Map之HashMap源码实现

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-05-06 04:28 242阅读 0赞

## 一、引言 ##

### 1.导语 ###

在此之前学习HashMap之前，我们首先对先前学习的List进行总结一些：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">类型</th> 
   <th align="center">说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">ArrayList</td> 
   <td align="center">底层是数组，顺序插入。查询快、增删慢</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">LinkedList</td> 
   <td align="center">底层是链表，顺序插入。查询慢、增删块</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

但是这样的集合我们还是不满意啊，有没有查询块，增删也快的集合，那 就是我们今天要学习的HashMap。

### 2.要点 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">要点</th> 
   <th align="center">说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">是否可以为空</td> 
   <td align="center">key和value都可以为空，但是key只能一个为空，value则不限</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">是否有序</td> 
   <td align="center">无序</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">是否可以重复</td> 
   <td align="center">key重复会覆盖，value则可以重复</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">是否线程安全</td> 
   <td align="center">非线程安全</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 二、分析 ##

### 1.继承关系图 ###

![在这里插入图片描述][70]

### 2.字段 ###

/**
         * The default initial capacity - MUST be a power of two.
         * 默认的容量
         */
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    
        /**
         * 最大容量上限
         */
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    
       /**
         * 负载因子，调控控件与冲突率的因数
         */
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
       /**
         * 链表转换为树的阈值，超过这个长度的链表会被转换为红黑树
         */
        static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    
        /**
         * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
         * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
         * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
         * 当进行resize操作时，小于这个长度的树会被转换为链表
         */
        static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    
        /**
         * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
         * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
         * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
         * between resizing and treeification thresholds.
         * 链表被转换成树形的最小容量，如果没有达到这个容量只会执行resize进行扩容
         */
        static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    
        /**
         * 存储元素的实体数组
         */
        transient Node<K,V>[] table;
    
        /**
         * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
         * for keySet() and values().
         * set数组，用于迭代元素
         */
        transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    
        /**
         * 存放元素的个数，但不等于数组的长度
         */
        transient int size;
    
        /**
         * 修改的次数
         */
        transient int modCount;
    
        /**
         * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
         *
         * 临界值  如果实际大小超过临界值，就会进行扩容。threshold=加载因子 * 容量
         */
        int threshold;
    
        /**
         * 加载因子
         *
         * @serial
         */
        final float loadFactor;

### 2.构造方法 ###

/**
         * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
         * capacity and load factor.
         *
         * @param  initialCapacity the initial capacity
         * @param  loadFactor      the load factor
         * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
         *         or the load factor is nonpositive
         *  参数为：初始化大小和负载因子
         */
        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);
        }
    
        /**
         * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
         * capacity and the default load factor (0.75).
         *
         * @param  initialCapacity the initial capacity.
         * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
         * 参数为初始化大小
         */
        public HashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        }
    
        /**
         * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
         * (16) and the default load factor (0.75).
         * 默认无参构造方法
         */
        public HashMap() {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
        }
    
        /**
         * Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
         * specified <tt>Map</tt>.  The <tt>HashMap</tt> is created with
         * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
         * hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
         *
         * @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
         * @throws  NullPointerException if the specified map is null
         * 参数为集合
         */
        public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            putMapEntries(m, false);
        }

### 3.HashMap的实现原理 ###

#### 3.1图示 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTcyMzU0NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

#### 3.2分析 ####

*  链表的实现如下

/**
         * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
         * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
         * 相比LinkedList的双向列表，Node是一个单向列表，通过next来实现
         */
        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 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) {
                V oldValue = value;
                value = newValue;
                return oldValue;
            }
    
            public final boolean equals(Object o) {
                if (o == this)
                    return true;
                if (o instanceof Map.Entry) {
                    Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                    if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                        Objects.equals(value, e.getValue()))
                        return true;
                }
                return false;
            }
        }

*  红黑树的实现（待补充（后面会有一篇专门的文章研究））：

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
            TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
            TreeNode<K,V> left;
            TreeNode<K,V> right;
            TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
            boolean red;
            TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
                super(hash, key, val, next);
            }
    }

### 4.方法 ###

#### 4.1 存储：put(K key, V value)方法 ####

// 需要放入的键与值
        public V put(K key, V value) {
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
            /**
         * Implements Map.put and related methods
         *
         * @param hash hash for key  键值的hash值
         * @param key the key         键值
         * @param value the value to put   值 
         * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value   如果为true,如果放入已存在key,value则不会覆盖
         * @param evict if false, the table is in creation mode.  如果是false,table数组是创建模式，这里用不到，hash值才能用到。
         * @return previous value, or null if none
         */
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            // 如果table数组为空或长度为0，则对其进行初始化，分配内存空间
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 
                n = (tab = resize()).length;
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            	// 当put的key在数组中不存在时，直接new一个Node元素放入
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
               // 此种情况是key元素在集合中已存在的情况
                Node<K,V> e; K k;
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 如果tab[(n - 1) & hash]位置的第一个元素的key和要保存的key相等，则将p的值赋值给e,在后面进行替换
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)  // 如果是红黑树节点，则调用其put方法
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {  // table[[(n - 1) & hash]第一个节点不符合要求，则循环其中的每一个元素
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) { // 此处主要是为了防止hash碰撞，则put的key在此链表不存在
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 如果链表的长度超过8，则进行红黑树进行转换。1,8后追加：链表查询的复杂度是O(n)，而红黑树是O(log(n))，但是如果hash结果不均匀会极大的影响性能
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                // 把旧值替换成新值，并且返回旧值
                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)
                resize(); // 如果size大于扩容阀值，则进行扩容操作
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

#### 4.2扩容：resize() ####

final Node<K,V>[] resize() {
            Node<K,V>[] oldTab = table;
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            int oldThr = threshold;
            int newCap, newThr = 0;
            if (oldCap > 0) {
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 如果目前table的容量大于最大容量的上限，则不会进行扩容
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                     //如果现在的容量扩大两倍还没超过最大容量，并且原来的容量大于默认的容量，则进行两倍扩容
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            	// 这个分支针对的指定初始化容量的构造方法
                newCap = oldThr;
            else {               // zero initial threshold signifies using defaults
               // 这个分支是针对默认构造函数的分支，对newCap和newThr进行赋值
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            if (newThr == 0) {
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
            threshold = newThr;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
                Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
             // 扩容完毕,需要把原来的元素逐一拷贝到新的集合中去
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        //将原来的置为 null,方便垃圾回收器进行回收
                        oldTab[j] = null; 
                        // 如果e.next为null，表示此链表是单节点，直接根据e.hash & (newCap - 1)得到新的位置进行赋值即可
                        if (e.next == null)
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        else if (e instanceof TreeNode)
                        	 // 如果是红黑树节点，则调用红黑树的方法
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order
                        	// 此分支是：链表的复制
                        	// 而且其元素在数组中位置确定的方式：
                        	// 不是根据hash算法生成新的位置，而是采用了原始位置+原始长度得到新的位置
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                next = e.next;
                                // 判断：元素的在数组中的位置是否需要移动
                                // (e.hash & oldCap)结果为0就代表没有变化，否则就是有变化
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                	// 将符合条件的元素进行新的链表拼接 
                                    if (loTail == null)
                                        loHead = e;
                                    else
                                        loTail.next = e;
                                    loTail = e;
                                }
                                else {
                                	// 和上面同理
                                    if (hiTail == null)
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        hiTail.next = e;
                                    hiTail = e;
                                }
                                // 只要链表元素有下一个元素就循环进行拼接
                            } while ((e = next) != null);  
                            if (loTail != null) {
                            	// 将链表的尾部的next置为空
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead; 
                            }
                            if (hiTail != null) {
                            	// 将链表的尾部的next置为空
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }

#### 4.3获取：get(Object key) ####

public V get(Object key) {
            Node<K,V> e;
            // 可以看出主干方法在getNode(key)里面
            return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
        }
    
        final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
            // 通过key的hash定位到桶的位置，并且第一个元素不是null
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
                // 总是检查第一个节点
                // 如果第一个节点的hash值且key值也相等，直接返回first元素 
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                if ((e = first.next) != null) {
                	// 判断next节点是不是红黑树节点，如果是直接调用其getTreeNode方法得到其treeNode节点
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                    // 进行循环，去除符合条件的Node节点。循环的结束的条件是:直到链表的尾部
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            return null;
        }

#### 4.4 Map集合复制：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) ####

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        	// 负载因子初始化
            this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
            // 真正进行map复制的方法
            putMapEntries(m, false);
        }
    
        final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
            int s = m.size();
            // 传入的map不为空的情况下进行复制操作
            if (s > 0) {
            	// table未初始化，s为传入集合的元素个数
                if (table == null) { // pre-size
                    float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                    int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                             (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                    // 如果t大于阈值，则初始化阀值
                    if (t > threshold)
                        threshold = tableSizeFor(t);
                }
                // 已经初始化，但元素数大于阀门，需要进行扩容操作
                else if (s > threshold)
                    resize();
                // 循环遍历，复制数据
                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);
                }
            }
        }

#### 4.5 其他1：hash(Object key) ####

static final int hash(Object key) {
            int h;
            // 通过hashCode()的高16位异或低16位实现:
            // 速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证     	考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销
            // 参考：https://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/76598675 部分内容
            return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
        }

#### 4.6 其他2：tableSizeFor(int cap) ####

// 作用：返回给定参数的最小二次幂的值.
    	// 我们知道，HashMap的capacity的值必须是2的次幂；
        static final int tableSizeFor(int cap) {
        	// 先看一个规律：
        	// 7 = 0111，其最小2^次幂为1000 = 0111+1
        	// 11=1011，其最小2^次幂为10000 = 01111+1
        	// 29 = 011101，其最效2^次幂为100000 = 011111+1
        	// 由此我们得到：对于给定的整数cap,其二进制第一次出现1的位数为n,那么气最小的二次幂的值为：2^(n + 1) 或 2^n
    		
    		// 看这个方法的代码如下：
    		// n |= n >>> 1 是为了确保第一个1及其其后1位都是1
    		//  n |= n >>> 2 是为了确保第一个1及其其后3位都是1
    		//  n |= n >>> 4 是为了确保第一个1及其其后7位都是1
    		//  n |= n >>> 8 是为了确保第一个1及其其后15位都是1
    		//  n |= n >>>16 是为了确保第一个1及其其后所有位都是1
    		// 所以大于cap的最小的2次幂就是（n + 1）.
            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;
        }

## 三、结语 ##

### 3.1回顾 ###

回顾下上面的存储、扩容、获取等关键代码实现，再结合学习的四个要点，去对比理解其中的设计原理。

### 3.2思考 ###

*  HashMap的是怎么保证添加的元素的索引的（也就是说哈希桶是如何分布的）？
 *  HshMap的扩容的流程是怎么样的？
 *  1.8比1.7版本在HashMap的那些方面做了改动和优化？
 *  HashMap的hash算法是怎么实现的？为什么要这么实现？

### 3.3 关于红黑树理解在[这里：待完善][Link 1] ###

[70]: /images/20220506/0d52146635eb40c39582435ea5842407.png
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[Link 1]: http://www.baidu.com