原文章地址HashMap源码分析

Map

map是一种键值映射的数据结构，键不允许重复

介绍一些java当中实现map的关键的几个方法，包括get，put，resize

AbstractMap

该类是其他具体map类的父类

有些子类允许键为null，例如HashMap，有些不允许例如Hashtable，ConcurrentHashMap，因此出现了以下的方法 代码：

public boolean containsKey(Object key) { Iterator<Map.Entry<K,V>> i = entrySet().iterator(); //专门判断是否为空，写在父类中 if (key==null) { while (i.hasNext()) { Entry<K,V> e = i.next(); if (e.getKey()==null) return true; } } else { while (i.hasNext()) { Entry<K,V> e = i.next(); if (key.equals(e.getKey())) return true; } } return false; }

HashMap

HashMap是一个很常用很重要的工具类，看看它是怎么实现的

它是由数组+链表+红黑树实现的，也就是解决hash的冲突的办法是链地址法，链表和红黑树转换的阈(yu)值是6和8；7是用来缓冲的，避免链表和红黑树频繁转换，为什么取这个值呢，是因为经过了统计得出的。

数组的长度永远是2的幂（自有作用）

允许键值null

基本成员属性

//实现了可序列化和克隆 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { //默认初始化数组长度为16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //数组最大长度 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //负载因子，用来判断是否需要扩容 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //大于等于这个数会将链表转化为红黑树提高效率 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //小于等于这个数会将红黑树转化为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //可以树化的最短的数组长度，否则就扩表 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //一个Node数组，在使用的时候才初始化，并且长度总是2^m，方便计算角标(len-1)&hash transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; //键值对的个数，与数组的长度不一样 transient int size; //更改次数，在迭代时判断map是否被更改 transient int modCount; //下一个数组长度 int threshold; final float loadFactor; }

Node类

键值结构在map里是由一个内部类Node来存储的

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //Node的hash值 final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; //让键值都参与hash运算，混合避免冲突 public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } }

HashMap具体的方法

key的hash值:高16位与低16为进行亦或运算

static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

求不小于一个数的最小的2^n，例如num=15，返回16；num=16，返回16。

static final int tableSizeFor(int cap) { //减一是考虑到cap是2^m次方的情况 int n = cap - 1; //使最高位的1与第二位或，最高的位为...00011.... n |= n >>> 1; //...01111.... n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; //此时从最高位开始其后全是1，n=2^m-1 return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }

构造函数（多种），只介绍一种

//可以指定cap或加载因子 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); }

获取Node的方法：流程是：先判断数组相应位置是否为空，再判断第一个节点，再根据是树还是链表查找

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; //检查table不为空，table长度大于0，tablep对应的key的的位置不为空 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //先判断第一个Node，通过判断hash值（hash值可能相等）、key是否相同或相等 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { //若是树，就通过树来查找，反之通过链表查找 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }

put Node的方法,通过尾插法；如果没有初始化先初始化

//关于参数 //onlyIfAbsent if true, don't change existing value //evict if false, the table is in creation mode. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //先检查是否需要resize（） if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //延迟初始化 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //e是要更改的节点 Node<K,V> e; K k; //总是先判断第一个节点 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //尾插法，可能需要转化为树 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //key已存在的情况，记录下该node if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //如果存在旧的key value，返回oldValue if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } //表示已经更改map ++modCount; //扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); //不存在旧值，只是添加，返回null return null; }

扩容:一个table[i]上的节点扩容后只可能在两个位置，一个是原位置，一个是oldCap+i 先更改长度，在通过遍历原table，添加新table

final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //cap，thr都*=2，包括初始化 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; else { // zero initial threshold signifies using defaults 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; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; //移动Node的具体逻辑 if (oldTab != null) { //遍历数组 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; //只有一个Node，直接移动一个即可 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); //执行链表rehash的逻辑 else { //厉害的一段代码，记住cap是2^n Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; //同一个table[j]下的node只可能在两个位置 //实际上是一段位运算根据2^n和2^n-1的特殊性质，把nodes分为两个链表，一段在原位置，一段在原位置+oldCap //判断为cap二进制中的那一位对应的key的hash是否为1，如果为不为1，表示该key的角标不变 //反之，该值为1，则该node在新table中的位置需要+oldcap 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; }