前言
2020.7.4 星期六，又是充满
原神的一天呢 0.0
正文开始
HashMap是JDK中最常用的集合工具类之一，在逐代JDK的更新中增加了许多针对性能的改进，其优秀的设计思想值得我们学习。本文基于JDK1.8对HashMap的源码做学习性探究。
在不涉及核心算法情况下，了解JDK中HashMap的运行机制
核心属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4
默认初始容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
最大容量
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
负载因子，当HashMap元素个数超过其容量*负载因子时会触发HashMap的扩容。该属性是一个科学值，是对空间和时间利用率的协调，在该参数下单节点更不易形成树结构。且空闲的节点也相对合理
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
发生Hash冲突时，开始会以链表形式存储在一个节点中，但当冲突元素过多时链表的查询性能显得效率低下，为了提高查询性能。从JDK1.8开始，当单节点元素个数超过一定阈值时会将自生数据结构转化为红黑树，这个阈值便是TREEIFY_THRESHOLD,该值也是一个科学值，是根据泊森分布得出的。在hash算法较为理想的情况下，冲突元素达到8几乎是不可能的。红黑树虽然查询效率较高但其占用空间是链表的二倍所以说尽量避免链表转化为红黑树。
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
刚才说过，链表过长会被转化为红黑树，但当remove()和resize()操作发生时红黑树长度可能逐渐减小，当低于某个阈值时重新转化为链表，该阈值就是UNTREEIFY_THRESHOLD。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64
前文讲到链表过长会转化为红黑树，但有一个条件，就是当数组容量大于64时才会发生，那么小于64时如何处理冲突元素呢，答案是扩容，因为扩容后所有元素都会被rehash。可以看下树化的源码：
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//当数组长度小于MIN_TREEIFY_CAPCITY时resize()
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
transient Node<K,V>[] table;
存放数据的数组
int threshold;
触发扩容的阈值，即前文提到的容量*负载因子
final float loadFactor;
负载因子，各逻辑使用的是该负载属性，该属性会在构造器中被初始化。（和DEFAULT_LOAD_FACTOR功能一样，因为负载因子可手动指定所以该值是实际使用的值），无参构造器中会将其赋值为DEFAULT_LOAD_FACTOR
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
创建
HashMap共有四个构造器
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
HashMap(int initialCapacity)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
HashMap()
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
通常情况下使用最多的是HashMap()和HashMap(int initialCapacity)
put(K key, V value)方法
前文列出了所有构造放法，可以看到并没有对存放数据的数组进行初始化，其实初始化操作被延迟到了第一次存储操作。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
可以看到直接调用了putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict),接下来列出该方法源码，并以注释方式解析。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table==null,table初始化。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//没发生hash冲突直接存储元素
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//否则说明发生了hash冲突，较为复杂没完全理解。
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果插入的是同一个元素，则不用动
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果冲突位置以因冲突次数过多转化为红黑树，采用红黑树插入逻辑
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//否则说明是链表，按链表逻辑插入
else {
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;
//判断元素数是否超过阈值，如果超过则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
可以看到初始化的操作其实是放在resize()方法中进行的，可以理解，因为初始化和扩容都需要new一个Node<K,V>[],所以现在来看一下resize()的源码。
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧数组的容量，如果旧数组为空说明是初始化操作，将容量设为0
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧的阈值
int oldThr = threshold;
//新容量，新阈值默认都为0
int newCap, newThr = 0;
//如果旧数组容量大于0说明是扩容操作。
if (oldCap > 0) {
//如果旧数组容量大于允许的最大容量，将阈值设置为Integer能表示的最大值并不再扩容。再存储元素一律做Hash冲突处理。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//否则正常进行扩容操作，新容量扩容为原容量的二倍，并且在扩容后容量不大于等于做大数组容量并且旧数组大于初始容量时
//将阈值扩大二倍，即新容量的0.75倍（oldCap*2*0.75=newCap*0.75）
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果初始阈值大于0说明创建HashMap时指定了负载因子和容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//否则是使用的无参构造器且为初始化操作。
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//初始化容量为默认容量
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//初始化阈值为默认容量*负载因子即0.75倍的容量
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新阈值等于零说明执行了else if (oldThr > 0)该段逻辑，即初始化时指定了容量阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//看新容量是否大于最大容量以及计算的阈值是否大于最大容量决定ft是否合法
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//创建新数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//将旧数组元素复制到新数组中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//如果节点不为空
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//释放旧数组空间
oldTab[j] = null;
//如果节点没有后继元素，说明该节点没有发生hash冲突直接复制
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果该节点属于TreeNode类型，说明该节点以因hash冲突次数过多转化为红黑树，按红黑树逻辑复制
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//否则说明是链表，以链表逻辑复制
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) {
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) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get(Object key)
看完了set方法再来看get方法，get方法相较set更为简单一些，下面来看一下。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
调用getNode接下来查看getNode源码
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果初始数组不为空，且数组长度大于0且hash命中节点不为空则进行读取操作。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//命中节点的首个元素就是查询元素，返回该元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果命中节点有后继节点向后搜索
if ((e = first.next) != null) {
//如果命中节点是红黑树，按红黑树逻辑搜索
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//否则遍历链表直至链表结束
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
remove(Object key)
最后来看删除元素。
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
调用removeNode完成删除操作。查看removeNode源码
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//如果初始数组不为空，且数组长度大于0且hash命中节点不为空则进行后续操作。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//先查找待删除元素记为node
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果成功找到待删除元素，正式进行删除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//如果查找到的元素在红黑树上，执行红黑树的删除逻辑
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果查找到的元素是链表的头节点，将后继节点设为头节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//否则说明查找到的元素在链表中间或结尾，将前驱节点的next指向查找到元素的后继节点上
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
最后：大幻梦森罗万象狂气断罪眼\ (•◡•) /
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