HashMap源码解读（JDK1.7版）

一、数据结构

HashMap采用链地址法解决哈希冲突，因此其结构就是由数组+链表组成，数组是HashMap的主体，链表则主要是为了解决哈希冲突而存在的，如果对应的数组位置不含链表，那么查找的时间复杂度仅为O(1),同时不管有无链表，插入操作的时间复杂度也一直为O(1),因为最新的Entry会插入链表头部。当实例化一个HashMap时，系统会创建一个长度为Capacity的Entry数组，这个长度被称为容量(Capacity)，在这个数组中可以存放元素的位置我们称之为“桶”(bucket)，每个bucket都有自己的索引，系统可以根据索引快速的查找bucket中的元素。每个桶中就可以有一个Entry对象，然后这个Entry对象可以用next指向下一个Entry,最终形成一个Entry链。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry都包含一个key-value键值对、指向下一个Entry对象的引用next以及对key的hashcode进行hash运算后得到的hash值，hash值就是为了找到该key应该存储的数组位置。如图：

二、源码解读

1.重要属性

//默认初始化容量是1向左移4位，即16，但并未直接写16，因为操作系统最终会使用二进制进行计算,这样写省略了转换过程，提高了效率。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 
 
//最大容量是2的30次方，是30次方的主要原因是int类型是32位整型。
//Java的原始类型里没有无符号类型。因此首位是符号位 正数为0，负数为1
//所以剩下的31位就是正数占30位，负数占30位。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
 
//threshold的最大值
static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;
 
//默认负载因子，是0.75的原因主要是“哈希冲突”和“空间利用率”矛盾的一个折中
//加载因子越大,填满的元素越多,空间利用率越高，但冲突的机会加大了。
//从源码中的注释可以知道hash桶中元素个数遵循泊松分布，在负载因子为0.75的时候
//桶中元素个数超过8个几乎是不可能的，所以0.75是解决“哈希冲突”和“空间利用率”矛盾比较优的一个值。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
 
//table数组用于存储Entry对象
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;  
 
//已使用的数组位置的个数，用于判断是否需要扩容
transient int size;
 
//阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；当table被填充了
//也就是为table分配内存空间后，threshold一般为 capacity*loadFactory。
//HashMap在进行扩容时需要参考threshold
int threshold;
 
//负载因子，表示table的填充度，默认是0.75
final float loadFactor;
 
//由于HashMap不是线程安全的,所以在迭代的时候,会将modCount赋值到迭代器的expectedModCount属性中
//如果在迭代的过程中HashMap被其他线程修改了,modCount的数值就会发生变化,
//这时候expectedModCount和ModCount不相等,迭代器就会抛出ConcurrentModificationException()异常
transient int modCount;
 
//对哈希值的散列优化产生影响
transient int hashSeed = 0;

2.构造方法

    //通过初始容量和状态因子构造HashMap，其他三个构造方法都会调用此方法
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {  
        if (initialCapacity < 0)//参数有效性检查  
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +                                             initialCapacity);  
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//参数有效性检查  
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//参数有效性检查  
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +  
                                               loadFactor);  
 
        this.loadFactor = loadFactor;  
        threshold = initialCapacity;  
        init();//init方法在HashMap中没有实际实现，不过在其子类如 linkedHashMap中就会有对应实现
    }  
 
    //通过扩容因子构造HashMap,容量为默认值，即16  
    public HashMap(int initialCapacity) {  
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);  
    }  
 
    //装载因子取0.75，容量取16，构造HashMap  
    public HashMap() {  
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);  
    }  
 
    //通过其他Map来初始化HashMap,容量通过传入map的size来计算，装载因子取0.75  
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {  
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);  
        inflateTable(threshold);//初始化HashMap底层的数组结构  
        putAllForCreate(m);//添加m中的元素  
    }

3.get()

 // 获取key对应的value 
 public V get(Object key) {
        if (key == null)
            //如果key为null,调用getForNullKey()
            return getForNullKey();
        //key不为null,调用getEntry(key);
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        return null == entry ? null : entry.getValue();
}
 
 //当key为null时,获取value
 private V getForNullKey() {
        if (size == 0) {
            return null;//链表为空,返回null
        }
        //链表不为空,将“key为null”的元素存储在table[0]位置，但不一定是该链表的第一个位置！
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
 }
 
//key不为null,获取value
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {//判断链表中是否有值
         //链表中没值,也就是没有value
            return null;
        }
       //链表中有值,获取key的hash值 
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素 
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            //判断key是否相同
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;//key相等,返回相应的value
             }
        return null;//链表中没有相应的key
}

4.put()/putForNullKey()

// 将“key-value”添加到HashMap中 
  public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)// 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]中。 
            return putForNullKey(value); 
      // 若“key不为null”，则计算该key的哈希值，然后将其添加到该哈希值对应的链表中。 
        int hash = hash(key);//获取key的hash值
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
 
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
             // 若“该key”对应的键值对已经存在，则用新的value取代旧的value。然后退出！
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
   // 若“key”对应的键值对不存在，则将“key-value”添加到table中 
        modCount++;
   //将key-value添加到table[i]处
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }
 
    //插入键为null的值
    private V putForNullKey(V value) {
        //key为null的值永远被放在哈希表的第一个桶中
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            //一旦找到键为null，替换旧值
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        //如果第一个桶还是空则插入新节点
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

5.addEntry()/createEntry()

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
 //先判断大小   
  if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            //若HashMap的实际大小不小于 “阈值”，则进行扩容    
            resize(2 * table.length);//每次扩容2倍
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
       //新增Entry,将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引
       createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中 
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，  
        // 设置“e”为“新Entry的下一个节点”  
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        //已使用数组位置+1
        size++;
}
//进行头插，创建一个新的entry
 Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
 }

6.resize()

// 重新调整HashMap的大小，newCapacity是调整后的新容量 
void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            //当旧容量已达上限，阈值则也取上限，因为不可能再扩容了
            //所以此时也管不了性能问题了，能扩多大扩多大
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        //新建一个HashMap，将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中，  
        //然后，将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。 
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

7.transfer()

// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;
                //重新计算元素在新数组中的索引位置
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                //扩容后的新数组的桶中链表元素顺序颠倒
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

8.inflateTable()

//初始化底层数组
private void inflateTable(int toSize) {
        // Find a power of 2 >= toSize
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
        //获取阈值
        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        table = new Entry[capacity];
        initHashSeedAsNeeded(capacity);//初始化hashSeed变量
    }
 
 //获取不小于初始容量的最小的2的指数倍数的数作为数组的大小
 private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
        return number >= MAXIMUM_CAPACITY
                ? MAXIMUM_CAPACITY
                : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
    }

9.hash()/indexFor()

//获取key的哈希值
final int hash(Object k) {
        //通过更新hashSeed来修改hash值达到分散的目的
        int h = hashSeed;//默认为0
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        //异或运算保证不会影响返回的hashCode值（异1同0）
        h ^= k.hashCode();
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
 
//通过hash值和数组长度返回数组下标
//length-1是因为数组长度都是2的n次幂，只要再减去1，转换成二进制最高位肯定为0，其他位全为1
//此时进行位与运算就不会对hashcode值产生任何影响，会完整的得到原hashcode值的低位值，也有效降低了发生哈希冲突的概率
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

10.remove()

public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
        return (e == null ? null : e.value);
    }
 
 
    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        //计算hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        //得到桶索引
        int i = indexFor(hash, table.length);
        //记录待删除节点的前一个节点
        Entry<K,V> prev = table[i];
        //待删除节点
        Entry<K,V> e = prev;
 
        //遍历
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            Object k;
            //如果匹配，则删除节点
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                modCount++;
                size--;
                if (prev == e)
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }
 
        return e;
    }