学习HashMap源码

HashMap简介

​ HashMap是一种存储K-V类型的容器，HashMap底层数据结构为数组+链表+红黑树（jdk 1.8新增），它根据键的HashCode值存储数据，获取元素的时间复杂度为O(1)。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致，在多线程环境下请使用ConcurrentHashMap。

成员变量

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 默认初始化容量大小为16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 默认的负载因子为0.75
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当链表长度达到8时转换成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 链表长度变为6时红黑树转为链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // Node类型的table数组
    transient Node<K,V>[] table;
    // 红黑树时数组最小长度为64
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 负载因子
    final float loadFactor;
}

Get方法

1. 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
2. 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的，如果不是，走第三步
3. 判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第四步
4. 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods.
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        // 如果数组不为null
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
          // 与数组第一个元素进行比较，相等则直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
              // 判断是否为红黑树
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
              // 遍历链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

Put方法

图片来源：https://tech.meituan.com/2016/06/24/java-hashmap.html

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

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 判断数组是否为空
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            // 进行扩容操作
            n = (tab = resize()).length;
        // 找到数组下标，如果该位置没有值，则初始化一个Node节点并把插入的键值放置在该位置
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 数组中该位置有数据
        else {
            Node<K,V> e; K k;
          // 判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据，key 是不是相等，如果是，取出这个节点
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
          // 如果该位置的节点是红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                // 调用红黑树的插入方法
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    // 插入到链表的最后面
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 插入元素后链表长度达到转化成红黑树的阈值
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            // 链表转化成红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                  // 在链表中找到了相等的key
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                       // e为链表中与插入值key相等的节点
                        break;
                    p = e;
                }
            }
          // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key相等
            if (e != null) { // existing mapping for key
               // 覆盖原来的值
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                // 返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

扩容

​

    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) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                // 总是两倍扩容
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        // 已经设置了容量
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        // 否则设置为默认容量
        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"})
        // 用新的数组大小初始化新的数组
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
           // 开始遍历数组，进行数据迁移
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                   // 该位置只有一个元素
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 如果是红黑树的情况
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        // 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
                        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) {
                                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);
                       // 第一条链表
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                           // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }