看完这篇还不懂HashMap的扩容机制,那我要哭了~(2)-阿里云开发者社区

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看完这篇还不懂HashMap的扩容机制,那我要哭了~(2)

简介: 看完这篇还不懂HashMap的扩容机制,那我要哭了~
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看下面这张图。


image.png


n 为 table 的长度,默认值为 16。


n-1 也就是二进制的 0000 1111(1X 2 0 2^0 2

0

+1X 2 1 2^1 2

1

+1X 2 2 2^2 2

2

+1X 2 3 2^3 2

3

=1+2+4+8=15);

key1 哈希值的最后 8 位为 0000 0101

key2 哈希值的最后 8 位为 0001 0101(和 key1 不同)

做与运算后发生了哈希冲突,索引都在(0000 0101)上。

扩容后为 32。


n-1 也就是二进制的 0001 1111(1X 2 0 2^0 2

0

+1X 2 1 2^1 2

1

+1X 2 2 2^2 2

2

+1X 2 3 2^3 2

3

+1X 2 4 2^4 2

4

=1+2+4+8+16=31),扩容前是 0000 1111。

key1 哈希值的低位为 0000 0101

key2 哈希值的低位为 0001 0101(和 key1 不同)

key1 做与运算后,索引为 0000 0101。

key2 做与运算后,索引为 0001 0101。

新的索引就会发生这样的变化:


原来的索引是 5(0 0101)

原来的容量是 16

扩容后的容量是 32

扩容后的索引是 21(1 0101),也就是 5+16,也就是原来的索引+原来的容量


image.png


也就是说,JDK 8 不需要像 JDK 7 那样重新计算 hash,只需要看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话就表示索引没变,是1的话,索引就变成了“原索引+原来的容量”。


image.png


JDK 8 的这个设计非常巧妙,既省去了重新计算hash的时间,同时,由于新增的1 bit是0还是1是随机的,因此扩容的过程,可以均匀地把之前的节点分散到新的位置上。


woc,只能说 HashMap 的作者 Doug Lea、Josh Bloch、Arthur van Hoff、Neal Gafter 真的强——的一笔。


JDK 8 扩容的源代码:

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) {
        // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
        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);
    }
    // 计算新的resize上限
    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) {
        // 小数组复制到大数组
        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
                    // 链表优化重 hash 的代码块
                    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);
                    // 原来的索引
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 索引+原来的容量
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

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