Java源码解读(一)——HashMap

  HashMap作为常用的一种数据结构,阅读源码去了解其底层的实现是十分有必要的。在这里也分享自己阅读源码遇到的困难以及自己的思考。

HashMap的源码介绍已经有许许多多的博客,这里只记录了一些我看源码过程中的疑问,一些基础知识不再讲解。

一:Hash值的来源和使用 

1 public V put(K key, V value) {
2        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
3     }
4 
5 static final int hash(Object key) {
6         int h;
7         // <<< 无符号右移
8         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
9     }

 

        这里是put()方法,里面有一个调用hash(key)就是得到hash值:

  如果key为null,则返回0。否则则返回 key的(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)(hashCode 异或 hashCode无符号右移16位),既二次散列,这么做的原因是为了尽可能的分散到桶(数组)各个位置,避免数据扎堆放在一个桶里面。提高HashMap运算效率。其中HashCode()是本地方法,不同的jvm会有不同的结果。

  例 hashcode :  0001 1000 0001 0001 1111 0001 0110 0000  ^ 0000 0000 0000 0000 0001 1000 0001 0001 

  相当于hashCode()的高16位异或低16位。这样就相当于32位数据都参与到了Hash运算。这样使得hash更加散列,尽可能的桶寻址更分散。

  

  这里有专门的传送门http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51234835。

  其实按照我的理解,无符号

  得到了key的hash值,又是如何运用的哪?下面的代码不需要看那么多,如果有闲心可以看一看~

   在putVal()方法中第9行代码,if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null),通过(n-1 & hash)与运算得到下标位置,这就是根据hash值得到了桶(数组)的位置。 

        &操作同时也保证了不会数组越界,(n-1)是桶(数组)界限。

  Hash算法本质上就是三步:取key的hashCode值、高位运算、取模运算

 1   final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
 2                    boolean evict) {
 3         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
 4         //table 是否为空,初始化或者加倍表的大小。
 5         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 6             n = (tab = resize()).length;
 7         //i = (n - 1) & hash ,计算出来下标,这个下标为空,说明没有被占用,直接newNode.
 8         //没有发生Hash碰撞
 9         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
10             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
11         else {
12             Node<K,V> e; K k;
13             //判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,相同 e = p;
14             if (p.hash == hash &&
15                 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
16                 e = p;
17             //判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对
18             else if (p instanceof TreeNode)
19                 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
20             else {// 该链为链表
21                 //遍历table[i],判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为8),
22                 //大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可;
23                 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
24                     //进入链表
25                     if ((e = p.next) == null) {
26                         p.next = newNode(hash, key, value, null);
27                         //是否转为红黑树
28                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
29                             treeifyBin(tab, hash);
30                         break;
31                     }
32                     if (e.hash == hash &&
33                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
34                         break;
35                     p = e;//进入下一个节点
36                 }
37             }
38             if (e != null) { // existing mapping for key
39                 V oldValue = e.value;
40                 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
41                     e.value = value;
42                 afterNodeAccess(e);
43                 return oldValue;
44             }
45         }
46         ++modCount;
47         //长度是否超过当前允许的最大值,重新设置大小
48         if (++size > threshold)
49             resize();
50         afterNodeInsertion(evict);
51         return null;
52     }

  如果对hashCode感兴趣的话,可以开这个门https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3681042.html

 

二 HashMap的扩容resize()

  看代码就是一个循序渐进的过程。

  我们知道桶(数组)的下标是根据(n-1)&hash得到的,当HashMap扩容后(n-1)就会发生变化啊,这样不就会扩容后寻不到下标了吗?

没错,这是一个很简单的问题,但是我看的时候没有看全就回家了,在地铁上想了一路怎么解决,然后猜测是扩容后会重新把所有数据在计算一遍。回到家后,我就去看代码对这个想法进行验证。

  确实如此,所以我觉得扩容真心费劲。这里贴一下resize()方法。比较长~

  从第30行就开始处理数据,使其根据新的容量(n-1)重新分配下标。当然,分配也不是漫无目的的:

  在第56,57行代码中中:

 

  Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//没有改变索引位置的记录loHead【链表】,loTail 当前链表的尾节点
  Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//改变索引位置的记录hiHead【链表】,hiTail 当前链表的尾节点
 一个原来数据重新分配后,只有两个位置可以去~
  1. 原封不动的还在原来下标 newTab[j]
  2. 换新的下标,但是位置是固定的 newTab[j + oldCap]
这是什么原因导致的那?
  我们知道,HashMap的桶(数组)扩容是扩容为原来的两倍
(newCap = oldCap << 1)。也就是说,原来的(n-1)是1111,现在成了1 1111 ,而key的hash是不会变的。
  两者再次进行&运算,要么,多一个高位1。要么不变。例如:

  每次扩容都会将全部元素计算一遍,所以扩容的开销还是很大的。

  一篇传送门,如果不是很懂,可以看这里~http://blog.csdn.net/bnmb888/article/details/77164485

 


  1 final Node<K,V>[] resize() {
 2         Node<K,V>[] oldTab = table;
 3         int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//得到原数组(哈希桶)长度
 4         int oldThr = threshold;//原来所能容纳的key-value对极限,阈值。
 5         int newCap, newThr = 0;//新的长度,新的阈值。
 6         if (oldCap > 0) {
 7             if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//超过了hashMap最大(哈希桶)容量
 8                 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 9                 return oldTab;
10             }   
11             else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&//左移,小于最大值且
12                      oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
13                 newThr = oldThr << 1; // double threshold 左移一位
14         }
15         else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 哈希桶长度为0,且初始化HashMap时设置了长度
16             newCap = oldThr;
17         else {               // zero initial threshold signifies using defaults
18             newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
19             newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
20         }
21         if (newThr == 0) {
22             float ft = (float)newCap * loadFactor;
23             newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
24                       (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
25         }
26         threshold = newThr;
27         @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
28             Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
29         table = newTab;
30         if (oldTab != null) {
31             for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
32                 Node<K,V> e;
33                 if ((e = oldTab[j]) != null) {
34                     oldTab[j] = null;
35                     if (e.next == null)
36                         newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
37                     else if (e instanceof TreeNode)
38                         ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
39                     else { // preserve order(保持次序) 
40                         //原来的hash值新增的那个bit是1还是0,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”,即newTab[j + oldCap]
41                         /**
42                          *  示例1:
43                              e.hash=10   0000 1010
44                              oldCap=16-1 0000 1111
                   newCap=32-1 0001 1111
45 &old=0 0000 1010 比较高位的第一位
                    &new=0 0000 1010
46 结论:元素位置在扩容后数组中的位置没有发生改变 放入 loHead 47            48 示例2: 49 e.hash=17 0001 0001 50 oldCap=16-1 0000 1111
                   newCap=32-1 0001 1111
51 &old =0 0000 0001 比较高位的第一位
                   &new =1 0001 0001
52 结论:元素位置在扩容后数组中的位置发生了改变,新的下标位置是[原下标位置+原数组长度] 放入 hiHead 53 * 54 */ 55 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//没有改变索引位置的记录loHead【链表】,loTail 当前链表的尾节点 56 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//改变索引位置的记录hiHead【链表】,hiTail 当前链表的尾节点 57 Node<K,V> next; 58 do { 59 next = e.next; 60 // 索引还是原索引 61 if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如:oldCap 是 16,即二进制 1 0000 ,(1111),相与,可以判断e.hash的高位是否是0。为0则进入if语句 62 if (loTail == null)//loHead链表首位为null 63 loHead = e;//链表首位放入e 64 else 65 loTail.next = e;//依次放入节点,保持次序。 66 loTail = e;//记录当前节点位置 67 } 68 //索引改为 【原索引+oldCap】 69 else { 70 if (hiTail == null) 71 hiHead = e; 72 else 73 hiTail.next = e; 74 hiTail = e; 75 } 76 } while ((e = next) != null); 77 //原索引位置放入整个loHead链表 78 if (loTail != null) { 79 loTail.next = null; 80 newTab[j] = loHead; 81 } 82 //原索引+oldCap位置放入整个hiHead链表 83 if (hiTail != null) { 84 hiTail.next = null; 85 newTab[j + oldCap] = hiHead; 86 } 87 } 88 } 89 } 90 } 91 return newTab; 92 }

 三 HashMap的红黑树操作

   JDK1.8以后,当HashMap的链表过长时(TREEIFY_THRESHOLD = 8;),会将链表转化为红黑树。在putVal()方法中有介绍。

  当链表(UNTREEIFY_THRESHOLD = 6)会将其拆分,但是仅仅是在resize()的时候会有这一步操作,remove并不会。

   38行: ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap)
该方法描述为:调整树结构,树太小拆分掉。 仅从调整大小的时候调用;
 

这个方法是寻找树节点  


     final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
            //当前节点的父节点是否为null, 不为null,寻找根结点(root()),为null,当前即为根结点 
            return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
        }
 1  final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
 2             //p是调用这个方法的对象
 3             //getTreeNode(int h, Object k), p是root对象
 4             TreeNode<K,V> p = this;
 5             do {
 6                 int ph, dir; K pk;
 7                 TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
 8                 //hash值,对于任何给定的object,hash值是相同的
 9                 if ((ph = p.hash) > h) //当前节点hash值大于寻找的哈希值,寻找左孩子
10                     p = pl;
11                 else if (ph < h)//当前节点hash值小于寻找的哈希值,寻找右孩子
12                     p = pr;
13                 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))//hash值相同,key值相同,返回该节点p
14                     return p;
15                 else if (pl == null)//key值不同,左孩子为null(红黑树的叶子节点),p改为右孩子。红黑树中,为null说明已经到达叶子节点,所以转向pr
16                     p = pr;
17                 else if (pr == null)//key值不同,右孩子为null(红黑树的叶子节点),p改为左孩子。
18                     p = pl;
19                 else if ((kc != null ||  //自定义的比较(实现comparable接口的类
20                           (kc = comparableClassFor(k)) != null) && //Object k(map的key)是否实现了comparable接口,是的话返回该实现类
21                          (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0) //在kc类中 调用k.compareTo(pk),自定义方法,根据返回值决定去左孩子还是右孩子
22                     p = (dir < 0) ? pl : pr;
23                 else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)//hash值相同,key值不同且左孩子右孩子都存在,递归find右孩子
24                     return q;
25                 else                   //hash值相同,key值不同且左孩子右孩子都存在,右孩子没有找到,find左孩子
26                     p = pl;
27             } while (p != null);//是否到叶子节点,红黑树叶子节点均为null
28             return null;
29         }

 

 更多的HashMap知识,以后有空会继续更新。Java源码所写的注释,上传到了GitHub。会持续更新注释内容。

https://github.com/coldwindYBMC/Java_source

 https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=8214358

 

  

 

posted @ 2018-01-06 15:25 夜の魅 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏