HashMap源码解析


今天,是我第一次写博客,哈哈哈~~打算写一篇HashMap的底层源码分析,因为这个在面试中是很容易出现的,也是开发者必须要熟悉的Java基础知识点。
首先需要知道HashMap的结构,在Jdk1.8中是数组+链表+红黑树的结构,也叫做哈希桶,在Jdk1.8之前是数组+链表结构,因为链表的查询操作都是O(N)的时间复杂度,在HashMap中查询操作也是占了很大比例的,如果节点数过多,查询的就会比较慢,那么转换为红黑树,就会提高很大的效率,因为红黑树结构中,增删改查都是O(log n),这也就是HashMap后来增加红黑树的原因。
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哈希桶就是数组里面的一个位置中所占所有数据,例如,下图中,绿色节点所占的该数组的位置,以及它连接的链表,整体为一个哈希桶。

HashMap的属性:

上面简单的说了一下其结构,可能大家还不是很理解,下面从源码开始看,就很容易理解了

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
//序列号,序列化的时候使用。
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/**默认容量,1向左移位4个,00000001变成00010000,也就是2的4次方为16,使用移位是因为移位是计算机基础运算,效率比加减乘除快。**/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量,2的30次方。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//加载因子,用于扩容使用。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当某个桶节点数量大于8时,会转换为红黑树。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当某个桶节点数量小于6时,会转换为链表,前提是它当前是红黑树结构。
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//当整个hashMap中元素数量大于64时,也会进行转为红黑树结构。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存储元素的数组,transient关键字表示该属性不能被序列化
transient Node<K,V>[] table;
//将数据转换成set的另一种存储形式,这个变量主要用于迭代功能。
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//元素数量
transient int size;
//统计该map修改的次数
transient int modCount;
//临界值,也就是元素数量达到临界值时,会进行扩容。
int threshold;
//也是加载因子,只不过这个是变量。
final float loadFactor;

这里讲讲为什么默认容量大小为16,加载因子为0.75,主要原因是这两个常量的值都是经过大量的计算和统计得出来的最优解,仅仅是这样而已。
上面是hashMap的属性,尽量的解释给大家,下面再说说它里面的内部类,并不是所有的内部类,只说常用的。

static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;    
    boolean red;
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
}

使用静态内部类,可以进行方便调用,不用每次去new。这是一个红黑树的结构,这里就不详细介绍了,大家可以先去别的博客看看,内容太多,就不在这里阐述了,我后面也会更新。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

这是一个结点内部类,是一个单向链表。上面这两个内部类再加上之前的Node<K,V>[] table属性,组成了hashMap的结构,哈希桶。

构造方法:

Jdk1.8中HashMap构造方法有4个。

public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
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);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

第一个是无参构造,使用的是默认的加载因子0.75f;第二个,设置初始容量(只能是2次幂),并使用默认的加载因子;第二个设置初始容量合加载因子,其实第二个构造方法也是调用了第三个构造;第四个构造传入了一个map,调用了putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)方法,我们来看看这个方法吧

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size(); //获得传入的map对象的实际长度
    if (s > 0) {
        if (table == null) { // pre-size
            /**求出需要的容量,因为实际使用的长度=容量*0.75得来的,+1是因为小数相除,基本都不会是整数,容量大小不能为小数的,后面转换为int,多余的小数就要被丢掉,所以+1,例如,map实际长度22,22/0.75=29.3,所需要的容量肯定为30,有人会问如果刚刚好除得整数呢,除得整数的话,容量大小多1也没什么影响**/
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            //判断该容量是否超出上限
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            if (t > threshold)
                /**对临界值进行初始化,tableSizeFor(t)这个方法会返回大于t值的,且离其最近的2次幂,例如t为29,则返回的值是32**/
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        //如果table已经初始化,则进行扩容操作,resize()就是扩容。
        else if (s > threshold)
            resize();
        //遍历,把map中的数据转到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);
        }
    }
}

该构造函数,传入一个Map,然后把该Map转为hashMap,resize方法在下面添加元素的时候会详细讲解,在上面中entrySet方法会返回一个Set<Map.Entry<K, V>>,泛型为Map的内部类Entry,它是一个存放key-value的实例,也就是Map中的每一个key-value就是一个Entry实例,为什么使用这个方式进行遍历,因为效率高,具体自己百度一波,putVal方法把取出来的每个key-value存入到hashMap中,待会会仔细讲解。
构造函数和属性讲得差不多了,下面要讲解的是增删改查的操作以及常用的、重要的方法,毕竟里面的方法太多了,其它的就自己去看看吧。

添加元素

在讲解put方法之前,我们先看下hash方法是如何计算的哈希值的

static final int hash(Object key) {
    int h;
    /**先获取到key的hashCode,然后进行移位再进行异或运算,为什么这么复杂,不用想肯定是为了减少hash冲突**/
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

下面来看put方法:

public V put(K key, V value) {
    /**四个参数,第一个hash值,第四个参数表示如果该key存在值,如果为null的话,则插入新的value,最后一个参数,在hashMap中没有用,可以不用管,使用默认的即可**/
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    //tab 哈希数组,p 该哈希桶的首节点,n hashMap的长度,i 计算出的数组下标
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //获取长度并进行扩容,使用的是懒加载,table一开始是没有加载的,等put后才开始加载
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    /**如果计算出的该哈希桶的位置没有值,则把新插入的key-value放到此处,此处就算没有插入成功,也就是发生哈希冲突时也会把哈希桶的首节点赋予p**/
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    //发生哈希冲突的几种情况
    else {
        // e 临时节点的作用, k 存放该当前节点的key 
        Node<K,V> e; K k;
        //第一种,插入的key-value的hash值,key都与当前节点的相等,e = p,则表示为首节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        //第二种,hash值不等于首节点,判断该p是否属于红黑树的节点
        else if (p instanceof TreeNode)
            /**为红黑树的节点,则在红黑树中进行添加,如果该节点已经存在,则返回该节点(不为null),该值很重要,用来判断put操作是否成功,如果添加成功返回null**/
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //第三种,hash值不等于首节点,不为红黑树的节点,则为链表的节点
        else {
            //遍历该链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                //如果找到尾部,则表明添加的key-value没有重复,在尾部进行添加
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //判断是否要转换为红黑树结构
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                //如果链表中有重复的key,e则为当前重复的节点,结束循环
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        //有重复的key,则用待插入值进行覆盖,返回旧值。
        if (e != null) { 
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    //到了此步骤,则表明待插入的key-value是没有key的重复,因为插入成功e节点的值为null
    //修改次数+1
    ++modCount;
    //实际长度+1,判断是否大于临界值,大于则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    //添加成功
    return null;
}

上面就是具体的元素添加,在元素添加里面涉及到扩容,我们来看看扩容方法resize。

final Node<K,V>[] resize() {
    //把没插入之前的哈希数组作为oldTal
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    //old的长度
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    //old的临界值
    int oldThr = threshold;
    //初始化new的长度和临界值
    int newCap, newThr = 0;
    //oldCap > 0也就是说不是首次初始化,因为hashMap用的是懒加载
    if (oldCap > 0) {
        //大于最大值
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            //临界值为整数的最大值
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //标记##,其它情况,扩容两倍,并且扩容后的长度要小于最大值,old长度也要大于16
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            //临界值也扩容为old的临界值2倍
            newThr = oldThr << 1; 
    }
    /**如果oldCap<0,但是已经初始化了,像把元素删除完之后的情况,那么它的临界值肯定还存在,        
       如果是首次初始化,它的临界值则为0
    **/
    else if (oldThr > 0) 
        newCap = oldThr;
    //首次初始化,给与默认的值
    else {               
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        //临界值等于容量*加载因子
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    //此处的if为上面标记##的补充,也就是初始化时容量小于默认值16的,此时newThr没有赋值
    if (newThr == 0) {
        //new的临界值
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        //判断是否new容量是否大于最大值,临界值是否大于最大值
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    //把上面各种情况分析出的临界值,在此处真正进行改变,也就是容量和临界值都改变了。
    threshold = newThr;
    //表示忽略该警告
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        //初始化
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    //赋予当前的table
    table = newTab;
    //此处自然是把old中的元素,遍历到new中
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            //临时变量
            Node<K,V> e;
            //当前哈希桶的位置值不为null,也就是数组下标处有值,因为有值表示可能会发生冲突
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                //把已经赋值之后的变量置位null,当然是为了好回收,释放内存
                oldTab[j] = null;
                //如果下标处的节点没有下一个元素
                if (e.next == null)
                    //把该变量的值存入newCap中,e.hash & (newCap - 1)并不等于j
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //该节点为红黑树结构,也就是存在哈希冲突,该哈希桶中有多个元素
                else if (e instanceof TreeNode)
                    //把此树进行转移到newCap中
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { /**此处表示为链表结构,同样把链表转移到newCap中,就是把链表遍历后,把值转过去,在置位null**/
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }
    //返回扩容后的hashMap
    return newTab;
}

上部分内容就是整个扩容过程的操作,下面再来看看删除方法,remove。

删除元素:

public V remove(Object key) {
    //临时变量
    Node<K,V> e;
    /**调用removeNode(hash(key), key, null, false, true)进行删除,第三个value为null,表示,把key的节点直接都删除了,不需要用到值,如果设为值,则还需要去进行查找操作**/
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
}

/**第一参数为哈希值,第二个为key,第三个value,第四个为是为true的话,则表示删除它key对应的value,不删除key,第四个如果为false,则表示删除后,不移动节点**/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    //tab 哈希数组,p 数组下标的节点,n 长度,index 当前数组下标
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    //哈希数组不为null,且长度大于0,然后获得到要删除key的节点所在是数组下标位置
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        //nodee 存储要删除的节点,e 临时变量,k 当前节点的key,v 当前节点的value
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        //如果数组下标的节点正好是要删除的节点,把值赋给临时变量node
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        //也就是要删除的节点,在链表或者红黑树上,先判断是否为红黑树的节点
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                //遍历红黑树,找到该节点并返回
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else { //表示为链表节点,一样的遍历找到该节点
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    /**注意,如果进入了链表中的遍历,那么此处的p不再是数组下标的节点,而是要删除结点的上一个结点**/
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //找到要删除的节点后,判断!matchValue,我们正常的remove删除,!matchValue都为true
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            //如果删除的节点是红黑树结构,则去红黑树中删除
            if (node instanceof TreeNode)
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            //如果是链表结构,且删除的节点为数组下标节点,也就是头结点,直接让下一个作为头
            else if (node == p)
                tab[index] = node.next;
            else /**为链表结构,删除的节点在链表中,把要删除的下一个结点设为上一个结点的下一个节点**/
                p.next = node.next;
            //修改计数器
            ++modCount;
            //长度减一
            --size;
            /**此方法在hashMap中是为了让子类去实现,主要是对删除结点后的链表关系进行处理**/
            afterNodeRemoval(node);
            //返回删除的节点
            return node;
        }
    }
    //返回null则表示没有该节点,删除失败
    return null;
}

删除还有clear方法,把所有的数组下标元素都置位null,下面在来看看较为简单的获取元素与修改元素操作。

获取元素

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    //也是调用getNode方法来完成的
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    //first 头结点,e 临时变量,n 长度,k key
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    //头结点也就是数组下标的节点
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //如果是头结点,则直接返回头结点
        if (first.hash == hash && 
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        //不是头结点
        if ((e = first.next) != null) {
            //判断是否是红黑树结构
            if (first instanceof TreeNode)
                //去红黑树中找,然后返回
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do { //链表节点,一样遍历链表,找到该节点并返回
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    //找不到,表示不存在该节点
    return null;
}

修改元素:

元素的修改也是put方法,因为key是唯一的,所以修改元素,是把新值覆盖旧值。

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