从去年毕业到现在工作中一直使用的都是Jdk1.8，今天在看HashMap的源码的时候发现和曾经的版本有很明显的改进。
一 、大体区别:
之前的版本是通过数据+链表实现的，而现在是通过数组+链表/红黑数。当数组上的某一串链表bucket数量大于8个的时候，就会变为红黑树结构，以提高遍历链表的效率(之前的时间复杂度是O(n),现在是O(logn))。
数据结构的变化
二、HashMap的实现
* @author Doug Lea
* @author Josh Bloch
* @author Arthur van Hoff
* @author Neal Gafter
* @see Object#hashCode()
* @see Collection
* @see Map
* @see TreeMap
* @see Hashtable
* @since 1.2
*/
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
HashMap继承AbstractMap,实现了Map<K，V>、克隆Cloneable，序列化Serializable接口。Map接口几乎没有变定义了基本操作的方法，为AbstractMap减轻负担。
三、属性
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认的初始化数组大小16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//默认的最大数组长度2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表转红黑树的阀值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树转链表的阀值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表的最小树形化容量
//当哈希表中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化
//否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化
//为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//是一个实现了Map.Entry的内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//哈希值
final int hash;
//键值对的键
final K key;
//键值对的值
V value;
//下一个节点
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
// 1.8升级了hash方法，将原来的int类型参数变为了Object，省去了接下来很多判断，如果是null直接返回0。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 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;
}
//数组
transient Node<K,V>[] table;
//所有元素的Set集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//所有元素的大小，不是数组的长度
transient int size;
//计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
四、构造方法:
构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//如果数组长度小于0报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//如果数组长度大于最大值赋值为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//如果负载因子小于0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//初始化负载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化容量
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//直接调用
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//直接传入一个map类型的值，将这个map的值全部put到新的hashMap中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
五、主要方法
1.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;
//table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果桶是空的，那么在数组的这个位置创建一个node放在桶的第一位
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//否则如果key相同，value也相同，啊那么替换一下值。
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果是树节点，那么调用红黑树的插入方法
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//否则链表进行遍历，在尾部插入节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果数量大于阀值，转换成红黑树。
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;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
