HashMap和ConcurrentHashMap在Java7和Java8中原理不同，所以这里分别介绍。
Java7 HashMap
在Java7中，HashMap内部是一个数组，每个数组元素是一个单向链表。
每个绿色实体是一个Entity实例，它包含4个属性：key、value、hashCode和指向下一个Entity实例的next指针。
每个HashMap中还包括：1. capacity（数组容量，大小为2^n）；2. loadFactor（负载银子，默认0.75）；3. threshold（扩容阈值，capacity*loadFactory）
注：HashMap的初始化和扩容大小都是2^n，因为HashMap在获取key的hashCode后，需要与数组长度进行与运算，以便确定存储在数组中的index位置，为了不浪费空间，做与运算时，所有位都不要出现0，否则会造成浪费。
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
- h：插入元素的hashCode值
- length：hashMap的容量大小
length值为2次幂，那么length-1的值就是一个全为1的值：1111...11。与运算效率高，全为1的值做与运算不会有空间浪费。
如果length不为2^n，那么length-1可能有0位，例如：1110，在与h做与运算时，0001、0011、1001等这样的位置就不可能被使用了，造成空间浪费，同时增大碰撞检测几率，减慢查询效率。
put
public V put(K key, V value) {
// 当插入第一个元素的时候，需要先初始化数组大小
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 如果 key 为 null，感兴趣的可以往里看，最终会将这个 entry 放到 table[0] 中
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 1. 求 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 找到对应的数组下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 3. 遍历一下对应下标处的链表，看是否有重复的 key 已经存在，
// 如果有，直接覆盖，put 方法返回旧值就结束了
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;
}
}
modCount++;
// 4. 不存在重复的 key，将此 entry 添加到链表中，细节后面说
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
数组初始化
inflateTable()为HashMap中数组的初始化函数：
private void inflateTable(int toSize) {
// 保证数组大小一定是 2 的 n 次方。
// 比如这样初始化：new HashMap(20)，那么处理成初始数组大小是 32
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
// 计算扩容阈值：capacity * loadFactor
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 算是初始化数组吧
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}
数组大小保持为 2 的 n 次方，具体原因前面已经讲过。
计算具体数组位置
根据key计算出的hash值，与length进行与运算。
static int indexFor(int hash, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return hash & (length-1);
}
就是取 hash 值的低 n 位。如在数组长度为 32 的时候，其实取的就是 key 的 hash 值的低 5 位，作为它在数组中的下标位置。
添加节点到链表
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 如果当前 HashMap 大小已经达到了阈值，并且新值要插入的数组位置已经有元素了，那么要扩容
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 扩容，后面会介绍一下
resize(2 * table.length);
// 扩容以后，重新计算 hash 值
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新计算扩容后的新的下标
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 往下看
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 这个很简单，其实就是将新值放到链表的表头，然后 size++
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++;
}
首先判断数组是否需要扩容，然后将新值放在链表表头，size++。
数组扩容
扩容后，数组大小为原来的 2 倍。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新的数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 将原来数组中的值迁移到新的更大的数组中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
扩容就是new一个新数组，并将老数组中的数据迁移至新数组宗。原来table[i]链表中的所有节点，会被重新分配到table[i]和table[i + oldLength]中（如原来数组长度是 16，那么扩容后，原来 table[0] 处的链表中的所有元素会被分配到新数组中 newTable[0] 和 newTable[16] 这两个位置）。
get
public V get(Object key) {
// 之前说过，key 为 null 的话，会被放到 table[0]，所以只要遍历下 table[0] 处的链表就可以了
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 确定数组下标，然后从头开始遍历链表，直到找到为止
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
- 根据 key 计算 hash 值。
- 找到相应的数组下标：hash & (length – 1)。
- 遍历该数组位置处的链表，直到找到相等(==或equals)的 key。
Java7 ConcurrentHashMap
CuncurrentHashMap是一个数组，每个元素是一个Segment，每个segment继承自ReentrantLook来实现锁，也就是说CuncurrentHashMap是通过锁住每一个segment从而实现整体的线程安全。
初始化CuncurrentHashMap时可以定义数组大小，默认为16，即最多支持16条线程同时读写（分布于16个不同的Segment），一旦定义，不可修改。
初始化
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// 计算并行级别 ssize，因为要保持并行级别是 2 的 n 次方
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// 我们这里先不要那么烧脑，用默认值，concurrencyLevel 为 16，sshift 为 4
// 那么计算出 segmentShift 为 28，segmentMask 为 15，后面会用到这两个值
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小，
// 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小
// 如 initialCapacity 为 64，那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
// 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2，这个值也是有讲究的，因为这样的话，对于具体的槽上，
// 插入一个元素不至于扩容，插入第二个的时候才会扩容
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 创建 Segment 数组，
// 并创建数组的第一个元素 segment[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
// 往数组写入 segment[0]
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
- initialCapacity：初始容量，这个值指的是整个 ConcurrentHashMap 的初始容量，实际操作的时候需要平均分给每个 Segment。
- loadFactor：负载因子，Segment 数组不可以扩容，这个负载因子是给每个 Segment 内部使用的。
- cap是每个Segment的初始大小，默认MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY=2，而默认的负载因子LoadFactor是0.75，所以每个Segment的初始阈值为2*0.75=1.5，即放入第一个值时不会扩容，第二个值才开始扩容。
- 初始化时只初始化了Segment[0]，其他位置为null
- 当前 segmentShift 的值为 32 – 4 = 28，segmentMask 为 16 – 1 = 15
put
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 1. 计算 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j
// hash 是 32 位，无符号右移 segmentShift(28) 位，剩下低 4 位，
// 然后和 segmentMask(15) 做一次与操作，也就是说 j 是 hash 值的最后 4 位，也就是槽的数组下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 刚刚说了，初始化的时候初始化了 segment[0]，但是其他位置还是 null，
// ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
s = ensureSegment(j);
// 3. 插入新值到槽s中
return s.put(key, hash, value, false);
}
Segment.put()
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 在往该 segment 写入前，需要先获取该 segment 的独占锁
// 先看主流程，后面还会具体介绍这部分内容
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 这个是 segment 内部的数组
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 再利用 hash 值，求应该放置的数组下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
// first 是数组该位置处的链表的表头
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
// 下面这串 for 循环虽然很长，不过也很好理解，想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
// 覆盖旧值
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
// 继续顺着链表走
e = e.next;
}
else {
// node到底是不是null，这个要看获取锁的过程，不过和这里都没有关系。
// 如果不为null，那就直接将它设置为链表表头；如果是null，初始化并设置为链表表头。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果超过了该 segment 的阈值，这个 segment 需要扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node); // 扩容后面也会具体分析
else
// 没有达到阈值，将 node 放到数组 tab 的 index 位置，
// 其实就是将新的节点设置成原链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
// 解锁
unlock();
}
return oldValue;
}
这里面，首先通过hash判断value需要放在segment中的数组的那个位置，然后获取该位置的链表的表头first，如果表头first不为null，则插入链表头；如果first为空，设置新链表，赋值。
每个Segment都有一个独占锁（tryLock()）。
初始化槽: ensureSegment
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
// 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了，
// 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]
// 为什么要用“当前”，因为 segment[0] 可能早就扩容过了
Segment<K,V> proto = ss[0];
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
// 初始化 segment[k] 内部的数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
// 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 使用 while 循环，内部用 CAS，当前线程成功设值或其他线程成功设值后，退出
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
通过之前初始化好的Segment[0]获取基本信息，建立新的Segment[k]。并发操作使用 CAS 进行控制，乐观锁，while循环获取锁。
获取写入锁: scanAndLockForPut
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 循环获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
// 进到这里说明数组该位置的链表是空的，没有任何元素
// 当然，进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败，所以该槽存在并发，不一定是该位置
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
// 顺着链表往下走
e = e.next;
}
// 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES（单核1多核64），那么不抢了，进入到阻塞队列等待锁
// lock() 是阻塞方法，直到获取锁后返回
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
// 这个时候是有大问题了，那就是有新的元素进到了链表，成为了新的表头
// 所以这边的策略是，相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
这个方法有两个出口，一个是 tryLock() 成功了，循环终止，另一个就是重试次数超过了 MAX_SCAN_RETRIES，进到 lock() 方法，此方法会阻塞等待，直到成功拿到独占锁。
扩容: rehash
CuncurrentHashMap扩容主要是指Segment内部的数组HashEntry[] 扩容，每次扩容2倍
// 方法参数上的 node 是这次扩容后，需要添加到新的数组中的数据。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 2 倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 创建新数组
HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩码，如从 16 扩容到 32，那么 sizeMask 为 31，对应二进制 ‘000...00011111’
int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍历原数组，老套路，将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// e 是链表的第一个元素
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 计算应该放置在新数组中的位置，
// 假设原数组长度为 16，e 在 oldTable[3] 处，那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // 该位置处只有一个元素，那比较好办
newTable[idx] = e;
else {
// Reuse consecutive sequence at same slot
// e 是链表表头
HashEntry<K,V> lastRun = e;
// idx 是当前链表的头结点 e 的新位置
int lastIdx = idx;
// 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点，这个节点之后的所有元素是将要放到一起的
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点，
// 这些节点可能分配在另一个链表中，也可能分配到上面的那个链表中
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
get 过程分析
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
// 1. hash 值
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 2. 根据 hash 找到对应的 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null
&& (tab = s.table) != null) {
// 3. 找到segment 内部数组相应位置的链表，遍历
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>)
UNSAFE.getObjectVolatile(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
- 计算 hash 值，找到 segment 数组中的具体位置，或我们前面用的“槽”
- 槽中也是一个数组，根据 hash 找到数组中具体的位置
- 到这里是链表了，顺着链表进行查找即可
并发问题分析
CuncurrentHashMap使用了CAS和volatite，使得虽然get()操作没有加锁，但是依然不会影响到多线程时，get、put、remove时的线程安全性。
具体分析来源于：Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析
- 添加节点的操作 put 和删除节点的操作 remove 都是要加 segment 上的独占锁的，所以它们之间自然不会有问题，我们需要考虑的问题就是 get 的时候在同一个 segment 中发生了 put 或 remove 操作。
- put 操作的线程安全性
- 初始化槽：这个我们之前就说过了，使用了 CAS 来初始化 Segment 中的数组。
- 添加节点到链表的操作是插入到表头的，所以，如果这个时候 get 操作在链表遍历的过程已经到了中间，是不会影响的。当然，另一个并发问题就是 get 操作在 put 之后，需要保证刚刚插入表头的节点被读取，这个依赖于 setEntryAt 方法中使用的 UNSAFE.putOrderedObject
- 扩容：扩容是新创建了数组，然后进行迁移数据，最后面将 newTable 设置给属性 table。所以，如果 get 操作此时也在进行，那么也没关系，如果 get 先行，那么就是在旧的 table 上做查询操作；而 put 先行，那么 put 操作的可见性保证就是 table 使用了 volatile 关键字
- remove 操作的线程安全性
- 如果 remove 破坏的节点 get 操作已经过去了，那么这里不存在任何问题
- 如果 remove 先破坏了一个节点，分两种情况考虑。 1、如果此节点是头结点，那么需要将头结点的 next 设置为数组该位置的元素，table 虽然使用了 volatile 修饰，但是 volatile 并不能提供数组内部操作的可见性保证，所以源码中使用了 UNSAFE 来操作数组，请看方法 setEntryAt。2、如果要删除的节点不是头结点，它会将要删除节点的后继节点接到前驱节点中，这里的并发保证就是 next 属性是 volatile 的
Java8 HashMap
Java 7中的HashMap是由数组+链表构成的，先根据hashCode定位到数组具体下标，然后再链表中一个一个按顺序查找，所以时间复杂度是O(n)。
而Java 8中的HashMap利用了红黑树，由数组+链表+红黑树组成，当链表的长度超过8个后，会将链表转化为红黑树，所以时间复杂度为O(logN)。
Java 7中HashMap的数据节点是Entry，而Java 8中使用Node（链表）和TreeNode（红黑树）来代表节点。因此，可以根据当前节点是Node还是TreeNode来判断当前使用的是链表还是红黑树。
put()
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第三个参数 onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 数组该位置有数据
Node<K,V> e; K k;
// 首先，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;
// 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到这里，说明数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个
// 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
// 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
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;
}
resize() 扩容：2倍大小
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) { // 对应数组扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
newCap = oldThr;
else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候
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;
// 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; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原数组，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;
// 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树，具体我们就不展开了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 这块是处理链表的情况，
// 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
// loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表，代码还是比较简单的
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;
// 第一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get()
- 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 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
- 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
- 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;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断第一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
Java8 ConcurrentHashMap
Java 8中ConcurrentHashMap的结构与HashMap相同，不过由于需要考虑线程安全，所以逻辑实现更复杂。
初始化
// 这构造函数里，什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10，那么得到 sizeCtl 为 16，如果 initialCapacity 为 11，得到 sizeCtl 为 32。
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