一、前言
很早之前便看过HashMap的源码，记得自己当时是大概粗略的看了下，所以时间一久便抛诸脑后了，以至于自己总是如同猴子摘玉米，摘了玉米丢了西瓜。想来如此，还不如踏踏实实用笔记记录的形式记录下来，自己有空便可以翻阅出来看看，也不会将之前的心血白费。
二、源码分析
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
/**
* 默认初始化容量-必须是2的幂次方
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 最大容量，如果某个具有参数的构造函数隐式指定了更高的值，则使用该值。必须是2的幂<=1<<30。
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 当构造函数没有指定所使用的默认负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 当链表节点转换为红黑树的阈值
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 当红黑树转换为链表的阈值
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 链表转换为红黑树的最小表容量
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
* 存储元素的数组，第一次使用时才会进行初始化
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 保存缓存的entrySet
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* map集合中存放元素的个数
*/
transient int size;
/**
* 被修改的次数fast-fail机制
*/
transient int modCount;
/**
* 扩容阈值(capacity * loadFactor)
*/
int threshold;
/**
* 负载因子
*/
final float loadFactor;
}
HashMap#Node(数组元素节点)：
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;
}
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;
}
}
HashMap#TreeNode(红黑树节点)：
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* Returns root of tree containing this node.
*/
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
HashMap#hash工具类：
static final int hash(Object key) {
int h;
//如果给定的key为null则直接返回0
//否则先获取该key对应的hashCode然后参与该hashCode无符号向右位移16位后进行逻辑异或得出其最终hash值
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
至于为啥要与高16位做异或运算，是因为数组位置的定位用的是与运算，仅仅最后四位有效，设计者将key的哈希值与高16位做异或运算使得在做逻辑与运算确定数组的插入位置时，此时的低位实际上是高位与低位的结合，增加了随机性，减少了哈希碰撞的次数。
HashMap存储结构图如下所示：
HashMap存储结构
2.1、HashMap的几种构造函数：
//默认构造函数1：使用系统默认的参数（容量、负载因子...)
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//默认构造函数2：使用默认的负载因子，并使用Map集合初始化散列集合
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
//默认构造函数3：使用指定的初始容量并且使用系统默认的负载因子
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//默认构造函数4：使用指定的初始容量和负载因子
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;
//保证指定的初始容量是2的幂次方
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
2.2、HashMap#put
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) {
//tab存储桶容器,p存储该hash所在的节点,n表示桶的容量,i表示该hash所在桶的索引位置
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//首次put元素时会初始化该table
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过(n-1)&hash得到该hash所在桶的索引,利用该索引定位所在桶的节点赋值给p
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果该节点为空,代表该节点不存在任何数据则直接新建一个节点存放在该节点上
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//如果该节点不为空的情况下所进行的逻辑处理
Node<K,V> e; K k;
//如果该节点的hash值以及key值都与put的相同,则执行替换操作
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果该节点是红黑树节点
else if (p instanceof TreeNode)
//执行红黑树插入元素操作
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果该节点是链表节点,则遍历该链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//实例化一个节点到该节点的next节点上
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果冲突的节点数已经达到8个，看是否需要改变冲突节点的存储结构，
//treeifyBin首先判断当前hashMap的长度，如果不足64，只进行
//resize，扩容table，如果达到64，那么将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果有相同的key值就结束遍历
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果存在该key映射的对象
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//大小递增并且是否大于阈值，该阈值是loadFactory * capacity
//首次采用的是默认值，这个阈值也就是0.75 * 16 = 12
//如果大小触发了阈值则执行扩容操作，这个操作是插入元素之后触发的
if (++size > threshold)
resize();//扩容2倍
//空实现
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap#put的操作流程：
通过给定的key计算出hashCode，计算方式为获取key的hashCode，向右无符号位移16位，再进行异或操作得到最终的hash值；
-
通过hash值定位到数组对应的节点上，如果该节点为空，直接new Node<>(hash,K,V,null);放入到容器对应的索引下即可；如果节点不为空的情况下，分为三种情况：
2.1、如果该节点的hash和给定的hash一致，并且key也一致，则获取该节点对象并将新值替换老值，并返回该节点的旧值；
2.2、如果该节点是红黑树，则调用TreeNode对象的putTreeVal(this, tab, hash, key, value)方法添加对象；
2.3、如果该节点是链表，遍历该节点下的next节点，判断是否有空的对象，如果有空的则将当前存储的节点newNode存放到对应的p.next节点即可，之后再进行判断该链表节点长度是否大于红黑树阈值（8 - 1），如果大于则将链表转换为红黑树节点，否则跳出该循环；如果节点的next节点不为空的情况，则判断该hash是否相同，key是否相等，如果都匹配则将该节点用新接点进行替换操作，和之前的步骤相同。 添加该键值对象后，判断当前大小是否超过阈值，如果超过阈值则触发扩容操作，参见
resize方法。
2.3、HashMap#get
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//根据hash方法计算出该key的hash值,调用getNode获取所在节点,如果不存在返回null，反之返回该节点的value对象
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
//tab为容器数组对象,first为对应hash所在的节点,e存放节点的下一个节点,n存放容器的大小,k存放节点的key
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//通过容器的容量-1逻辑与上hash值定位到该数组的节点所在位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//总是检查首节点是否符合规则
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果节点是红黑树的情况则通过红黑树获取节点数据
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//否则循环链表获取节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
HashMap#get的操作流程：
1、通过hash方法计算得到该key的hash值；
2、再调用getNode方法，通过容器的容量-1逻辑与上该key的hash值，得到该节点对象；
3、首先检查该节点的hash值是否相等，并且key是否相等，如果相等则直接返回该节点；
4、如果上面的情况不匹配，则判断该节点的next节点是否不为空，如果不为空则判断该节点是否为红黑树节点，如果是红黑树，则执行红黑树的getTreeNode方法获取节点对象；否则就只有下面链表的结构了，执行遍历操作遍历该链表结果，直到直到对应的节点hash值相同并且key相同的节点，然后返回；如果都不匹配则返回null。
2.4、HashMap#resize扩容：
final Node<K,V>[] resize() {
//将该容器数组赋值给oldTab
Node<K,V>[] oldTab = table;
//获取该容器的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//该容器的扩容阈值
int oldThr = threshold;
//新的容量大小以及新的阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果之前的容量已经大于等于1 << 30，则该阈值为Integer的最大值，并返回该容器对象
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果之前的容量向左位移1位(即*2)小于最大容量并且容量大小大于等于默认初始容量
//则将新的阈值为当前容量向左位移1位(即*2)，双倍快乐
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 { // zero initial threshold signifies using defaults
//首次put元素的时候会执行该逻辑,使用默认的初始化容量以及负载因子
//阈值为(12)=默认负载因子(0.75) * 默认初始化容量(16)
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;
//实例化容器数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//设置table为新建的容器
table = newTab;
//如果老的容器不为空则需要执行数据迁移工作
if (oldTab != null) {
//循环遍历容器的节点
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//帮助GC
oldTab[j] = null;
//如果该容器数组上的节点下面没有其它节点，则直接存放到新的节点上即可
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果该节点是红黑树节点，则调用红黑树对象的split方法进行处理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//处理链表的情况,把当前节点对应的链表分成两个链表，减少扩容的迁移量
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) {
// 扩容后不需要移动的链表
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
// 扩容后需要移动的链表
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;
// 扩容长度为当前index位置+旧的容量
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
三、总结
花了一天的时间把HashMap看完了，通过源码的分析不得不佩服前辈的刀法，其中里面的很多实现也值得我们去借鉴和学习，HashMap在我们的工作过程中基本上每天都会用到，通过学习源码，它再也不是一个黑盒子了，正所谓知其然而知其所以然，希望自己以后能不断学习这些优秀的源码，不断提升自己的能力。
