例

static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
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• table，一个Entry数组

transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
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• size，map中key-value的总数

transient int size;
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• 阈值，当map中key-value的总数达到这个值时，进行扩容

int threshold;
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• 负载因子

final float loadFactor;
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• 被修改的次数(fial-fast机制)

transient int modCount;
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• alternative hashing（若是使用了String类型的一种新hash算法）的默认阈值

static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
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• 控制是否从新hash，默认为0，后面会详细说明

transient int hashSeed = 0;
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• 内部类，VM启动以后初始化

jdk.map.althashing.threshold
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JDK中的参数，默认-1，若是设置为1，则强制使用String类型的新hash算法

private static class Holder {

        /**
         * Table capacity above which to switch to use alternative hashing.
         */
        static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD;

        static {
            String altThreshold = java.security.AccessController.doPrivileged(
                new sun.security.action.GetPropertyAction(
                    "jdk.map.althashing.threshold"));

            int threshold;
            try {
                threshold = (null != altThreshold)
                        ? Integer.parseInt(altThreshold)
                        : ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT;

                // disable alternative hashing if -1
                if (threshold == -1) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                }

                if (threshold < 0) {
                    throw new IllegalArgumentException("value must be positive integer.");
                }
            } catch(IllegalArgumentException failed) {
                throw new Error("Illegal value for 'jdk.map.althashing.threshold'", failed);
            }

            ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = threshold;
        }
    }
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内部结构

从上图能够看出，HashMap是基于数组+链表的方式实现的。来看Entry这个内部类：

• Entry，4个属性（key，value，next节点，hash值）

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;

        /** * Creates new entry. */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

        public final K getKey() {
            return key;
        }

        public final V getValue() {
            return value;
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            Object k1 = getKey();
            Object k2 = e.getKey();
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                Object v1 = getValue();
                Object v2 = e.getValue();
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }

        public final int hashCode() {
            return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^
                   (value==null ? 0 : value.hashCode());
        }

        public final String toString() {
            return getKey() + "=" + getValue();
        }

        /** * This method is invoked whenever the value in an entry is * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already * in the HashMap. */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }

        /** * This method is invoked whenever the entry is * removed from the table. */
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
    }
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构造函数

• 无参构造函数，默认初始容量16，负载因子0.75

public HashMap() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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• 一个参数构造函数，默认负载因子0.75

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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• 两个参数构造函数，设置容量和负载因子

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;
    threshold = initialCapacity;
    init();
}
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• init方法，模板方法，若是有子类须要扩展能够自行实现

void init() {
}
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主要方法

• hash方法

final int hash(Object k) {
    int h = hashSeed;
    //默认0，若是不是0，而且key是String类型，才使用新的hash算法（避免碰
    //撞的优化？）
    if (0 != h && k instanceof String) {
        return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
    }
    h ^= k.hashCode();
    //把高位的值移到低位参与运算，使高位值的变化会影响到hash结果
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
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• 根据hash值肯定在table中的位置，length为2的倍数 HashMap的扩容是基于2的倍数来扩容的，从这里能够看出，对于indexFor方法而言，其具体实现就是经过一个计算出来的code值和数组长度-1作位运算，那么对于2^N来讲，长度减一转换成二进制以后就是全一（长度16，len-1=15,二进制就是1111），因此这种设定的好处就是说，对于计算出来的code值得每一位都会影响到咱们索引位置的肯定，其目的就是为了能让数据更好的散列到不一样的桶中。

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);
}
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put方法

public V put(K key, V value) {
    if (table == EMPTY_TABLE) {  
    //若是表没有初始化，则以阈值threshold的容量初始化表
        inflateTable(threshold);
    }
    if (key == null)   
    //若是key值为null，调用putForNullKey方法，因此hashmap能够插入key和value为null的值
        return putForNullKey(value);
    //计算key的hash值
    int hash = hash(key); 
    //计算hash值对应表的位置，即表下标
    int i = indexFor(hash, table.length); 
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
        //若是hash值相等而且（key值相等或者key的equals方法相等），
        //则覆盖，返回旧的value
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    //修改字数+1
    modCount++; 
    //若是没找到key没找到，则插入
    addEntry(hash, key, value, i);  
    return null;
}
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• 初始化表方法，表容量必须是2的倍数（roundUpToPowerOf2）

private void inflateTable(int toSize) {
    // Find a power of 2 >= toSize
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);

    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
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• 获取大于或等于给定值的最小的2的倍数

private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
    // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
    return number >= MAXIMUM_CAPACITY
            ? MAXIMUM_CAPACITY
            : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
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• highestOneBit：返回小于给定值的最大的2的倍数

public static int highestOneBit(int i) {
    // HD, Figure 3-1
    i |= (i >>  1); //其他位无论，把最高位的1覆盖到第二位，使前2位都是1
    i |= (i >>  2); //一样的，把第三、4位置1，使前4位都是1
    i |= (i >>  4); //...
    i |= (i >>  8); //...
    i |= (i >> 16); //最高位以及低位都是1
    return i - (i >>> 1);   //返回最高位为1，其他位全为0的值
}
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• initHashSeedAsNeeded方法控制transfer扩容时是否从新hash

final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
        //hashSeed默认0，currentAltHashing为false
        boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
        //参照上面的Holder类的静态块，jdk.map.althashing.threshold默认-1，Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD为Integer.MAX_VALUE，若是jdk.map.althashing.threshold设置了其余非负数，能够改变Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD的值，若是不超过Integer.MAX_VALUE，则useAltHashing为true
        boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
        if (switching) {    //改变hashSeed的值，使hashSeed!=0，rehash时String类型会使用新hash算法
            hashSeed = useAltHashing
                ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
                : 0;
        }
        return switching;
    }
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• HashMap把key为null的key-value键值对放入table[0]中

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }
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• 插入新的key-value键值对

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);   //若是键值对数量达到了阈值，则扩容
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;   //null的hash值为0
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }
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• 头插法，即把新的Entry插入到table[bucketIndex]的链表头位置

  关于头插法的解释：通常状况下会默认后插入的数据被查询的频次会高一点。

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}
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get方法

public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey(); //若是key为null，直接去table[0]中找
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);

    return null == entry ? null : entry.getValue();
}
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private V getForNullKey() {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null)
            return e.value;
    }
    return null;
}
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• getEntry方法比较简单，先找hash值在表中的位置，再循环链表查找Entry，若是存在，返回Entry，不然返回null

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }

    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}
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• remove方法

public V remove(Object key) {
    Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
    return (e == null ? null : e.value);
}
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final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    Entry<K,V> prev = table[i];    //前一个节点
    Entry<K,V> e = prev;    //当前节点

    while (e != null) {
        Entry<K,V> next = e.next;   //下一个节点
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
            modCount++;
            size--;
            if (prev == e)  //若是相等，说明须要删除的是头节点，头节点直接等于next
                table[i] = next;
            else
                prev.next = next;   //若是不是头节点，前一个的next等于下一个节点，删除当前节点
            e.recordRemoval(this);
            return e;
        }
        prev = e;
        e = next;
    }

    return e;
}
复制代码

resize方法，扩容（重点）

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //若是容量已经达到MAXIMUM_CAPACITY，不扩容
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }

    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    //initHashSeedAsNeeded方法决定是否从新计算String类型的hash值
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
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• transfer方法，把旧表的全部节点转移到新表中

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            /**
              *从新计算hash值在新表中的位置（旧表中一条链表中的数据
              *最多会分红两条存在新表中，即oldTable[index]中的节点会存到
              *newTable[index]和newTable[index+oldTable.length]中）
              */
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  
            //头插法插入到新表中
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}
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jdk1.8

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1.8的HashMap相比于1.7有了不少变化

• Entry结构变成了Node结构，hash变量加上了final声明，即不能够进行rehash了
• 插入节点的方式从头插法变成了尾插法
• 引入了红黑树
• tableSizeFor方法、hash算法等等

定义

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

成员变量

• 默认初始容量

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
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• 最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
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• 默认负载因子 0.75

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
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• 链表转红黑树的阈值 8

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
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• 红黑树转链表的阈值 6

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
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• 链表转红黑树所须要的最小表容量64，即当链表的长度达到转红黑树的临界值8的时候，若是表容量小于64，此时并不会把链表转成红黑树，而会对表进行扩容操做，减少链表的长度

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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• table，Node数组

transient Node<K,V>[] table;
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/** * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used * for keySet() and values(). */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
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• 节点总数

transient int size;
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• 修改次数

transient int modCount;
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• 扩容阈值

int threshold;
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• 负载因子

final float loadFactor;
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结构

• Node结构，实现了Entry，hash值声明为final，再也不可变，即1.7中的rehash操做不存在了

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 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;
    }

    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;
    }
}
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构造函数

public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
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public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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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);
}
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• 参数为Map的构造方法，先计算须要的容量大小，而后调用putVal方法插入节点

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}
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final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        if (table == null) { // pre-size
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        else if (s > threshold)
            resize();
        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);
        }
    }
}
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• tableSizeFor方法，给定初始化表容量值，返回表的实际初始化容量（必须是2的倍数），这个方法相比与1.7有了优化，更简洁。

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;    //先进行-1操做，当cap已是2的倍数时，最后+1，返回该数自己
    n |= n >>> 1;   //右移1位，再进行或操做，而后赋值给n，使最高位的1的下一位也变成1
    n |= n >>> 2;   //右移2位，使最高2位的1右移覆盖后2位的值，即最高4位均为1
    n |= n >>> 4;   //右移4位...
    n |= n >>> 8;   //右移8位...
    n |= n >>> 16;  //右移16位...
    //若是cap<=0，返回1，若是>MAXIMUM_CAPACITY,返回MAXIMUM_CAPACITY，不然，最后的n+1操做返回大于等于cap的最小的2的倍数
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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主要方法

• hash算法进行了简化，直接把hashCode()值的高16位移下来进行异或运算

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

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * onlyIfAbsent 若是是true，不存在才插入，存在则不改变原有的值 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        //若是table为null或者length为0，调用resize扩容方法（没有单独的///初始化方法了）
        n = (tab = resize()).length;
        //i = (n - 1) & //hash]计算hash值对应表中的位置，若是链表头为null，直接插入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //若是key存在，赋值给e，后面统一判断是否插入
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //若是是树节点，调用putTreeVal方法
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {//循环tab[i = (n - 1) & //hash]上的链表，binCount记录链表的长度，用来判断是否转化为树结//构
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {//若是key没找到，直接插入
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // -1 for 1st，若是长度达到了8，就转化为树结构
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
      
        if (e != null) { 
        // key存在，若是onlyIfAbsent为false，替换value，若是onlyIfAbsen//t 为true，原有值为null，也会替换，不然不变动原有值
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e); //LinkedHashMap重写使用
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount; //修改次数+1
    if (++size > threshold) //若是size达到了扩容的阈值，则进行扩容操做
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);  //LinkedHashMap重写用的
    return null;
}
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get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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• getNode方法很简单，(n - 1) & hash计算key值对应的table下标，找到链表，先判断头节点，而后循环查找，若是头节点是树节点，调用树节点的getTreeNode方法

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 && // 先判断第一个节点
            ((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;
}
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remove方法

public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
}
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/** * Implements Map.remove and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to match if matchValue, else ignored * @param matchValue if true only remove if value is equal //若是是true，value也要相等 * @param movable if false do not move other nodes while removing * @return the node, or null if none */
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//找到对应的头节点
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//先判断头节点
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)  //若是是树，调用树的getTreeNode方法
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {  //循环链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) { //matchValue为true时，value也要相等才删除节点
            if (node instanceof TreeNode)   //树节点的删除
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p) //若是是头节点，把头节点的下个节点赋值给头节点
                tab[index] = node.next;
            else    //把当前节点的next节点赋值给上一个节点的next（删除当前节点）
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node); //空方法，LinkedHashMap重写用
            return node;
        }
    }
    return null;
}
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resize方法（扩容）

/** * Initializes or doubles table size. If null, allocates in * accord with initial capacity target held in field threshold. * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the * elements from each bin must either stay at same index, or move * with a power of two offset in the new table. * * @return the table */
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) {   //若是旧表已经初始化过了
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {   //达到上限，再也不扩容
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //若是容量大于等于16，而且*2小于上限，扩容2倍，新表容量=旧表*2，新阈值=旧阈值*2
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // 初始化表，有参构造函数中把须要初始化的容量赋值给了threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // 若是没有给定容量，默认初始化16，阈值16*0.75=12
        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;
    /** * 若是旧表里有值，须要把旧表里的值从新计算放到新表里 * hash & (oldCap*2-1)计算新表中的位置，只可能获得两种结果（把新表分红两个小表） * hash & (oldCap-1) 放在前面的表里 和 hash & (oldCap-1) + oldCap 放在后面的表里 * hash & oldCap == 0 就是第一种结果， !=0 就是第二种结果 */
    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)  //头节点是null，直接赋值
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode) //树节点处理
                    ((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 {    //循环链表
                        next = e.next;
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) { //分配到前面表里的放在一个链表里
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        else {  //分配到后面表里的放在一个链表里
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) {   //放到新表里
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
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多线程安全问题

HashMap不是线程安全的

• JDK1.7中，当两个线程同时进行插入操做时，同时执行到createEntry方法时，获取到了同一个头节点e，第二个线程会覆盖掉第一个线程的插入操做，使第一个线程插入的数据丢失。JDK1.8中的尾插法一样会有这样的问题，两个线程获取到相同的节点，而后把新键值对赋值给这个节点的next，后面的赋值操做覆盖掉前面的。
• JDK1.7和JDK1.8中对map进行扩容时，因为节点的next会变化，形成实际有key值，可是读操做返回null的状况。
• 1.7中，当两个线程同时进行扩容操做时，可能会形成链表的死循环，造成过程：

1. 如今有个map：

   

2. 线程1进行扩容操做，执行transfer方法，赋值完节点e和next以后阻塞了。

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
复制代码

3. 线程2进行扩容操做并完成了扩容，建立了newTable2。

   

4. 此时，节点e和next的链接状况如上图所示，线程1若是继续执行，执行过程以下：

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
复制代码

e = next;
Entry<K,V> next = e.next;
复制代码

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
```java
![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/1/20/1611330db7c085de?w=668&h=444&f=png&s=149071)
```java
e = next;
Entry<K,V> next = e.next;
复制代码

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
复制代码

e = next;
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5. 此时链表造成了死循环。

• 1.8中的transfer方法有了变化，再也不倒置链表，因此不会形成死循环。

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总结

• HashMap的结构，主要方法
• 1.7和1.8的区别
• 关于红黑树部分后面补充

欢迎你们关注我和小伙伴们的工做室号(https://juejin.im/user/5a505bf5518825732a6d50ff/posts)

glmapper_2018