1.JDK1.7中HashMap源码分析
底层数据结构是数组，产生哈希冲突时使用链表处理，并且是头插法。
数组大小的计算：
- 传入n，算出小于等于n的2次幂。就是将最高位的1向下扩散，然后去掉除最高位1以外的所有1
key的哈希值计算：
- 会通过各种右移让高位中位信息糅合到低位，这样定位index时，高位也可以参与计算，让分散更均匀
扩容：这里有一个常被问到的多线程使用时产生的死循环。
- 老数组：A -> B ->C
- 线程2：e -> A，next -> B暂停了
- 线程1：完整走完，C -> B -> A
- 线程2继续：
线程2，在 e-> A，next -> B暂停了，等线程1走完，再继续；
线程2，第一个循环e-> A，next -> B，此时将A使用头插法，新数组就变成了A -> C->B ->A，就已经是死循环了；
线程2.第二个循环：e -> B， next -> A，此时B使用头插入，新数组就变成了B -> A -> C -> B；
线程2.第三个循环：e -> A，next ->C，此时A使用头插法，新数组就变成了A -> B -> A死循环了；
三个循环后就变成了A -> B ->A。
关于modCount：
- for循环里面remove是个错误的用法，不使用循环，直接hashMap.remove就行了，或者循环里面使用iterator.remove()，否则会抛异常ConcurrentModificationException
2.JDK1.8中HashMap源码分析
2.1 数据结构
引入了红黑树。这里红黑树的实现来源于算法导论。比如红黑树的插入算法，有三种情况：
-
情况1：z的叔结点y是红色
情况2：z的叔结点y是黑色的且z是一个右孩子
-
情况3：z的叔结点y是黑色的且z是一个左孩子
在HashMap源码中正好对应：
2.2 插入
核心分为几种情况：
- 数组为空，初始化数组
- 槽位（桶位）为空，放入槽位
- 链表插入：超过8，会转变为红黑树（第一步，将Node单链表转换为TreeNode双向链表；第二步，将双向链表转化为红黑树）
- 红黑树插入
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab：引用当前hashMap的散列表
//p：表示当前散列表的元素
//n：表示散列表数组的长度
//i：表示路由寻址 结果
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//延迟初始化逻辑，第一次调用putVal时会初始化hashMap对象中的最耗费内存的散列表
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//最简单的一种情况：寻址找到的桶位 刚好是 null，这个时候，直接将当前k-v=>node 扔进去就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//e：不为null的话，找到了一个与当前要插入的key-value一致的key的元素
//k：表示临时的一个key
Node<K,V> e; K k;
//表示桶位中的该元素，与你当前插入的元素的key完全一致，表示后续需要进行替换操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//红黑树，下期讲。进QQ群:865-373-238
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表的情况，而且链表的头元素与我们要插入的key不一致。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//条件成立的话，说明迭代到最后一个元素了，也没找到一个与你要插入的key一致的node
//说明需要加入到当前链表的末尾
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//条件成立的话，说明当前链表的长度，达到树化标准了，需要进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//树化操作
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//条件成立的话，说明找到了相同key的node元素，需要进行替换操作
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//e不等于null，条件成立说明，找到了一个与你插入元素key完全一致的数据，需要进行替换
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//modCount：表示散列表结构被修改的次数，替换Node元素的value不计数
++modCount;
//插入新元素，size自增，如果自增后的值大于扩容阈值，则触发扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
2.3 扩容
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab：引用扩容前的哈希表
Node<K,V>[] oldTab = table;
//oldCap：表示扩容之前table数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//oldThr：表示扩容之前的扩容阈值，触发本次扩容的阈值
int oldThr = threshold;
//newCap：扩容之后table数组的大小
//newThr：扩容之后，下次再次触发扩容的条件
int newCap, newThr = 0;
//条件如果成立说明 hashMap中的散列表已经初始化过了，这是一次正常扩容
if (oldCap > 0) {
//扩容之前的table数组大小已经达到 最大阈值后，则不扩容，且设置扩容条件为 int 最大值。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//oldCap左移一位实现数值翻倍，并且赋值给newCap， newCap 小于数组最大值限制 且 扩容之前的阈值 >= 16
//这种情况下，则 下一次扩容的阈值 等于当前阈值翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//oldCap == 0,说明hashMap中的散列表是null
//1.new HashMap(initCap, loadFactor);
//2.new HashMap(initCap);
//3.new HashMap(map); 并且这个map有数据
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//oldCap == 0，oldThr == 0
//new HashMap();
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//12
}
//newThr为零时，通过newCap和loadFactor计算出一个newThr
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//创建出一个更长 更大的数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//说明，hashMap本次扩容之前，table不为null
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//当前node节点
Node<K,V> e;
//说明当前桶位中有数据，但是数据具体是 单个数据，还是链表 还是 红黑树 并不知道
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//方便JVM GC时回收内存
oldTab[j] = null;
//第一种情况：当前桶位只有一个元素，从未发生过碰撞，这情况 直接计算出当前元素应存放在 新数组中的位置，然后
//扔进去就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//第二种情况：当前节点已经树化
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//第三种情况：桶位已经形成链表
//低位链表：存放在扩容之后的数组的下标位置，与当前数组的下标位置一致。
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表：存放在扩容之后的数组的下表位置为 当前数组下标位置 + 扩容之前数组的长度
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//hash-> .... 1 1111
//hash-> .... 0 1111
// 0b 10000
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;
}
2.3 删除
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
//tab：引用当前hashMap中的散列表
//p：当前node元素
//n：表示散列表数组长度
//index：表示寻址结果
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//说明路由的桶位是有数据的，需要进行查找操作，并且删除
//node：查找到的结果
//e：当前Node的下一个元素
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//第一种情况：当前桶位中的元素 即为 你要删除的元素
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//说明，当前桶位 要么是 链表 要么 是红黑树
if (p instanceof TreeNode)//判断当前桶位是否升级为 红黑树了
//第二种情况
//红黑树查找操作，下一期再说
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//第三种情况
//链表的情况
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//判断node不为空的话，说明按照key查找到需要删除的数据了
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//第一种情况：node是树节点，说明需要进行树节点移除操作
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//第二种情况：桶位元素即为查找结果，则将该元素的下一个元素放至桶位中
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
//第三种情况：将当前元素p的下一个元素 设置成 要删除元素的 下一个元素。
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
