JDK8HashMap
文中提及HashMap7的参见博客https://www.cnblogs.com/danzZ/p/14075147.html
红黑树、TreeMap分析详见https://www.cnblogs.com/danzZ/p/14068984.html
成员变量
//同jdk7
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//树化阈值，也就是说链表长度超过8才会进行树化
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//链表化阈值，也就是说红黑树的节点个数少于6才会退化成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//最小树化容量，也就是说链表长度超过64才会树化
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//还是熟悉的味道，Node数组，数组加链表的存储结构
transient Node<K,V>[] table;
为什么突然多了一个树化阈值？红黑树？为什么要引入红黑树？
为什么树化阈值和链表化阈值不相等呢？
简单来说，树化阈值和链表化阈值应该相等，统一为一个阈值，超过则树化，低于则链表化，假设就规定为8，就会出现这样的问题，如果一个链表长度从7到8了，那么就树化，但是过一会儿又从8到7了，又需要变回链表，而无论链表转化成树还是树转化成链表，都是非常费时的，这就大大降低了HashMap的效率，此外在树化、链表化的过程中有大量的垃圾对象产生，从而加快触发GC
为什么树化阈值要设置为8呢？
等下揭晓
内部类Node
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;
}
}
等同于JDK7的entry节点换了个名字，还是熟悉的链表
内部类TreeNode
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);
}
}
boolean red，红黑树它来了
为什么需要红黑树？为什么是红黑树？
HashMap向外提供的功能就是时间复杂度为O(1)的查询，但是基于数组链表的冲突解决方式，以及HashMap通过位运算计算index的方式，如果hashCode的实现不能实现很好的分散效果，比如自己的类中重写了hashCode方法，可能导致某一个链表过长，从而使得HashMap的查询速度退化到O(n)，这是没有办法接收的，所以需要选择一种支持快速查找的结构--有序的二叉树
为什么是红黑树
这一点在关于TreeMap中已经分析清楚了，如果选择二叉搜索树，在一定的情况下，二叉搜索树会退化成链表，而AVL树的实现复杂，插入删除效率不及红黑树，所以选择综合性能不错的红黑树。
- 红黑树、TreeMap分析详见https://www.cnblogs.com/danzZ/p/14068984.html
构造方法
JDK8
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;
//tableSizeFor方法返回一个大于initialCapacity的最小二次幂
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
JDK7
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//做一些范围检查
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);
//对loadFactor赋值以及threshold赋值
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
//空方法，交由子类实现，在HashMap中无用
init();
}
区别：
- 计算大于传入capacity的第一个二次幂在JDK8的实现中，在构造函数中就完成了，并且赋值给了threshold，而在JDK7的实现中，第一次put元素的时候完成计算
- JDK7中调用了Integer的
highestOneBit()、countBit()方法计算二次幂，JDK8中自己实现了
put()详解
put()
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
新增两个参数：
@param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 对应第四个参数-false
如果为true，插入已经存在key时，不修改value
@param evict if false, the table is in creation mode. 对应第五个参数-true
暂且不明
putVal()
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//(n - 1) & hash
//JDK8中没有了indexFor方法，但是还是采用同样的逻辑计算index
//为null直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//发生哈希冲突
Node<K,V> e; K k;
//如果与第一个node的key的hash值相同，并且key相同
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果已经是树结构了，调用红黑树的方式插入结点
//红黑树的插入等下再聊
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//区别于JDK7中的头插法，采用了尾插法，为什么采用尾插法呢？
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果当前的链表长度超过了树化阈值则树化，-1是因为第一个结点没计数
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;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//根据传入的参数onlyIfAbSent决定是否修改已经存在的key对应的value值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果size超过阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
//hashMap中为空方法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
从上面的代码可以看出数组链表的逻辑基本类似，但是JDK8中的实现中新结点的插入采用了尾插法
为什么采用尾插法呢？头插法貌似看起来更加高效
头插法的问题明天再补！
hash()
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
相较于JDK7的多次扰动，JDK8的扰动次数减少了但是利用了高16位和低16位的数据来进行扰动
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) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//newCap=oldCap << 1扩容为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//oldCap==0
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//如果构造函数中计算出来的threshold被赋值给newCap了
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果调用了默认的构造函数，cap和threshold就会不一样
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;
if (oldTab != null) {
//拷贝数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果链表只有这一个节点
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
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) {
if (loTail == null)
loHead = e;
//尾插法
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
}
while ((e = next) != null);
//这里就可以直接将两条链的头部拷贝到新的node数组的相应位置即可
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
抛开红黑树来看，这里利用了一个特性
假设hashcode= 0010 1111 初始容量为8
index=hashcode&(leng-1)=0010 1111 & 0000 0111 = 0000 0111 =7
此外还有一个hashcode2 = 0000 0111
按照相同的index计算方法，两者发生了冲突，此时如果发生扩容
新的容量为16-1 = 15 = 0000 1111
此时两者再去运算结果分别为：
index1 = 1111 = 15 index2 = 0111 = 7
通过上面的举例可以看出，容量左移一位之后，左移的那一位是否为1导致旧链分裂成两条新链，而这两条新链的head结点的差值就是最高位的1表示的大小（1000=8），也就是旧的容量
初始化
其中初始化也会调用到resize方法，分别走两个分支
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//如果构造函数中计算出来的threshold被赋值给newCap了
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果调用了默认的构造函数，cap和threshold就会不一样
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
与JDK7中的实现不大相同，第一个分支的capacity与threshold是相同的，通过简单的实验查看验证一下
public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>(8);
Class<? extends HashMap> mapClass = map.getClass();
//threshold
Field threshold = mapClass.getDeclaredField("threshold");
threshold.setAccessible(true);
try {
Integer num = (Integer)threshold.get(map);
System.out.println(num);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
//capacity
try {
map.put(1,1);
Method capacity = map.getClass().getDeclaredMethod("capacity");
capacity.setAccessible(true);
Integer c = (Integer)capacity.invoke(map);
System.out.println(c);
} catch (NoSuchMethodException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}
两个输出都是8，而初始化如果不传入，则会发现capacity为16，threshold为12=16*0.75，这与JDK7还是略有不同的
红黑树
树化
treeifyBin()
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//如果length<64，不进行树化，进行扩容，扩容同样可能导致链的分裂从而缩短链的长度
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//把Node链表转换成TreeNode链表
do {
//replacementTreeNode把Node转成TreeNode，new一个新的出来赋值即可
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
//你可能比较差异，TreeNode结构里面没有声明next变量，但是你顺着TreeNode的继承结构会发现它实际继承了Node，自然就会有next成员变量
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
replacementTreeNode()
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}
关键方法treeify()
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
//root结点为null，root->x，并且将x染黑
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
//利用hash排序
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
//是否利用自己定义的排序规则进行排序，这里就不细究了
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
//if dir<=0 p=p.left else p=p.right
//二分搜索隐藏在这里
//if p!=null 说明还没找到
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
//插入平衡，与TreeMap中的红黑树实现基本一致
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
moveRootToFront(tab, root);
}
balanceInsertion()
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
x.red = true;
for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
//第一个结点，直接染黑即可
if ((xp = x.parent) == null) {
x.red = false;
return x;
}
else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
//root
return root;
//x的父亲为祖父的左孩子
if (xp == (xppl = xpp.left)) {
//叔叔结点为红，父亲叔叔染黑，祖父染红，祖父成为x
if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
xppr.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
//叔叔结点为Nil或者黑色
else {
//x为父亲的右孩子，以父亲为中心左旋
if (x == xp.right) {
root = rotateLeft(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
//x为左孩子，父亲染黑，祖父染红，以祖父为中心右旋
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateRight(root, xpp);
}
}
}
}
//对称操作
else {
if (xppl != null && xppl.red) {
xppl.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
if (x == xp.left) {
root = rotateRight(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateLeft(root, xpp);
}
}
}
}
}
}
树的插入
putTreeVal()
不贴代码了，一样的操作，先定位再插入，最后平衡红黑树
树化的阈值为何是8
这里贴一段HashMap中的官方的注解即可
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
use them only when bins contain enough nodes to warrant use
(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
nodes in bins follows a Poisson distribution.The first values are:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
简单翻译一下就是，treeNode的大小大约为普通Node的2倍数，比较占内存，如果使用well-distributed也就是分布合理的hashcode方法，很难用到红黑树，因为如果完全分布合理，只会触发扩容。
所以JDK的意思就是能不用红黑树就不用
under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution.
如果在足够random的hashcode下，每个链表的大小服从泊松分布，可以看到当链表长度为8时，可能性已经很小了，设置成8的意思就是说在足够random的hashcode方法下，尽可能的不使用红黑树，那么设置成8就足够了
你可能有问题？既然JDK要极力避免使用红黑树，为什么还要作为一种实现添加进来呢？
上面的前提是足够随机的hashcode计算，架不住有些同志的类自己重写了hashCode方法，那么就有可能导致分布不均匀，导致链表过长，如果不树化，就妄为hashMap查询时间复杂度O(1)的名号了！！
