HashMap源码解析之JDK1.8
默认初始化容量1<<4 二进制中1左移四位是10000也就是2的四次方=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
最大容量1<<30 二进制中1左移三十位就是2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
负载因子 0.75 负载因子*容量就是扩容的阈(yu)值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
链表转换为树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
少于这个值的时候就用链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
有红黑树时容量小于这个值的时候就resize()(扩容两倍)
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
Node就是一个链表，有四个参数，hash，key，value，以及next
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;
}
默认我们创建HashMap()就是用的这个无参构造
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //初始化负载因子为0.75
}
有参构造(初始化容量和负载因子)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
>> 和>>>的区别 >>是右移，正数高位补0，负数高位补1
>>>是无符号右移，无论正负都在高位补0
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;
}
假设n=01000000|00000000(n也可以是大于2的14次方小于2的15次方之间的任意数)
00100000|00000000 n>>>1
| 01000000|00000000 n
= 01100000|00000000
最后n就是01111111|11111111 return n+1 也就是10000000|00000000也就是2的15次方
所以这里阈值其实是大于等于(当n=全1时会等于)初始容量最近的2的N次方的值，这里阈值会大于容量值，所以在第一次调用put的时候map容量会扩容成为阈值，然后扩容后的阈值会重新算
//创建一个内容为参数 m 的内容的哈希表
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
//数组还是空，初始化参数
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//数组不为空，超过阈值就扩容
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//先经过 hash() 计算位置，然后复制指定 map 的内容
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
最后我们来看put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
调用了putVal方法，其中调用了一个hash(key)方法作为hash
为什么不用key.hashcode()要额外去写一个hash(key)的方法呢？
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
首先分析key.hashCode()得出一个32位二进制数假设为00000000|00000100|10001000|10000000
^符号是异或的意思，任何数异或0等于他本身，本身和本身异或等于0
00000000|00000100|10001000|10001111
^ 00000000|00000000|00000000|00000100(无符号右移16位)
= 00000000|00000100|10001000|10001011
这和数据下标取值有关系，先看putVal方法中tab[i = (n - 1) & hash]
这行代码就是我们的key，value存放地位置，也就是数组的索引值
n我们取默认16，&我们的hash值
假设hash不做处理
(00000000|00000100|10001000|10001011做了处理之后会有些差异)
00000000|00000100|10001000|10001111
& 00000000|00000000|00000000|00001111
= 00000000|00000000|00000000|00001111
也就是高16位可能被屏蔽，即使屏蔽了也可移算出索引值，但是会减少差异性，这就是将性能做到极致的一种表现
然后，为什么我们默认是16呢？
假设是17
那么n-1=16
00000000|00000100|10001000|10001011
& 00000000|00000000|00000000|00010000
= 00000000|00000000|00000000|00000000
无论我们后4位是什么都是0，所以索引只会有两个值，一个是0，一个是16，取16的时候，n-1为1111,那么就会出现0-15种可能，这也是前面定义tableSizeFor要取大于等于容量的最接近2次方数的原因
知道索引怎么算了，再来看看put方法调用的putVal(hash(key), key, value, false, true)方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果我们调用的是无参构造，table是没有被初始化的，那么默认就是null
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//执行resize()方法，这里是初始化table，容量设位16，阈值设为16*0.75f
n = (tab = resize()).length;
//如果Node数组索引上没有值，就直接赋值
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//Node数组上有值了(有值那么就是链表或者红黑树）
else {
Node<K,V> e; K k;
//这里p已经在上个if语句里面赋值了，就是tab[i]这个Node对象
//如果hash相同key相同e=tab[i]
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//tab[i]属于红黑树，就放入树中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//其他情况下，就是有值的情况下，key又不相同，那么可能是只有一个元素Node,或者是我们说的链表
else {
//一个死循环，每次循环完+1
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//这里e在if里面赋值e=tab[i].next
//如果Node元素next没有值，直接放在下面，链表元素有八个了，那么我们就转换为红黑树，没有就不转换，然后跳出循环
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果binCont>=7，也就是0-7循环了八次，也就是链表元素有八个了，那么我们就转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果key值相同，直接跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//如果node又不是链表最后一个，key也不相同，就把e赋值给p，也就是拿下一个Node去循环，然后取下一个取重复判断
p = e;
}
}
//只有当链表上某个Node key值一样时，e才是不等于null，key一样就是替换value值，然后返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//modCount用于记录HashMap的修改次数
++modCount;
// size是指当前hashmap中数据的个数,大于阈值的时候，resize()方法扩容
if (++size > threshold)
resize();
//预留给LinkedHashMap的，这里没有作用
afterNodeInsertion(evict);
//key不相等的时候，旧值就是null
return null;
}
最后我们看看resize()这个方法，前面第一次进来的时候调用了，大于阈值的时候也调用了。
final Node<K,V>[] resize() {
//table第一次进来的时候是没有初始化的，所以就是null，后面进来的时候就是我们还没放这个Node的时候的原Node数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//旧容量大于0时，也就是初始化过了时
if (oldCap > 0) {
//如果容量超过了最大容量就取阈值为int的最大值，然后返回不做任务操作
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//新容量=老容量*2
//新容量小于最大容量并且老容量大于等于默认容量16，新阈值=老阈值*2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//旧阈值大于0，新容量就等于老阈值，这里是调用无参构造之外的构造函数时，会根据tableSizeFor给阈值赋值，阈值其实是大于等于初始容量最近的2的N次方
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//其他情况，就是没有初始化过，也就是我们传统的调用无参的时候，容量变位16，阈值变为16*0.75f=12
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新阈值还没赋值，就判断新容量是否大于最大容量，大于就取int最大值，小于就取新容量*负载因子0.75
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//扩容后的阈值赋值给全局变量阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//这里就是hashmap的本质，new一个新容量的map并且赋值给全局数组table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//原来的map不为空时，也就是我们put过值了时
if (oldTab != null) {
//遍历这个map
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//拿到每个索引上的Node，e= oldTab[j]
//如果这个索引上有值
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//这一部是把原来node数组这个位置变空，为了垃圾更快回收
oldTab[j] = null;
//如果Node的next是空，也就是不是链表，也不是红黑树，直接把这个元素赋值到新的Node数组中
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果这个Node是红黑树，那么就拆分然后重新放入新的node数组中
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表
else { // preserve order
//原来的Node数组防值的时候会有个索引，扩容后的数组也会有个索引，下面就会判断这个索引是否发生改变，lohead这个是索引没发生改变时候的头元素,hiHead就是发生改变后的头元素
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//这里有个判断，一直循环到Node元素next值为空才跳出，就是链表最后一个值的时候就跳出，注意e是先在while里面重复赋值的
do {
next = e.next;
//这里用了一种简单的算法判断索引是否发生改变，e.hash & oldCap==0时就是没有发生改变，如图，hash1，hash2在n容量时的索引和扩容之后的索引的变化，我们只需要看hash的高位(标红)的是否为0，如果是0，n&hash==0，索引不会变化
假设原容量是16
n-1 00001111 2n-1 00011111
& 00010101(hash1) & 00010101
索引值 00000101 00010101 变成101+n
n-1 00001111 2n-1 00011111
& 00000101(hash2) 00000101(hash2)
00000101 索引值 00000101 没有变化
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//循环第一次进来，lohead头确定好
if (loTail == null)
loHead = e;
//不是第一次进来
else
loTail.next = e;
//不管是不是第几次，lotail都定义为这个node元素
//这里有点绕,假设有个链表aa下面挂一个bb，
//第一次e=aa，lohead=aa，lotail=aa，lotail.next=aa
//第二次因为next=e.next那么next=bb，while循环里面e=next，所以e=bb，lohead=aa，//lotail=bb，lotail.next=bb
loTail = e;
}
//同理，索引发生变化时一样
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//如果lotail不为空，索引不变，数组把头放进取即可，因为余下链表只跟着头走
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//如果lotail不为空，索引变化了，数组索引加旧容量，再把头放进取即可 if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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