java读源码 之 map源码分析（HashMap，图解）一

​ 开篇之前，先说几句题外话，写博客也一年多了，一直没找到一种好的输出方式，博客质量其实也不高，很多时候都是赶着写出来的，最近也思考了很多，以后的博客也会更注重质量，同时也尽量写的不那么生硬，能让大家在轻松的氛围中学习到知识才是最好的

​ 好了，闲话不再多说，进入我们今天的主题，HashMap能说的东西太多了，不管是其数据接口，算法，还是单纯的源码分析，不过我们还是直接从源码入手，进而分析其数据结构及算法

通过本篇，你将了解以下问题：

1.HashMap的结构是什么？

2.HashMap的存储数据的逻辑是什么？

​ 在分析之前，我们先要对HashMap的接口有一个大概的了解，这要可以帮我们更好的理解源码，然后通过源码的学习，我们又能对它所持有的数据接口有更深的理解，嗯？是不是很有道理？

​ HashMap实际上是一个散列表的数据结构，即数组和链表的结合体。这样的结构结合了链表在增删方面的高效和数组在寻址上的优势

​ 如上所示，当我们添加一个元素到HashMap中时，首先经过一定算法，计算出该元素应该放到数组中哪个位置，如果在该位置上已经有元素了，就将其链接到元素的尾部，这样就形成了一个链表的结构。

​ HashMap的源码体积比较大，如果还按之前我们分析其他容易那种方法的话，实在不知道从何写起，所以这篇文章，我们从实际的例子出发，一步步深入进去了解HashMap

public class HashMain {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("1", "java");
        map.put("2", "c++");
        map.put("3", "c#");
        map.put("4", "python");
        map.put("5", "php");
        map.put("6", "js");
        System.out.println(map);
    }
}

我们打个断点看下：

可以看到，HashMap中存储元素的是它的一个内部类Node,我们一起来看下这到底是个什么玩意儿？

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        // key对应的hash值
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        // 通过next指针，保存了下个节点的元素，看到这个我们也能知道，
    	// 不同于LinkedList,这是个单向链表
        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; }

    	// 通过键值的hash值进行异或操作得到这个Node的hashCode
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

    	// 必须要为 Map.Entry 且 key跟value都相等的时候才会返回true
        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;
        }
    }

我们可以看到Node接口实现， Map接口中的一个内部类Entry，我们继续看看Entry又是个什么东西呢？

interface Entry<K,V> {
        /**
         * 返回了这个Entry对应的key
         */
        K getKey();

        /**
         * 返回对应的value
         */
        V getValue();

        /**
         * 覆盖老的value值
         */
        V setValue(V value);

        boolean equals(Object o);

        int hashCode();

        /**
		 * 1.8新增的方法，返回一个采用自然排序比较key的比较器
         */
        public static <K extends Comparable<? super K>, V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByKey() {
            // 这个与操作代表了返回的这个比较器实现了Serializable接口，是可序列化的
            return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
                (c1, c2) -> c1.getKey().compareTo(c2.getKey());
        }

      	/**
		 * 1.8新增的方法，返回一个采用自然排序比较value的比较器
         */
        public static <K, V extends Comparable<? super V>> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByValue() {
            // 这个与操作代表了返回的这个比较器实现了Serializable接口，是可序列化的
            return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
                (c1, c2) -> c1.getValue().compareTo(c2.getValue());
        }

        /**
		 * 1.8新增的方法，返回一个采用给定比较器比较key的比较器
         */
        public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByKey(Comparator<? super K> cmp) {
            Objects.requireNonNull(cmp);
            return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
                (c1, c2) -> cmp.compare(c1.getKey(), c2.getKey());
        }

       /**
		 * 1.8新增的方法，返回一个采用给定比较器比较value的比较器
         */
        public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByValue(Comparator<? super V> cmp) {
            Objects.requireNonNull(cmp);
            return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
                (c1, c2) -> cmp.compare(c1.getValue(), c2.getValue());
        }
    }

分析完Node之后，我们可以知道，Node就是我们之前所说的数组+链表中的“链表”，并且它还是一个单向的链表。

OK，为了更好的理解其数据结构，我们现在来分析它存入数据的方法，也就是put方法，看看一次数据的存储到底经过了什么？

// 将KV键值对存入map中，如果map中已经包含了这个key，那么value会被替换
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
	/**
     * @param key的hash值
     * @param key
     * @param value
     * @param onlyIfAbsent 如果为true的话，不去改变已经存在的value
     * @param evict 在HashMap中这个值没什么用，我们分析LinkedHashMap时会用到它
     * @return
     */
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HashMap中的table尚未初始化或者长度为0，则将其进行扩容到初始长度
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
    // 如果计算出新增节点的将要放入的位置上还没有被占用，就直接创建一个新的节点放入
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果位置已经被占用，但将要放入的元素key跟原本的元素相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 之后会根据onlyIfAbsent进行判断，如果为false的话，会对原节点的value直接进行覆盖
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 如果是一个TreeNode，调用对应的方法，这个在之后的文章中再分析
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                // 说明是一个Node
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 链接到当前节点的尾部
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            // 如果长度过长，进行树化，这个在之后的文章分析，比较复杂
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 在遍历过程中发现了跟已经存在的key相等的话，就直接break
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                // 如果onlyIfAbsent为false，或者旧值为null的话，进行替换
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

分析完后， 我们总结下它的逻辑：

1. 对key的hashCode()做一次散列（hash函数，具体内容下一篇讲解），然后根据这个散列值计算index（i = (n - 1) & hash）这个表达式我们再ArrayDequeue中已经介绍过了，相当于模运算
2. 如果没有发生碰撞（哈希冲突），则直接放到数组中；
3. 如果碰撞了，以链表的形式挂在数组对应的元素后；
4. 如果因为碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
5. 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6. 如果数组中存储的元素达到了阈值(超过负载因子*当前容量)，就要resize（重新调整大小并重新散列）。

接下来，我们来分析它的get方法

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    // 通过key的hash值找到对应的Node节点，如果没有的话返回null,存在的话返回node节点的value
    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) {
        // 如果table已经完成了初始化，并且经过散列后的位置上的元素不为null的话
        if (first.hash == hash &&
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 正好key的值跟散列后数组上对应位置的节点的key相等，直接返回这个节点
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果是TreeNode，去树中查找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 否则，遍历链接查找
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

我们也分析下获取元素时的逻辑：

1. 根据传入key进行hash运算，将运算后的值跟数组长度进行模运算，得出这个key对应数组的位置
2. 如果key的hash值正好等于数组上这个元素的key的hash值的话，直接返回数组上这个位置的元素
3. 如果不相等，就在这个节点下挂的树或者链表中查询对应的key（有树或链表的情况下）
4. 都不符合，返回null

​ 这篇文章到这里就暂时结束啦~，HashMap比较难讲清楚，这篇文章也只是做一个开篇，能让大家对其大概有一个认设就是再好不过了，后续还会继续写HashMap，希望大家多多指教，动动小手点个赞啦