jdk1.8 HashMap源码讲解

浅浅的花香味﹌ 2022-01-11 05:59 279阅读 0赞

## 1. 开篇名义　　 ##

jdk1.8中hashMap发生了一些改变，在之前的版本中hsahMap的组成是数组+链表的形式体现，而在1.8中则改为数组+链表+红黑树的形式实现，通过下面两张图来对比一下二者的不同。

![jdk1.8之前的hashMap存储结构示意图，图片来自网络][jdk1.8_hashMap]

jdk1.8之前的hashMap结构图,基本对象为Entry<k,v>

![jdk1.8的hashMap存储结构示意图，图片来自网络][jdk1.8_hashMap 1]

jdk1.8的hashMap结构图，基本对象改为了Node<k,v>

注意：无论Entry<key,value>还是Node<key,value>都实现了 Map.Entry<K,V> 接口；

下面的内容将不在讨论关于jdk1.7的内容，重点讨论一下jdk1.8中hashMap的相关代码实现

## 2. HashMap类概览（实现的接口、继承的类，以及成员变量） ##

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
        // 序列号
        private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
        // 默认的初始容量是16
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
        // 最大容量
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
        // 默认的填充因子0.75f,可以在创建hashMap时指定
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
        // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
        // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
        // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小长度，即：当数组的长度大于64并且桶的长度大于8同时满足时，才会触发由链表变为红黑树
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

/* ---------------- Fields -------------- */

transient Node<k,v>[] table; // 存储元素的数组，总是2的幂次倍，由tableSizeFor(int cap)方法计算得出，思考为什么要用transient关键字修饰

transient Set<map.entry<k,v>> entrySet; // 存放具体的元素的集 
    
       transient int size; // 存放元素的个数
    
       transient 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*填充因子)超过临界值时，会进行扩容

final float loadFactor;   //hashTable的填充因子，用于实际参与运算的加载因子
    
     }

## 3. HashMap构造函数 ##

###  3.1 HashMap的空参构造函数 ###

/**
         * HashMap的空参构造函数，该函数就做了一件事：
         * 初始化转载因子，经默认的转载因子(0.75)赋值给loadFactor
         */
        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }

###  3.2 HashMap的单参构造函数 ###

/**
         * 单参数构造函数，指定hashMap的初始数组长度值
         * 
         */
        public HashMap(int initialCapacity) {
           //调用本类中（int，float）构造函数，测试转载因子为默认值
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }

###  3.3 HashMap(int ,fioat)型构造函数 ###

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {  //指定初始容量和转载因子
        // 初始容量不能小于0，否则报错
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                                initialCapacity);
        // 初始容量不能大于最大值（1<<30），否则为最大值
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        // 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                                loadFactor);
        // 初始化填充因子                                        
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 初始化threshold大小,根据传入值的大小重新计算初始hashMap数组的长度临界值
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    
    }

### 3.4 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)型构造函数 ###

/**
             * 根据传人的Map映射构造一个新的HashMap
             */
        public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            putMapEntries(m, false);
        }

//putMapEntries函数会将传进的map放到新的hashMap中

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            // 判断table是否已经初始化
            if (table == null) { // pre-size
                // 未初始化，s为m的实际元素个数
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                        (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
            else if (s > threshold)
                resize();
            // 将m中的所有元素添加至HashMap中
            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);
            }
        }
    }

### 3.5 总结 ###

*   *  空参构造，初始化加载因子为默认值
     *  单参数构造，指定数组初始长度（并非实际的长度，实际长度会根据tableSizeFor(int cap)函数进行计算，该构造函数自动调用双参数构造函数
     *  双参构造函数，指定数组的实际长度（通过计算后直接获得）和加载因子；
     *  传人键值对映射

注意：除了最后一种构造函数调用了putVal()方法进行了数组创建之外，其他构造方法只是在维护成员属性，并没有实际进行创建，创建数组实在putVal()方法中执行的

## 4.核心方法 ##

### 4.1 根据初始值计算Map数组的初始长度 ###

/**
         * Returns a power of two size for the given target capacity.
    　　　* 返回大于给定值的最小的2的倍数　
         */
        static final int tableSizeFor(int cap) {
            int n = cap - 1;          
            n |= n >>> 1;     //让当前数据的最高位非0值补全低位数据，让高位参数到运算中，减少hash碰撞的产生
            n |= n >>> 2;
            n |= n >>> 4;
            n |= n >>> 8;
            n |= n >>> 16;
            return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
        }

思考：

*  　　首先为什么cap-1?

这是为了防止，cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂， 又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。

*  　　为什么是分别后移1、2、4、8 、16？

正好是倍数关系，这样正好能保证比原始数据小的低位全部变为1，并且保证了效率，第一次移动一位后前两位变成11，再移动四位正好能将刚才的两位数再降位变成1111，再移动4位　　　　正好将1111继续降位到后边

*  　　为什么不继续无符号右移32位？

因为hashMap的最大数为1<<30，经过上面的多次移动，一共移动了1+2+4+8+16,已经超过了30位

### 4.2 hashMap的put()    ###

1     public V put(K key, V value) {
    2         return putVal(hash(key), key, value, false, true);    //在putVal()方法中进行第一次的数组创建 3     }

### 4.3 putVal()源码(最核心的方法) ###

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 步骤①：tab为空则创建 
        // table未初始化或者长度为0，进行扩容
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 步骤②：计算index，并对null做处理  
        // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)     //用&运算代替%运算，提高运算效率，前提是数组长度n需要时2de整数倍，长度的确定由4.1中tableSizeFor确定

tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 桶中已经存在元素 else { Node<K,V> e; K k; // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 将第一个元素赋值给e，用e来记录 e = p; // 步骤④：判断该链为红黑树 // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点 else if (p instanceof TreeNode) // 放入树中 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 步骤⑤：该链为链表 // 为链表结点 else { // 在链表最末插入结点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 到达链表的尾部 if ((e = p.next) == null) { // 在尾部插入新结点 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 结点数量达到阈值，转化为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  treeifyBin(tab, hash); // 跳出循环 break; } // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 相等，跳出循环 break; // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表 p = e; } } // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点 if (e != null) { // 记录e的value V oldValue = e.value; // onlyIfAbsent为false或者旧值为null if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //用新值替换旧值 e.value = value; // 访问后回调  afterNodeAccess(e); // 返回旧值 return oldValue; } } // 结构性修改 ++modCount; // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 // 实际大小大于阈值则扩容 if (++size > threshold) resize(); // 插入后回调  afterNodeInsertion(evict); return null; }

*  判断键值对数组table\[i\]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
 *  根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table\[i\]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table\[i\]不为空，转向③；
 *  判断table\[i\]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
 *  判断table\[i\] 是否为treeNode，即table\[i\] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
 *  遍历table\[i\]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
 *  插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

###       4.4 hash算法（计算key的hash值） ###

/**
         * 计算key.hashcode（）并将哈希的高位扩展到低位。按照官方的说法，无符号右移是为了让高位参与运算，提高计算的均衡性
         *     
         */
    
    static final int hash(Object key) {
            int h;
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }

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