HashMap 源码阅读

HashMap 简介

HashMap 主要用来存放键值对，实现了基于哈希表的 Map 接口，非线程安全。

HashMap 可以存放 null 的 key 和 null 值，但 null 作为 key 只能有一个，null 作为 value 可以有多个。

HashMap 有两个版本：

• JDK8之前，HashMap 的底层数据结构为数组 + 链表，数组是 HashMap 的主体，链表则是为解决哈希冲突而存在的。
• JDK8之后，HashMap 的底层数据结构为数组 + 链表/红黑树，当链表长度大于阈值（默认是8）并且数组容量大于64时，将链表转换为红黑树，以减少搜索时间。

HashMap 的默认大小为16，之后每次扩充，容量都变为原来的2倍，并且 HashMap 总是以2的幂作为哈希表的大小

构造函数

// 默认构造函数。public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all   other fields defaulted}// 包含另一个“Map”的构造函数public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法}// 指定“容量大小”的构造函数public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}// 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数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);}

其中，loadFactor被称为负载因子，其默认大小为0.75f

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

关于负载因子

在分析构造函数时，我们提到了负载因子的默认大小为0.75，所以为什么为0.75，而不是1或者0.5呢？

首先要知道 loadFactor 的作用：

loadFactor 负载因子用来控制数组存放数据的疏密程度

• 负载因子越大（越趋近于1），那么数组存放的数据也就越多，链表长度就会增加，会导致查找开销大，效率低。

• 负载因子越小（越趋近于0），那么数组存放的数据也就越少，存放数据很分散，导致数组利用率低，会频繁扩容非常消耗性能。

loadFactor 与 threshold

threshold = capacity * loadFactor，当 Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。

作为一般规则，默认负载因子 (.75) 在时间和空间成本之间提供了良好的折衷。较高的值会减少空间开销，但会增加查找成本（反映在 HashMap 类的大多数操作中，包括 get 和 put）。在设置其初始容量时，应考虑映射中的预期条目数及其负载因子，以尽量减少重新哈希操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，则不会发生重新哈希操作。

方法解析

putMapEntries 方法：

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {int s = m.size();if (s > 0) {// 判断table是否已经初始化if (table == null) { // pre-size// 未初始化，s为m的实际元素个数float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值if (t > threshold)threshold = tableSizeFor(t);}// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理else if (s > threshold)resize();// 将m中的所有元素添加至HashMap中for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {K key = e.getKey();V value = e.getValue();putVal(hash(key), key, value, false, evict);}}
}

put() 方法

HashMap 对外只提供put() 方法用于添加元素，put() 方法内部调用的是putVal() 方法

putVal() 方法的流程如下：

1. 如果定位到的数组位置没有元素就直接插入
2. 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 作比较，如果 key 相同就直接覆盖，如果 key 不同，就判断p是否为一个树节点，如果是就调用e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入，如果是链表节点，则遍历到链表尾部插入。

public V put(K key, V value) {//hash(key)：获取key的hash值，当key为null时，哈希值为0//key，value：要存储的键值对//第四个参数为onlyIfAbsent，默认是false，如果是true表示，如果不存在改key就进行put操作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;// （第一次put操作）table未初始化或者长度为0，进行扩容//第一次resize()扩容操作后，数组容量会初始化为16if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length; // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中// 桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);// 桶中已经存在元素else {// e为辅助节点，用来记录key值与新插入节点相同的旧节点Node<K,V> e; K k;// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))// 将第一个元素赋值给e，用e来记录e = p;// hash值相等，key不相等；// 为红黑树结点else if (p instanceof TreeNode)// 放入树中e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);// 为链表结点else {// 在链表最末插入结点for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 到达链表的尾部if ((e = p.next) == null) {// 在尾部插入新结点p.next = newNode(hash, key, value, null);// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);// 跳出循环break;}// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))// 相等，跳出循环break;// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表p = e;}}// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点if (e != null) {// 记录e的valueV oldValue = e.value;// onlyIfAbsent为false或者旧值为nullif (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//用新值替换旧值e.value = value;// 访问后回调afterNodeAccess(e);// 返回旧值return oldValue;}}// 结构性修改++modCount;// 实际大小大于阈值则扩容if (++size > threshold)resize();// 插入后回调afterNodeInsertion(evict);return null;
}

JDK7的 put( ) 方法

• 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。

• 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。

get( ) 方法

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) {// 数组元素相等if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 桶中不止一个节点if ((e = first.next) != null) {// 在树中getif (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 在链表中getdo {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

resize( ) 方法

进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。

final Node<K,V>[] resize() {//旧数组Node<K,V>[] oldTab = table;//旧数组容量int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//旧数组阈值int oldThr = threshold;//新数组的容量和阈值int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧// MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}// 没超过最大值，容量和阈值都扩充为原来的2倍else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}//oldCap = 0  未初始化//当使用new HashMap<>(int initalCapacity)时else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else { //当使用new HashMap<>()时// signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}// 计算新的resize上限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;//如果为初始化数组，那么到这里已经结束if (oldTab != null) {// 把每个bucket都移动到新的buckets中for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;//当该数组下标j位置只有一个元素时，直接迁移这个元素if (e.next == null)//计算此元素在新数组的位置newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//如果e为红黑树节点else if (e instanceof TreeNode)//红黑树节点迁移((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { //e为链表节点Node<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;// 原索引// 不需要换桶if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}// 需要换桶// 新桶位置 = 旧桶位置+oldCapelse {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);// 原索引放到bucket里if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}// 原索引+oldCap放到bucket里if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;
}