HashMap-源码核心方法分析（基于Jdk8）_(k, v) -> a.b(v)-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn_20150804/article/details/97490453

文章目录

一.宏观结构

HashMap体量比较巨大，必须先站在远处宏观的认识它，然后逐步深入。
本文基于jdk1.8。
在这里插入图片描述
jdk1.8版本的hashmap如上图所示，是数组+链表+红黑树（之前版本没有红黑树）。
其中，

table数组：一段连续的地址，这里面存放是后边链表的头地址；
bucket： 桶，当key的hash值相同时，就只能往后排了，形成链表（链表长度大于等于默认值8，转为红黑树，小于等于6，转为链表）。
链表中的每个节点的结构分如下4个部分（参考源码Node静态内部类）：

a.hash值：就是key的hash值；
b.key:就是键值；
c.value：就是value；
d.next :指向下一个节点的指针

还要注意几个概念：

扩容：当hashmap中的元素数量，大于一定阈值（容量*负载因子）时，hashmap就需要进行扩容；
扩容消耗性能：为啥？？因为原来已经放入的对象要挪地方重新插入；为啥要挪地方，留在原地不行吗，新来的对象放在新开辟的地址中呗？不行的，因为table的地址必须是连续的（数组结构特点），假如初始大小是16，扩容之后是32，这32个地址必须也是连续的，也就是得重新找一块地方，之前那16个，也得跟着换地方了。也就是大家一起搬家住新房子，搬家肯定很麻烦的。

二.微观方法

HashMap直接看源码，发现有2000多行，其实很大部分是让人看不太懂的注释，这里直接拿掉，替换为我简单粗暴的解释，剩下的代码，一下子少了好多。
主要内容有：

一些常量定义：比如默认容量等，通过这些参数，可以了解hashmap的一些特性；
构造方法：简单了解下；
put（）方法 ：比较核心重要
扩容方法resize()：比较核心重要
get（）方法

下面详细扒一扒，建议还是自己直接分析源码，有不懂的地方，在参考本文或者其他博客。

1.一些常量

先列举常量作用（看代码中的注释），如果对这些已经熟悉的，直接跳过。

//默认的初始化容量，16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量，2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//负载因子，默认0.75；不建议修改
//作用：比如初始容量是16，负载因子是0.75，map的容量并不是达到16才进行扩容，而是达到16*0.75=12，就开始扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表变为红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树变回链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转红黑树机制开启的最小数组大小，不能小于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY*4
//作用就是当数组的长度小于64，但是tab[i]上的节点数已经大于等于8(TREEIFY_THRESHOLD)了，它也不会先转化为红黑树，而是先扩容
//只有数组长度大于64，并且节点数量大于等于8才转化为红黑树结构
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

2.四个构造方法，很简单

//指定初始容量和负载因子
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
		if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        //扩容阈值，这种构造方法，开始默认为初始容量值
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

//指定初始容量，使用默认负载因子0.75
HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}

//使用默认初始容量16，默认负载因子0.75
HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; }

//从一个已有的hashmap初始化
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

注意：当你指定一个初始容量时，比如12，但是实际上真正的初始化并不是12，而是16；因为hashmap的容量规定必须是2的次幂（考虑到性能原因，下面分析put方法时，会详细说明），当你给定的初始容量cap不是2的次幂时，计算大于cap最近的一个2次幂数值；如何计算呢，就是下面这个方法（看不懂具体算法没关系，直到方法功能就行了）：

//计算>=cap的，最近的一个2的倍数
//输入7，得到8；输入12，得到16
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;
    }

3.put(K key, V value)方法

这个方法比较重要,核心部位衣服比较难扒，不要猴急，注意代码中的注释A B C …

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;
    //如果数组是空的，则直接进行扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //A.：：：    注意(n - 1) & hash ，效果等同于同于hash%n
    //n是数组长度，hash是key的hash值
    //如果tab[i]的位置，没有存过节点，就直接把这个新节点加入进去
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
    //B. :::  如果tab[i]的位置已经有节点了，就形成链表（或者红黑树），往链表里放
        Node<K,V> e; K k;
        //B.a ::: 当tab[i]位置的节点key与要插入的节点key相同，将这个已存在的节点先赋值给变量e，后边好覆盖老节点中的value
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //B.b :::  如果tab[i]的位置节点是红黑树类型的，就往红黑树里面插入节点
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {//B.c ::: tab[i]位置key与要插入的节点key不相等，并且也不是红黑树，那说明是链表了
        	  //这里循环遍历链表，找到最后一个，将新节点插入尾部（注意jdk1.7是插入链表头部的）
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //==null,说明是尾部了
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //B.d    如果链表长度达到8，变为红黑树
                    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;
            }
        }
        //B.d ::: 如果要要插入的key已存在，则用新值覆盖旧值，并返回旧值  
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    //C. ::: 如果 map中元素个数大于扩容阈值，进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

put步骤说明：
A. 先判断tab[i]位置有没有元素，如果没有直接将新节点放入即可；hash值与数组下标的映射关系是(n - 1) & hash；
其实， (n - 1) & hash的效果，等同于hash%n（前提是n为2的次幂，比如hash=17，n=16，那么下标i就是1）；
为啥不直接取余计算？？？因为这样&计算，效率比取余高。这就是为啥hashmap要求容量必须是2的次幂（8，16，32这样），就是为了计算数组下标时，能使用这种高效的计算方式。

B. 如果tab[i]的位置已经有节点了，就形成链表（或者红黑树），往链表里放；如果是红黑树，调用红黑树的方法，平衡插入，左旋右旋等方法，本文先不深入分析了。
B.a 当tab[i]位置的节点key与要插入的节点key相同，将这个已存在的节点先赋值给变量e，后边好覆盖老节点中的value，通过步骤B.d。
B.b 如果tab[i]的位置节点是红黑树类型的，就往红黑树里面插入节点；
B.c 如果tab[i]位置key与要插入的节点key不相等，并且也不是红黑树，那说明是链表了；那就循环遍历链表，找到最后一个节点，将新节点插入链表尾部（注意jdk1.7是插入链表头部的）。
B.d 如果要插入的key已存在，则用新值覆盖旧值，并返回旧值。
C. 如果 map中元素个数大于扩容阈值，进行扩容；这里扩容阈值在初始化的时候，=数组长度，扩容一次之后，重新赋值为数组长度*负载因子。

4.resize()，扩容

当map中的元素个数大于扩容阈值，就需要进行扩容了。
这个方法同样比较重要,核心部位衣服比较难扒，不要猴急，注意代码中的注释A B C D …

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    //A.:::扩容之前容量是否大于0
    if (oldCap > 0) {
        //A.a:::如果扩容之前就是最大容量了，就算了，直接返回
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //A.b:::新容量等于oldCap*2，新阈值等于oldThr*2，但都不能大于最大默认值
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    /B.:::hashmap初始化的时候，容量为0，直接让容量等于阈值
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
    //C.::: 也就是说初始化hashmap的时候，如果不指定容量，使用默认值
        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"})
    //使用新的容量申请数组
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
   
    if (oldTab != null) {
        //D.:::  老的数组不是null，那么就遍历老数组，挨个处理吧
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            //D.a:::  如果数组中内容是null，就不需要处理；直接下一个循环
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
            	//D.b::: 如果不是空，将老位置置空，相当于释放内存
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                //如果tab[i]位置只有一个节点，后边都是空，那么将此节点重新计算哈希存入新table中即可
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //D.c:::  如果是红黑树结构，遍历分解红黑树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                //D.d:::  链表，则遍历每个元素，重新插入newTab
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 这个判断比较重要， e.hash & oldCap的效果等同于hash除以oldCap，商是偶数的
                        //符合这个条件的元素，下标不变，不符合条件的，下标+oldCap
                        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;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

resize步骤说明：
A. 扩容之前容量是否大于0
A.a 如果扩容之前就是最大容量了，就算了，直接返回
A.b 新容量等于oldCap2，新阈值等于oldThr2，但都不能大于最大默认值
B. hashmap初始化的时候，容量为0，直接让容量等于阈值
C. 说初始化hashmap的时候，如果不指定容量，使用默认值
以上是容量阈值初始化过程；
以下是真正扩容方法
D. 如果老的数组不是null，那么就遍历老数组，挨个处理吧
D.a 如果数组中内容是null，就不需要处理；直接下一个循环
D.b 如果不是空，将老位置置空，相当于释放内存
D.c 如果是红黑树结构，进入红黑树中遍历，具体同D.d，把红黑树中的元素拆分两部分，拆完后如果元素小于6，调整为链表。
D.d 如果是链表，则遍历每个元素，重新插入newTab；那具体下标如何重新分配呢？规则很简单：
e.hash & oldCap==0这个判断比较重要， 效果等同于hash除以oldCap，商是偶数的；符合这个条件的元素，下标不变，不符合条件的，下标+oldCap。

比如，原来容量是16，扩容之后肯定是32；我们把这32分为两部分，下标0-15和16-31；hash值除以16，商是偶数的元素，其在新tab中的下标不变，比如hash=13，之前在tab[12]的位置，那么扩容之后，他还在这个位置；
再比如hash=17，之前在tab[1]的位置，扩容之后，他在tab[1+16]的位置。

注意：
在jdk1.7中的扩容，移动老数据到新的table中，如果发生hash冲突，后面链表是头插法，在多线程并发场景下，会出现循环列表进而导致死循环；同时也会出现插入覆盖的问题；
在jdk1.8中，采用尾插法，避免了死循环的问题，但是在多线程并发场景，依然会出现插入覆盖的问题；

5.get(Object key)，获取元素

get方法相对比较简单。

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;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //A.:::根据hash，得到tab[i]位置第一个元素，如果是要找的，直接返回
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
        	//B.:::如果tab[i]是红黑树，遍历红黑树
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
            //C.::否则就是链表，那么就遍历链表
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}