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HashMap源码解析

HashMap源码解析

作者: herohua | 来源:发表于2020-01-08 16:49 被阅读0次

HashMap在JDK1.8之前底层的实现方式是数组+链表,从JDK1.8开始对HashMap底层进行了优化,改为由数组+链表+红黑树实现。数组是HashMap的主体,链表和红黑树主要是解决哈希冲突(哈希碰撞)而存在的。

具体采用数组+链表的方式还是数组+红黑树的方式由节点数决定。

JDK版本 实现方式 节点数(Entry)>=8 节点数(Entry)<8
<1.8 数组+链表 数组+单向链表 数组+单向链表
>=1.8 数组+链表+红黑树 数组+红黑树 数组+单向链表

1. HashMap的数据结构

HashMap数据结构.png

HashMap的最基本的数据结构是数组,根据哈希算法决定放在数组中的索引,如果数组该索引处已经有值,即发生所谓的哈希冲突(哈希碰撞),将该元素封装成Node节点,放在单向链表的尾部,一旦单向链表的长度达到8,则将单向链表转为红黑树。

Node节点的定义

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
      final int hash;     // 对key的hashcode值进行hash运算后得到的值,存储在Entry,避免重复计算
      final K key;
      V value;
      Node<K,V> next;     // 指向下一个节点(Entry)的引用,单链表结构

      Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
          this.hash = hash;
          this.key = key;
          this.value = value;
          this.next = next;
      }

      public final K getKey()        { return key; }
      public final V getValue()      { return value; }
      public final String toString() { return key + "=" + value; }

      public final int hashCode() {
          return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
      }

      public final V setValue(V newValue) {
          V oldValue = value;
          value = newValue;
          return oldValue;
      }

      public final boolean equals(Object o) {
          if (o == this)
              return true;
          if (o instanceof Map.Entry) {
              Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
              if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                  Objects.equals(value, e.getValue()))
                  return true;
          }
          return false;
      }
 }

2. 哈希算法的实现

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

最终哈希值的结果分为3步:

  1. 算出key本身的哈希值
  2. 将哈希值右移16位
  3. 对key本身的哈希值与右移16位的哈希值进行异或运算
哈希算法.png

得到哈希值,再与(数组的长度-1)进行与(&)运算,就能得到在数组中的索引

确认数组索引.png

所以最终确定元素该存储在数组中位置的流程:

索引确认流程.png

3. HashMap的put方法

public V put(K key, V value) {
       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;

      // table延迟创建,在put的时候再创建table
      if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
          n = (tab = resize()).length;

      // (n - 1) & hash == 在数组中的index值,如果该index还没有节点,则新建一个Node节点(Entry),next为空
      if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

      // 如果该index处有值,即发生哈希冲突
      else {
          Node<K,V> e;
          K k;
          if (p.hash == hash &&
              ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
              // key也相同,将p赋给e,p当前指向数组中index出的节点,即单向链表的头节点或红黑树的根节点
              e = p;
          else if (p instanceof TreeNode)
              // key不相同,并且p属于红黑树节点,在红黑树中插入该节点
              e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
          else {
              // key 不相同,属于单向链表节点
              for (int binCount = 0; ;  ++binCount) {
                  // 遍历链表,将该节点放到单向链表末尾
                  if ((e = p.next) == null) {
                      p.next = newNode(hash, key, value, null);
                      // 如果单向链表长度大于等于8,将单向链表转换为红黑树
                      if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                          treeifyBin(tab, hash);
                      break;
                  }
                  // 找到key节点,退出循环
                  if (e.hash == hash &&
                      ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                      break;
                  // 没有找到,p指向下一个节点,继续向单向链表后面寻找
                  p = e;
              }
          }
          // key原本已经存在,判断是否需要更新,onlyIfAbsent=false:更新
          if (e != null) { // existing mapping for key
              V oldValue = e.value;
              if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                  e.value = value;
              afterNodeAccess(e);
              return oldValue;    // 返回旧的value
          }
      }
      ++modCount;
      if (++size > threshold)     // threshold = capacity*loadFactory
          resize();   // 调整容量
      afterNodeInsertion(evict);
      return null;
}

put方法的流程

put方法流程.png

4. HashMap的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;
      // 数组空判断,并且该索引处不为空
      if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
          (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
          // 判断hash值和key是否相等
          if (first.hash == hash && // always check first node
              ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
              return first;
          if ((e = first.next) != null) {
              // 如果是红黑树结构,到红黑树中查找该节点
              if (first instanceof TreeNode)
                  return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
              // 否则是单向链表结构,遍历查找
              do {
                  if (e.hash == hash &&
                      ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                      return e;
              } while ((e = e.next) != null);
          }
      }
      return null;
}

5. HashMap的resize扩容方法

首先了解一下HashMap的相关field的概念

/**
     * 该表在首次使用时初始化,并根据需要调整大小。长度始终是2的次方。
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    /**
     * 存储Node节点的集合
     */
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    /**
     * 实际存储的key-value键值对的个数
     */
    transient int size;

    /**
     * HashMap被改变的次数,由于HashMap非线程安全,在对HashMap进行迭代时,
     * 如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了(比如put,remove等操作),
     * 需要抛出异常ConcurrentModificationException
     */
    transient int modCount;

    /**
     * 阈值 = capacity * load factor时,当size达到该值时,需要对HashMap进行扩容
     */
    int threshold;

    /**
     * 负载因子,默认位0.75
     */
    final float loadFactor;
final Node<K,V>[] resize() {
      Node<K,V>[] oldTab = table; // 原来的数组
      int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;  // 原来数组的容量
      int oldThr = threshold; // 原来的阈值

      int newCap, newThr = 0;
      if (oldCap > 0) {
          // 老表的容量已经到达极限,不再扩容,直接返回老表
          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
              threshold = Integer.MAX_VALUE;
              return oldTab;
          }
          // 老表的容量乘以2,任然小于最大容量,容量和阈值都翻倍
          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 {
          // 使用默认值初始化阈值
          newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
          newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
      }
      if (newThr == 0) {
          float ft = (float)newCap * loadFactor;
          newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
      }
      threshold = newThr; // 更新全局阈值变量

        /************下面是将老表的数据复制到扩容后的新表中************/
      Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
      table = newTab;
      if (oldTab != null) {
          for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {  // 遍历老表
              Node<K,V> e;
              if ((e = oldTab[j]) != null) {  // 老表元素赋给e
                  oldTab[j] = null;   // 老表的元素置为null
                  if (e.next == null)     // 链表只有一个节点
                      newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;  // 重新计算索引,并将e放入新表中
                  else if (e instanceof TreeNode)     // 该索引处时红黑树结构
                      ((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;
                      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);
                      if (loTail != null) {
                          loTail.next = null;
                          newTab[j] = loHead;
                      }
                      if (hiTail != null) {
                          hiTail.next = null;
                          newTab[j + oldCap] = hiHead;
                      }
                  }
              }
          }
      }
      return newTab;
 }

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