HashMap源码阅读笔记（基于jdk1.8）

一、HashMap概述：　　

　　HashMap是基于Map接口的一个非同步实现，此实现提供key-value形式的数据映射，支持null值。

　　HashMap的常量和重要变量以下：

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16	Node数组的默认长度
MAXIMUM_CAPACITY = 1073741824	Node数组的最大长度
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75F	负载因子，调控控件与冲突率的因数
TREEIFY_THRESHOLD = 8	链表转换为树的阈值，超过这个长度的链表会被转换为红黑树
UNTREEIFY_THRESHOLD = 6	当进行resize操做时，小于这个长度的树会被转换为链表
MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64	链表被转换成树形的最小容量，若是没有达到这个容量只会执行resize进行扩容
Node<K, V>[] table	储存元素的数组
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet	set数组，用于迭代元素
int size	存放元素的个数，但不等于数组的长度
int modCount	每次扩容和更改map结构的计数器
int threshold	临界值，当实际大小（容量*负载因子）超过临界值的时候，会进行扩容
float loadFactor	负载因子，默认为0.75F

二、HashMap实现原理：

　　在jdk1.8中，HashMap是采用数组+链表+红黑树的形式实现。以下图：　　

　　其中链表的实现以下：

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; } }

　　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。

　　接下来看看红黑树的实现：

  static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); }
　　　......
}

　　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，有兴趣的能够自行百度，不在赘述。

　　在来讲说hash算法，HashMap中使用的算法以下

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

　　这个hash先将key右移了16位，而后与key进行异或，这里还涉及到后面put方法中的另外一次&操做，

tab[i = (n - 1) & hash]

　　tab既是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。

　　构造方法以下：

public HashMap() //默认构造方法
public HashMap(int initialCapacity)//参数为初始大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)//参数为初始大小，负载因子

　　这里又涉及到另外一个算法：

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;
    }

　　这个算法颇有意思，经过给定的大小cap，计算大于等于cap的最小的2的幂数。连续5次右移运算乍一看没有什么意思，但仔细一想2进制都是0和1啊，这就有问题了，第一次右移一位，就表示但凡是1的位置右边的一位都变成了1，第二次右移两位，上次已经把有1的位置都变成连续两个1了，是否是感受很神奇，如此下来5次运算正好将int的32位都转了个遍，以最高的一个1的位置为基准将后面全部位数都变为1，而后在进行n+1，不就变成了2的幂数。这里还有一点要注意的是第一行的cap-1，这是由于若是cap自己就是2的幂数，会出现结果是cap的2倍的状况，会浪费空间。

 三、HashMap的存取：

　　3.一、存储：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {    //put方法的实际执行者
  　　　　　　//hash，key的hash值；onlyIfAbsent，是否改变原有值；evict，LinkedHashMap回调时才会用到。
            Node<K,V>[] tab; 
  　　　　　　Node<K,V> p; 　　　　　　int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //table为空或长度为0时，对table进行初始化，分配内存 　　if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 　　tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //当put的key在map中不存在时，直接new一个Node存入table。 　　 else { //当key在map中存在时，进入此分支。 　　Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //此处的p是table中的第n-1个元素，每一次必检查此元素的key是否与put的key相同，若是相同则替换value e = p; else if (p instanceof TreeNode) //检查p是不是TreeNode类型。 　　e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //若是第n-1个元素不符合，则一次遍历table中其他元素，直到找到相应key值。 　　　　for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 　　　　　　if ((e = p.next) == null) { //此处主要为了防止hash出现重复，只有上边tab[i = (n - 1) & hash]中存在元素且不是put的元素时才会进入这个分支。 　　　　　　p.next = newNode(hash, key, value, null); 　　　　if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 此处判断的意义是当链表长度超过8时，转换为红黑树，在1.8之前是没有的，链表查询的复杂度是O(n)，而红黑树是O(log(n))，可是若是hash结果不均匀会极大的影响性能  　　　　　　　　treeifyBin(tab, hash); 　　　　　　　　　　　　 break; 　　　　　　} 　　if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //进入此分支标志已找到与put的key值相同的元素，元素变量为e。 　　break; 　　p = e; } } if (e != null) { // 将对应key的value替换为put的value，同时返回旧value，只有存在key时才会返回！ V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); //对table进行扩容  afterNodeInsertion(evict); return null; }

　　从上面的源码能够看出，首先会判断key的hash与map容量-1的与计算值，若是数组中这个位置没有元素则直接插入，反之则在遍历此位置的元素链表，直到在最后插入。这个地方有一个链表的阈值（默认是8），若是一个链表的长度达到了阈值，则调用treefyBin()将链表转换成红黑树。

　　3.二、扩容：

final Node<K,V>[] resize() {    //扩容方法
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;        //map如今的容量
        int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //若是如今的容量大于等于设定的最大容量则不会进行扩容 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 若是如今的容量扩大为2倍依然没有超过最大容量，而且如今的容量大于等于数组的默认长度，将map的容量扩大为2倍  } else if (oldThr > 0) //hashMap有一个构造方法会指定初始大小，这时候就会用到这个分支，对map进行初始化 newCap = oldThr; else { //这个分支是默认的初始化参数分支，好比用new hashMap()生成一个对象，就会进入这个分支初始化 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; if (oldTab != null) { //扩容操做，将oldTab的元素依次添加到newTab 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; }

　　在这个方法里有几个比较有意思的地方，首先是最大容量MAXIMUN_CAPACITY，这个值实际就是int的最大值，我的推测应该是为了配合put时的hash算法，由于计算key值hash的算法返回值是int型，若是容量超过int的阈值，在进行与运算时碰撞率会增大不少倍。而后是扩容的方式，这里是new了一个数组！这也是HashMap不安全的关键之一。当超过一个线程对一个HashMap对象进行put的时候若是触发了resize方法，后执行的那一个会把以前执行的结果覆盖掉！也就是先put的值不会真的存入map中。

　　3.三、链表转换为红黑树

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {    //将链表转换为红黑树
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)    //若是map的容量小于64（默认值），会调用resize扩容，不会转换为红黑树
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);    //Node转换为TreeNode
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)    
                hd.treeify(tab);        //调用TreeNode的树排序方法
        }
    }

　　这里须要注意的是当map容量小于64时，就算链表超过了8也不会转换为红黑树。

　　3.四、Map克隆

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {  //主要用于clone方法和putAll方法和一个构造方法HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)。
        int s = m.size();
        if (s > 0) {    
            if (table == null) {     // 若是是一个new的map，即table变量尚未初始化，先经过参数的map.size和负载因子计算所需的map大小。
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)    //若是计算出的大小大于map的实际存储容量，则从新计算存储容量
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            else if (s > threshold)    //若是参数map大小大于实际存储容量，则将map容量变为2倍
                resize();
            for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {    //遍历赋值
                K key = e.getKey();
                V value = e.getValue();
                putVal(hash(key), key, value, false, evict);
            }
        }
    }

 

　　3.五、读取：

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {    //get的实际实现方法
        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) { //经过hash定位到一个桶，而且有元素存在 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //老是检查桶中的第一个元素 return first; if ((e = first.next) != null) { //若是第一个元素不符合，则继续搜索 if (first instanceof TreeNode) //若是桶中是红黑树，进入此分支，实际执行的是TreeNode中的find方法，从根节点开始向下搜寻 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { //若是是链表结构则依次遍历 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }

　　看过put方法后再来看get就容易不少了，首先用put中的hash算法定位到数组中的位置，若是有元素且key值相同直接返回，若是有元素且key值不一样那就要向下遍历了，若是是链表就一直遍历next，若是是红黑树则调用getTreeNode方法查找节点。

　　3.六、迭代器

abstract class HashIterator {    //KeySet和EntrySet的迭代器的父类
        Node<K,V> next;        // 下一个元素
        Node<K,V> current;     // 删除方法会调用
        int expectedModCount;  // 就是hashMap中的modCount
        int index;             // 元素序号

        HashIterator() {    //为上面四个变量赋初始值
            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);
            }
        }
　　.......
}

　　HashIterator是KerSet和EntrySet的父类，这个迭代器中有一个属性是expectedModCount要特别注意，这个变量等价于HashMap对象中的modCount，若是在迭代器没有执行完的期间对map进行增删，会抛出异常阻止继续迭代，代码以下：

 final Node<K,V> nextNode() {    //获取下一个元素
            Node<K,V>[] t;
            Node<K,V> e = next;
            if (modCount != expectedModCount)    //在迭代器执行期间只能用下面的remove删除元素，不然会抛出异常，不能增长元素
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (e == null)    //若是没有下一个会抛出异常
                throw new NoSuchElementException();
            if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {    //若是next没有取到值，经过index继续向下遍历，直到取到元素为止
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
            }
            return e;
        }

　　不过迭代器虽然不容许添加元素，可是给了一个删除的方法：

 public final void remove() {    //删除方法
            Node<K,V> p = current;
            if (p == null)
                throw new IllegalStateException();
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            current = null;
            K key = p.key;
            removeNode(hash(key), key, null, false, false);
            expectedModCount = modCount;    //关键语句，这里作了一个同步，不然与正常的删除没有区别，这个同步避免了上面的异常抛出
        }

与普通的删除方法就差在最后这一行上，这里同步了迭代器和HashMap对象的操做数，便不会抛出异常