HashMap源码分析
2019-08-08 本文已影响0人
sickle4j
HashMap 有一个重要的属性：
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V>{
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
...
通过代码可以看出jdk8中HashMap采用数组加链表的方式进行数据的存储。
HashMap默认大小是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
最大容量是2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
负载因子 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
链表容量达到8就转变为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
链表容量减少到6变回链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
最小树形化容量阈值：即 当哈希表中的容量 > 该值时，才允许树形化链表 （即 将链表 转换成红黑树）
否则，若桶内元素太多时，则直接扩容，而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
比较重要的函数：
1.插入
即使我不说，大家也应该能知道 HashMap 的插入流程是什么样的了。首先肯定是先定位要插入的键值对属于哪个桶，定位到桶后，再判断桶是否为空。如果为空，则将键值对存入即可。如果不为空，则需将键值对接在链表最后一个位置，或者更新键值对。这就是 HashMap 的插入流程，是不是觉得很简单。当然，大家先别高兴。这只是一个简化版的插入流程，真正的插入流程要复杂不少。首先 HashMap 是变长集合，所以需要考虑扩容的问题。其次，在 JDK 1.8 中，HashMap 引入了红黑树优化过长链表，这里还要考虑多长的链表需要进行优化，优化过程又是怎样的问题。引入这里两个问题后，大家会发现原本简单的操作，现在略显复杂了。在本节中，我将先分析插入操作的源码，扩容、树化（链表转为红黑树，下同）以及其他和树结构相关的操作。接下来，先来看一下插入操作的源码：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果数组为空，或者数组大小为0,
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可，通过双hash确定值得位置， {(n - 1) & hash} HashMap最后一个索引和key的hash值进行与运算，值必定落在0-map.length直接
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//是不是红黑树结构
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表大小超过8个进行红黑树转换
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
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;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//回调接口
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
//扩容回调函数
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
2.扩容
在 Java 中，数组的长度是固定的，这意味着数组只能存储固定量的数据。但在开发的过程中，很多时候我们无法知道该建多大的数组合适。建小了不够用，建大了用不完，造成浪费。如果我们能实现一种变长的数组，并按需分配空间就好了。好在，我们不用自己实现变长数组，Java 集合框架已经实现了变长的数据结构。比如 ArrayList 和 HashMap。对于这类基于数组的变长数据结构，扩容是一个非常重要的操作。下面就来聊聊 HashMap 的扩容机制。
在详细分析之前，先来说一下扩容相关的背景知识：
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
HashMap 的扩容机制与其他变长集合的套路不太一样，HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）。扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去。以上就是 HashMap 的扩容大致过程，接下来我们来看看具体的实现：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果table 不为null 表示已经经过初始化
if (oldCap > 0) {
//如果table的大小已经超过最大值，就直接等于最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
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
//初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// threshold 是0时，使用默认的大小进行初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//newThr 为 0 时，使用阈值计算公式进行计算新的阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//创建新的桶数组，完成桶数组的初始化
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
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;
//如果是树形结构，生成红黑树
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;
//遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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);
//将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
3.链表转二叉树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//桶数组容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，优先进行扩容而不是树化
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// hd 为头节点（head），tl 为尾节点（tail）
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 将普通节点替换成树形节点
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 将树形链表转换成红黑树
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
