转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crazy1235/article/details/75451812


JDK1.7 及之前的版本中,HashMap中通过散列链表的形式来存储数据,基于一个数组及多个链表的方式,当hash值冲突的时候,就会在对应的节点以链表的形式存储这些hash值冲突的数据!

整个HashMap的源码实现主要应该关注的有以下几点:

  • 扩容算法

  • put()

  • get()

  • 为什么HashMap不是线程安全的?

  • hash算法


类继承关系

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

构造函数

先来看几个常量

/**
     * 初始容量为16。容量必须是2的指数倍
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
/**
     * 最大容量
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
     * 加载因子默认是0.75.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

平衡因子的作用在于,当存储的容量超过阈值(存储容量和加载因子的乘积)时,要对哈希表进行扩展操作。这个平衡因子的默认数值是JDK约定的。

    /**
     * 存储键值对对应的Entry数组
     */
    transient Entry<K,V>[] table;
    /**
     * 键值对的个数
     */
    transient int size;
    /**
     * 表示一个阈值,当size超过了threshold就会扩容
     */
    int threshold;
    /**
     * 加载因子
     */
    final float loadFactor;
    /**
     * map结构修改次数,累加
     */
    transient int modCount;
    /**
     * 默认阈值
     */
    static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
public HashMap() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
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);

        // 找到一个大于等于initialCapacity并且是2的指数的值作为初始容量
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        // 初始化阈值
        threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        // 初始化Entry数组
        table = new Entry[capacity];
        useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        init();
    }
// 空实现
 void init() {
    }
// 传进来一个Map存储到HashMap中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        putAllForCreate(m);
    }
private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) // 遍历map
            putForCreate(e.getKey(), e.getValue()); 

            // putForCreate() 这里先不说
    }

通过上面看到,构造函数的处理无非就是通过传入的初始容量和加载因子(没有则用默认值),然后出事化Entry数组及其他一些变量。

构造函数先分析到这里。


Entry

来看看Entry这是类的内容

// 静态内部类
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next; // 只想下一个entry节点
        int hash;

        /**
         * 构造函数,每次都用新的节点指向链表的头结点。新节点作为链表新的头结点
         */
        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) {
        }
    }

从Entry的构造函数可以看出,每次创建新的Entry对象,就会把链表的头结点作为next拼接到新的entry对象上。也就是说每次插入新的map数据时,就会在一个bucket的最前面(链表头部)!


put

put()

/*
 * 1. 通过key的hash值确定table下标
 * 2. 查找table下标,如果key存在则更新对应的value
 * 3. 如果key不存在则调用addEntry()方法
*/
public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key); // 重点!!!
        int i = indexFor(hash, table.length); // 查找对应的数组下标
        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))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        // 没有在相同hash值的链表中找到key相同的节点
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i); // 在i位置对应的链表上添加一个节点
        return null;
    }

当key为null的时候调用了putForNullKey()函数。

可见HashMap可以put进去key值为null的数据。

从for循环的if判断条件可以看出,如果key值有相同的数据则会覆盖value值,可见HashMap中key值都是唯一的!

putForNullKey()

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { // 寻找数组0位置对应的链表key值为null的节点,进而更新value值
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0); // 在数组0位置对应的链表上添加一个节点
        return null;
    }

下面来看addEentry()

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { // 如果数据大小已经超过阈值并且数组对应的bucket不为空,则需要扩容
            resize(2 * table.length); // 扩容
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // key为null的时,hash值设为0
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // 确定是哪一个链表(bucket下标)
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }
//判断k的数据类型选择不同的hash计算方式
final int hash(Object k) {
        int h = 0;
        if (useAltHashing) {
            if (k instanceof String) { // 如果k是Sting类型
                return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
            }
            h = hashSeed;
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

HashMap采用一个Entry数组来存储bucket 。一个bucket就代表一条hash相同的节点链表。

如下图:

接着上面的函数实现来分析。先不看resize()这个扩容算法,先来看createEntry()

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++;
    }

putForCreate()

此方法用在构造函数、克隆或者反序列化的时候调用。不会调整table数组的大小。

private void putForCreate(K key, V value) {
        int hash = null == key ? 0 : hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);

        /**
         * 如果存在key值相同的节点,则更新value值
         */
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                e.value = value;
                return;
            }
        }
        // 否则创建新的entry加入某个bucket对应的链表中
        createEntry(hash, key, value, i);
    }

扩容

现在假设需要扩容,及数据量已经达到了阈值了。

//
void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //当当前数据长度已经达到最大容量
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 创建新的数组
        boolean oldAltHashing = useAltHashing;
        useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() &&
                (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing; // 是否需要重新计算hash值
        transfer(newTable, rehash);  // 将table的数据转移到新的table中
        table = newTable; // 数组重新赋值
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //重新计算阈值
    }
// 转移数据
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) { //遍历旧数组
            while(null != e) { //将这一个链表遍历添加到新的数组对应的bucket中
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }
    /**
     * 得到hash值在table数组中的位置
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

get

    /**
     * 得到 key = null 对应的value值
     */
    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }
    /**
     * 根据key得到对应的value值
     */
    public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey(); // 如果key为null,则调用getForNullKey()
        Entry<K,V> entry = getEntry(key); // 重点在getEntry()函数

        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }
    /**
     * 根据key得到对应的Entry对象
     */
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) { // 遍历hash值相同(通过key得到)的那个bucket(链表)
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

remove

public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); // !!!
        return (e == null ? null : e.value); // 返回key对应的value值
    }
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //计算hash值
        int i = indexFor(hash, table.length); // 得到下标
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;

        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                modCount++; // 操作次数+1
                size--;
                if (prev == e) // 如果是buckek的头节点是要找的结点,直接将数组指向next
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }

        return e; // 如果链表遍历结束还是没找到,则此时e为null,返回null
    }

clear

public void clear() {
        modCount++; // +1
        Entry[] tab = table;
        for (int i = 0; i < tab.length; i++)
            tab[i] = null;
        size = 0; // 置0
    }

hash()

每次put一个键值对或者,通过get得到一个值的时候,都会对key进行hash运算得到hash值

final int hash(Object k) {
        int h = 0;
        if (useAltHashing) {
            if (k instanceof String) {
                return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
            }
            h = hashSeed;
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

通过上述函数得到hash值之后,在通过 indexFor()函数得到对应table数组的下标!

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

举个例子:

通过二进制的异或,移位,与 等操作,最后运算得到一个下标。


Fail-Fast

下面来关注一下modCount这本变量!

在put() 、remove()、 clear()的时候modCount都会进行+1操作。

对HashMap内容的修改都会增加这个值。

HashMap 通过拉链法实现的散列表,table数组中的每一个Entry又是一个单链表!

看一下HashMap怎么遍历的:

private transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet = null; // 是一个集合
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
        return entrySet0();
    }
private Set<Map.Entry<K,V>> entrySet0() {
        Set<Map.Entry<K,V>> es = entrySet;
        return es != null ? es : (entrySet = new EntrySet()); // entrySet为空时new一个EntrySet对象
    }
private final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
        public Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
            return newEntryIterator();  // 创建迭代器
        }
        public boolean contains(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry)) // 比较类型
                return false;
            Map.Entry<K,V> e = (Map.Entry<K,V>) o;
            Entry<K,V> candidate = getEntry(e.getKey());
            return candidate != null && candidate.equals(e);
        }
        public boolean remove(Object o) {
            return removeMapping(o) != null;
        }
        public int size() {
            return size;
        }
        public void clear() {
            HashMap.this.clear();
        }
    }

其实HashMap内部由三种迭代器

    Iterator<K> newKeyIterator()   { // key迭代器
        return new KeyIterator();
    }
    Iterator<V> newValueIterator()   { // value迭代器
        return new ValueIterator();
    }
    Iterator<Map.Entry<K,V>> newEntryIterator()   { // entry迭代器
        return new EntryIterator();
    }

而这三种迭代器又都继承 HashIterator

    private final class ValueIterator extends HashIterator<V> {
        public V next() {
            return nextEntry().value;
        }
    }

    private final class KeyIterator extends HashIterator<K> {
        public K next() {
            return nextEntry().getKey();
        }
    }

    private final class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> {
        public Map.Entry<K,V> next() {
            return nextEntry();
        }
    }
// hash迭代器
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
        Entry<K,V> next;        // next entry to return
        int expectedModCount;   // For fast-fail
        int index;              // current slot
        Entry<K,V> current;     // current entry

        HashIterator() {
            expectedModCount = modCount; // 临时存储
            if (size > 0) { // advance to first entry
                Entry[] t = table;
                while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                    ;
            }
        }

        public final boolean hasNext() {
            return next != null;
        }

        // 每次迭代都会调用次函数得到下一个Entry对象
        final Entry<K,V> nextEntry() {
            if (modCount != expectedModCount) // 判断
                throw new ConcurrentModificationException();
            Entry<K,V> e = next;
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();

            if ((next = e.next) == null) {
                Entry[] t = table;
                while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                    ;
            }
            current = e;
            return e;
        }

        public void remove() {
            if (current == null)
                throw new IllegalStateException();
            if (modCount != expectedModCount) // 判断
                throw new ConcurrentModificationException();
            Object k = current.key;
            current = null;
            HashMap.this.removeEntryForKey(k);
            expectedModCount = modCount;
        }
    }

在迭代的过程中,如果发现modCount != expectedModCount,那么就表示有其他的线程对HashMap进行了修改操作,进而就抛出 ConcurrentModificationException 这个异常!

所以:HashMap是非线程安全的!


小结

从上面的分析可以得到以下结论:

  • HashMap的value可以为null

  • HashMap是非线程安全的

  • 初始容量和加载因子会影响HashMap的性能


参考

https://www.zhihu.com/question/20733617?wechatShare=1

http://blog.csdn.net/yesuhuangsi/article/details/12241101

http://www.cnblogs.com/todayjust/p/5876533.html

JDK1.7之 HashMap 源码分析的更多相关文章

  1. JDK1.8 HashMap源码分析

      一.HashMap概述 在JDK1.8之前,HashMap采用数组+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的节点都存储在一个链表里.但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时 ...

  2. HashMap 源码分析 基于jdk1.8分析

    HashMap 源码分析  基于jdk1.8分析 1:数据结构: transient Node<K,V>[] table;  //这里维护了一个 Node的数组结构: 下面看看Node的数 ...

  3. 源码分析系列1:HashMap源码分析(基于JDK1.8)

    1.HashMap的底层实现图示 如上图所示: HashMap底层是由  数组+(链表)+(红黑树) 组成,每个存储在HashMap中的键值对都存放在一个Node节点之中,其中包含了Key-Value ...

  4. 【JAVA集合】HashMap源码分析(转载)

    原文出处:http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5280304.html 以下内容基于jdk1.7.0_79源码: 什么是HashMap 基于哈希表的一个Map接口实现,存储 ...

  5. 【Java】HashMap源码分析——基本概念

    在JDK1.8后,对HashMap源码进行了更改,引入了红黑树.在这之前,HashMap实际上就是就是数组+链表的结构,由于HashMap是一张哈希表,其会产生哈希冲突,为了解决哈希冲突,HashMa ...

  6. 基于jdk1.8的HashMap源码学习笔记

    作为一种最为常用的容器,同时也是效率比较高的容器,HashMap当之无愧.所以自己这次jdk源码学习,就从HashMap开始吧,当然水平有限,有不正确的地方,欢迎指正,促进共同学习进步,就是喜欢程序员 ...

  7. Java源码解析——集合框架(五)——HashMap源码分析

    HashMap源码分析 HashMap的底层实现是面试中问到最多的,其原理也更加复杂,涉及的知识也越多,在项目中的使用也最多.因此清晰分析出其底层源码对于深刻理解其实现有重要的意义,jdk1.8之后其 ...

  8. HashMap源码分析(一)

    基于JDK1.7 HashMap源码分析 概述 HashMap是存放键值对的集合,数据结构如下: table被称为桶,大小(capacity)始终为2的幂,当发生扩容时,map容量扩大为两倍 Hash ...

  9. Java中HashMap源码分析

    一.HashMap概述 HashMap基于哈希表的Map接口的实现.此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键.(除了不同步和允许使用null之外,HashMap类与Hashtab ...

随机推荐

  1. git失败案例

    哈哈哈,git终于能push了,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 我怀疑是系统版本的问题,之前一直不没能pu ...

  2. localAddress

    $(function(){ <% out.println("/** ip:"+request.getLocalAddr()+"("+request.get ...

  3. Hadoop资源调度器

    hadoop调度器的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: 1.基于队列的FIFO ...

  4. 定制Writable类

    以IntWritable为例介绍,定制writable的步骤 //继承 WritableComparable接口(继承了writable接口和comparable接口) public class In ...

  5. MysQL使用一与Python交互

    与python交互 在熟练使用sql语句的基础上,开始使用python语言提供的模块与mysql进行交互 这是我们在工作中大事要做的事 先学会sql是基础,一定要熟练编写sql语句 安装引入模块 安装 ...

  6. shell脚本中使用什么工具进行计算

    1.答: expr 2. expr的用法: jello=$(expr 1 \* 3) //乘法,注意1和expr之间有空格,1与转换符\之间有空格,3和*之间有空格 jello=$(expr 1 / ...

  7. DispatcherServlet讲解

    1.1.1.DispatcherServlet作用DispatcherServlet是前端控制器设计模式的实现,提供Spring Web MVC的集中访问点,而且负责职责的分派,而且与Spring I ...

  8. elasticsearch系列(六)备份

    快照备份 1.创建文件仓库 1.1 在$ELASTICSEARCH_HOME/config/elasticsearch.yaml中增加配置 #这个路径elasticsearch必须有权限访问,这个路径 ...

  9. [OpenCV]OpenCV常用语法函数与坑点

    目录 1. 加载图像(cv::imread) 2. 显示图像(cv::nameWindows与cv::imshow) 3. 修改图像(cv::cvtColor) 4. 保存图像(cv::imwrite ...

  10. Outlook.com 系列邮箱 POP3 及 IMAP 设置方法

    支持 Exchange ActiveSync 的应用 有了 EAS,你可以立即获取电子邮件,以及在一个位置查看所有文件夹.日历和联系人. 如果你的电子邮件应用支持Exchange ActiveSync ...