浅析Java源码之HashMap

　　写这篇文章还是下了一定决心的，因为这个源码看的头疼得很。

　　老规矩，源码来源于JRE1.8，java.util.HashMap，不讨论I/O及序列化相关内容。

　　该数据结构简介：使用了散列码来进行快速搜索。(摘自Java编程思想)

　　那么，文章的核心就探讨一下，内部是如何对搜索操作进行优化的。

　　先来一张帅气的图片总览：

　　预备知识：

1、Map没有迭代器，但是可以通过Map.entry()生成一个Set容器，然后通过Set的迭代器遍历map元素。

2、HashMap是乱序的。

3、HashMap元素根据散列码分散在一个数组的不同索引中，利用了数组的快速搜索特性对get操作进行了优化。

4、HashMap元素的保存形式为单向链表，是一个静态内部类。

　　先过一遍这个内部类：

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        // hash值、key、value、后指针
        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) {
            // ...
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            // ...
        }
    }

　　代码非常简单，常规的get/set/equals，构造函数仅有一个指向下一个节点的指针，属于单向链表。

　　还有一个新建Node的方法：

    Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        return new Node<>(hash, key, value, next);
    }

　　总览一下类的声明：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // code...
}

　　其中AbstractMap类实现了大部分常规方法，诸如get、contain、remove、size等方法，但是put方法是一个没有实现的方法，仅抛出一个错误。

　　至于Map接口，下载的源码包没有这个class的，所以暂时不知道内部的代码，不过影响不大。

　　这里比较奇怪的是，类AbstractMap中实现了Map接口，这里HashMap又重新声明实现Map接口，不太懂为啥。

　　

变量

　　HashMap中的变量比较多，如下：

    // 容器默认容量 必须为2的次方
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    // 容器最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 默认负载参数
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 容器参数
    final float loadFactor;
    // 一个节点数组 HashMap的容器
    transient Node<K,V>[] table;
    // 保存所有map的Set容器 可以用来遍历、查询等
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    // map对象数量
    transient int size;
    // 容量临界值 触发resize
    int threshold;
    // 将红黑树转换回链表的临界值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 链表转树的临界值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // (感谢指正)当某一个数组索引处的Node数量大于此值时 触发resize并重新分配Node
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

　　所有的容量与参数都是table相关，table就是开篇所讲的数组。

构造函数

　　

1、无参构造函数

    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    }

　　简单的将默认负载参数赋值给负载参数。

2、int单参数构造函数

    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

　　调用另外一个构造函数，第二个参数为默认的负载参数。

3、int、float双参数构造函数

    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);
    }

　　错误处理就不管了，这里负载参数是正常的直接赋值，但是初始容器大小就不太一样了，是通过一个函数返回。

　　这个函数很有意思：

    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 + 1;
    }

　　第一次看没搞懂，后面也没太看懂，于是尝试用个测试代码看一下输入值从0-100会输出什么。

　　测试代码：

public class suv {
    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 + 1;
    }
    public static void main(String[] args){
        for(int i=1;i<100;i++){
            System.out.print(tableSizeFor(i) + ",");
            if(i%20 == 0){System.out.println();}
        }
    }
}

　　输出如下：

　　有非常明显的规律：

1、输出均为2的次方

2、输入值为大于该值的最小2次方数

　　例如：输入5，大于5的最小2次方数为2的三次方8，所以输出为8。

　　如果还不懂，可以看我自己写的方法，输出跟上面一样：

    static final int diyFn(int cap){
        int start = 1;
        for(;;){
            if(start >= cap){
                return start;
            }
            start = start << 1;
        }
    }

　　这里暂时不需要知道原因，只需要知道容量必须是2的次方。

4、带有初始化集合的构造函数

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

　　这里负载参数设置为默认的，然后调用putMapEntries方法初始化HashMap。

　　这个方法会初始化一些参数，稍微看一下：

    final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            // 初始table为null
            if (table == null) { // pre-size
                // 用负载参数进行计算
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                // 与最大容量作比较 返回对应的int类型值
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                // The next size value at which to resize (capacity * load factor).
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            // 扩容
            else if (s > threshold)
                resize();
            // 插入处理
            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);
            }
        }
    }

　　这里的扩容类似于ArrayList的grow函数，不同的是这里扩容的算法是每次乘以2，并且存在一个负载参数来修正初次扩容的步数。

　　threshold可以看注释，这是一个扩容临界值。当容器大小大于这个值时，就会进行resize扩容操作，临界值取决于当前容器容量与负载参数。

　　接下来应该要进入resize函数，参照之前的ArrayList源码，这里也是先扩容得到一个新的数组，然后将所有节点进行转移。

　　函数有点长，一步一步来：

    final Node<K,V>[] resize() {
        // 缓存旧数组
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        // 旧容量
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        // 旧的临界值
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            // 旧容量已经达到上限时 返回旧的数组
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 容量与临界值同时<<1
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1;
        }
        // 下面的else均代表旧数组为空
        else if (oldThr > 0)
            // 新容量设置为旧的临界值
            newCap = oldThr;
        else {
            // 当容器为空时 初始化所有参数
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 这里的情况是初始化一个空HashMap 然后调用putAll插入大量元素触发的resize
        // 新临界值为新容量与负载参数相乘
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        // 新临界值
        threshold = newThr;

        // ...数组操作
    }

　　首先第一步是参数修正，包括临界值与容器容量。

　　接下来就是数组操作，如下：

    final Node<K,V>[] resize() {
        // 参数修正

        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        // 根据新容量生成新数组
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        // 如果旧数组是空的 直接返回扩容后的数组
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                // 遍历旧数组
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    // 释放对应旧数组内存
                    oldTab[j] = null;
                    // 数组仅存在一个元素
                    if (e.next == null)
                        // 将节点复制到新数组对应索引
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 使用红黑树结构保存的节点 这里暂时不管
                    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;
                        // 遍历数组对应索引的链表元素
                        do {
                            next = e.next;
                            // 两个分支都是执行链表的链接
                            // 由于数组扩容 所以对于(length-1) & hash的运算会改变 所以对原有的数组内容重新分配
                            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);
                        // 数组对应索引存储的是链表的第一个节点
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            // oldCap为旧容量
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

　　至此，可以看出，数组保存了一系列单向链表的第一个元素。

核心讲解

　　这里存在一个核心运算，即：

    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

　　之前讲过扩容，每次扩容的容量都是2的次方，为什么必须是呢？这里就给出了答案。

　　开篇讲过，该数据结构是通过hash值来优化搜索，这里就用到了hash值。但是hash值是不确定的，如何保证元素分配到的索引平均分配到数组的每一个索引，并且不会超过索引呢？

　　答案就是这个运算，这里举一个例子：

　　比如说容量为默认的16，此时的二进制表示为10000，减1后会得到01111。

　　与运算应该都不陌生，两个都为1时才会返回1。

　　由于高位会自动补0，所以任何数与01111做与运算时，高位都是0，范围限定在 00000 ~ 01111，十进制表示就是0 - 15，巧的是，容量为16的数组，索引恰好是[0] - [15]。

　　这就解释了为什么容量必须为2的次方，而且元素是如何被平均分配到数组中的。

    (e.hash & oldCap) == 0

　　这是用来区分lo、hi的运算，注释中已经解释了为什么需要做切割，这里给一个简图说明一下：

　　

　　首先，假设这个tab容量目前是8，而索引0中的节点太多了(这里应该是树，懒得画了)，于是触发了resize，并将该索引每个节点的hash值按照上面的那个计算，判断是否需要移动。

　　经过重分配，数组大概变成了这样：

　　扩容后，会进行插入操作，留到下一部分解释。

　　由于大体上的思想已经很明显了，下面看一下增删改查的API。

方法

　　按照增删改查的顺序。

　　首先看一眼增：

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

　　方法需要传入键值对，返回值。这里调用了内部的添加方法，其中散列码用的是key的，这里的hash并不是直接用hashCode方法，而是内部做了二次处理。

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

　　这个运算没啥讲的，当成返回一个随机数就行了。

　　下面是putVal的完整过程：

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
        Node<K, V>[] tab;
        Node<K, V> p;
        int n, i;
        // 初始化HashMap后第一次添加会调用resize初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            // 返回扩容后的长度 默认情况下为1<<4
            n = (tab = resize()).length;
        // 又是位运算 这里代表该索引位没有链表 于是新建一个Node
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K, V> e;
            K k;
            // 传入元素的key与链表第一个元素的key相同
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 树节点 暂时不管
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0;; ++binCount) {
                    // 到达尾部进行插入节点
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 当链表的长度大于临界值时 调用treeifyBin
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 当中途遇到key相同的元素时 跳出循环
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                // 赋值
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                // 链表链接成功的钩子函数
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 临界值检测
        if (++size > threshold)
            resize();
        // 新建链表的钩子函数
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

　　这里的过程可以简述为：通过key的hash值计算出一个值作为索引，然后对索引处的链表进行插入或者修改操作。

　　但是这里还是有几个特殊的点：

1、钩子函数

2、当链表长度大于某个值时，会调用treeifyBin方法将链表转换为红黑树

　　钩子函数是我自己取的名字，因为让我想到了vue生命周期的钩子函数。这两个方法都是本地已定义但是没有具体内容，是用来重写的函数。

　　另外一个是treeifyBin方法，该方法将链表转换为红黑树结构保存：

    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        // 若小于最低树临界值 触发resize
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        // 该索引处有元素
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
                // 将索引处第一个链表元素转为红黑树结构
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                // 针对第一个元素
                if (tl == null)
                    hd = p;
                // 前指针与后指针的链接操作
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            // 这里是真正的红黑树转换
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }

　　可以看出，当链表的长度大于某一临界值时，会将数据结构转换为红黑树。

　　当然，这个链表的Node比一般的链表还是牛逼一点，采用的键值对的泛型，而TreeNode本身是一个静态内部类，目前仅需要知道继承于LinkedHashMap.Entry，元素按照插入顺序进行排序。

　　关于TreeNode转换的详解可以单独分一节讲了，这里暂时跳过吧。

　　下面是删：

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
    }

　　直接看removeNode的实现：

    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) {
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            // 当对应索引第一个链表元素就与key相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                // 红黑树删除
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    // 遍历链表对key做比较
                    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)))) {
                // 红黑树结构删除节点
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                // 当第一个元素被删除时 下一个被指定为索引处元素
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                // 重新链接next
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                // 钩子函数
                afterNodeRemoval(node);
                // 返回删除的节点
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

　　这里很简答，通过hash值快速找到对应的索引处，遍历链表或者红黑树进行查询，找到就删除节点并重新执行next链接。

　　同样，这里也有一个钩子函数，参数为被删除的节点。

　　由于改的情况在增的情况中已经提及，所以这里就跳过。

　　最后看一眼查：

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
    public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }

　　一个获取，一个查询，都指向同一个方法，所以看getNode的实现：

    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) {
            // 查第一个元素
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            // 然后遍历
            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;
    }

　　没啥营养，常规的找索引，遍历，返回节点或者null。

　　至此，HashMap的基本内部实现已经完事，红黑树转换另外开一篇单独弄。