jdk1.8 HashMap源码分析

jdk1.8 HashMap源码分析

jdk1.8中对于HashMap的源码进行了一些改动，本文先对hashmap中常用的方法源码进行分析，看看究竟发生了什么

put方法

public V put(K key, V value) {
//真正执行是在putVal方法中
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

/**
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//新建几个指针，tab指向当前数组，p指向当先下标上的头结点，n表示当前数组长度，i表示当前数组下标
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table还未初始化，先进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果新节点所在数组下标位置上还没有节点，直接新建一个
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//这里(n - 1) & hash是计算新节点的数组下标
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果新节点和当前节点hash值完全一样并且key值相等，则直接替换，这也就是为什么重写equals方法时必须同时重写hashCode
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果当前节点是TreeNode类型，则按照红黑树的方式添加节点。较1.7区别1
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍历当前节点上的链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//已经遍历到链表的尾部，新增一个节点，停止，e为空。较1.7区别2
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//当达到阈值，将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍历过程中，如果发现完全相同的节点，停止，e指向该节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果e不是空，则将e的值替换为新值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue
b49d
== null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//迭代器使用，迭代器初始化时会记录，如果迭代过程中该值有变化，则抛出异常
++modCount;
//超过阈值，扩容
if (++size > threshold)
resize();
//linkedHashMap中会用到，如果evict为true，会把链表头踢出去
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

/**
* 这一部分代码比较重要，table的初始化和扩容都在该方法中完成
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果旧长度大于零
if (oldCap > 0) {
//如果旧的长度超过了最大长度（1<<30），阈值大小设为int类型最大
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//数组长度翻倍，如果没有超过最大长度，且旧长度超过默认初始长度，阈值翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果旧长度等于零且旧阈值大于零，新长度赋值为旧的阈值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//如果旧长度和旧阈值都为零，初始化
else {               // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//兜底如果阈值为零，赋值
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;
//下面一部分为将原有节点重新计算下标，并移动
if (oldTab != null) {
//遍历旧数组下标
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//数组上只有一个节点，计算新数组位置并赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果该数组上为红黑树，则按照树的方式移动
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//低位链表表头              //低位链表表尾
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表表头              //高位链表表尾
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//遍历旧链表
do {
next = e.next;
//e.hash & oldCap为0，则数组下标不变，这里涉及很巧妙，没有理解的同学可以自己动手算一下
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
e.hash & oldCap不为0，需要移动
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//高位赋值链表
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//地位赋值链表
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
/**
* hash算法，该方法在寻址是使用，目的在于让Int类型的数高16位也参与运算，提高散列度
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

get方法

附上源码，代码写的很清楚，就是寻址+遍历

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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
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)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}

知识点

jdk1.8中hashmap的结构为

数组+链表+红黑树

hashMap链表初始长度

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

寻址方法

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

tab[i = (n - 1) & hash]

先将key的高16位和低16位做异或，然后和数组长度n-1做位与，由于数组长度为2^x，所以(n - 1) & hash可以计算出数组的下标

重写equals()方法时对象时必须重写hashCode()方法

因为hashMap中判定两个key相同的代码为：

p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))

链表长度超过8，则将链表树化

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

原因：红黑树的查询复杂度为O(logn)，链表查询复杂度为O(n)，当n=8时，红黑树平均查找长度为3，链表为4，红黑树查找的速度会高于链表

java1.7之前，新增节点会新增至链表的头结点，是为了防止每次新增节点都要遍历至链表尾部，1.8中引入了红黑树，不存在该问题，所以新增节点会增至链表尾节点