深究1.8版本HashMap源码

本篇文章不讲HashMap是什么样的数据结构，

只讲一下HashMap中用到的比较巧妙的算法，如何去优化扩容的。

put方法

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

在putVal方法之前，对 key 进行了 hash 计算。

    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

通过 hashCode() 方法和无符号左移16后的 hashCode 进行异或计算。 进行了一次扰动计算。

再看 putVal 方法中。如何计算 key 再数组中的下标。

     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)
             n = (tab = resize()).length;　　　　// 初始扩容
         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
         else {
             Node<K,V> e; K k;
             if (p.hash == hash &&
                 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                 e = p;
             else if (p instanceof TreeNode)　　　　　　// 判断节点是不是红黑树节点
                 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);　　　　// 加入红黑树中
             else {
                 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                     if ((e = p.next) == null) {　　　　　　// 将数据加在链表的尾部
                         p.next = newNode(hash, key, value, null);
                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                             treeifyBin(tab, hash);　　　　　　// 将链表转换成红黑树
                         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();　　　　　　// 扩容
         afterNodeInsertion(evict);
         return null;
     }

在第 6 行中，   tab[i = (n - 1) & hash]  计算下标，使用了 hash 值跟 n-1 进行位与运算。

第一次初始容量为 16， hash 值跟 15 进行位 与运算。而 15 的二进制是  1111。得到的是 hash 值的前 4位二进制。所以得到的结果就是，0-15之间的数字，正好是数组下标。

假如容量已经扩展，那现在的容量为  2ⁿ，hash 值跟 2ⁿ-1 进行位 与运算， 得到的是 hash 值的前 n 位二进制。

resize方法

原本的扩容方式就是将数组变长，对每个节点数据重新计算下标，但是1.8版并不是这样做的。看看源码：

     final Node<K,V>[] resize() {
         Node<K,V>[] oldTab = table;
         int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
         int oldThr = threshold;
         int newCap, newThr = 0;
         if (oldCap > 0) {
             if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {　　　　// 超过最大值，不再扩容，随它怎么碰撞
                 threshold = Integer.MAX_VALUE;
                 return oldTab;
             }
             else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                      oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                 newThr = oldThr << 1; // double threshold　　　　// 否则，将原数组大小扩充一倍
         }
         else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
             newCap = oldThr;
         else {               // zero initial threshold signifies using defaults
             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;
         @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
             Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
         table = newTab;
         if (oldTab != null) {
             for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                 Node<K,V> e;
                 if ((e = oldTab[j]) != null) {
                     oldTab[j] = null;
                     if (e.next == null)
                         newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                     else if (e instanceof TreeNode)
                         ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                     else { // preserve order
                         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) {　　　　// 将hash 与 16 这种 2n 进行 与操作，计算新增的一位bit 是0，还是 1。
                                 if (loTail == null)
                                     loHead = e;
                                 else
                                     loTail.next = e;
                                 loTail = e;
                             }
                             else {
                                 if (hiTail == null)
                                     hiHead = e;
                                 else
                                     hiTail.next = e;
                                 hiTail = e;
                             }
                         } while ((e = next) != null);
                         if (loTail != null) {　　　　　　// 0 该节点还存原下标位置
                             loTail.next = null;
                             newTab[j] = loHead;
                         }
                         if (hiTail != null) {　　　　　　// 1  该节点由原下标位置向后移动 2n 位置
                             hiTail.next = null;
                             newTab[j + oldCap] = hiHead;
                         }
                     }
                 }
             }
         }
         return newTab;
     }

新版 hashMap 对扩容进行了优化，当容量扩充为原来的 2 倍时，只需判断新增的一位 bit 是0还是1。

例如，当由 16 扩充至 32 时，16 的 二进制时 10000，与 hash 计算，得到的是第 5 位 bit 的值。

原本计算下标，只是与前 4 位进行与运算，现在扩容一次后是对前 5 位进行与运算。

扩容方法里面并没有重新计算所有位的与运算，只需判断新增的第 5 位。减少了计算量。

原创文章，如有什么不对，欢迎指出。