HashMap源码分析(基于JDK8)

HashMap简介
HashMap基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了不同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

值得注意的是HashMap不是线程安全的,如果想要线程安全的HashMap,可以通过Collections类的静态方法synchronizedMap获得线程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

HashMap的数据结构
HashMap的底层主要是基于数组和链表来实现的,它之所以有相当快的查询速度主要是因为它是通过计算散列码来决定存储的位置。HashMap中主要是通过key的hashCode来计算hash值的,只要hashCode相同,计算出来的hash值就一样。如果存储的对象对多了,就有可能不同的对象所算出来的hash值是相同的,这就出现了所谓的hash冲突。学过数据结构的同学都知道,解决hash冲突的方法有很多,HashMap底层是通过链表来解决hash冲突的。
下面一幅图,形象的反映出HashMap的数据结构:数组加链表实现

20170321225220165.png

HashMap属性
下面是一些比较重要的属性,我们先预览一下
//树化链表节点的阈值,当某个链表的长度大于或者等于这个长度,则扩大数组容量,或者数化链表
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//初始容量,必须是2的倍数,默认是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

//最大所能容纳的key-value 个数
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;


//存储数据的Node数组,长度是2的幂。
transient Node<K,V>[] table;

//keyset 方法要返回的结果
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

 //map中保存的键值对的数量
transient int size;

//hashmap 对象被修改的次数
transient int modCount;

// 容量乘以装在因子所得结果,如果key-value的 数量等于该值,则调用resize方法,扩大容量,同时修改threshold的值。
int threshold;

//装载因子
final float loadFactor;

构造方法
默认构造方法
默认构造方法将使用默认的加载因子(0.75)初始化。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
使用指定的初始容量和默认的加载因子初始化HashMap,这里需要注意的是,并不是你指定的初始容量是多少那么初始化之后的HashMap的容量就是多大,例如new HashMap(20,0.8); 那么实际的初始化容量是32,因为tableSizeFor()方法会严格要求把初始化的容量是以2的次方数成长只能是16、32、64、128...
public 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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

下面我们来看看tableSizeFor方法的实现:
/**
* 根据入参 返回2的指数 容量值
*/
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;
}

HashMap(int initialCapacity)
其实这个方法也是调用HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 方法实现的,我们来看看源码实现:
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
该方法是按照之前的hashMap的对象,重新深拷贝一份HashMap对象,使用的加载因子是默认的加载因子:0.75。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}

put方法
执行逻辑:
1)根据key计算当前Node的hash值,用于定位对象在HashMap数组的哪个节点。
2)判断table有没有初始化,如果没有初始化,则调用resize()方法为table初始化容量,以及threshold的值。
3)根据hash值定位该key 对应的数组索引,如果对应的数组索引位置无值,则调用newNode()方法,为该索引创建Node节点
4)如果根据hash值定位的数组索引有Node,并且Node中的key和需要新增的key相等,则将对应的value值更新。
5)如果在已有的table中根据hash找到Node,其中Node中的hash值和新增的hash相等,但是key值不相等的,那么创建新的Node,放到当前已存在的Node的链表尾部。
如果当前Node的长度大于8,则调用treeifyBin()方法扩大table数组的容量,或者将当前索引的所有Node节点变成TreeNode节点,变成TreeNode节点的原因是由于TreeNode节点组成的链表索引元素会快很多。
5)将当前的key-value 数量标识size自增,然后和threshold对比,如果大于threshold的值,则调用resize()方法,扩大当前HashMap对象的存储容量。
6)返回oldValue或者null。
put 方法比较经常使用的方法,主要功能是为HashMap对象添加一个Node 节点,如果Node存在则更新Node里面的内容。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

put的主要的实现逻辑还是在putVal 实现的.下面我们来看看put主要实现逻辑:
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param key的hash值
* @param key值
* @param value值
* @param onlyIfAbsent如果是true,则不修改已存在的value值
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return 返回被修改的value,或者返回null。
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//如果是第一次调用,则会调用resize 初始化table 以及threshold
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果对应的索引没有Node,则新建Node放到table里面。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果hash值与已存在的hash相等,并且key相等,则准备更新对应Node的value
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果hash值一致,但是key不一致,那么将新的key-value添加到已有的Node的最后面
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 当某个节点的链表长度大于8,则扩大table 数组的长度或者将当前节点链表变成树节点链表
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//hash值和key值相等的情况下,更新value值
e.value = value;
//留给LinkedHashMap实现
afterNodeAccess(e);
//返回旧的value
return oldValue;
}
}
//修改次数加1
++modCount;
//判断table的容量是否需要扩展
if (++size > threshold)
resize();
//留给LinkedHashMap扩展
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

上面调用到了一个resize方法, 我们来看看这个方法里面做了什么,实现逻辑如下:
1)如果当前数组为空,则初始化当前数组

2)如果当前table数组不为空,则将当前的table数组扩大两倍,同时将阈值(threshold)扩大两倍

  数组长度和阈值扩大成两倍之后,将之前table数组中的值全部放到新的table中去

    /**
     * 初始化,或者是扩展table 的容量。
     * table的容量是按照2的指数增长的。
 * 当扩大table 的容量的时候,元素的hash值以及位置可能发生变化。
 */
 final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前table 数组的长度
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前的阈值
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
//如果table数组已有值,则将其容量(size)和阈值(threshold)扩大两倍
    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 {  // 当第一次调用resize的时候会执行这个代码,初始化table容量以及阈值
        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);
    }
//将新的阈值存储起来
    threshold = newThr;
//重新分配table 的容量
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
//将以前table中的值copy到新的table中去
    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
                    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;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}   

下面我们来看看treeifyBin方法的具体实现
/**
* 如果table长度太小,则扩大table 的数组长度
* 否则,将所有链表节点变成TreeNode,提高索引效率
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
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);
}
}

get方法
根据key的hash值和key,可以唯一确定一个value,下面我们来看看get方法执行的逻辑

1)根据key计算hash值

2)根据hash值和key 确定所需要返回的结果,如果不存在,则返回空。

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

具体的实现在getNode方法实现
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param key 的hash值
* @param key的值
* @return 返回由key和hash定位的Node,或者null
*/
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) {
if (first.hash == hash && // 如果索引到的第一个Node,key 和 hash值都和传递进来的参数相等,则返回该Node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { //如果索引到的第一个Node 不符合要求,循环变量它的下一个节点。
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
containsKey方法
containsKey方法实际也是调用getNode方法实现的,如果key对应的value不存在则返回false
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
containsValue方法
containsValue方法的话需要遍历对象所有的value,遇到value相等的,则返回true,具体实现如下

public boolean containsValue(Object value) {
    Node<K,V>[] tab; V v;
    if ((tab = table) != null && size > 0) {
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                if ((v = e.value) == value ||
                    (value != null && value.equals(v)))
                    return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

remove方法
执行逻辑:
1)根据key得到key的hash值
2)根据key 和hash值定位需要remove的Node

  1. 将Node从对应的链表移除,然后再将Node 前后的节点对接起来
    4)返回被移除 的Node
    5)key-value的数量减一,修改次数加一
    /**
    • Implements Map.remove and related methods
    • @param key的hash值
    • @param key值
    • @param 需要remove 的value,
    • @param 为true时候,当value相等的时候才remove
    • @param 如果为false 的时候,不会移动其他节点。
    • @return 返回被移除的Node,或者返回null
      */
      final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
      boolean matchValue, boolean movable) {
      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) {
      Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
      if (p.hash == hash && //如果定位到的第一个元素符合条件,则跳出if else
      ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
      node = p;
      else if ((e = p.next) != null) {
      if (p instanceof TreeNode)
      node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
      else {
      do {//定位到的第一个Node元素不符合条件,则遍历其链表
      if (e.hash == hash &&
      ((k = e.key) == key ||
      (key != null && key.equals(k)))) {
      node = e;
      break;
      }
      p = e;
      } while ((e = e.next) != null);
      }
      }
      //移除符合要求的节点,将链表重新连接起来
      if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
      (value != null && value.equals(v)))) {
      if (node instanceof TreeNode)
      ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
      else if (node == p)
      tab[index] = node.next;
      else
      p.next = node.next;
      //修改次数加1
      ++modCount;
      //当前的key-value 对数减一
      --size;
      afterNodeRemoval(node);
      return node;
      }
      }
      return null;

replace方法
replace(K key, V oldValue, V newValue)
根据key和value定位到Node,然后将Node中的value用新value 替换,返回旧的value,否则返回空。

public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
    Node<K,V> e; V v;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) != null &&
        ((v = e.value) == oldValue || (v != null && v.equals(oldValue)))) {
        e.value = newValue;
        afterNodeAccess(e);
        return true;
    }
    return false;
}

replace(K key, V value)
根据key定位到Node,然后将Node中的value 替换,返回旧的value,否则返回空

public V replace(K key, V value) {
    Node<K,V> e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {
        V oldValue = e.value;
        e.value = value;
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;
    }
    return null;
}

clear方法
clear 方法将每个数组元素置空
public void clear() {
Node<K,V>[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}

————————————————
原文链接:https://blog.csdn.net/fighterandknight/article/details/61624150

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
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