站在巨人肩膀上看源碼-HashMap(基於jdk1.8)
一. HashMap概述
在JDK1.8以前，HashMap採用數組+鏈表實現，即便用鏈表處理衝突，同一hash值的節點都存儲在一個鏈表裏。可是當位於一個桶中的元素較多，即hash值相等的元素較多時，經過key值依次查找的效率較低。而JDK1.8中，HashMap採用數組+鏈表+紅黑樹實現，當鏈表長度超過閾值（8）時，將鏈表轉換爲紅黑樹，這樣大大減小了查找時間。
下圖中表明jdk1.8以前的hashmap結構，左邊部分即表明哈希表，也稱爲哈希數組，數組的每一個元素都是一個單鏈表的頭節點，鏈表是用來解決衝突的，若是不一樣的key映射到了數組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。
node
jdk1.8以前hashmap結構圖算法
jdk1.8以前的hashmap都採用上圖的結構，都是基於一個數組和多個單鏈表，hash值衝突的時候，就將對應節點以鏈表的形式存儲。若是在一個鏈表中查找其中一個節點時，將會花費O（n）的查找時間，會有很大的性能損失。到了jdk1.8，當同一個hash值的節點數不小於8時，再也不採用單鏈表形式存儲，而是採用紅黑樹，以下圖所示。數組
jdk1.8HashMap結構圖
說明：上圖很形象的展現了HashMap的數據結構（數組+鏈表+紅黑樹），桶中的結構多是鏈表，也多是紅黑樹，紅黑樹的引入是爲了提升效率。數據結構
2、涉及到的數據結構：處理hash衝突的鏈表和紅黑樹以及位桶
一、鏈表的實現
Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。上圖中的每一個黑色圓點就是一個Node對象。來看具體代碼：函數
//Node是單向鏈表，它實現了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;
//構造函數Hash值 鍵 值 下一個節點
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;
}
//判斷兩個node是否相等,若key和value都相等，返回true。能夠與自身比較爲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;
}
}
能夠看到，node中包含一個next變量，這個就是鏈表的關鍵點，hash結果相同的元素就是經過這個next進行關聯的。源碼分析
二、紅黑樹
//紅黑樹
static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> {
TreeNode<k,v> parent; // 父節點
TreeNode<k,v> left; //左子樹
TreeNode<k,v> right;//右子樹
TreeNode<k,v> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //顏色屬性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<k,v> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//返回當前節點的根節點
final TreeNode<k,v> root() {
for (TreeNode<k,v> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
紅黑樹比鏈表多了四個變量，parent父節點、left左節點、right右節點、prev上一個同級節點，紅黑樹內容較多，不在贅述。性能
3、HashMap源碼分析
一、類的繼承關係優化
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
能夠看到HashMap繼承自父類（AbstractMap），實現了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定義了一組通用的操做；Cloneable接口則表示能夠進行拷貝，在HashMap中，實現的是淺層次拷貝，即對拷貝對象的改變會影響被拷貝的對象；Serializable接口表示HashMap實現了序列化，便可以將HashMap對象保存至本地，以後能夠恢復狀態。
二、類的屬性this
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列號
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默認的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默認的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 當桶(bucket)上的結點數大於這個值時會轉成紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 當桶(bucket)上的結點數小於這個值時樹轉鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中結構轉化爲紅黑樹對應的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存儲元素的數組，老是2的冪次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具體元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的個數，注意這個不等於數組的長度。
transient int size;
// 每次擴容和更改map結構的計數器
transient int modCount;
// 臨界值 當實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時，會進行擴容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}
理解數據的成員後再看幫助很大!
三、類的構造函數
（1）HashMap(int, float)型構造函數spa
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小於0，不然報錯
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大於最大值，不然爲最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小於或等於0，不能爲非數字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
說明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大於initialCapacity的最小的二次冪數值。
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;
}
說明：>>> 操做符表示無符號右移，高位取0。
（2）HashMap(int)型構造函數。
public HashMap(int initialCapacity) {
// 調用HashMap(int, float)型構造函數
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
（3）HashMap()型構造函數。
public HashMap() {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
（4）HashMap(Map<? extends K>)型構造函數。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 將m中的全部元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
說明：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函數將m的全部元素存入本HashMap實例中。
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判斷table是否已經初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s爲m的實際元素個數
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 計算獲得的t大於閾值，則初始化閾值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，而且m元素個數大於閾值，進行擴容處理
else if (s > threshold)
resize();
// 將m中的全部元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
四、hash算法
在JDK 1.8中，hash方法以下
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
（1）首先獲取對象的hashCode()值，而後將hashCode值右移16位，而後將右移後的值與原來的hashCode作異或運算，返回結果。（其中h>>>16，在JDK1.8中，優化了高位運算的算法，使用了零擴展，不管正數仍是負數，都在高位插入0）。
（2）在putVal源碼中，咱們經過(n-1)&hash獲取該對象的鍵在hashmap中的位置。（其中hash的值就是（1）中得到的值）其中n表示的是hash桶數組的長度，而且該長度爲2的n次方，這樣(n-1)&hash就等價於hash%n。由於&運算的效率高於%運算。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
...
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//獲取位置
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
...
}
tab便是table，n是map集合的容量大小，hash是上面方法的返回值。由於一般聲明map集合時不會指定大小，或者初始化的時候就建立一個容量很大的map對象，因此這個經過容量大小與key值進行hash的算法在開始的時候只會對低位進行計算，雖然容量的2進制高位一開始都是0，可是key的2進制高位一般是有值的，所以先在hash方法中將key的hashCode右移16位在與自身異或，使得高位也能夠參與hash，更大程度上減小了碰撞率。
下面舉例說明下，n爲table的長度。
五、重要方法分析
（1）putVal方法
首先說明，HashMap並無直接提供putVal接口給用戶調用，而是提供的put方法，而put方法就是經過putVal來插入元素的。
public V put(K key, V value) {
// 對key的hashCode()作hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
putVal方法執行過程能夠經過下圖來理解：
①.判斷鍵值對數組table[i]是否爲空或爲null，不然執行resize()進行擴容；
②.根據鍵值key計算hash值獲得插入的數組索引i，若是table[i]==null，直接新建節點添加，轉向⑥，若是table[i]不爲空，轉向③；
③.判斷table[i]的首個元素是否和key同樣，若是相同直接覆蓋value，不然轉向④，這裏的相同指的是hashCode以及equals；
④.判斷table[i] 是否爲treeNode，即table[i] 是不是紅黑樹，若是是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對，不然轉向⑤；
⑤.遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大於8，大於8的話把鏈表轉換爲紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操做，不然進行鏈表的插入操做；遍歷過程當中若發現key已經存在直接覆蓋value便可；
⑥.插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，若是超過，進行擴容。
具體源碼以下：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步驟①：tab爲空則建立
// table未初始化或者長度爲0，進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步驟②：計算index，並對null作處理
// (n - 1) & hash 肯定元素存放在哪一個桶中，桶爲空，新生成結點放入桶中(此時，這個結點是放在數組中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已經存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步驟③：節點key存在，直接覆蓋value
// 比較桶中第一個元素(數組中的結點)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
e = p;
// 步驟④：判斷該鏈爲紅黑樹
// hash值不相等，即key不相等；爲紅黑樹結點
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步驟⑤：該鏈爲鏈表
// 爲鏈表結點
else {
// 在鏈表最末插入結點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到達鏈表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新結點
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 結點數量達到閾值，轉化爲紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循環
break;
}
// 判斷鏈表中結點的key值與插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循環
break;
// 用於遍歷桶中的鏈表，與前面的e = p.next組合，能夠遍歷鏈表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結點
if (e != null) {
// 記錄e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent爲false或者舊值爲null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替換舊值
e.value = value;
// 訪問後回調
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 結構性修改
++modCount;
// 步驟⑥：超過最大容量 就擴容
// 實際大小大於閾值則擴容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入後回調
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap的數據存儲實現原理
流程：
- 根據key計算獲得key.hash = (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)；
- 根據key.hash計算獲得桶數組的索引index = key.hash & (table.length - 1)，這樣就找到該key的存放位置了：
① 若是該位置沒有數據，用該數據新生成一個節點保存新數據，返回null；
② 若是該位置有數據是一個紅黑樹，那麼執行相應的插入 / 更新操做；
③ 若是該位置有數據是一個鏈表，分兩種狀況一是該鏈表沒有這個節點，另外一個是該鏈表上有這個節點，注意這裏判斷的依據是key.hash是否同樣：
若是該鏈表沒有這個節點，那麼採用尾插法新增節點保存新數據，返回null；若是該鏈表已經有這個節點了，那麼找到該節點並更新新數據，返回老數據。
注意：
HashMap的put會返回key的上一次保存的數據，好比：
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
System.out.println(map.put("a", "A")); // 打印null
System.out.println(map.put("a", "AA")); // 打印A
System.out.println(map.put("a", "AB")); // 打印AA
（2）getNode方法
說明：HashMap一樣並無直接提供getNode接口給用戶調用，而是提供的get方法，而get方法就是經過getNode來取得元素的。
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已經初始化，長度大於0，根據hash尋找table中的項也不爲空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一項(數組元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一個結點
if ((e = first.next) != null) {
// 爲紅黑樹結點
if (first instanceof TreeNode)
// 在紅黑樹中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 不然，在鏈表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
（3）resize方法
①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的鍵值對大於閥值時或者初始化時，就調用resize方法進行擴容；
②.每次擴展的時候，都是擴展2倍；
③.擴展後Node對象的位置要麼在原位置，要麼移動到原偏移量兩倍的位置。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶數組
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//若是oldCap不爲空的話，就是hash桶數組不爲空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//若是大於最大容量了，就賦值爲整數最大的閥值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//返回
}//若是當前hash桶數組的長度在擴容後仍然小於最大容量 而且oldCap大於默認值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 雙倍擴容閥值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];//新建hash桶數組
table = newTab;//將新數組的值複製給舊的hash桶數組
if (oldTab != null) {//進行擴容操做，複製Node對象值到新的hash桶數組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//若是舊的hash桶數組在j結點處不爲空，複製給e
oldTab[j] = null;//將舊的hash桶數組在j結點處設置爲空，方便gc
if (e.next == null)//若是e後面沒有Node結點
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接對e的hash值對新的數組長度求模得到存儲位置
else if (e instanceof TreeNode)//若是e是紅黑樹的類型，那麼添加到紅黑樹中
((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;//將Node結點的next賦值給next
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//若是結點e的hash值與原hash桶數組的長度做與運算爲0
if (loTail == null)//若是loTail爲null
loHead = e;//將e結點賦值給loHead
else
loTail.next = e;//不然將e賦值給loTail.next
loTail = e;//而後將e複製給loTail
}
else {//若是結點e的hash值與原hash桶數組的長度做與運算不爲0
if (hiTail == null)//若是hiTail爲null
hiHead = e;//將e賦值給hiHead
else
hiTail.next = e;//若是hiTail不爲空，將e複製給hiTail.next
hiTail = e;//將e複製個hiTail
}
} while ((e = next) != null);//直到e爲空
if (loTail != null) {//若是loTail不爲空
loTail.next = null;//將loTail.next設置爲空
newTab[j] = loHead;//將loHead賦值給新的hash桶數組[j]處
}
if (hiTail != null) {//若是hiTail不爲空
hiTail.next = null;//將hiTail.next賦值爲空
newTab[j + oldCap] = hiHead;//將hiHead賦值給新的hash桶數組[j+舊hash桶數組長度]
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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