HashMap源码分析

HashMap源码分析

简介

HashMap是一个底层用数组+链表实现的存储KV键值对数据结构,它允许null键和null值。

原理

HashMap源码分析

HashMap的存储规则是,根据K的hashCode运算得到hash值,然后根据hash值运算得到下标,如果数组中该下标没有值就放入,有值就一个一个比较是否hash值相同并且equals也为true,如果是就用value更新原来的value,如果到达最后都没找到相同的,就新增节点,在jdk1.8中进行了优化,当链表长度达到8时,就把链表变为红黑树

类结构

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

HashMap继承了AbstractMap并重写了里面的方法。

HashMap实现了Cloneable接口,可以被克隆。

HashMap实现了Serializable接口,可以被序列化。

属性

//默认初始化容量16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

//最大容量为2的30此方法
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//默认加载因子0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//链表转成树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//树转换成链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//转换成树的最小容量阈值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//保存节点的数组
transient Node<K,V>[] table;

//保存的所有节点
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

//保存节点个数
transient int size;

//修改次数,用于迭代器的快速失败
transient int modCount;

//扩容的阈值
int threshold;

//加载因子
final float loadFactor;

节点

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  //key的hash值
        final int hash;
        final K key;
        V value;
  //后继节点
        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()))//判断相等的条件是key和value都要相等
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

构造器

//指定初始化容量和增长因子的构造器
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//如果初始化容量比最大默认容量还大
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
  	//把指定的初始化大小改成近似这个数的2的n次方形式
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
//通过一定的算法得到2的n次方近似于这个数
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;
    }
//指定初始化大小的构造器
public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
//无参构造器
public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
//使用Map初始化构造器
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

方法

添加节点方法

put(K,V)添加kv键值对

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

static final int hash(Object key) {
        int h;
  //如果key为null,hash为0,否则计算hash的规则是hashCode与(hashCode无符号左移16位)
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果table还没初始化,或大小为0
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)////添加节点计算得到的下标位置没有节点
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//添加节点计算得到的下标位置已有节点
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果添加节点的hash和计算下标位置节点的hash相等 并且 添加节点的key与计算下标位置节点的key地址相等或逻辑相等
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)//如果是树,那么按照树的方法添加
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//是链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {//到达链表的尾部
                      //添加节点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD-1,即添加后链表长度大于等于8,那么那链表转换为树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
              //如果是替换旧值,并没有修改modCount
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
          //添加了元素大于阈值,进行扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
//初始化或对数组进行二倍扩容
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) {//如果原容量大于最大值
              //阈值设置为Integer的最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//原容量扩大二倍小于最大容量 并且 原容量要大于等于默认的初始化容量
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) //用原来的阈值初始化数组大小(构造的时候如果指定了初始化大小是使用threshold来保存的)
            newCap = oldThr;
        else {               // 原容量为0并且没有指定初始化容量大小,就使用默认值
            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"})
  //创建一个新容量大小的节点数组
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {//如果原数组不空
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果数组下标位置存放了元素
                  //help GC?
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//如果元素没有后继
                      //e.hash & (newCap - 1) 计算下标位置
                      //不进行扩容直接添加的计算规则是 hash & (n-1) n就是数组大小
                      //不管是你自己指定的初始化大小还是默认是初始化大小,都是2的次方(自己指定的如果不是2的次方会被转化为2的次方)而且扩容也是2倍扩容,所以不管新容量还是老容量都是2的次方
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)//如果是红黑树
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { //是链表
                      //什么4个节点,对应两条链表
                      //一条链表上的节点通过hash计算的下标是一样的,而按照hash & (newCapacity-1)规则计算下标,只会得到两个下标,一个是原下标,一个是原下标+oldCapacity
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {//精髓	e.hash & oldCap
                              //假如原容量为16那么新容量就为32,此时2号位置的链表通过原来计算公式为hash&(oldCapacity-1)即:1011011001010001000010
//						&
//						0000000000000000001111	15
//						0000000000000000000010
//						即:				2号位置
//扩容之后本来应该的下标为	1011011001010001000010
//						&                ↑
//						0000000000000000011111	31
//						即				2号位置
//可以看到扩容2倍,由于是&上(capacity-1)所以二进制全为1且比原来多一个1,那么差距就是↑所指那一位是0或1,如果是0那么新下标就是原下标,如果是1那么新下标就是原下标+oldCapacity
//如果使用  e.hash & oldCap 可以更快的计算
//						1011011001010001000010
//						&
//						0000000000000000010000
//						0000000000000000000000		为0说明是原下标
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                              //使用的是尾插法,保证了在扩容前先添加的元素,在扩容后的位置也在前面
                                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;
    }

移除节点方法

public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
  //如果移除了返回节点的值,否则没找到返回null
        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) {//数组已经初始化并且大小大于0而且通过hash计算下标位置不空
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果hash相等 并且 key地址相等或equals
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {//去后继节点找
                if (p instanceof TreeNode)//如果后继节点是树,那么按照树的方法找
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {//是链表,遍历找
                    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)//如果是数组中保存的元素
                    tab[index] = node.next;
                else
                  //是链表元素,修改链
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

但是HashMap为什么要有modCount这个属性呢?既然不是线程安全的,那么快速失败的意义在哪儿呢?而且如果put方法是key已存在,只是将新值替换旧值,modCount并没有改变,难道你在使用迭代器遍历时,其他线程修改了值,不用快速失败吗?

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