java（8） HashMap源码

系统环境： JDK1.7

HashMap的基本结构：数组 + 链表。主数组不存储实际的数据，存储的是链表首地址。

成员变量

//默认数组的初始化大小为16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大数组大小
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载因子，默认0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//空的数组
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
//存储元素的实体数组
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
//HashMap中元素的个数
transient int size;
//临界值，threshold = 负载因子 * 当前数组容量，实际个数超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
//负载因子
final float loadFactor;
transient int modCount;
static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

Entry是HashMap中的一个静态内部类

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final K key;
    V value;
    Entry<K,V> next;  //存储指向下一个Entry的引用，单链表结构
    int hash;         //对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Entry，避免重复计算

    /**
     * Creates new entry.
     */
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
        value = v;
        next = n;
        key = k;
        hash = h;
    }
    .......
}    

构造方法

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;
    threshold = initialCapacity;
    init();      //init方法在HashMap中没有实际实现，不过在其子类如 linkedHashMap中就会有对应实现
}  

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}  

public HashMap() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}  

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                  DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    inflateTable(threshold);  

    putAllForCreate(m);
}  

前三个常规构造器中，没有为数组table分配实际的内存空间，只进行了赋值操作。对于空的HashMap只有在执行put操作的时候才真正构建table数组。
而第4个构造器，则会为数组table分配实际的内存空间。关注最后一个构造方法，跟进inflateTable()

private void inflateTable(int toSize) {
    // Find a power of 2 >= toSize
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //capacity一定是2的次幂

    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    //为主干数组table在内存中分配存储空间
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

//通过roundUpToPowerOf2(toSize)可以确保capacity为大于或等于toSize的最接近toSize的二次幂
//比如toSize=13,则capacity=16;to_size=16,capacity=16;to_size=17,capacity=32.，
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
    // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
    return number >= MAXIMUM_CAPACITY
            ? MAXIMUM_CAPACITY
            : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}    

疑问：capacity为什么是2的N次方？ 一会儿在解释。

put方法分析

public V put(K key, V value) {
    // 若为第一次put，则先初始化数组
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // key为null，放在table[0]即数组第一个的位置
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 根据key计算hash值，具体计算hash的算法我不太懂
    int hash = hash(key);
    // 根据hash值和表的长度，确定这个元素存放在数组的第几个位置，即求得元素在数组中的位置的索引值
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 遍历该位置的链表，如果有重复的key，则将value覆盖
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    // 修改次数+1
    modCount++;
    // 将新加入的数据挂载到table[i]的位置
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}    

private V putForNullKey(V value) {
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null) {    //如果有key为null的对象存在，则覆盖掉
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(0, null, value, 0);  //如果键为null的话，则hash值为0
    return null;
}      

//根据hashCode和数组的长度，返回元素存储的索引位置
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

这块就能印证之前数组长度为什么要为2的N次方了.

首先，若数组长度为2的N次方，则length必然为偶数，则length-1必然为奇数，在2进制的表示中奇数的最后一位为1，所以与奇数做“&”操作，最后的结果可能为奇数，也可能为偶数。
其次，若length为奇数，则length-1为偶数，偶数在2进制中最后一位为0，那么与偶数做“&”操作，最后的结果只可能是偶数，不可能为奇数，所以在奇数位置的空间不会存储到元素，这样会有二分之一的空间被浪费掉。
综上所述，数组长度取2的N次方，目的是为了能让元素均匀的分布在数组中，减小发生冲突的机会。    

//与已存在的链表的key不重复的话，则新增节点
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        // 判断数组是否需要扩容
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }

    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

//新增加的Entry 会添加到链表的顶端 即table[bucketIndex]上
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}    

//再来看看需要扩容的情况，当现有的元素个数大于等于临界值的时候需要进行扩容，跟进resize方法
void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }  

    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}  

//细细体会每个Entry的迁移过程
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}

其他方法相对简单 就不整理了。

整理自《http://blog.csdn.net/zw0283/article/details/51177547》