Java深刻研究HashMap实现原理

承接上篇《Java深刻研究Collection集合框架》文章中的HashMap、ConcurrentHashMap源码分析,在Java中经常使用的四个实现Map接口的类，分别是HashMap、TreeMap、LinkedHashMap以及继承自Dictionary抽象类的Hashtable，下面简单概述下各实现类的特色 :

HashMap

根据键的hashcode存储数据，容许null键/值(null键只容许一条，value能够有多条null)，非synchronized、元素无序，顺序也可能随时改变，底层基于链表+红黑树实现【JDK1.8】

TreeMap

实现SortedMap接口，能够根据键排序，默认按键值升序排序，也能够指定排序的比较器，在使用时key必须实现Comparable接口，TreeMap在Iterator遍历是排过序的

LinkedHashMap

属于HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先获得的记录确定是先插入的，也能够在构造时带参数，按照访问次序排序

Hashtable

经常使用功能跟HashMap相似，不支持null键/值,synchronized线程安全，Hashtable默认的初始大小为11，以后每次扩充，容量变为原来的2n+1.HashMap默认的初始化大小为16.以后每次扩充，容量变为原来的2倍，并发性不如ConcurrentHashMap，由于ConcurrentHashMap引入了分段锁

HashMap重要的常量定义

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY =16 默认容量
MAXIMUM_CAPACITY =1 << 30 最大容量
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f 默认负载因子
TREEIFY_THRESHOLD=8 链表转换红黑树的阀值
UNTREEIFY_THRESHOLD=6 红黑树转换链表的阀值
MIN_TREEIFY_CAPACITY=64 桶中bin最小hash容量，若是大于这个值会进行resize扩容操做，
此值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍
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HashMap构造函数

首先看初始化容量、负载因子的有参函数源码

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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常规的边界判断、赋值操做，经过tableSizeFor方法计算初始容量

HashMap put方法源码分析

方法调用
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    传入key的hash计算
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    实际调用方法
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //局部node节点tab
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //将初始化的table赋值给tab并判null，若是为空则进行tab初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //根据hash计算tab[i]位置，判断若是为空则调用newNode()存储新的node<K,V>中
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //根据hash值和equals判断key，若是key相同就把老的node赋值给变量e
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //key不一样，判断是否时红黑树，若是是则调用putTreeVal()放在树中
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //循环链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //没有下一个元素，则把当前元素传入newNode()做为下一个元素
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表长度超过阈值TREEIFY_THRESHOLD=8
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);//转换成红黑树
                        break;
                    }
                    //判断key相同则赋值替换
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //判断value是否替换
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)//判断扩容阈值
            resize();//扩容方法
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
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• resize实现 当put时，若是bucke占用程度已经超过了DEFAULT_LOAD_FACTOR参数初始比例，就把bucket扩充为2倍，以后从新计算index，再把节点放到新的bucket中，源代码说明以下

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

实现方法在【JDK1.7】和【JDK1.8】中有差别(1.8引入红黑树)，感兴趣能够研究JDK源码对reszie()的实现
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HashMap get方法源码分析

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
    //hash值同put操做
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //判断tab节点是否为空，根据hash算出下标
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //在第一个node中查找
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //若是有下一个元素
            if ((e = first.next) != null) {
                //若是是树，调用getTreeNode()在红黑树中查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //循环链表
                    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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HashMap put、get方法思路总结

put方法大体思路

1. 根据键值key作hash计算，获得插入数组下标，若是tab[i]为null，直接newNode插入新节点
2. 若是tab[i]不为null，判断tab[i]首个元素和key是否相同，相同就把老元素赋值给局部变量
3. 若是比较的key不一样，判断是否为TreeNode(红黑树),若是是，调用putTreeVal()插入树中
4. 若是不是TreeNode,对链表作遍历，链表长度超过阈值TREEIFY_THRESHOLD=8转换成红黑树

get方法大体思路

1. 判断tab节点是否为空，根据hash算出下标
2. 在第一个node节点中查找，若是有直接return first
3. 若是没有，判断是否有下一个元素，若是有判断是否为TreeNode,若是是则在树中查找
4. 若是不是，循环链表查找

equals()和hashCode()的做用

经过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而得到buckets的位置。若是比较的key相同，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点

ConcurrentHashMap实现原理

ConcurrentHashMap在Java 8中取消了Segment分段锁的数据结构，采用数组+链表+红黑树的数据结构，而对于锁的粒度，调整为对每一个数组元素加锁(Node节点)，简化定位节点的hash算法，这样带来的弊端是hash碰撞会增大，所以在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。这样一来，查询的时间复杂度就会由原先的O(n)变为O(logN)

关于CAS算法

CAS的全称叫"Compare And Swap"，也就是比较并交换，使用时主要涉及到三个操做数，内存值V、预期值A、新值B，若是在执行时发现内存值V与预期值A相匹配，那么他会将内存值V更新为新值B，相反处理器就不会执行任何操做

核心属性

//用于table[]的初始化和扩容操做，-1表示正在初始化，-N表示有N个线程正在扩容，非负数时，表示初始化table[]的大小，已经初始化则表示扩容阈值，默认为table[]容量的0.75倍
    private transient volatile int sizeCtl;
    //表示默认的并发级别，也就是table[]的默认大小
    private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    //默认的负载因子
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //链表转红黑树的阀值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //红黑树转链表的阀值，
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //哈希表的最小树形化容量
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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构造函数

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;

        //主要是初始化map容量size、concurrencyLevel并发级别
    }
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put操做

//常规put入口
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //不容许空键空值
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        int hash = spread(key.hashCode());//计算key hash
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();//常规初始化tab[]
            //根据hash值与运算确认下标并将节点赋值给f，而后判null
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                //若是为空，采用CAS算法将新值插入Node节点
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break; // no lock when adding to empty bin
            }
            //hash值==-1，说明正在扩容
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);//扩容后返回最新tab[]
            else { 
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {//获取数组同步锁，
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) {//hash大于0，说明是链表
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {//链表遍历
                                K ek;
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;//key相同，进行value替换，退出循环
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    //建立新的节点插入链表尾部
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {//若是是红黑树
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            //// 调用红黑树的插值方法插入新节点
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                        else if (f instanceof ReservationNode)//空节点，占位符
                            throw new IllegalStateException("Recursive update");
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    //链表转换红黑树阈值判断
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        //与HashMap类中转换红黑树有区别，当hash表长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY属性值时尝试扩容操做，相反进行树形化
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }
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ConcurrentHashMap的put()操做大体流程

• 初始化map容量size、concurrencyLevel并发级别
• 对键、值非null判断，计算hash值，判断table[]是否建立，没有就初始化
• 若是table[i]为null，采用CAS算法将新值插入Node节点
• 若是不为null,判断hash值是否为-1，若是是则调用helpTransfer()扩容
• 若是hash值不为-1，就在链表尾部或者和红黑树中插入节点
• 最后对链表转红黑树阈值作判断，当hash表长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY属性值时尝试扩容操做，相反进行树形化

get操做

public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode());//计算key hash
        //判断table[]是否为null,根据下标确认table[i]节点并作非null约束
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            //比较头部元素是否相同，相同则直接返回该键对应的值
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            //若是头结点的 hash 小于 0，说明正在扩容，或者该位置是红黑树
            else if (eh < 0)
                //e.find可对比查看ForwardingNode类的find()、TreeBin类的find()源码
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            //遍历链表
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }
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ConcurrentHashMap的get()操做大体流程(不加锁)

• 计算key的hash值，判断table[]是否为null，同时根据下标判断table[i]是否为null
• 若是table[i]则比较链表头部元素是否相同，若是是直接返回该键位置所对应的值
• 若是hash不相同，判断是不是红黑树或是正在扩容操做，若是是则在树中查找
• 若是不是红黑树或是正在扩容操做，则遍历链表查找

Java8对ConcurrentHashMap实现改进

• 不采用segment而采用node，锁住node来实现减少锁粒度，加入红黑树机制
• 换回Synchronized关键字，替换ReentrantLock分段锁
• 设计了MOVED状态，容许多线程进行帮助扩容操做
• 使用CAS操做来确保node的一些操做的原子性，这种方式代替了锁
• 采用sizeCtl的不一样值来表明不一样含义，起到了控制的做用

以上涉及JDK源码部分均来自 JDK 1.8

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