JDK源码学习笔记——HashMap
Java集合的学习先理清数据结构：
一、属性
//哈希桶，存放链表。 长度是2的N次方，或者初始化时为0.
transient Node<K,V>[] table;
//最大容量 2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//加载因子，用于计算哈希表元素数量的阈值。 threshold = 哈希桶.length * loadFactor;
final float loadFactor;
//哈希表内元素数量的阈值，当哈希表内元素数量超过阈值时，会发生扩容resize()。
int threshold;
二、构造函数
public HashMap() {
//默认构造函数，赋值加载因子为默认的0.75f
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
//指定初始化容量的构造函数
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//同时指定初始化容量 以及 加载因子， 用的很少，一般不会修改loadFactor
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//边界处理
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//初始容量最大不能超过2的30次方
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//显然加载因子不能为负数
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//设置阈值为>=初始化容量的 2的n次方的值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//新建一个哈希表，同时将另一个map m 里的所有元素加入表中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
三、主要方法
get
/**
* get
* 1.先从数组中取，取到hash值相等且equals的，直接返回
* 2.先从数组中取，取到hash值相等且!equals，到链表/红黑树中取
*/
// 每一个节点结构
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 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;//Entry对象数组
Node<K,V> first,e; //在tab数组中经过散列的第一个位置
int n;
K k;
/*找到插入的第一个Node，方法是hash值和n-1相与，tab[(n - 1) & hash]*/
//也就是说在一条链上的hash值相同的
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
/*检查第一个Node是不是要找的Node*/
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//判断条件是hash值要相同，key值要相同
return first;
/*检查first后面的node*/
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
/*遍历后面的链表，找到key值和hash值都相同的Node*/
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
put
/**
* put
* 1.数组下标没有对应hash值，直接newNode()添加
* 2.数组下标有对应hash值，添加到链表最后
* 3.链表超过最大长度(8)，将链表改为红黑树再添加元素
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
//tab存放 当前的哈希桶， p用作临时链表节点
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果当前哈希表是空的，代表是初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//那么直接去扩容哈希表，并且将扩容后的哈希桶长度赋值给n
n = (tab = resize()).length;
//如果当前index的节点是空的，表示没有发生哈希碰撞。 直接构建一个新节点Node，挂载在index处即可。
//这里再啰嗦一下，index 是利用 哈希值 & 哈希桶的长度-1，替代模运算
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//否则 发生了哈希冲突。
//e
Node<K,V> e; K k;
//如果哈希值相等，key也相等，则是覆盖value操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//将当前节点引用赋值给e
else if (p instanceof TreeNode)//红黑树暂且不谈
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//不是覆盖操作，则插入一个普通链表节点
//遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {//遍历到尾部，追加新节点到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果追加节点后，链表数量》=8，则转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到了要覆盖的节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果e不是null，说明有需要覆盖的节点，
if (e != null) { // existing mapping for key
//则覆盖节点值，并返回原oldValue
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//如果执行到了这里，说明插入了一个新的节点，所以会修改modCount，以及返回null。 //修改modCount
++modCount;
//更新size，并判断是否需要扩容。
if (++size > threshold)
resize();
//这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
remove
/**
* reomve
*/
public V remove(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null
: e.value;
} 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;
if (p.hash == hash
&& ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K, V>) p).getTreeNode(hash, key);
else {
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)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K, V>) node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
resize
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab 为当前表的哈希桶
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前哈希桶的容量 length
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前的阈值
int oldThr = threshold;
//初始化新的容量和阈值为0
int newCap, newThr = 0;
//如果当前容量大于0
if (oldCap > 0) {
//如果当前容量已经到达上限
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//则设置阈值是2的31次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//同时返回当前的哈希桶，不再扩容
return oldTab;
}//否则新的容量为旧的容量的两倍。
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//如果旧的容量大于等于默认初始容量16
//那么新的阈值也等于旧的阈值的两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}//如果当前表是空的，但是有阈值。代表是初始化时指定了容量、阈值的情况
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值
else {}//如果当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的阈值为默认容量16 * 默认加载因子0.75f = 12
}
if (newThr == 0) {//如果新的阈值是0，对应的是 当前表是空的，但是有阈值的情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;//根据新表容量 和 加载因子 求出新的阈值
//进行越界修复
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据新的容量 构建新的哈希桶
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//更新哈希桶引用
table = newTab;
//如果以前的哈希桶中有元素
//下面开始将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中
if (oldTab != null) {
//遍历老的哈希桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//取出当前的节点 e
Node<K,V> e;
//如果当前桶中有元素,则将链表赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将原哈希桶置空以便GC
oldTab[j] = null;
//如果当前链表中就一个元素，（没有发生哈希碰撞）
if (e.next == null)
//直接将这个元素放置在新的哈希桶里。
//注意这里取下标 是用 哈希值 与 桶的长度-1 。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个，转化成了红黑树（暂且不谈 避免过于复杂， 后续专门研究一下红黑树）
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
//低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;//临时节点 存放e的下一个节点
do {
next = e.next;
//这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点： 利用哈希值 与 旧的容量，结果只有两种 0或者oldCap，结果是0则存放在低位，否则存放在高位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//给头尾节点指针赋值
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}//高位也是相同的逻辑
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}//循环直到链表结束
} while ((e = next) != null);
//将低位链表存放在原index处，
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表存放在新index处
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
遍历
/**
* 遍历 主要看方法nextNode()
*/
final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {
public final K next() {
return nextNode().key;
}
} final class ValueIterator extends HashIterator implements Iterator<V> {
public final V next() {
return nextNode().value;
}
} final class EntryIterator extends HashIterator implements
Iterator<Map.Entry<K, V>> {
public final Map.Entry<K, V> next() {
return nextNode();
}
} abstract class HashIterator {
Node<K, V> next; // next entry to return
Node<K, V> current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot HashIterator() {
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);
}
} public final boolean hasNext() {
return next != null;
} final Node<K, V> nextNode() {
Node<K, V>[] t;
Node<K, V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {
} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
} public final void remove() {
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;
}
}
四、数组的长度是2的次幂？ 数组下表计算e.hash & (table.length- 1)？ hash()方法(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)？
1、tableSizeFor(int cap)保证数组容量是2的次幂
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;
}
2、2的次幂-1（即table.length- 1）得到是数用二进制表示每一位都是1。
3、将e.hash放进table数组中，需要e.hash%(table.length- 1)得到下标；
这里用e.hash&(table.length- 1)代替e.hash%(table.length- 1)，位运算代替除法；
e.hash&(table.length- 1)类似Integer类的toUnsignedLong() 方法：((long) x) & 0xffffffffL，只保留低位；
4、因为e.hash&(table.length- 1)时，比(table.length- 1)高的位都成0了，只用到了e.hash的低位；
e.hash = (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，使key的hashCode值高16位不变，低16位 由（高16位）^（低16位）得到；
e.hash&(table.length- 1)时用到的e.hash的低位也有高16位参与进来，减少了冲突碰撞。
举例可参考：HashMap的hash()
参考资料：
Java中HashMap底层实现原理(JDK1.8)源码分析
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