HashMap源码分析(基于jdk1.8)
1、HashMap结构
Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质上是一个映射(键值对)。上图中每一个黄框就是一个Node对象。具体代码如下:
/**
* Node是单向链表,它实现了Map.Entry接口
*/
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;
}
//判断两个node是否相等,若key和value都相等,返回true。可以与自身比较为true
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
*/
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {
TreeNode<k,v> parent; // 父节点
TreeNode<k,v> left; //左子树
TreeNode<k,v> right;//右子树
TreeNode<k,v> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //颜色属性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//返回当前节点的根节点
final TreeNode<k,v> root() {
for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
transient Node<k,v>[] table;//存储(位桶)的数组
2、类属性
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
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;+对应的table的最小大小为64,即MIN_TREEIFY_CAPACITY ;这两个条件都满足,会链表会转红黑树
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的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组,总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 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
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}
3、重要方法分析
3.1 hash方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
首先获取对象的hashCode()值,然后将hashCode值右移16位,然后将右移后的值与原来的hashCode做异或运算,返回结果。(其中h>>>16,在JDK1.8中,优化了高位运算的算法,使用了零扩展,无论正数还是负数,都在高位插入0)。
3.2 putVal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)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
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))))
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)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {// 步骤5:该链为链表
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);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
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) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++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();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
putVal方法执行过程可以通过下图来理解:
- 1)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;
- 2)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,转到6),如果table[i]不为空,转向3);
- 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;
- 4)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15);
- 5)遍历table[i],判断链表长度是否大于8(且),大于8的话(且Node数组的数量大于64)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;
- 6)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。
3.3 getNode方法
public V get(Object key) {
Node<k,v> e;
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;
// table已经初始化,长度大于0,根据hash寻找table中的项也不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一项(数组元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个结点
if ((e = first.next) != null) {
// 为红黑树结点
if (first instanceof TreeNode)
// 在红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则,在链表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
3.4 resize方法
resize方法是在hashmap中的键值对大于阈值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容;每次都是扩展2倍。
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) {//如果oldCap不为空的话,就是hash桶数组不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了,就赋值为整数最大的阀值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
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;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
if (oldTab != null) {//进行扩容操作,复制Node对象值到新的hash桶数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空,复制给e
oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空,方便gc
if (e.next == null)//如果e后面没有Node结点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置
else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型,那么添加到红黑树中
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;//将Node结点的next赋值给next
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0
if (loTail == null)//如果loTail为null
loHead = e;//将e结点赋值给loHead
else
loTail.next = e;//否则将e赋值给loTail.next
loTail = e;//然后将e复制给loTail
}
else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0
if (hiTail == null)//如果hiTail为null
hiHead = e;//将e赋值给hiHead
else
hiTail.next = e;//如果hiTail不为空,将e复制给hiTail.next
hiTail = e;//将e复制个hiTail
}
} while ((e = next) != null);//直到e为空
if (loTail != null) {//如果loTail不为空
loTail.next = null;//将loTail.next设置为空
newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处
}
if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空
hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空
newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
}
}
}
}
}
return newTab;
}