探索HashMap實現原理及其在jdk8數據結構的改進

由於網上已經太多的關於HashMap的相關文章了，爲了不大量重複，又因爲網上關於java8的HashMap的相關文章比較少，至少我沒有找到比較詳細的。因此纔有了本文。

本文主要的內容：
1.HashMap的數據結構，以及java 8的新特徵
2.HashMap的put方法的實現原理
3.resize()到底作了什麼事情，它是怎麼擴容的
4.HashMap節點紅黑樹存儲

HashMap的數據結構，以及java 8的新特徵
下面來看下HashMap的主要兩種存儲方式是示意圖（圖片來自網絡）：

這就是java8的HashMap的數據結構，跟以前版本不同的是當table達到必定的閥值時，bucket就會由鏈表轉換爲紅黑樹的方式進行存儲，下面會作具體的源碼分析。

HashMap的put方法實現原理
下面咱們來看下關於put的方法，hashMap的Capacity的默認值爲16，負載因子的默認值爲0.75

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //table爲空就建立
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //肯定插入table的位置，算法是(n - 1) & hash
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //在table的i位置發生碰撞，有兩種狀況，一、key值是同樣的，替換value值，
        //二、key值不同的有兩種處理方式：2.一、存儲在i位置的鏈表；2.二、存儲在紅黑樹中
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //2.2
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //2.1
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //超過了鏈表的設置長度8就擴容
                        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;
                }
            }
            //若是e爲空就替換舊的oldValue值
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //threshold=newThr:(int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        //默認0.75*16，大於threshold值就擴容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

由於已經作了註釋了具體請看註釋，因此大部分細節就很少說了，下面說說hash的算法和尋址的算法

首先計算hash值

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

具體的計算過程用以下圖表示,在設計hash函數時，由於目前的table長度2的N次方，而計算下標的時候，使用&位操做，而非%求餘：

請看putVal代碼27/28行，當桶bucket大於TREEIFY_THRESHOLD（8）值時就執行treeifyBin，若是是以前java7以前的代碼的話是要進行擴容的，可是java8可能會把這個bucket的鏈表上的數據轉化爲紅黑樹

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        //當tab.length<MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)是仍是進行resize
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                //存儲在紅黑樹
                hd.treeify(tab);
        }
    }

resize到底作了什麼事情，它是怎麼擴容的
咱們先看下resize這個方法吧，這段代碼後面會講到24行的treeify方法，也是本文的重點紅黑樹的存儲，覺得這個方法的實現方式仍是有別與java7的，桶中存在一個鏈表，須要將鏈表從新整理到新表當中，由於newCap是oldCap的兩倍因此原節點的索引值要麼和原來同樣，要麼就是原(索引+oldCap)和JDK 1.7中實現不一樣這裏不存在rehash

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;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double 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;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        //分別記錄頭和尾的節點
                        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;
                                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) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            //把節點移動新的位置j+oldCap,這種狀況不適用與鏈表的節點數大於8的狀況
                            //鏈表節點大於8的狀況會轉換爲紅黑樹存儲
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

HashMap節點紅黑樹存儲
好了終於到treeify了，大部份內容都在註解中

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;
                if (root == null) {
                    x.parent = null;
                    x.red = false;
                    root = x;
                }
                else {
                    K k = x.key;
                    int h = x.hash;
                    Class<?> kc = null;
                    //遍歷root，把節點x插入到紅黑樹中，執行先插入，而後進行紅黑樹修正
                    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                        int dir, ph;
                        K pk = p.key;
                        if ((ph = p.hash) > h)
                            dir = -1;
                        else if (ph < h)
                            dir = 1;
                        else if ((kc == null &&
                                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                            dir = tieBreakOrder(k, pk);//比較k和pk的值，用於判斷是遍歷左子樹仍是右子樹
                        TreeNode<K,V> xp = p;
                        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                            x.parent = xp;
                            if (dir <= 0)
                                xp.left = x;
                            else
                                xp.right = x;
                            //修正紅黑樹
                            root = balanceInsertion(root, x);
                            //退出循環
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            moveRootToFront(tab, root);
        }

上面主要作的是紅黑樹的insert，咱們知道紅黑樹insert後是須要修復的，爲了保持紅黑樹的平衡，咱們來看下紅黑樹平衡的幾條性質：
1.節點是紅色或黑色。
2.根是黑色。
3.全部葉子都是黑色（葉子是NIL節點）。
4.每一個紅色節點必須有兩個黑色的子節點。（從每一個葉子到根的全部路徑上不能有兩個連續的紅色節點。）
5.從任一節點到其每一個葉子的全部簡單路徑都包含相同數目的黑色節點。

當insert一個節點以後爲了達到平衡，咱們可能須要對節點進行旋轉和顏色翻轉（上面的balanceInsertion方法）。具體操做這裏就不細講了，對紅黑樹的修復還不是很清楚的同窗能夠去參考下數據結構與算法分析這本書，我將在後面寫一篇關於紅黑樹關於java實現的相關文章。

static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
                                                    TreeNode<K,V> x) {
            //插入的節點必須是紅色的，除非是根節點                                            
            x.red = true;
            //遍歷到x節點爲黑色,整個過程是一個上濾的過程
            //xp=x.parent;xpp=xp.parent;xppl=xpp.left;xppr=xpp.right;
            for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
                if ((xp = x.parent) == null) {
                    x.red = false;
                    return x;
                }
                //若是xp的黑色就直接完成，最簡單的狀況
                else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
                    return root;
                //若是x的父節點是x父節點的左節點
                if (xp == (xppl = xpp.left)) {
                    //x的父親節點的兄弟是紅色的（須要顏色翻轉）
                    if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
                        //x父親節點的兄弟節點置成黑色
                        xppr.red = false;
                        //父幾點和其兄弟節點同樣是黑色
                        xp.red = false;
                        //祖父節點置成紅色
                        xpp.red = true;
                        //而後上濾（就是不斷的重複上面的操做）
                        x = xpp;
                    }
                    else {
                        //若是x是xp的右節點整個要進行兩次旋轉,先左旋轉再右旋轉
                        if (x == xp.right) {
                            root = rotateLeft(root, x = xp);
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            if (xpp != null) {
                                xpp.red = true;
                                root = rotateRight(root, xpp);
                            }
                        }
                    }
                }
                //以左節點鏡像對稱就不作具體分析了 
                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);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

參考
http://yikun.github.io/2015/04/01/Java-HashMap%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/
耗子哥的這篇文章詳細記錄了HashMap的死循環緣由,這篇文章比較形象的描述了hashmap的rehash的過程
http://coolshell.cn/articles/9606.html#more-9606
http://www.importnew.com/18604.html
http://blog.csdn.net/lyg468088/article/details/49464121