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类图

在正式分析HashMap实现原理之前,先来看看其类图。

源码解读

下面集合HashMap的put(K key, V value)方法探究其实现原理。

// 在HashMap内部用于存放插入数据的是一个名为"table"的一维Node对象数组
// Node对象为实际存放插入数据Key和Value的数据结构
transient Node<K,V>[] table; // 外部调用插入数据的接口方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} // 内部真正执行数据插入的方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 第一次插入数据时,初始化table数组
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 变量n为HashMap当前容量大小,实际上就是table数组的容量大小
// 将(n-1)与插入数据Key的hashcode值进行逻辑与运算,找到一个随机位置i
// 如果table[i]值为null,说明该位置还没有存放数据,新建一个Node对象并存放在table[i],本次插入完毕,返回null值
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果table[i]值不为null,说明该位置已经存放了数据,继续寻找插入数据的位置
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果新插入数据Key的hashcode值与table[i]位置存放对象Key的hascode值相同
// 并且新插入数据Key与table[i]位置存放对象的Key引用的是同一个对象或者它们相等(通过equals方法比较)
// 则使用新插入数据的Value替换table[i]位置存放对象的Value,本次插入完毕,返回之前存放在该位置对象的Value值
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果table[i]位置存放对象属于TreeNode类型,进行特别处理
// 为什么需要判断是否为TreeNode类型?
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果新插入数据Key不与table[i]位置存放对象Key相同,那么寻找一个满足如下条件的位置,将新数据插入到对应位置
// 条件1:如果table[i]位置对象的next属性为null,直接通过该next属性引用插入数据新建的Node对象,并返回null
// 条件2:如果table[i]位置对象的next属性不为null,那么就在该位置对象链表上寻找一个插入新数据的位置,在这个过程中根据如下满足条件进行处理
// 条件3:如果插入数据的Key与链表上的某个Node对象的Key相同,那么使用新插入的Value替换该Node对象的Value,并返回该Node之前的Value值
// 如果不满足上诉3个条件,将插入数据保存在table[i]位置对象链表的末端,并返回null
// 总结:HashMap存放实际数据的是一个一维数组,而每一个数组元素又支持链表结构
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
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;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

将上述HashMap实现插入数据的过程以插入4个数据为示例描述如下:

1.插入第一个数据时,初始化HashMap内部名为“table”的一维数组,默认大小为16,每一个数组元素值为null。

寻找一个插入数据的位置i,这在HashMap中的实现非常巧妙,这个插入位置通过如下表达式计算得到:i = (n - 1) & hash。其中,n为当前HashMap的容量,其实就是内部table数组的大小,hash为插入数据Key的hashCode值。通过该表达式将会随机找个一个插入位置i,i的值范围为[0,n-1]。必须注意的是: 插入位置是随机的!并不是按照一维数组的顺序插入方式,这是因为HashMap这个数据结构的特点所决定的。因为是插入第一个数据,所以随机找到的位置“i=3”处对象为null值,因此直接在该位置处插入一个Node对象。本次插入操作完毕,返回null值。

2.插入第二个数据时,先随机找到一个插入位置“i=1”,而且该位置处的对象为null值,说明还没有存放任何数据,直接在该位置处插入一个Node对象。本次插入操作完毕,返回null值。

3.插入第三个数据时,随机找到插入位置“i=1”,该位置上已经存放了数据;并且插入数据的Key不与该位置Node对象的Key相同(Key相同的条件时:首先必须hashCode值相同,并且他们引用的是同一个对象或者他们通过equals()方法比较时相等),此时需要将新插入数据保存到该位置Node对象的next属性中(看起来像是链接到该位置Node对象的尾部)。本次插入操作完毕,返回null值。

4.插入第四个数据时,随机找到插入位置“i=1”,该位置上已经存放了数据;并且插入数据的Key与该位置Node对象的Key相同,此时使用新插入数据的Value替换该位置Node对象当前的Value值。本次插入操作完毕,返回该位置Node对象之前的Value值。

上述示例描述的就是HashMap插入数据的原理,实际上除了上述描述的核心操作之外,在返回值之前需要判断HashMap当前的容量是否能够存储更多插入的数据,根据判断之后可能会进行扩容,如下代码所示:

if (++size > threshold)
resize();

总结

1.先明确一个事实,HashMap内部实际存放数据的是一个一维数组,但是存储的元素类型支持链表结构。所以,存放数据之后的HashMap看起来像是一个“二维数组”(注意: 并不是真正的二维数组)。

2.判断HashMap存放对象Key是否相同,方法如下:

  • 新插入Key的hashCode值必须与已经存在对象Key的hashCode值相等,这是前提
  • 新插入Key与已存在对象Key引用的是同一个对象,或者他们通过equals()方法比较时相等

3.HashMap内部名为“table”的一维数组可能存在“存不满”数据的情况,因为插入数据的位置是通过表达式i = (n - 1) & hash计算的,可以认为这是一个随机的值。

4.最后,还是需要老生常谈地强调一下,HashMap不是线程安全的,其内部用于存放数据的容器本质上是一个一维数组,该数组本身并不是线程安全的,而且HashMap在写操作时也并未进行线程同步。如果需要使用线程安全的HashMap,应该使用ConcurrentHashMap,因为在其中用于存储数据的数组是线程安全的:

/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
// ConcurrentHashMap内部存储数据的table通过关键字volatile修饰,因此是线程安全的
transient volatile Node<K,V>[] table;

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