jdk1.8HashMap源碼解析

1. 數據結構

 HashMap的數據結構是：數組+鏈表+紅黑樹。

2. 成員變量

# 默認的數組長度 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

# 最大的數組長度2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

# 加載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

# 鏈表長度達到8的時候轉化爲紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

# 紅黑樹節點數小於6的時候轉成鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

# 轉化爲紅黑樹時數組的最小長度
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

# node數組
transient Node<K,V>[] table;

# 數組容量=數組長度capacity*加載因子loadfactor,當節點數超過這個數時，數組擴容
# 如果數組還沒有初始化，保存的是初始化數組的長度或者是0，詳情見構造方法
int threshold;

3. 構造方法

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
}

未指定數組初始容量initialCapacity時：所有參數都是使用默認的

當指定數組初始容量initialCapacity時：

1.首先校驗了參數的合法性

2.調用tableSizeFor()方法求出比initialCapacity大的，並且離initialCapacity最近的2的n次方數，保存到threadhold變量上，               以供第一次put元素的時候初始化數組。

注意：new HashMap()的時候並沒有初始化數組，而是在第一次調用put()方法的時候，在resize()方法中初始化的。

3.1 tableSizeFor方法解析

/**
     * 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;
    }

無符號右移一位再按位或，將最高兩位變成1，

無符號右移兩位再按位或，將最高四位變成1，

無符號右移四位再按位或，將最高八位變成1，

無符號右移八位再按位或，將最高十六位變成1，

無符號右移十六位再按位或，將三十二位變成1，

以10爲例 ，10-1=9，二進制表達式是1001，1001 | 0100 = 1101  最高2位是1

                                                                       1101 | 0011 = 1111，最高四位是1，已完成。

1111=15，15+1=16，就得到了離10最近的大於10的2的n次方數

爲什麼先減一？當cap=2的n次方時，右移按位或再加一會得到2的n+1次方，先減一再進行操作最後就得到了2的n次方。

4. 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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            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))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                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);
                        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;
    }

4.1方法解讀 

 1.如果數組爲null或者長度=0，則調用resize方法初始化數組，

 2.通過hash&(n-1)判斷新數據在數組中的位置，如果該位置上沒有節點，將新數據放到該位置上

 3.如果該位置上有節點，看該節點的數據是否與新數據相同，相同的話將該節點賦值給e變量

 4.不相同判斷該位置上的是否是紅黑數節點，是的話調用putTreeVal方法添加到紅黑樹中

 5.否則該位置上的一定是鏈表節點，遍歷鏈表，看新數據是否已存在於鏈表中，存在則將已存在的節點賦值給e變量，不存在，添加到鏈表末尾，如果添加後鏈表長度大於8，調用treeifyBin方法轉換爲紅黑樹

 6.最後根據e變量是否爲null，判斷是新增節點還是更新節點，更新的話就用新的value替換舊的value並返回舊的value，

添加的話就判斷是否需要擴容，需要的話調用resize方法擴容，返回null

4.2 新數據位置的計算

i = (n - 1) & hash

hash=key的hash值，n是數組的長度

因爲數組的長度=2的n次方 ，所以該表達式等價於hash%length，即hash對數組長度取模

因爲按位運算比取模運算快，所以這樣計算。

4.3 hash值的計算 

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

根據4.2，我們知道新數據的位置是key的hash值對數組長度取模得到的，那麼key的hash值就決定了新數據的位置，

因爲取模運算的結果只跟低位相關，高位無法參與計算，所以hash算法，先將key的hashcode無符號右移16位再與本身異或，

這樣可以讓高位參與到hash值的生成，減少了數據落到數組的同一個位置的概率

 

爲什麼是異或？不是與或計算呢？

兩個數的組合有4種情況00 01 10 11

按位與結果分別是 0 0 0 1

按位或結果分別是0 1 1 1

異或結果是0 1 1 0

可以看出按位異或得到0和1的概率是相等的

4.4 如何判斷要添加的數據已存在

(p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

簡單一點就是key1.hash==key2.hash &&（key1==key2 || key1.equals(key2)） 

數據是否相同完全由key決定

先判斷兩份數據key的hash值是否相同，不相同則表示兩份數據不同

如果hash值相同，再判斷引用地址或者equals方法是否相同，有一個相同則兩份數據相同

4.5 resize方法如何擴容的

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        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 {               // zero initial threshold signifies using defaults
            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);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        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;
    }

如果數組=null，初始化數組，初始化的時候判斷了threadhold是否有值。有值取出來當做新數組的長度，

如果數組！=null，雙倍擴容。擴容後，將原數組中的節點重新散列到新數組中，重新散列時，運用了一個特性：數據的位置是根據key的hash值對數組長度取模得到的：

如果 hash%length=i，那麼hash%(2*length)= i 或者 i+length

5. get方法解析

    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;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                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;
    }

根據key的hash值判斷數據在數組的哪個位置，

如果該位置上無節點，返回null，

有節點但是key不相等，遍歷該鏈表或者紅黑樹，找到key相等的節點返回value，找不到返回null；

數據位置的判斷以及key是否相等的判斷都與put方法相同