下篇：《JDK8下的HashMap有什麼特別之處？》

 

1、前言

上篇認真的分析了在JDK7下的HashMap, 若是還沒看過的或者忘記了的能夠先去回顧下，這樣能夠更好的瞭解JDK8下的HashMap基於JDK7作了什麼改動。分析JDK8下的HashMap 主要是由於JDK8在目前使用已成主流，且其在某些性能程度遠遠大於JDK7。下面逐一分析。

2、內部結構

其實大部分結構跟JDK7是同樣的， 好比是基於數組+鏈表的形式構成的。下面主要分析下引入新的變量或者有改變的：

2.1 容器：數組

transient Node<K,V>[] table;

數組類名有變化，JDK7下是Entry， 可是其內部結果沒有改變，Node的內部結構以下：

2.2 鏈表轉樹形的閾值

// 表示若是某條鏈表的節點數量大於等於這個值的時候，則將其轉化爲樹形結構。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

2.3 樹形轉鏈表的閾值

// 若是樹的節點小於等於閾值的時候就開始轉換成鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

2.4 容器能夠樹化的最小容量

// 因爲有這個限制，會使第一個值在知足這個條件時纔會生效，具體看後面解釋
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

2.5 樹節點類

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
 TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links . 能夠理解爲紅黑樹
 TreeNode<K,V> left; // 左節點
 TreeNode<K,V> right; // 右節點
 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
 boolean red; // 區分是否爲紅節點
 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
 super(hash, key, val, next);
 }
 ...
}

2.6 總結

從上面看，HashMap在JDK8的內存結構仍是有些變化的，當知足某些條件時鏈表會轉化爲紅黑樹。因此在JDK8下HashMap的內存結構應該是：數組+鏈表+紅黑樹， 結構示意圖以下：

 

下面經過幾個重要的函數看下它是何時開始轉紅黑樹的。

3、put函數

public V put(K key, V value) {
 // 內部作事情的仍是putVal函數
 return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

先看下hash函數有什麼變化，以下：與JDK7版本對比，這裏簡化了不少。

static final int hash(Object key) {
 int h;
 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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，則經過擴容來建立，後面在看擴容函數
 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 n = (tab = resize()).length;
 // 根據key的hash值 與 數組長度進行取模來獲得數組索引 
 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
 // 空鏈表，建立節點
 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
 else {
 Node<K,V> e; K k;
 // 不爲空，則判斷是否與當前節點同樣，同樣就進行覆蓋
 if (p.hash == hash &&
 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 e = p;
 else if (p instanceof TreeNode)
 // 不存在重複節點，則判斷是否屬於樹節點，若是屬於樹節點，則經過樹的特性去添加節點
 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
 else {
 // 該鏈爲鏈表
 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
 // 當鏈表遍歷到尾節點時，則插入到最後 -> 尾插法
 if ((e = p.next) == null) {
 p.next = newNode(hash, key, value, null);
 // 檢測是否該從鏈表變成樹（注意：這裏是先插入節點，沒有增長binCount,因此判斷條件是大於等於閾值-1）
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 // 知足則樹形化
 treeifyBin(tab, hash);
 break;
 }
 if (e.hash == hash &&
 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 break;
 p = e;
 }
 }
 
 // 主要是提供返回值
 if (e != null) { // existing mapping for key
 V oldValue = e.value;
 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
 e.value = value；
 // 注意這裏，這裏是供子類LinkedHashMap實現 
 afterNodeAccess(e);
 return oldValue;
 }
 }
 ++modCount;
 // 注意細節：先加入節點，再加長度與閾值進行判斷，是否須要擴容。
 if (++size > threshold)
 resize();
 // 注意這裏，這裏是供子類LinkedHashMap實現 
 afterNodeInsertion(evict);
 return null;
}

總結下：

1. 先會判斷數組是否爲空，若是爲空則經過擴容函數來建立
2. 根據key的哈希值與數組長度取模獲取索引，對應節點爲空則直接建立節點
3. 若是對應節點不爲空，先判斷是否與插入元素相等，若是相等則進行替換；不想等繼續判斷.
4. 判斷獲取的節點是不是樹形節點，若是是則經過樹形節點添加元素；
5. 若是不是樹形節點， 則必定是鏈表 。而後遍歷鏈表至最後一個節點，將節點添加至鏈尾。若是當前鏈表的數量（沒有算新插入節點）大於等於轉換樹形的閾值-1，則須要將該鏈表進行樹形轉換。
6. 插入節點後，長度+1； 而後判斷是否大於閾值進行擴容操做。

4、resize函數

看了下注釋：resize()方法主要用於初始化或者擴容。其實咱們從putVal()方法中就能看出來了，下面詳細看下：

final Node<K,V>[] resize() {
 // copy 數組、容量、閾值
 Node<K,V>[] oldTab = table;
 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 int oldThr = threshold;
 int newCap, newThr = 0;
 // 判斷舊容量是否大於0
 if (oldCap > 0) {
 // 超過最大值就再也不擴充
 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 return oldTab;
 }
 // 沒超過最大值，就擴充爲原來的 2 倍 
 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
 // 若是舊容量小於等於0 and 舊閾值大於0， 則將舊閾值賦給新容量
 newCap = oldThr;
 else { // zero initial threshold signifies using defaults
 // 不然都使用默認值
 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
 }
 if (newThr == 0) {
 // 若是新的閾值是 0，對應的是當前表是空的. 根據新的容量和加載因子計算新的閾值
 float ft = (float)newCap * loadFactor;
 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
 }
 // 更新閾值
 threshold = newThr;
 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
 table = newTab;
 
 // 下面開始將當前哈希桶中的全部節點轉移到新的哈希桶中
 if (oldTab != null) {
 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
 Node<K,V> e;
 // 遍歷每一個位置，將元素賦值給e
 if ((e = oldTab[j]) != null) {
 // 置空原來元素，方便GC回收
 oldTab[j] = null;
 if (e.next == null)
 // 當前就一個元素，直接定位到下標
 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
 else if (e instanceof TreeNode)
 // 若是是樹節點，則經過樹形節點去拆分
 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
 else { // preserve order
 // 高效之處
 // 利用哈希值的高低位去區分存儲位置，若是高位是0，則存儲在原來的位置；若是是1則存儲在原來位置+oldCap。
 // 低位鏈表的頭結點、尾節點
 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
 // 高位鏈表的頭節點、尾節點
 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
 Node<K,V> next;
 do {
 next = e.next;
 // 低位鏈表
 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
 if (loTail == null)
 loHead = e;
 else
 loTail.next = e;
 loTail = e;
 }
 // 高位鏈表
 else {
 if (hiTail == null)
 hiHead = e;
 else
 hiTail.next = e;
 hiTail = e;
 }
 } while ((e = next) != null);
 // 將低位鏈表存放在原索引處
 if (loTail != null) {
 loTail.next = null;
 newTab[j] = loHead;
 }
 // 將高位鏈表存放在 原索引+oldCap
 if (hiTail != null) {
 hiTail.next = null;
 newTab[j + oldCap] = hiHead;
 }
 }
 }
 }
 }
 return newTab;
}

總結：

1. 若是原數組爲空，則須要初始化；若是不爲空則擴容，容量爲原來的兩倍。而後更新閾值
2. 遍歷原數組中的元素，將其添加至新數組中：

• 若是當前節點只有一個節點時，則根據其hash值與新容量-1進行取模操做取得下標，將元素添加到此位置上。
• 若是當前節點是樹節點，則須要根據樹形節點特性進行調整。
• 若是當前節點是鏈表，則根據節點的hash值與原容量進行高位判斷，若是是0則添加到新數組上的原索引位置上；若是是1，則添加至新數組的原索引+原容量的位置上。

舉例說明：假設原容量爲16，索引下標爲10的位置上存在鏈表且有兩個節點，將設第一個節點的hash值爲10，第二個的hash值爲26。此時進行擴容操做的時候新容量變成32，

當咱們操做索引下標爲10的鏈表時，按照取模的算法，第一個節點：10&（32-1） = 10，定位在原來索引位置上；第二個節點：26&（32-1） = 26定位到索引下標爲26的位置上。該位置=原索引+原容量。因此該處用的很巧妙。

5、treeifyBin函數

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
 int n, index; Node<K,V> e;
 // 會判斷數組長度是否大於最小樹化容量，若是不大於先進行擴容減小衝突。
 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)
 hd.treeify(tab);
 }
}

這裏單獨提出來分析，是爲了說明當某鏈表節點大於等於8時並不必定會樹化，還要判斷當前容量是否大於最小樹化的容量。若是小於的話是不會進行樹化，而是經過擴容來減小衝突。

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6、兩個版本對比

1. 底層數據結構有變化。

• JDK7：數組+鏈表。在極端的狀況下會造成一條單鏈表，那麼它的查找時間複雜度會達到O(n)。
• JDK8: 數組+鏈表+紅黑樹。 當容量超過最小樹化容量64時，若是存在鏈表節點大於等於8時就會樹化，造成紅黑樹（相似平衡查找二叉樹）。因此最壞的狀況下的查找時間複雜度爲O(logN). 比JDK7效率要好。

2. 計算Hash值的計算方式JDK8比JDK7要簡化 。因此數據量大時也會有明顯的差別。

3. 當hash衝突時，插入鏈表不同：JDK7是頭插法（同索引下的節點順序相反），JDK8是尾插法(同索引下的節點順序不變)。

4. 擴容途徑JDK8比JDK7多一種。JDK8多一種：當某鏈表長度大於等於8且當前容量還沒達到樹化容量時，會進行擴容減小衝突。

5. 擴容的具體操做不同，JDK8要優於JDK7。 JDK7須要從新進行 索引下標 的計算，而 JDK8 不須要，經過判斷高位（與原容量比較）是 0 仍是 1，要麼依舊是原 index，要麼是 oldCap + 原 index。

6. JDK8下的HashMap不會產生死循環。但依然是線程不安全的。

經過上面對比，趕忙去升級JDK版本吧。HashMap的性能提高僅僅是JDK1.8的冰山一角。

但願這篇文章對你有用，我也很想聽聽你的想法...