get 方法
再来看看 get 函数：
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
- 首先也是根据 key 计算出 hashcode，然后定位到具体的桶中。
- 判断该位置是否为链表。
- 不是链表就根据
key、key 的 hashcode是否相等来返回值。
- 为链表则需要遍历直到 key 及 hashcode 相等时候就返回值。
- 啥都没取到就直接返回 null 。
Base 1.8
不知道 1.7 的实现大家看出需要优化的点没有？
其实一个很明显的地方就是：
当 Hash 冲突严重时，在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低；时间复杂度为
O(N)。
因此 1.8 中重点优化了这个查询效率。
1.8 HashMap 结构图：
先来看看几个核心的成员变量：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified * by either of the constructors with arguments. * MUST be a power of two <= 1<<30. */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * The load factor used when none specified in constructor. */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; transient Node<K,V>[] table; /** * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used * for keySet() and values(). */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * The number of key-value mappings contained in this map. */ transient int size;
和 1.7 大体上都差不多，还是有几个重要的区别：
TREEIFY_THRESHOLD用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值。
- HashEntry 修改为 Node。
Node 的核心组成其实也是和 1.7 中的 HashEntry 一样，存放的都是 key value hashcode next 等数据。
再来看看核心方法。
put 方法
看似要比 1.7 的复杂，我们一步步拆解：
- 判断当前桶是否为空，空的就需要初始化（resize 中会判断是否进行初始化）。
- 根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空，为空表明没有 Hash 冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。
- 如果当前桶有值（ Hash 冲突），那么就要比较当前桶中的
key、key 的 hashcode与写入的 key 是否相等，相等就赋值给e,在第 8 步的时候会统一进行赋值及返回。
- 如果当前桶为红黑树，那就要按照红黑树的方式写入数据。
- 如果是个链表，就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的后面（形成链表）。
- 接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值，大于时就要转换为红黑树。
- 如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。
- 如果
e != null就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。
- 最后判断是否需要进行扩容。
get 方法
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; }
get 方法看起来就要简单许多了。
- 首先将 key hash 之后取得所定位的桶。
- 如果桶为空则直接返回 null 。
- 否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key，是就直接返回 value。
- 如果第一个不匹配，则判断它的下一个是红黑树还是链表。
- 红黑树就按照树的查找方式返回值。
- 不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。
从这两个核心方法（get/put）可以看出 1.8 中对大链表做了优化，修改为红黑树之后查询效率直接提高到了 O(logn)。
但是 HashMap 原有的问题也都存在，比如在并发场景下使用时容易出现死循环。
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { map.put(UUID.randomUUID().toString(), ""); } }).start(); }
但是为什么呢？简单分析下。
看过上文的还记得在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法，就是这里的并发操作容易在一个桶上形成环形链表；这样当获取一个不存在的 key 时，计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。
如下图：
遍历方式
还有一个值得注意的是 HashMap 的遍历方式，通常有以下几种：
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> entryIterator = map.entrySet().iterator(); while (entryIterator.hasNext()) { Map.Entry<String, Integer> next = entryIterator.next(); System.out.println("key=" + next.getKey() + " value=" + next.getValue()); } Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator(); while (iterator.hasNext()){ String key = iterator.next(); System.out.println("key=" + key + " value=" + map.get(key)); }
强烈建议使用第一种 EntrySet 进行遍历。
第一种可以把 key value 同时取出，第二种还得需要通过 key 取一次 value，效率较低。
简单总结下 HashMap：无论是 1.7 还是 1.8 其实都能看出 JDK 没有对它做任何的同步操作，所以并发会出问题，甚至出现死循环导致系统不可用。
因此 JDK 推出了专项专用的 ConcurrentHashMap ，该类位于 java.util.concurrent 包下，专门用于解决并发问题。
坚持看到这里的朋友算是已经把 ConcurrentHashMap 的基础已经打牢了，下面正式开始分析。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 同样也分为 1.7 、1.8 版，两者在实现上略有不同。
