本篇所述源碼基于JDK1.8.0_121
在寫上一篇線性表的文章的時(shí)候，筆者看的是Android源碼中support24中的Java代碼，當(dāng)時(shí)發(fā)現(xiàn)這個(gè)ArrayList和LinkedList的源碼和Java官方的沒有什么區(qū)別，然而在閱讀HashMap源碼的時(shí)候，卻發(fā)現(xiàn)Android中的Java與官方版的出入略大，遂不得不轉(zhuǎn)而用Eclipse導(dǎo)入jdk源碼閱讀，這里不得不吐槽一句，用慣了IDEA的快捷鍵，Eclispe還真是用不習(xí)慣~~好了，接下來我們言歸正傳：
一.什么是Hash?什么是HashMap？
Hash音譯為“哈希”，直譯為“散列”，是一種信息摘要算法，但他不是加密。散列函數(shù)（或散列算法，又稱哈希函數(shù)，英語：Hash Function）是一種從任何一種數(shù)據(jù)中創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方法。散列函數(shù)把消息或數(shù)據(jù)壓縮成摘要，使得數(shù)據(jù)量變小，將數(shù)據(jù)的格式固定下來。該函數(shù)將數(shù)據(jù)打亂混合，重新創(chuàng)建一個(gè)叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指紋(維基百科)。
??我們平時(shí)常用的MD5，SSL等都屬于Hash算法，通過Key進(jìn)行Hash的計(jì)算，就可以獲取Key對(duì)應(yīng)的HashCode。
??上一篇有關(guān)線性表的文章線性表及ArrayList/LinkedList源碼分析總結(jié)中，我們講了ArrayList和LinkedList的優(yōu)缺點(diǎn)——數(shù)組的特點(diǎn)是：尋址容易，插入和刪除困難；而鏈表的特點(diǎn)是：尋址困難，插入和刪除容易。
??如果我們綜合兩者的特點(diǎn)，就可以得到本篇我們要講的內(nèi)容——HashMap(直譯散列表，音譯哈希表)。我們知道，java.util中的clloection集合類中， 最為常用的兩種是List和Map類，我們之前將的ArrayList和LinkedList都是List集合類旗下的，而HashMap則是屬于Map集合的陣營(yíng)。為什么說HashMap集合了前面兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)呢？HashMap最常見的實(shí)現(xiàn)方法是拉鏈法——即一系列鏈表為數(shù)組元素組成的數(shù)組。如圖：
從上圖我們可以看到，HashMap由鏈表+數(shù)組組成，他的底層結(jié)構(gòu)是一個(gè)數(shù)組，而數(shù)組的元素是一個(gè)單向鏈表。圖中是一個(gè)長(zhǎng)度為16位的數(shù)組，每個(gè)數(shù)組儲(chǔ)存的元素代表的是每一個(gè)鏈表的頭結(jié)點(diǎn)。
上面我們說了有關(guān)Hash算法的事情，通過Key進(jìn)行Hash的計(jì)算，就可以獲取Key對(duì)應(yīng)的HashCode。好的Hash算法可以計(jì)算出幾乎出獨(dú)一無二的HashCode，如果出現(xiàn)了重復(fù)的hashCode，就稱作碰撞，就算是MD5這樣優(yōu)秀的算法也會(huì)發(fā)生碰撞，即兩個(gè)不同的key也有可能生成相同的MD5。
??正常情況下，我們通過hash算法，往HashMap的數(shù)組中插入元素。如果發(fā)生了碰撞事件，那么意味這數(shù)組的一個(gè)位置要插入兩個(gè)或者多個(gè)元素，這個(gè)時(shí)候數(shù)組上面掛的鏈表起作用了，鏈表會(huì)將數(shù)組某個(gè)節(jié)點(diǎn)上多出的元素按照尾插法(jdk1.7及以前為頭差法)的方式添加。
二.HashMap的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)機(jī)制
1.HashMap基本元素
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
......
//默認(rèn)初始容量為16，這里這個(gè)數(shù)組的容量必須為2的n次冪。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量為2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默認(rèn)加載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//以Node<K,V>為元素的數(shù)組，也就是上圖HashMap的縱向的長(zhǎng)鏈數(shù)組，起長(zhǎng)度必須為2的n次冪
transient Node<K,V>[] table;
//已經(jīng)儲(chǔ)存的Node<key,value>的數(shù)量，包括數(shù)組中的和鏈表中的
transient int size;
//擴(kuò)容的臨界值，或者所能容納的key-value對(duì)的極限。當(dāng)size>threshold的時(shí)候就會(huì)擴(kuò)容
int threshold;
//加載因子
final float loadFactor;
......
①DEFAULT_INITIAL_CAPACITY&MAXIMUM_CAPACITY
首先當(dāng)我們通過無參的構(gòu)造函數(shù)new一個(gè)hashMap的時(shí)候，系統(tǒng)就會(huì)幫我們指定你HashMap的默認(rèn)大小為DEFAULT_INITIAL_CAPACITY也就是24，當(dāng)然我們可以刻自己制定初始容量的大小，只不過要注意必須是2n且小于MAXIMUM_CAPACITY(230)。
②DEFAULT_LOAD_FACTOR&loadFactor
LOAD_FACTOR(負(fù)載因子)和上面的CAPACITY(容量)的關(guān)系，簡(jiǎn)單來說,Capacity就是數(shù)組的長(zhǎng)度/大小，loadFactor是這個(gè)數(shù)組填滿程度的最大比比例。同樣的，我們可以根據(jù)有參的HashMap構(gòu)造函數(shù)來指定初始負(fù)載容量的大小，如果不指定，默認(rèn)的負(fù)載因子為0.75。
③size&threshold
size表示當(dāng)前HashMap中已經(jīng)儲(chǔ)存的Node<key,value>的數(shù)量，包括數(shù)組和鏈表中的的Node<key,value>。threshold表示擴(kuò)容的臨界值，如果size大于這個(gè)值，則必需調(diào)用resize()方法進(jìn)行擴(kuò)容，具體的擴(kuò)容過程我們之后會(huì)講。
??這里先說一下threshold值是怎么得到的，在jdk1.7及以前，threshold = length * Load factor，其中l(wèi)ength為數(shù)組的長(zhǎng)度，也就是說數(shù)組的長(zhǎng)度成負(fù)載因子的數(shù)量。這里需要說明一點(diǎn)，默認(rèn)負(fù)載因子0.75是是對(duì)空間和時(shí)間(縱向橫向)效率的一個(gè)平衡選擇，建議大家不要修改。
??而在jdk1.8中，這個(gè)值的計(jì)算算法得到了進(jìn)一步改進(jìn)，成了這個(gè)：
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
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;
}
cap是我們初始傳遞的Capacity值(或者默認(rèn)的24)，看注釋我們可以知道，這么一系列位移操作算法最后是為了得到一個(gè)power of two size的值。為什么jdk中一再要強(qiáng)調(diào)這個(gè)2n這個(gè)值呢？這個(gè)等會(huì)我們?cè)俜治觥?/p>
④Node<K,V>[] table
最后來重點(diǎn)說說這個(gè)Node<K,V>[] table，他是整個(gè)HashMap的組成子元素，是構(gòu)成HashMap的一磚一瓦：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //每個(gè)儲(chǔ)存元素key的哈希值
final K key; //key
V value; //value
Node<K,V> next; //鏈表下一個(gè)node
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
......
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() { ...... }
public final V setValue(V newValue) { ...... }
public final boolean equals(Object o) { ....... }
}
可以看到，這個(gè)Node<K,V>[]是HashMap的一個(gè)內(nèi)部類，他既是HashMap底層數(shù)組的組成元素，又是每個(gè)單向鏈表的組成元素。它其中包含了數(shù)組元素所需要的key與value，以及鏈表所需要的指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的引用域next。當(dāng)然這個(gè)hash值是系統(tǒng)在創(chuàng)建Node時(shí)通過一定的算法計(jì)算出來的一個(gè)int值，之后我們會(huì)講。
2.HashMap的構(gòu)造函數(shù)
jdk1.8中，HashMap共有四種構(gòu)造函數(shù):
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);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
3.HashMap的put添加功能實(shí)現(xiàn)
首先看源碼:
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; //tab[]為數(shù)組，p是每個(gè)桶
① if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //第一步，table為空，則調(diào)用resize()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)
n = (tab = resize()).length;
② if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //第二步，計(jì)算元素所要儲(chǔ)存的位置index,并對(duì)null做出處理
//注意這里，如果tab[i]==null，說明這個(gè)位置上沒有元素，這個(gè)時(shí)候就創(chuàng)建一個(gè)新的Node元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //else,否則，也就是，這個(gè)要添加的位置上面已經(jīng)有元素了，也就是發(fā)生了碰撞。這個(gè)時(shí)候就要具體情況分
//類討論：1.key值相同，直接覆蓋 2.鏈表已經(jīng)超過了8位，變成了紅黑樹 3.鏈表是正常的鏈表
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && //如果節(jié)點(diǎn)key存在，則覆蓋原來位置的key
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
③ else if (p instanceof TreeNode) //第三步，判斷該鏈?zhǔn)欠駷榧t黑樹
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//鏈表長(zhǎng)度大于8轉(zhuǎn)換為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果節(jié)點(diǎn)key存在，則覆蓋原來位置的key，同時(shí)將原來位置的元素，沿著鏈表向后移一位
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)
④ resize(); //第四步：超過最大容量限制，擴(kuò)容
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
上面代碼中加了一些注釋，希望讀者仔細(xì)分析這段代碼中的邏輯?？梢钥吹?，我們將put一個(gè)元素的過程分為四步，下面我們分步驟講解：
第一步：table為空，則調(diào)用resize()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)
這里的table就是我們?cè)诘谝淮簏c(diǎn)“HashMap基本元素”中說的Node<K,V>[] table;也就是HashMap的基本子節(jié)點(diǎn)。關(guān)于這個(gè)元素，這里還需要多說一點(diǎn)，在他聲明的地方有一段注釋:
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table;
其中明確提到:這個(gè)table數(shù)組在第一次使用時(shí)需要初始化。在JDK1.7中源碼的構(gòu)造函數(shù)中，我們發(fā)現(xiàn)：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
......
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
table = new Entry[capacity]; //注意這里初始化了
init();
}
也就是說，在jdk1.7中，當(dāng)HashMap創(chuàng)建的時(shí)候，table這個(gè)數(shù)組確實(shí)會(huì)初始化；但是到了jdk1.8中，我們觀察上面四個(gè)構(gòu)造函數(shù)，除了第四個(gè)構(gòu)造函數(shù)調(diào)用了resize()外，其他三個(gè)常用的構(gòu)造函數(shù)都沒有與table初始化相關(guān)的跡象，而真正table初始化的地方是在我們上面講的putVal()方法中，即首次向HashMap添加元素時(shí)，調(diào)用resize()創(chuàng)建并初始化了一個(gè)table數(shù)組。
??這里筆者的理解是，類似于“懶加載”，用的時(shí)候再初始化，這樣有利于節(jié)省資源~~同時(shí)，估計(jì)1.7和1.8的代碼不是一個(gè)工程師寫的吧，代碼優(yōu)化之后注釋忘了改...關(guān)于resize()方法，我們之后再講。
第二步：計(jì)算元素所要儲(chǔ)存的位置index,并對(duì)null做出處理
儲(chǔ)存位置即研究這個(gè)這個(gè)新添加的元素是通過何種規(guī)則添加到什么位置的，我們注意到這句源碼:p = tab[i = (n - 1) & hash]可以看到，index = (n - 1) & hash。n是新創(chuàng)建的table數(shù)組的長(zhǎng)度：(tab = resize()).length;，那么hash是什么呢？注意到這兩段代碼:
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) {
......
可以看待，hash是由hash(key)這個(gè)方法計(jì)算所得：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
這里可以看到，首先將得到key對(duì)應(yīng)的哈希值：h = key.hashCode()，然后通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)我們分布來講解這個(gè)index產(chǎn)生的步驟:
(1).取key的hashcode值：
①Object類的hashCode
??返回對(duì)象的經(jīng)過處理后的內(nèi)存地址，由于每個(gè)對(duì)象的內(nèi)存地址都不一樣，所以哈希碼也不一樣。這個(gè)是native方法，取決于JVM的內(nèi)部設(shè)計(jì)，一般是某種C地址的偏移。
②String類的hashCode
??根據(jù)String類包含的字符串的內(nèi)容，根據(jù)一種特殊算法返回哈希碼，只要字符串的內(nèi)容相同，返回的哈希碼也相同。
③Integer等包裝類
??返回的哈希碼就是Integer對(duì)象里所包含的那個(gè)整數(shù)的數(shù)值，例如Integer i1=new Integer(100)，i1.hashCode的值就是100 。由此可見，2個(gè)一樣大小的Integer對(duì)象，返回的哈希碼也一樣。
④int，char這樣的基礎(chǔ)類
??它們不需要hashCode，如果需要存儲(chǔ)時(shí)，將進(jìn)行自動(dòng)裝箱操作，計(jì)算方法包裝類。
(2).hashCode()的高16位異或低16位
在JDK1.8的實(shí)現(xiàn)中，優(yōu)化了高位運(yùn)算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在數(shù)組table的length比較小的時(shí)候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計(jì)算中，同時(shí)不會(huì)有太大的開銷。
(3). (n-1) & hash; 取模運(yùn)算
這個(gè)n我們說過是table的長(zhǎng)度，那么n-1就是table數(shù)組元素應(yīng)有的下表。這個(gè)方法非常巧妙，它通過hash & (table.length -1)來得到該對(duì)象的保存位，而HashMap底層數(shù)組的長(zhǎng)度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化。當(dāng)length總是2的n次方時(shí)，hash&(length-1) 運(yùn)算等價(jià)于對(duì)length取模，也就是hash % length，但是&比%具有更高的效率。
關(guān)于為什么要先高16位異或低16位再取模運(yùn)算，我們這里先看第三步：
??我們知道，n代表的是table的長(zhǎng)度length，之前一再?gòu)?qiáng)調(diào)，表table的長(zhǎng)度需要取2的整數(shù)次冪，就是為了這里等價(jià)這里進(jìn)行取模運(yùn)算時(shí)的方便——取模運(yùn)算轉(zhuǎn)化成位運(yùn)算公式:a%(2^n) 等價(jià)于 a&(2^n-1),而&操作比%操作具有更高的效率。
??當(dāng)length=2n時(shí)，(length - 1)正好相當(dāng)于一個(gè)"低位掩碼","與"操作的結(jié)果就是散列值的高位全部歸零，只保留低位，用來做數(shù)組下標(biāo)訪問:
可以看到，當(dāng)我們的length為16的時(shí)候，哈希碼(字符串“abcabcabcabcabc”的key對(duì)應(yīng)的哈希碼)對(duì)(16-1)與操作，對(duì)于多個(gè)key生成的hashCode，只要哈希碼的后4位為0，不論不論高位怎么變化，最終的結(jié)果均為0。也就是說，如果支取后四位(低位)的話，這個(gè)時(shí)候產(chǎn)生"碰撞"的幾率就非常大(當(dāng)然&運(yùn)算中產(chǎn)生碰撞的原因很多，這里只是舉個(gè)例子)。為了解決低位與操作碰撞的問題，于是便有了第二步中高16位異或低16位的“擾動(dòng)函數(shù)”。
右移16位，自己的高半?yún)^(qū)和低半?yún)^(qū)異或，就是為了混合原始哈希碼的高位和低位，以此來加大低位隨機(jī)性。
可以看到:
擾動(dòng)函數(shù)優(yōu)化前：1954974080 % 16 = 1954974080 & (16 - 1) = 0
擾動(dòng)函數(shù)優(yōu)化后：1955003654 % 16 = 1955003654 & (16 - 1) = 6
很顯然，減少了碰撞的幾率。
第三步，判斷該鏈?zhǔn)欠駷榧t黑樹并添加元素
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //是紅黑樹
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //不是紅黑樹而是鏈表
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null); //
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;
}
}
關(guān)于是紅黑樹的部分，不在我們本節(jié)的討論范圍之內(nèi)，我們主要看else里邊的內(nèi)容:
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {表示循環(huán)遍歷鏈表，這個(gè)for循環(huán)當(dāng)中實(shí)際上經(jīng)歷了以下幾個(gè)步驟：
①e = p.next以及for語句之外后面的p = e;實(shí)際上是在向后循環(huán)遍歷鏈表。
開始的時(shí)候P為每個(gè)桶的頭元素，然后將P的引用域(本來指向的是下一個(gè)元素)指向空節(jié)點(diǎn)e，這個(gè)時(shí)候?qū)嶋H上就相當(dāng)于將p的下一個(gè)元素賦值給了e,即e已經(jīng)變成了p的下一個(gè)元素。
②此時(shí)我們把這個(gè)復(fù)制的e單獨(dú)提出來，進(jìn)行了兩個(gè)判斷：
第一個(gè)if：if ((e = p.next) == null)
??如果e也就是p.next == null,那么說明當(dāng)前的這個(gè)P已經(jīng)是鏈表最后一個(gè)元素了。這個(gè)時(shí)候采取尾插法添加一個(gè)新的元素:p.next = newNode(hash, key, value, null);,即直接將p的引用域指向這個(gè)新添加的元素。如果添加新元素之后發(fā)現(xiàn)鏈表的長(zhǎng)度超過了TREEIFY_THRESHOLD - 1也就是超過了8，那么調(diào)用treeifyBin(tab, hash);把這個(gè)鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹接著玩。
第二個(gè)if:if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
??如果發(fā)現(xiàn)key值重復(fù)了，也就是要插入的key已經(jīng)存在，那么直接break，結(jié)束遍歷(不用再費(fèi)勁去插入了)。
③然后又將e賦給p，這個(gè)時(shí)候的p已經(jīng)向后移動(dòng)了一位。重復(fù)上面的過程，直到循環(huán)完整個(gè)鏈表，或者break出來。
整個(gè)不是紅黑樹的for循環(huán)(或者else)中就做了這三件事。
第四步：超過最大容量限制，擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
具體的擴(kuò)容操作，我們接下來具體再講
4.HashMap擴(kuò)容機(jī)制的實(shí)現(xiàn)
首先上源碼，我們?cè)谙旅娴脑创a中會(huì)加上詳細(xì)的注釋，希望讀者們一起跟著走一遍:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //創(chuàng)建一個(gè)oldTab數(shù)組用于保存之前的數(shù)組
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //獲取原來數(shù)組的長(zhǎng)度
int oldThr = threshold; //原來數(shù)組擴(kuò)容的臨界值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果原來的數(shù)組長(zhǎng)度大于最大值(2^30)
threshold = Integer.MAX_VALUE; //擴(kuò)容臨界值提高到正無窮
return oldTab; //返回原來的數(shù)組，也就是系統(tǒng)已經(jīng)管不了了，隨便你怎么玩吧
}
//else if((新數(shù)組newCap)長(zhǎng)度乘2) < 最大值(2^30) && (原來的數(shù)組長(zhǎng)度)>= 初始長(zhǎng)度(2^4))
//這個(gè)else if 中實(shí)際上就是咋判斷新數(shù)組(此時(shí)剛創(chuàng)建還為空)和老數(shù)組的長(zhǎng)度合法性，同時(shí)交代了，
//我們擴(kuò)容是以2^1為單位擴(kuò)容的。下面的newThr(新數(shù)組的擴(kuò)容臨界值)一樣，在原有臨界值的基礎(chǔ)上擴(kuò)2^1
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr; //新數(shù)組的初始容量設(shè)置為老數(shù)組擴(kuò)容的臨界值
else { // 否則 oldThr == 0,零初始閾值表示使用默認(rèn)值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //新數(shù)組初始容量設(shè)置為默認(rèn)值
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //計(jì)算默認(rèn)容量下的閾值
}
if (newThr == 0) { //如果newThr == 0，說明為上面 else if (oldThr > 0)
//的情況(其他兩種情況都對(duì)newThr的值做了改變),此時(shí)newCap = oldThr;
float ft = (float)newCap * loadFactor; //ft為臨時(shí)變量，用于判斷閾值的合法性
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE); //計(jì)算新的閾值
}
threshold = newThr; //改變threshold值為新的閾值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; //改變table全局變量為，擴(kuò)容后的newTable
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //遍歷數(shù)組，將老數(shù)組(或者原來的桶)遷移到新的數(shù)組(新的桶)中
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { //新建一個(gè)Node<K,V>類對(duì)象，用它來遍歷整個(gè)數(shù)組
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//將e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置，
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //這個(gè)我們之前講過，是一個(gè)取模操作
else if (e instanceof TreeNode) //如果e已經(jīng)是一個(gè)紅黑樹的元素，這個(gè)我們不展開講
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 鏈表重排，這一段是最難理解的，也是ldk1.8做的一系列優(yōu)化，我們?cè)谙旅嬖敿?xì)講解
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;
}
上面這段代碼中，前面一部分我們做了詳細(xì)的注釋，從下面的for()循環(huán)開始，我們需要單獨(dú)拉出來講一下，因?yàn)檫@一段是重點(diǎn)的數(shù)組遷移，也是比較難以理解的：
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
首先命名了兩組Node<K,V>對(duì)象，loHead = null, loTail = null;與hiHead = null, hiTail = null;，這兩組對(duì)象是為了針對(duì)(e.hash & oldCap) == 0是否成立這兩種情況，而作出不同的處理；結(jié)合后面的：
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
可以知道，如果(e.hash & oldCap) == 0，則 newTab[j] = loHead = e = oldTab[j]，即索引位置沒變。反之 (e.hash & oldCap) != 0, newTab[j + oldCap] = hiHead = e = oldTab[j],也就是說，此時(shí)把原數(shù)組[j]位置上的桶移到了新數(shù)組[j+原數(shù)組長(zhǎng)度]的位置上了。
??這是個(gè)啥意思呢?我們借用美團(tuán)點(diǎn)評(píng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)Java 8系列之重新認(rèn)識(shí)HashMap一文中的部分解釋(這篇文章講的確實(shí)很好，網(wǎng)上很多講解1.8中HashMap的博客都是抄的這篇):
我們之前一直說的一個(gè)移位運(yùn)算就是—— a % (2^n) 等價(jià)于 a & (2^n - 1)，也即是位運(yùn)算與取模運(yùn)算的轉(zhuǎn)化，且位運(yùn)算比取模運(yùn)算具有更高的效率，這也是為什么HashMap中數(shù)組長(zhǎng)度要求為2^n的原因。我們復(fù)習(xí)一下，HanshMap中元素存入數(shù)組的下表運(yùn)算為**index = hash & (n - 1) **，其中n為數(shù)組長(zhǎng)度為2的整數(shù)次冪。
??在上面的圖中，n表示一個(gè)長(zhǎng)度為16的數(shù)組，n-1就是15，換算成二進(jìn)制位1111。這個(gè)時(shí)候有兩種不同的哈希碼來跟他進(jìn)行與操作(對(duì)應(yīng)位置都為1結(jié)果為1，否則為0)，這兩種哈希碼的低四位都是相同的，最大的不同是第五位，key1為0，key2為1；
??這個(gè)時(shí)候我們進(jìn)行擴(kuò)容操作，n由16變?yōu)?2，n-1=32,換算成二進(jìn)制位11111，這個(gè)時(shí)候再和key1,key2進(jìn)行與操作，我們發(fā)現(xiàn)，由于第5位的差異，得到了兩種不同的結(jié)果：
可以看到，得出的結(jié)果恰好符合上面我們將的兩種情況。這也就是1.8中擴(kuò)容算法做出的改進(jìn)，至于為什么這么搞？借用剛那篇文章中的一句話——由于(hashCode中)新增的1bit是0還是1可以認(rèn)為是隨機(jī)的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節(jié)點(diǎn)分散到新的bucket了。
這個(gè)時(shí)候有些同學(xué)就有問題了，剛剛說了半天hash & (n - 1)，源碼中明明是if ((e.hash & oldCap) == 0) {，并沒有減1啊~~我們可以看看如果不減1的話，16就是10000，和key1(第5位為0)相與結(jié)果為0，而和key2(第5位上面為1)就成了16了(！=0)，也符合上面兩種情況。擴(kuò)容之后同理。
站在巨人的肩膀上摘蘋果:
Java 8系列之重新認(rèn)識(shí)HashMap
Java集合干貨系列-（三）HashMap源碼解析
