JDK1.8HashMap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值的链表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，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。下图中代表jdk1.8之前的hashmap结构，左边部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。（此图借用网上的图）图一、jdk1.8之前hashmap结构图 jdk1.8之前的hashmap都采用上图的结构，都是基于一个数组和多个单链表，hash值冲突的时候，就将对应节点以链表的形式存储。如果在一个链表中查找其中一个节点时，将会花费O（n）的查找时间，会有很大的性能损失。到了jdk1.8，当同一个hash值的节点数不小于8时，不再采用单链表形式存储，而是采用红黑树，如下图所示（此图是借用的图）图二、jdk1.8 hashmap结构图二、重要的field//table就是存储Node类的数组，就是对应上图中左边那一栏，
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* （We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.）
*/
transient Node<K,V>[] table;

/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
* 记录hashmap中存储键-值对的数量
*/
transient int size;/**
* hashmap结构被改变的次数，fail-fast机制
*/
transient int modCount; /**
* The next size value at which to resize （capacity * load factor）.
* 扩容的门限值，当size大于这个值时，table数组进行扩容
*/
int threshold; /**
* The load factor for the hash table.
*
*/
float loadFactor;
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 默认初始化数组大小为16
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 默认装载因子，
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
* 这是链表的最大长度，当大于这个长度时，链表转化为红黑树
*/
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.
*/
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.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;三、构造函数//可以自己指定初始容量和装载因子
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;
//重新定义了扩容的门限
this.threshold = tableSizeFor（initialCapacity）;
}/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor（int cap） {
int n = cap - 1;
//先移位再或运算，最终保证返回值是2的整数幂
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;
} /**
* 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.
*/
//当知道所要构建的数据容量的大小时，最好直接指定大小，提高效率
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）.
*/
public HashMap（） {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
} //将map直接放入hashmap中
public HashMap（Map<？ extends K, ？ extends V> m） {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries（m, false）;
}final void putMapEntries（Map<？ extends K, ？ extends V> m, boolean evict） {
int s = m.size（）;
if （s > 0） {
if （table == null） { // pre-size
float ft = （（float）s / loadFactor） + 1.0F;
int t = （（ft < （float）MAXIMUM_CAPACITY）？
（int）ft : MAXIMUM_CAPACITY）;
if （t > threshold）
threshold = tableSizeFor（t）;
}
else if （s > threshold）
resize（）;
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）;
}
}
}
/**
* Basic hash bin node, used for most entries. （See below for
* TreeNode subclass, and in LinkedMyHashMap for its Entry subclass.）
*/
在hashMap的结构图中，hash数组就是用Node型数组实现的，许多Node类通过next组成链表，key、value实际存储在Node内部类中。
public 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;
}
}四、重要的方法分析1.put方法/**
* Associates the specified value with the specified key in thismap.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*
*/
public V put（K key, V value） {
return putVal（hash（key）, key, value, false, true）;
}
static final int hash（Object key） {
int h;
//key的值为null时，hash值返回0，对应的table数组中的位置是0
return （key == null）？ 0 : （h = key.hashCode（）） ^ （h >>> 16）;
}/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don"t change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @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;
//先将table赋给tab，判断table是否为null或大小为0，若为真，就调用resize（）初始化
if （（tab = table） == null || （n = tab.length） == 0）
n = （tab = resize（））.length;
//通过i = （n - 1） & hash得到table中的index值，若为null，则直接添加一个newNode
if （（p = tab[i = （n - 1） & hash]） == null）
tab[i] = newNode（hash, key, value, null）;
else {
//执行到这里，说明发生碰撞，即tab[i]不为空，需要组成单链表或红黑树
Node<K,V> e; K k;
if （p.hash == hash &&
（（k = p.key） == key || （key ！= null && key.equals（k））））
//此时p指的是table[i]中存储的那个Node，如果待插入的节点中hash值和key值在p中已经存在，则将p赋给e
e = p;
//如果table数组中node类的hash、key的值与将要插入的Node的hash、key不吻合，就需要在这个node节点链表或者树节点中查找。
else if （p instanceof TreeNode）
//当p属于红黑树结构时，则按照红黑树方式插入
e = （（TreeNode<K,V>）p）.putTreeVal（this, tab, hash, key, value）;
else {
//到这里说明碰撞的节点以单链表形式存储，for循环用来使单链表依次向后查找
for （int binCount = 0; ; ++binCount） {
//将p的下一个节点赋给e，如果为null，创建一个新节点赋给p的下一个节点
if （（e = p.next） == null） {
p.next = newNode（hash, key, value, null）;
//如果冲突节点达到8个，调用treeifyBin（tab, hash），这个treeifyBin首先回去判断当前hash表的长度，如果不足64的话，实际上就只进行resize，扩容table，如果已经达到64，那么才会将冲突项存储结构改为红黑树。 if （binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1） // -1 for 1st
treeifyBin（tab, hash）;
break;
}
//如果有相同的hash和key，则退出循环
if （e.hash == hash &&
（（k = e.key） == key || （key ！= null && key.equals（k））））
break;
p = e;//将p调整为下一个节点
}
}
//若e不为null，表示已经存在与待插入节点hash、key相同的节点，hashmap后插入的key值对应的value会覆盖以前相同key值对应的value值，就是下面这块代码实现的
if （e ！= null） { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//判断是否修改已插入节点的value
if （！onlyIfAbsent || oldValue == null）
e.value = value;
afterNodeAccess（e）;
return oldValue;
}
}
++modCount;//插入新节点后，hashmap的结构调整次数+1
if （++size > threshold）
resize（）;//HashMap中节点数+1，如果大于threshold，那么要进行一次扩容
afterNodeInsertion（evict）;
return null;
}2.扩容函数resize（）分析/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize（） {
Node<K,V>[] oldTab = table;//定义临时Node数组型变量，作为hash table
//读取hash table的长度
int oldCap = （oldTab == null）？ 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;//读取扩容门限
int newCap, newThr = 0;//初始化新的table长度和门限值
if （oldCap > 0） {
//执行到这里，说明table已经初始化
if （oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY） {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//二倍扩容，容量和门限值都加倍
else if （（newCap = oldCap << 1） < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY）
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if （oldThr > 0） // initial capacity was placed in threshold
//用构造器初始化了门限值，将门限值直接赋给新table容量
newCap = oldThr;
else {
// zero initial threshold signifies using defaults
//老的table容量和门限值都为0，初始化新容量，新门限值，在调用hashmap（）方式构造容器时，就采用这种方式初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = （int）（DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY）;
}
if （newThr == 0） {
//如果门限值为0，重新设置门限
float ft = （float）newCap * loadFactor;
newThr = （newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < （float）MAXIMUM_CAPACITY ？
（int）ft : Integer.MAX_VALUE）;
}
threshold = newThr;//更新新门限值为threshold
@SuppressWarnings（{"rawtypes","unchecked"}）
//初始化新的table数组
Node<K,V>[] newTab = （Node<K,V>[]）new Node[newCap];
table = newTab;
//当原来的table不为null时，需要将table[i]中的节点迁移
if （oldTab ！= null） {
for （int j = 0; j < oldCap; ++j） {
Node<K,V> e;
//取出链表中第一个节点保存，若不为null，继续下面操作
if （（e = oldTab[j]）！= null） {
oldTab[j] = null;//主动释放
if （e.next == null）
//链表中只有一个节点，没有后续节点，则直接重新计算在新table中的index，并将此节点存储到新table对应的index位置处
newTab[e.hash & （newCap - 1）] = e;
else if （e instanceof TreeNode）
//若e是红黑树节点，则按红黑树移动
（（TreeNode<K,V>）e）.split（this, newTab, j, oldCap）;
else { // preserve order
//迁移单链表中的每个节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
//下面这段暂时没有太明白，通过e.hash & oldCap将链表分为两队，参考知乎上的一段解释
/**
* 把链表上的键值对按hash值分成lo和hi两串，lo串的新索引位置与原先相同[原先位
* j]，hi串的新索引位置为[原先位置j+oldCap]；
* 链表的键值对加入lo还是hi串取决于判断条件if （（e.hash & oldCap） == 0），因为* capacity是2的幂，所以oldCap为10...0的二进制形式，若判断条件为真，意味着
* oldCap为1的那位对应的hash位为0，对新索引的计算没有影响（新索引
* =hash&（newCap-*1），newCap=oldCap<<2）；若判断条件为假，则 oldCap为1的那位* 对应的hash位为1，
* 即新索引=hash&（ newCap-1 ）= hash&（（oldCap<<2） - 1），相当于多了10...0，
* 即 oldCap* 例子：
* 旧容量=16，二进制10000；新容量=32，二进制100000
* 旧索引的计算：
* hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
* 旧容量-1 1111
* &运算 xxxx
* 新索引的计算：
* hash = xxxx xxxx xxxy xxxx
* 新容量-1 1 1111
* &运算 y xxxx
* 新索引 = 旧索引 + y0000，若判断条件为真，则y=0（lo串索引不变），否则y=1（hi串
* 索引=旧索引+旧容量10000）
*/ next = e.next;
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）;
if （loTail ！= null） {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if （hiTail ！= null） {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}3.get方法/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*
* <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
* {@code k} to a value {@code v} such that {@code （key==null ？ k==null :
* key.equals（k））}, then this method returns {@code v}; otherwise
* it returns {@code null}. （There can be at most one such mapping.）
*
* <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
* indicate that the map contains no mapping for the key; it"s also
* possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
* The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
* distinguish these two cases.
*
* @see #put（Object, Object）
*/
public V get（Object key） {
Node<K,V> e;
return （e = getNode（hash（key）, key）） == null ？ null : e.value;
} /**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
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） {
if （first.hash == hash && // always check first node
（（k = first.key） == key || （key ！= null && key.equals（k））））
return first;
if （（e = first.next）！= null） {
//分为红黑树和链表查找两种
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;
} /**
* Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the
* specified key.
*
* @param key The key whose presence in this map is to be tested
* @return <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the specified
* key.
*/
public boolean containsKey（Object key） {
return getNode（hash（key）, key）！= null;
}4.红黑树/**
* Entry for Tree bins. Extends LinkedMyHashMap.Entry （which in turn
* extends Node） so can be used as extension of either regular or
* linked node.
*/
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）;
} //红黑树暂时还没有仔细研究，红黑树相关的增删改查操作后期再认真分析。五、总结仔细分析hashmap源码后，可以掌握很多常用的数据结构的用法。本次笔记只是记录了hashmap几个常用的方法，像红黑树、迭代器等还没有仔细研究，后面有时间会认真分析。本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139188.htm