绝了!这是我见过最详细的HashMap源码解析(中)

简介: HashMap是基于哈希表实现的,每一个元素是一个key-value对,其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阀值)时,同样会自动增长. HashMap是非线程安全的,只适用于单线程环境,多线程环境可以采用并发包下的concurrentHashMap HashMap 实现了Serializable接口,因此它支持序列化,实现了Cloneable接口,能被克隆 HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现.此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键.此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变.

4.3 TreeNode

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
        TreeNode<K,V> left;
        TreeNode<K,V> right;
        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {}
        // 返回当前节点的根节点  
        final TreeNode<K,V> root() {  
          for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {  
            if ((p = r.parent) == null)  
                return r;  
            r = p;  
        }  
    } 
 }

红黑树结构包含前、后、左、右节点,以及标志是否为红黑树的字段

此结构是Java8新加的

4.4 hash方法

Java 8中的散列值优化函数

image.png

只做一次16位右位移异或

key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数,返回int型散列值


理论上散列值是一个int型,如果直接拿散列值作为下标访问HashMap主数组的话,考虑到2进制32位带符号的int范围大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。

但问题是一个40亿长度的数组,内存是放不下的.HashMap扩容之前的数组初始大小才16,所以这个散列值是不能直接拿来用的.

用之前还要先做对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来访问数组下标

源码中模运算就是把散列值和数组长度做一个"与"操作,

image.png

这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整次幂

因为这样(数组长度-1)正好相当于一个“低位掩码”

“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零,只保留低位值,用来做数组下标访问


以初始长度16为例,16-1=15

2进制表示是00000000 00000000 00001111

和某散列值做“与”操作如下,结果就是截取了最低的四位值

image.png

但这时候问题就来了,这样就算我的散列值分布再松散,要是只取最后几位的话,碰撞也会很严重

这时候“扰动函数”的价值就体现出来了

image.png

右位移16位,正好是32位一半,自己的高半区和低半区做异或,就是为了混合原始hashCode的高位和低位,以此来加大低位的随机性

而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征,这样高位的信息也被变相保留下来。

index的运算规则是

e.hash & (newCap - 1)

newCap是2的幂,所以newCap - 1的高位全0


若e.hash值只用自身的hashcode,index只会和e.hash的低位做&操作.这样一来,index的值就只有低位参与运算,高位毫无存在感,从而会带来哈希冲突的风险

所以在计算key的hashCode时,用其自身hashCode与其低16位做异或操作

这也就让高位参与到index的计算中来了,即降低了哈希冲突的风险又不会带来太大的性能问题

4.5 Put方法

image.png

11.png

image.png

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容


②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③


③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals


④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤


⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可


⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,执行resize()扩容

 public V put(K key, V value) {
        // 对key的hashCode()做hash
        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;
        // 步骤① tab为空则调用resize()初始化创建
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)         
            n = (tab = resize()).length;
        // 步骤② 计算index,并对null做处理  
        //tab[i = (n - 1) & hash对应下标的第一个节点   
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            // 无哈希冲突的情况下,将value直接封装为Node并赋值
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 步骤③ 节点的key相同,直接覆盖节点
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 步骤④ 判断该链为红黑树    
            else if (p instanceof TreeNode)
                 // p是红黑树类型,则调用putTreeVal方式赋值
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 步骤⑤ p非红黑树类型,该链为链表    
            else {
                // index 相同的情况下
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 如果p的next为空,将新的value值添加至链表后面
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                            // 如果链表长度大于8,链表转化为红黑树,执行插入
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // key相同则跳出循环
                    if (e.hash == hash &&  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //就是移动指针方便继续取 p.next
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                //根据规则选择是否覆盖value
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 步骤⑥:超过最大容量,就扩容
        if (++size > threshold)
            // size大于加载因子,扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

在构造函数中最多也只是设置了initialCapacity、loadFactor的值,并没有初始化table,table的初始化工作是在put方法中进行的.

4.6 resize

12.png

扩容(resize)就是重新计算容量,向HashMap对象里不停的添加元素,内部的数组无法装载更多的元素时,就需要扩大数组的长度.

当然Java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组/

   /**
     * 该函数有2种使用情况:1.初始化哈希表 2.当前数组容量过小,需扩容
     */
final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // 针对情况2:若扩容前的数组容量超过最大值,则不再扩充
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 针对情况2:若无超过最大值,就扩充为原来的2倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //newCap设置为oldCap的2倍并小于MAXIMUM_CAPACITY,且大于默认值, 新的threshold增加为原来的2倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 针对情况1:初始化哈希表(采用指定 or 默认值)
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            // threshold>0, 将threshold设置为newCap,所以要用tableSizeFor方法保证threshold是2的幂次方
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            // 默认初始化
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 计算新的resize上限
        if (newThr == 0) {
            // newThr为0,newThr = newCap * 0.75
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            // 新生成一个table数组
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            // oldTab 复制到 newTab
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                       // 链表只有一个节点,直接赋值
                       //为什么要重新Hash呢?因为长度扩大以后,Hash的规则也随之改变。
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        // e为红黑树的情况
                        ((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;
                            // 原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            // 原索引 + oldCap
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 原索引放到bucket里
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 原索引+oldCap放到bucket里
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

13.png

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