【Java基础知识】HashMap源码解读

1. 如何确定元素位置

● 计算元素的hash值
○ e.hashcode mod （table.length-1） = index，在这个过程中，table.length是固定的，如何让这个index呈现出高度不一致性（减少hash冲突），只能从e.hashcode入手，前期提供再hash提高散列度。

static final int hash(Object key) { // 计算key的hash值
    int h;
    // 1.先拿到key的hashCode值; 2.将hashCode的高16位参与运算
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

○ 另外，模运算消耗还是比较大的，使用位与运算来代替模运算可以提高效率。这个方法非常巧妙，它通过 “(table.length -1) & h” 来得到该对象的索引位置，这个优化是基于以下公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)。我们知道 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，并且取模运算为 “h mod table.length”，对应上面的公式，可以得到该运算等同于“h & (table.length - 1)”。这是 HashMap 在速度上的优化，因为 & 比 % 具有更高的效率。

int n = tab.length;
// 将(tab.length - 1) 与 hash值进行&运算
int index = (n - 1) & hash;

● 位运算

1.^(异或运算) ，针对二进制，相同的为0，不同的为1
	2 =======>0010
	3 =======>0011
	2^3就为0001，结果就是1
2.&（与运算） 针对二进制，只要有一个为0，就为0，都为1就为1
	2 =======>0010
	3 =======>0011
	2^3就为0010，结果就是2
3.<<(向左位移) 针对二进制，转换成二进制后向左移动，后面用0补齐
	2 的二进制是0010，向左移动3位为10000,10000转换为十进制为16.
4.>>(向右位移) 针对二进制，转换成二进制后向右移动
	2 的二进制是0010，向右移动3位为0000
5.>>>(无符号右移) 无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
	10进制转二进制的时候，因为二进制数一般分8位、 16位、32位以及64位 表示一个十进制数，所以在转换过程中，最高位会补零。
其中>>>与>>唯一的不同是它无论原来的最左边是什么数，统统都用0填充。
——比如，byte是8位的，-1表示为byte型是11111111(补码表示法）
b>>>4就是无符号右移4位，即00001111，这样结果就是15。
正数做>>>运算的时候和>>是一样的。区别在于负数运算

那么对于 int index = (n - 1) & hash 就很好解释了，n位2^n ,n-1即让二进制位低位都为1，再做与运算，那么就可以让hashcode的二进制得到充分发挥（如果n-1的二进制地位为0，那么hash二进制低位与时，无论该位是1还是0，运算结果都是0），保证散列。

2.get 方法

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;
    // 1.对table进行校验：table不为空 && table长度大于0 && 
    // table索引位置(使用table.length - 1和hash值进行位与运算)的节点不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 2.检查first节点的hash值和key是否和入参的一样，如果一样则first即为目标节点，直接返回first节点
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 3.如果first不是目标节点，并且first的next节点不为空则继续遍历
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)
                // 4.如果是红黑树节点，则调用红黑树的查找目标节点方法getTreeNode
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 5.执行链表节点的查找，向下遍历链表, 直至找到节点的key和入参的key相等时,返回该节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    // 6.找不到符合的返回空
    return null;
}

4.如果是红黑树节点，则调用红黑树的查找目标节点方法 getTreeNode。

final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
    // 1.首先找到红黑树的根节点；2.使用根节点调用find方法
    return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}

3.put 方法

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;
    // 1.校验table是否为空或者length等于0，如果是则调用resize方法进行初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 2.通过hash值计算索引位置，将该索引位置的头节点赋值给p，如果p为空则直接在该索引位置新增一个节点即可
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//如果当前位置没有元素，则直接放在当前位置（tab[i]），不为空，继续往下
    else {
        // table表该索引位置不为空，则进行查找
        Node<K,V> e; K k;
        // 3.判断p节点的key和hash值是否跟传入的相等，如果相等, 则p节点即为要查找的目标节点，将p节点赋值给e节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 4.判断p节点是否为TreeNode, 如果是则调用红黑树的putTreeVal方法查找目标节点
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 5.走到这代表p节点为普通链表节点，则调用普通的链表方法进行查找，使用binCount统计链表的节点数
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 6.如果p的next节点为空时，则代表找不到目标节点，则新增一个节点并插入链表尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 7.校验节点数是否超过8个，如果超过则调用treeifyBin方法将链表节点转为红黑树节点，
                    // 减一是因为循环是从p节点的下一个节点开始的
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 8.如果e节点存在hash值和key值都与传入的相同，则e节点即为目标节点，跳出循环
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;  // 将p指向下一个节点
            }
        }
        // 9.如果e节点不为空，则代表目标节点存在，使用传入的value覆盖该节点的value，并返回oldValue
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e); // 用于LinkedHashMap
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 10.如果插入节点后节点数超过阈值，则调用resize方法进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);  // 用于LinkedHashMap
    return null;
}

1.校验 table 是否为空或者 length 等于0，如果是则调用 resize 方法进行初始化，见resize方法详解。

4.如果 p 节点不是目标节点，则判断 p 节点是否为 TreeNode，如果是则调用红黑树的 putTreeVal 方法查找目标节点，见代码块4详解。

7.校验节点数是否超过 8 个，如果超过则调用 treeifyBin方法 将链表节点转为红黑树节点，见代码块6详解。