1 HashMap
1.1 底層結(jié)構(gòu)
HashMap是 數(shù)組+鏈表+紅黑樹實現(xiàn)的，桶中的結(jié)構(gòu)可能是鏈表，也可能是紅黑樹（鏈表長度大于8時轉(zhuǎn)為紅黑樹）。
1.2 優(yōu)缺點
擴(kuò)容時，可能會出現(xiàn)死循環(huán)
2 四個關(guān)注點
| 關(guān)注點 | 結(jié)論 |
|---|---|
| HashMap是否允許空 | Key和Value都允許為空 |
| HashMap是否允許重復(fù)數(shù)據(jù) | Key重復(fù)會覆蓋，Value允許重復(fù) |
| HashMap是否有序 | 無序，特別說明這個無序指的是遍歷HashMap的時候，得到的元素的順序和插入的順序不一致 |
| HashMap是否線程安全 | 非線程安全 |
3 HashMap源碼解析
3.1 類的繼承關(guān)系
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
可以看到HashMap繼承自父類（AbstractMap），實現(xiàn)了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定義了一組通用的操作；Cloneable接口則表示可以進(jìn)行拷貝，在HashMap中，實現(xiàn)的是淺層次拷貝，即對拷貝對象的改變會影響被拷貝的對象；Serializable接口表示HashMap實現(xiàn)了序列化，即可以將HashMap對象保存至本地，之后可以恢復(fù)狀態(tài)。
3.2 類的屬性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列號
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默認(rèn)的初始容量是16（1*2^4=16）
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默認(rèn)的負(fù)載因子為0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 當(dāng)桶(bucket)上的結(jié)點數(shù)大于這個值（8）時會轉(zhuǎn)成紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 當(dāng)桶(bucket)上的結(jié)點數(shù)小于這個值（6）時樹轉(zhuǎn)鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為紅黑樹對應(yīng)的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存儲元素的數(shù)組，總是2的冪次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具體元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 實際存放元素的個數(shù)，注意這個不等于數(shù)組的長度。
transient int size;
// 每次擴(kuò)容和更改map結(jié)構(gòu)的計數(shù)器
transient int modCount;
// 臨界值，指HashMap所能容納的Node（鍵值對）最大個數(shù)。
// 當(dāng)實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時，會進(jìn)行擴(kuò)容（ 擴(kuò)容后的HashMap容量是之前容量的兩倍）
int threshold;
// 負(fù)載因子
final float loadFactor;
}
3.3 類的構(gòu)造函數(shù)
1. HashMap(int, float)型構(gòu)造函數(shù)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否則報錯
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，否則為最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能為非數(shù)字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
說明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大于initialCapacity的最小的二次冪數(shù)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;
}
說明：>>> 操作符表示無符號右移，高位取0。
2. HashMap(int)型構(gòu)造函數(shù)。
public HashMap(int initialCapacity) {
// 調(diào)用HashMap(int, float)型構(gòu)造函數(shù)
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
3. HashMap()型構(gòu)造函數(shù)。
public HashMap() {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
4. HashMap(Map<? extends K>)型構(gòu)造函數(shù)。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始化填充因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 將m中的所有元素添加至HashMap中
putMapEntries(m, false);
}
說明：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函數(shù)將m的所有元素存入本HashMap實例中。
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判斷table是否已經(jīng)初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s為m的實際元素個數(shù)
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 計算得到的t大于閾值，則初始化閾值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素個數(shù)大于閾值，進(jìn)行擴(kuò)容處理
else if (s > threshold)
resize();
// 將m中的所有元素添加至HashMap中
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);
}
}
}
3.4 核心函數(shù)分析
1. put函數(shù)和putVal函數(shù)
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未初始化或者長度為0，進(jìn)行擴(kuò)容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根據(jù)key計算hash值，得到數(shù)組索引 (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個桶中，桶為空，新生成結(jié)點放入桶中(此時，這個結(jié)點是放在數(shù)組中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 第三步：桶中已經(jīng)存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 比較桶中第一個元素(數(shù)組中的結(jié)點)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；為紅黑樹結(jié)點
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 為鏈表結(jié)點
else {
// 在鏈表最末插入結(jié)點
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到達(dá)鏈表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新結(jié)點
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 結(jié)點數(shù)量達(dá)到閾值，轉(zhuǎn)化為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循環(huán)
break;
}
// 判斷鏈表中結(jié)點的key值與插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循環(huán)
break;
// 用于遍歷桶中的鏈表，與前面的e = p.next組合，可以遍歷鏈表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結(jié)點
if (e != null) {
// 記錄e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent為false或者舊值為null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替換舊值
e.value = value;
// 訪問后回調(diào)
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 結(jié)構(gòu)性修改
++modCount;
// 實際大小大于閾值則擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回調(diào)
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
說明：HashMap并沒有直接提供putVal接口給用戶調(diào)用，而是提供的put函數(shù)，而put函數(shù)就是通過putVal來插入元素的。
①.判斷數(shù)組table是否為空或為null，如果是則執(zhí)行resize()進(jìn)行擴(kuò)容；
②.根據(jù)鍵值key計算hash值得到插入的數(shù)組索引i，如果table[i]==null，直接新建節(jié)點添加，轉(zhuǎn)向⑥，如果table[i]不為空，轉(zhuǎn)向③；
③.判斷table[i]的首個元素的key是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value，否則轉(zhuǎn)向④，這里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對，否則轉(zhuǎn)向⑤；
⑤.遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大于8，大于8的話把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在紅黑樹中執(zhí)行插入操作，否則進(jìn)行鏈表的插入操作(1.7及之前為頭插法，1.8為尾插法)；遍歷過程中若發(fā)現(xiàn)key已經(jīng)存在直接覆蓋value即可；
⑥.插入成功后，判斷實際存在的鍵值對數(shù)量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進(jìn)行擴(kuò)容。
2. get函數(shù)和getNode函數(shù)
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;
// table已經(jīng)初始化，長度大于0，根據(jù)hash尋找table中的項也不為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一項(數(shù)組元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一個結(jié)點
if ((e = first.next) != null) {
// 為紅黑樹結(jié)點
if (first instanceof TreeNode)
// 在紅黑樹中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否則，在鏈表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
說明：HashMap并沒有直接提供getNode接口給用戶調(diào)用，而是提供的get函數(shù)，而get函數(shù)就是通過getNode來取得元素的。
3. resize函數(shù)（擴(kuò)容為原來的2倍）
final Node<K,V>[] resize() {
// 當(dāng)前table保存
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 保存table大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 保存當(dāng)前閾值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 之前table大小>0
if (oldCap > 0) {
// 之前table>最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 閾值為最大整形
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍，使用左移，效率更高
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 閾值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 之前閾值大于0
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
// oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()構(gòu)造函數(shù)，之后再插入一個元素會調(diào)用resize函數(shù)，會進(jìn)入這一步）
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新閾值為0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 之前的table已經(jīng)初始化過
if (oldTab != null) {
// 復(fù)制元素，重新進(jìn)行hash
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;
// 將同一桶中的元素根據(jù)(e.hash & oldCap)是否為0進(jìn)行分割，分成兩個不同的鏈表，完成rehash
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;
}
下面講解下JDK1.8做了哪些優(yōu)化。經(jīng)過觀測可以發(fā)現(xiàn)，我們使用的是2次冪的擴(kuò)展(指長度擴(kuò)為原來2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移動2次冪的位置?？聪聢D可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴(kuò)容前（n=16）的key1和key2兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴(kuò)容后（n=32）key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對應(yīng)的哈希與高位運(yùn)算結(jié)果。
元素在重新計算hash之后，因為n變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會發(fā)生這樣的變化：
因此，我們在擴(kuò)充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現(xiàn)那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴(kuò)充為32的resize示意圖：
這個設(shè)計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由于新增的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)點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優(yōu)化點。有一點注意區(qū)別，JDK1.7中rehash的時候，舊鏈表遷移新鏈表的時候，如果在新表的數(shù)組索引位置相同，則鏈表元素會倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會倒置。
