HashMap源码解读

参考文章：https://mp.weixin.qq.com/s/YdUQTuG524SYNHwS22mg1Q

常量解析:

// 默认初始化数组长度
 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

 // 最大容量
 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

 // 默认装载因子,默认值为0.75
 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

 // 树化的列表深度阈值
 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

 // 反树化（链表化）的深度阈值
 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

 // 最小的可树化的数组长度
 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;</pre>

属性解析:

 // 大名鼎鼎的Node数组
 transient Node<K,V>[] table;

 // 缓存的键值对们
 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

 // 数组大小
 transient int size;

 // 记录当前集合被修改的次数
 transient int modCount;

 // 扩容的临界值
 int threshold;

 // 装载因子
 final float loadFactor;

构造方法解析:

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
   // 健壮性判断
   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);
   // 装载因子初始化
   this.loadFactor = loadFactor;
   // 将临界值初始化为数组大小，tableSizeFor: 将初始化值设置为是2的整数次幂（eg. 10 -> 16）
   this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

tableSizeFor原理:

static final int tableSizeFor(int cap) {
   // 此处-1，对应了最后的 +1
   // 如果不减1 ，如果cap为2的N次方的话，则计算值为2的N次方的阶乘，与预期不符
   // 本质是如果cap值为2的N次方时，使得其对应的二进制数位数-1
   int n = cap - 1;
   /** 本质逻辑就是通过位移使得每个二进制位都为1 */
   n |= n >>> 1;
   n |= n >>> 2;
   n |= n >>> 4;
   n |= n >>> 8;
   n |= n >>> 16;
   // n+1 ,对应之前的-1操作 
   return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

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hash方法和计算数组下标解析:

static final int hash(Object key) {
 int h;
 /**
 * 低16位是和高16位进行异或，高16位保持不变。
 * 一般的数组长度都会比较短，取模运算中只有低位参与散列；
 * 高位与低位进行异或，让高位也得以参与散列运算，使得散列更加均匀
 * 个人理解:也是重写hashCode方法导致不合理的hash算法问题的兜底方案
 */
 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

/** 
 * n = 数组size
 * hash = hash方法计算结果
 * 因为数组下标从0开始，所以n-1即最大值，hash值与n-1做&运算，运算值肯定会在0~(n-1)之间
 * 结果等同于 hash % n,但是计算效率更高
 */
(n - 1) & hash

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resize方法解析：

final Node<K,V>[] resize() {
        // oldTab为原数组
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        // 旧数组大小
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
            // 旧数组临界值（构造方法会赋值为数组大小）
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                // 健壮性考虑，达到最大值时，直接返回旧数组
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                // 数组扩容，新数组扩容为旧数组一倍（即左移1位），保证数组大小为2的n次方
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
            // 数组初始化部分(之前为空)
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            // 因为new HashMap时会赋值为数组大小，所以新数组大小为旧临界值
            newCap = oldThr;
        else {  
            // 健壮性考虑
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            // 初始化新临界值，临界值 = 数组长度 * 装载因子
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        // 将新临界值赋予临界值threshold
        threshold = newThr;
            // 将新数组赋予数组table
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
            
        if (oldTab != null) {
            // 原数组中有值时，数据rehash
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    // 将旧节点指向空
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)// 仅有一个节点
                        // 重新计算下标
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        // 树节点扩容
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // 多节点链表扩容
                      /**
                        * 数组的长度始终是2的整数次幂，每次扩展数组都是原来的2倍
                        * key在新的数组的hash结果只有两种：
                        *                   1. 在原来的位置
                        *                   2. 在原来位置+原数组长度。
                        */
                        // lo链表 对应 在原来的位置情况
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        // hi链表 对应 在原来位置+原数组长度情况
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do { // 循环直到链表尾部
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {// 在原来的位置
                                // 当前头尾节点初始化
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {// 在原来位置 + 原数组长度
                                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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put方法解析：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        // onlyIfAbsent = true，则不覆盖存在的值
        // evict = false，则处于初始化中
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            // 数组为空，初始化数组
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 获取对应数组下标对应的节点为空
            // 初始化新节点
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            // 链表 or 树 追加节点
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // key相等，则新值覆盖旧值，返回值为旧值
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 树节点调用putTreeVal
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// binCount 链表深度
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 尾插法
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 深度达到阈值
                            //转换为红黑树存储（双向链表）
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    // 当前节点指向下一个节点，即循环链表
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    // 覆盖旧值
                    e.value = value;
                // 回调
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        // 将记录修改次数加1，判断是否需要扩容，如果需要就扩容
        ++modCount;
        if (++size > threshold)// 达到临界值触发扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }