HashMap源码分析

在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+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采用位桶+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。这里就主要研究一下JDK1.8的HashMap源码。

先简单说下HashMap的实现原理：

首先有一个每个元素都是链表的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面，他们在数组的同一位置，但是形成了链表，同一各链表上的Hash值是相同的，所以说数组存放的是链表。而当链表长度太长时，链表就转换为红黑树，这样大大提高了查找的效率。

当链表数组的容量超过初始容量的0.75时，再散列将链表数组扩大2倍，把原链表数组的搬移到新的数组中

数据结构

1、 位桶数组

transient Node<k,v>[] table;//存储（位桶）的数组</k,v>

2、 数组元素Node<K,V>

//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;
    //构造函数Hash值 键 值 下一个节点
    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;
    }

3、红黑树

//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;
        }
    }

数据域

-------类常量------------
//默认hash桶初始长度16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 

//hash表最大容量2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//默认负载因子 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//链表的数量大于等于8个并且桶的数量大于等于64时链表树化 
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//hash表某个节点链表的数量小于等于6时树拆分
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//树化时最小桶的数量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;


------实例变量---------
//hash桶
transient Node<K,V>[] table;                         

//键值对的数量
transient int size;

//HashMap结构修改的次数
transient int modCount;

//扩容的阀值，当键值对的数量超过这个阀值会产生扩容
int threshold;

//负载因子
final float loadFactor;

构造函数

//构造函数1
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //指定的初始容量非负
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity:  +
                                           initialCapacity);
    //如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //填充比为正
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor:  +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的扩容临界值
}
 
//构造函数2
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
 
//构造函数3
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
 
//构造函数4用m的元素初始化散列映射
public HashMap(Map<!--? extends K, ? extends V--> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

tableSizeFor(initialCapacity)方法，这个方法的作用是，将你传入的initialCapacity做计算，返回一个大于等于initialCapacity 最小的2的幂次方。所以这个操作保证无论你传入的初始化Hash桶长度参数是多少，最后hash表初始化的长度都是2的幂次方。比如你输入的是6，计算出来结果就是8。

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;
    }

get

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;//Entry对象数组
	Node<K,V> first,e; //在tab数组中经过散列的第一个位置
	int n;
	K k;
	/*找到插入的第一个Node，方法是hash值和n-1相与，tab[(n - 1) & hash]*/
	//也就是说在一条链上的hash值相同的
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
	/*检查第一个Node是不是要找的Node*/
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//判断条件是hash值要相同，key值要相同
                return first;
	  /*检查first后面的node*/
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
				/*遍历后面的链表，找到key值和hash值都相同的Node*/
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

get(key)方法时获取key的hash值，计算hash&(n-1)得到在链表数组中的位置first=tab[hash&(n-1)],先判断first的key是否与参数key相等，不等就遍历后面的链表找到相同的key值返回对应的Value值即可

put

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                                     
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //当table为空时，这里初始化table，不是通过构造函数初始化，而是在插入时通过扩容初始化，
    //有效防止了初始化HashMap没有数据插入造成空间浪费可能造成内存泄露的情况
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //存放新键值对
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //表示有冲突,开始处理冲突
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //旧键值对的覆盖
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //在红黑树中查找旧键值对更新
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            //将新键值对放在链表的最后
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //当链表的长度大于等于树化阀值，并且hash桶的长度大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，链表转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //链表中包含键值对
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        //map中含有旧key，返回旧值
        if (e != null) { 
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    //map调整次数加1
    ++modCount;
    //键值对的数量达到阈值需要扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

1. 对key的hashCode()进行hash后计算数组下标index;
2. 如果当前数组table为null，进行resize()初始化；
3. 如果没碰撞直接放到对应下标的位置上；
4. 如果碰撞了，且节点已经存在，就替换掉 value；
5. 如果碰撞后发现为树结构，挂载到树上。
6. 如果碰撞后为链表，添加到链表尾，并判断链表如果过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD，默认8)，就把链表转换成树结构；
7. 数据 put 后，如果数据量超过threshold，就要resize。

扩容机制resize()

 /**
    * 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;
       int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
       int oldThr = threshold;
       int newCap, newThr = 0;
	
/*如果旧表的长度不是空*/
       if (oldCap > 0) {
           if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
               threshold = Integer.MAX_VALUE;
               return oldTab;
           }
/*把新表的长度设置为旧表长度的两倍，newCap=2*oldCap*/
           else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                    oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
      /*把新表的门限设置为旧表门限的两倍，newThr=oldThr*2*/
               newThr = oldThr << 1; // double threshold
       }
    /*如果旧表的长度的是0，就是说第一次初始化表*/
       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;//新表长度乘以加载因子
           newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                     (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
       }
       threshold = newThr;
       @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
/*下面开始构造新表，初始化表中的数据*/
       Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
       table = newTab;//把新表赋值给table
       if (oldTab != null) {//原表不是空要把原表中数据移动到新表中	
           /*遍历原来的旧表*/		
           for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
               Node<K,V> e;
               if ((e = oldTab[j]) != null) {
                   oldTab[j] = null;
                   if (e.next == null)//说明这个node没有链表直接放在新表的e.hash & (newCap - 1)位置
                       newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                   else if (e instanceof TreeNode)
                       ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                /*如果e后边有链表,到这里表示e后面带着个单链表，需要遍历单链表，将每个结点重*/
                   else { // preserve order保证顺序
				////新计算在新表的位置，并进行搬运
                       Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                       Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                       Node<K,V> next;
					
                       do {
                           next = e.next;//记录下一个结点
		             //新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队，
　　　　　　　　　　　　　　//e.hash&oldCap为偶数一队，e.hash&oldCap为奇数一对
                           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) {//lo队不为null，放在新表原位置
                           loTail.next = null;
                           newTab[j] = loHead;
                       }
                       if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置
                           hiTail.next = null;
                           newTab[j + oldCap] = hiHead;
                       }
                   }
               }
           }
       }
       return newTab;
   }

那么什么时候回产生扩容呢？

（1）初始化HashMap时，第一次进行put操作

（2）当键值对的个数大于threshold阀值时产生扩容，threshold=size*loadFactor