HashMap源码分析

2020-05-12  本文已影响0人  浪够_

本文主要针对HashMap的以下几个问题展开分析,由浅入深,由使用到原理,上下关联,尽量把HashMap的实现原理阐述明白。

  1. 什么是HashMap?
  2. HashMap使用方式?
  3. HashMap的几个重要方法的源码是怎么实现的?
  4. HashMap 1.7 ~ 1.8 有什么不同?

一. 构造方法

接触一个类,先从它的构造方法看起:
看过源码的会知道HashMap重载了四个构造方法

  /**
     * 创建一个默认的初始容量,负载因子为0.75的HashMap对象 
     */
    public HashMap() {
        //默认为0.75,该变量主要用于扩容触发,当HashMap存储超过设定容容量75%时触发扩容。
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

   /**
     *创建一个初始容量为initialCapacity,负载因子为默认0.75的HashMap对象
     * @param  initialCapacity 初始化容量,
     * @throws IllegalArgumentException 如果传入的初始化容量是负数则报这个异常
     */
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

  /**
     * 创建一个初始容量为initialCapacity,负载因子为loadFactor 的HashMap对象。
     *
     * @param  initialCapacity 初始容量
     * @param  loadFactor      负载因子
     * @throws IllegalArgumentException 如果初始容量或loadFactor有一个为负数则抛该异常。
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +  initialCapacity);
        //如果初始容量 > 2^30则设定initialCapacity  = 2^30
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //如果loadFactor是负数或者非数字值则抛异常
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +  loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        //这个逻辑是一个将initialCapacity转换为2的n次方的一个过程,具体细节我们后续详细分析
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    } 

/**
     *  构造一个和指定Map有相同mappings的HashMap,初始容量能充足的容下指定的Map,负载因子为0.75
     *
     * @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
     * @throws  NullPointerException if the specified map is null
     */
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }



以上构造方法已经逐行写了注释,针对 tableSizeFor(int cap) 我们展开分析下。

 /**
     * 直接翻译英文注释的意是
     * 返回给定目标容量的两个大小的幂
     */
    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;
    }

非常简单首先进行了cap-1,该操作是为了防止当前入参已是2的幂了,结果最后返回的却是入参的2倍。
后续都是或运算和移位预算。
比如入参是25,25-1 =24, 二进制为11000,经过一系列位或和移位运算最后会变成11111,最后return 在将11111+1,最后返回32。

其实上述方法只是返回了离入参的最近的2的n次幂,比如入参是3则返回4,入参是5则返回8。
我们写个demo验证下

public class StringTest {
    
    static 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 >= 1 << 30) ? 1 << 30 : n + 1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("tableSizeFor(0)->:" + tableSizeFor(0));
        System.out.println("tableSizeFor(1)->:" + tableSizeFor(1));
        System.out.println("tableSizeFor(2)->:" + tableSizeFor(2));
        System.out.println("tableSizeFor(3)->:" + tableSizeFor(3));
        System.out.println("tableSizeFor(4)->:" + tableSizeFor(4));
        System.out.println("tableSizeFor(5)->:" + tableSizeFor(5));

    }
}

输出结果

tableSizeFor(0)->:1
tableSizeFor(1)->:1
tableSizeFor(2)->:2
tableSizeFor(3)->:4
tableSizeFor(4)->:4
tableSizeFor(5)->:8

HashMap构造方法小结,我们梳理下new HashMap()后都做了什么操作:

二. 几个重要的方法

HashMap添加数据通过put方法,我们看下put方法:
    /**
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return 如果当前key下之前没有数据则返回null,否则返回之前的老数据。
     */
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

下面这段代码叫“扰动函数”,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。然后把hashCode进行右位移16位,正好是32bit的一半,自己的高半区和低半区做异或,就是为了混合原始哈希码的高位和低位,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。

 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
  /**
     * 存放数据
     * @param hash 通过key计算的hashCode
     * @param key 键
     * @param value 值
     * @param onlyIfAbsent 如果是true并且该key下原来有值,则不替换原来的值
     * @param evict  如果是false则代表table处于创建模式。
     * @return 如果之前有值则返回,如果之前没值则返回null
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //初始化数组,如果tab为null或者长度为0则通过resize()方法创建一个 Node<K,V>[]赋值给tab。
        //resize()方法后续单独分析
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //如果当前key的位置没有数据,则直接存入当前数据。
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
             //通过newNode()方法创建并存入数据。
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            //如果当前key位置有数据,说明发生的hash冲突。
            Node<K,V> e; K k;
            //判断当前的key和之前老数据的key是否相同,如果相同则把老数据赋值给局部变量e。
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //判断该位置的结构是否为红黑树,如果是红黑树则启用putTreeVal()方法处理数据,如果有key相同的则将老数据赋值给局部变量e
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //当前位置的结构是链表,则在循环在链表后添加当前数据。
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                     //循环到最后一个元素,没有key重复则在链表尾添加Node<K,V>对象,此时e为null
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //添加后判断当前链表的长度,如果长度>=8则转换为红黑树。
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果本次循环的key和当前key相同则退出循环,并在下边逻辑中进行替换操作。
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //如果本次循环的key不相同的,且当前不是链表尾,则继续下次循环
                    p = e;
                }
            }
            //替换值操作
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //LinkedHashMap预留的方法。
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //判断扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        //LinkedHashMap预留的方法。
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }


        /**
         * 向红黑树插入/更新数据
         * 遍历红黑树判断该节点的key是否与需插入的key相同,相同则返回老数据,不同则插入并返回null
         */
        final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                       int h, K k, V v) {
            Class<?> kc = null;
            boolean searched = false;
            TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                int dir, ph; K pk;
                if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if ((kc == null &&
                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                    if (!searched) {
                        TreeNode<K,V> q, ch;
                        searched = true;
                        if (((ch = p.left) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                            ((ch = p.right) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                            return q;
                    }
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);
                }

                TreeNode<K,V> xp = p;
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                    Node<K,V> xpn = xp.next;
                    TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x;
                    else
                        xp.right = x;
                    xp.next = x;
                    x.parent = x.prev = xp;
                    if (xpn != null)
                        ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
                    moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
                    return null;
                }
            }
        }


HashMap put()方法小结,我们梳理下调用put()后干了啥事?主要分为以下7步

  1. 首先将全局变量table赋值给局部tab,并判断tab是否为null,如果为null则调用resize()方法初始化,创建table。

  2. 通过 tab[i = (n - 1) & hash]获取当前key的hashCode值位置的数据,如果为null,则说明该位置之前未存放数据,直接通过newNode()创建 Node<K,V>对象存储。

  3. 如果key hashCode对应的位置不为null则发生了hash碰撞,判断带插入key和碰撞的key是否相同,相同则直接替换对象。

  4. 如果碰撞位置的数据结构是否为红黑树,如果是则通过putTreeVal()方法处理数据,如果发现有key相同则返回老数据并赋值给局部变量e。

  5. 如果碰撞位置的数据结果为链表,则循环判断是否有和当前key相同的,如果有则返回老的数据,并赋值给e,如果没有则循环到链表尾,插入新数据。然后判断链表长度,如果>=8则通过treeifyBin()转换为红黑树。

6.判断局部变量e,如果!=null,则通过入参onlyIfAbsent 判断是否替换旧的值,然后调用afterNodeAccess(),该方法默认实现为空,LinkedHashMap有用到。

  1. 判断数据个数是否大于扩容阀值,如果大于则调用resize()扩容。并调用afterNodeInsertion(),该方法默认实现为空,LinkedHashMap有用到。
HashMap.put()中用到resize()方法,这个方法主要是干啥的?
/**
 * 该函数有两个功能
 * 1. 初始化hash表
 * 2. 扩容
 * 
 * @return the table
 */
final Node<K,V>[] resize() {
    // 保存之前的table;
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;// 保存之前的table的容量。
    int oldThr = threshold;// 保存之前的阀值(threshold值为oldTab.length*load_factor)
    int newCap, newThr = 0;
     //如果oldCap > 0说明之前的table不为空
    if (oldCap > 0) {
        //如果老table的长度已经>=最大整型值则将阀值设置为Integer.MAX_VALUE,后续也不在进行扩容。
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
      //如果容量翻倍后<最大整型值,且老容量>=16,则将新阀值也翻倍。(<<1可代表翻倍)
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
   //此时说明oldTab 为 null,oldCap 为0,如果oldThr > 0说明,HashMap被调用以下三构造方法之一。
   //HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 
   //HashMap(int initialCapacity) 
   //HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
   //oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量(initialCapacity)。
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        //table未初始化时oldThr为初始容量initialCapacity
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        // oldCap <= 0 且 oldThr =0,说明通过HashMap()创建的HashMap,所有值均采用默认值,oldTab(Table)表为空,oldCap为0,oldThr等于0,直接设置新容量为16,新阀值为16*0.75
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 新阈值为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;
    //如果老table!=null则将旧数据移值到新table中
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                //如果是单个节点则直接放到newTab的指定位置
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                      //如果是红黑树则进行红黑树的rehash操作
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    //如果是链表
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0分成2个不同的链表,完成rehash
                        //索引不变得链表
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        //索引改变的链表
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    //索引不变的链表尾指针!=null则将尾指针.next制空
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        //将头指针放在桶的第一个位置
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    //索引改变的链表尾指针!=null,则将尾指针.next制空
                    if (hiTail != null) {       
                        hiTail.next = null;
                        //新的位置为原位置+oldCap
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

HashMap.resize()方法小结,我们梳理下调用resize()后干了啥事?主要分为以下7步

  1. 首先resize()有两个功能,一个是初始化table,一个是扩容。

  2. 如果之前table!=null 则判断 if( table.lenth>=整型最大值 ) { 则将扩容阀值设置为整型最大值,并停止扩容。} else if ( table.lenth*2<整型最大值 ) {则扩容为原来2倍,且阀值扩大为原来2倍}

  3. 如果通过构造函数创建了HashMap则赋值容量变量和阀值变量,如果没有设置容量和负载因子则用默认的赋值。

  4. 如果table未初始化则通过new Node[newCap]初始化,如果进行了扩容则通过new Node[newCap]创建新的容器。

  5. 如果老table!=null则将老数据移值到新容器中,存储位置为原位置/原位置+原容量,移值过程采用尾插法,转移数据时统一计算存储位置。

DK1.7 ~ JDK1.8在resize()的区别有哪些?
HashMap.get()方法主要做了什么?这个方法主要是干啥的?
  //返回key对应的值,如果返回为null,可能是值为空也可能是key不存在,如需判断是哪种情况可用containsKey()判断
  public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

 /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    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) {
            //如果第一个值就是则返回链表头
            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)
                    //如果是红黑树则通过getTreeNode获取
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //循环从链表里查找
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

至此HashMap1.8的核心方法已经分析结束了。

补充:

  1. 为什么是桶的位置是通过(n - 1) & hash 来计算(为什么不是hash % n),为什么是初始容量是16以及每次增加都是2的幂次方?

首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。

那么 a % b 操作为什么等于 a & ( b - 1 )呢? (前提是b等于2的n次幂)

举例说明:
若 a = 10 , b = 8 , 10与8取余应得2.
8的二进制为: 1000 ; 7的二进制为: 0111.
也就是说-----2的n次幂减一这样的数的二进制都是如0000111111这样前半部分是0后半部分是1的形式.
所以, 用2的n次幂减一这样的数 & 另一个数就相当于 这个数取余 (%) 2的n次幂

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