JDK8下HashMap分析学习

数据结构图

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名词解释

• initialCapacity初始容量,默认16,必须是2的指数次幂
• loadFactor加载因子,默认0.75f
• threshold扩容阈值,值为(initialCapacity*loadFactor),用来判断数组长度是否超过,若超过就要扩容【扩容的条件其实一个是达到阈值，另外一个就是插入的key-value在数组上是没有对应值的，因为没有对应值才需要占用数组的一个位置】

源码解析

resize方法--用于扩容和初始化

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        //Node数组已经初始化，判断是否进行扩容
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        //进行数组的初始化
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //这个DEFAULT_INITIAL_CAPACITY就是默认的初始化数组的长度1>>>4 = 16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //设置扩容阈值 默认是等于0.75f * 16
        }
        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"})
        //这里就是做初始化操作
        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;
                            #JDK8进行数组迁移时不用像JDK7那样重新计算Hash
                            #只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”
                            #原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            #原索引+oldCap
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

putVal方法-- 存放数据的方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        #判断是否需要初始化，刚开始table是空，所以会调用resize进行初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        # p = tab[i = (n - 1) & hash] 计算这个key的下标index，如果这个下标没被占用则就直接占用位置，否则进行链表
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            #判断是否有相同key，如果是相同就替换旧值
            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            #判断这个类型是不是红黑树，如果是则采用红黑树的方式，JDK8当链表长度大于8时候会转换成红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                #不是红黑树那就是链表，那就是调用p.next = newNode(hash, key, value, null)来设置指向
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 如果链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD，这个默认是8，就会转成红黑树
                            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;
    }

hash方法

static final int hash(Object key) {
        int h;
        #主要两个步骤 1.先拿到key的hashCode值 2.将hashCode的高16位参与运算进行位扰动，为了是减少碰撞，进一步降低hash冲突的几率
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

get方法

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        #判断table数组不为空，且长度大于0且key的hash(key) & length -1 能找到对应的插槽
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // 判断是不是第一个节点，如果是直接返回
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    #如果是红黑树则调用红黑树的查找方式
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                #如果不是红黑树，则遍历查找链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
}

查找红黑树的方法find

final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
            TreeNode<K,V> p = this;
            do {
                int ph, dir; K pk;
                TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
                if ((ph = p.hash) > h) #传入的hash值小于p节点的hash则往左遍历
                    p = pl;
                else if (ph < h) #传入的hash值大于p节点的hash则往右遍历
                    p = pr;
                else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) #传入的hash值等于p就返回p
                    return p;
                else if (pl == null)
                    p = pr;
                else if (pr == null)
                    p = pl;
                #下面是如果key有实现了Comparable接口的处理过程，key和p节点的key会按照实现的接口比对得到结果dir，然后判断dir的大小看是要左还是右遍历
                else if ((kc != null ||
                          (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                    p = (dir < 0) ? pl : pr;
                else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
                    return q;
                else
                    p = pl;
            } while (p != null);
            return null;
}

注意点

• 为啥JDK8中当链表长度大于8就会转成红黑树?
  链表结构对于新增删除操作复杂度为O(1),但是查找遍历链表的节点时需要逐一比对，复杂度为O(n),所以采用红黑树后查找的时间复杂度会降低很多。当链表长度大于8且数组长度大于64时才会转红黑树
• 获取到key的hash(key)后，判断插入到链表的哪个位置是根据(hash(key) & table.length -1),这里为什么要-1?
  length-1为奇数，奇数的最后一位为1，这样便保证了h&(length-1)的最后一位为0，也可能为1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数也可能是奇数。这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样h&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间。所以，length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列
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• 为啥并发情况下不能用HashMap?
  并发的情况下会出指向循环的情况Infinite Loop
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• 发生hash碰撞时，JDK7会在链表头部插入，而JDK8会在链表尾部插入头插法是操作速度最快的，找到数组位置就直接找到插入位置了，但JDK8之前hashmap这种插入方法在并发场景下会出现死循环。JDK8开始hashmap链表在节点长度达到8之后会变成红黑树，这样一来在数组后节点长度不断增加时，遍历一次的次数就会少很多（否则每次要遍历所有），而且也可以避免之前的循环列表问题。同时如果变成红黑树，也不可能做头插法了
• 为什么 HashMap中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key键?
  final具有不可变性不容易出现hash计算错误，有效减少hash碰撞的几率
• 什么时候进行扩容?
  当hashmap中的元素个数超过（数组大小乘于loadFactor）时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能

HashTable和HashMap区别

https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9099141.html

参考资料

https://www.jianshu.com/p/e1c020d37c6a
https://www.jianshu.com/p/4aa3bb16f36c
https://www.cnblogs.com/little-fly/p/7344285.html
https://m.sohu.com/a/254899015_100012573
https://blog.csdn.net/qq_36520235/article/details/82417949
https://www.cnblogs.com/ysocean/p/8711071.html