HashMap源码分析
HashMap源码分析
简介
HashMap是一个底层用数组+链表实现的存储KV键值对数据结构,它允许null键和null值。
原理
HashMap的存储规则是,根据K的hashCode运算得到hash值,然后根据hash值运算得到下标,如果数组中该下标没有值就放入,有值就一个一个比较是否hash值相同并且equals也为true,如果是就用value更新原来的value,如果到达最后都没找到相同的,就新增节点,在jdk1.8中进行了优化,当链表长度达到8时,就把链表变为红黑树
类结构
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
HashMap继承了AbstractMap并重写了里面的方法。
HashMap实现了Cloneable接口,可以被克隆。
HashMap实现了Serializable接口,可以被序列化。
属性
//默认初始化容量16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //最大容量为2的30此方法 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认加载因子0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //链表转成树的阈值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //树转换成链表的阈值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //转换成树的最小容量阈值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //保存节点的数组 transient Node<K,V>[] table; //保存的所有节点 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; //保存节点个数 transient int size; //修改次数,用于迭代器的快速失败 transient int modCount; //扩容的阈值 int threshold; //加载因子 final float loadFactor;
节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //key的hash值 final int hash; final K key; V value; //后继节点 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; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))//判断相等的条件是key和value都要相等 return true; } return false; } }
构造器
//指定初始化容量和增长因子的构造器 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//如果初始化容量比最大默认容量还大 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; //把指定的初始化大小改成近似这个数的2的n次方形式 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } //通过一定的算法得到2的n次方近似于这个数 static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; } //指定初始化大小的构造器 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //无参构造器 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } //使用Map初始化构造器 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
方法
添加节点方法
put(K,V)添加kv键值对
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } static final int hash(Object key) { int h; //如果key为null,hash为0,否则计算hash的规则是hashCode与(hashCode无符号左移16位) return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果table还没初始化,或大小为0 n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)////添加节点计算得到的下标位置没有节点 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//添加节点计算得到的下标位置已有节点 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果添加节点的hash和计算下标位置节点的hash相等 并且 添加节点的key与计算下标位置节点的key地址相等或逻辑相等 e = p; else if (p instanceof TreeNode)//如果是树,那么按照树的方法添加 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else {//是链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) {//到达链表的尾部 //添加节点 p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 如果链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD-1,即添加后链表长度大于等于8,那么那链表转换为树 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); //如果是替换旧值,并没有修改modCount return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) //添加了元素大于阈值,进行扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } //初始化或对数组进行二倍扩容 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) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果原容量大于最大值 //阈值设置为Integer的最大值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//原容量扩大二倍小于最大容量 并且 原容量要大于等于默认的初始化容量 newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) //用原来的阈值初始化数组大小(构造的时候如果指定了初始化大小是使用threshold来保存的) newCap = oldThr; else { // 原容量为0并且没有指定初始化容量大小,就使用默认值 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"}) //创建一个新容量大小的节点数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) {//如果原数组不空 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果数组下标位置存放了元素 //help GC? oldTab[j] = null; if (e.next == null)//如果元素没有后继 //e.hash & (newCap - 1) 计算下标位置 //不进行扩容直接添加的计算规则是 hash & (n-1) n就是数组大小 //不管是你自己指定的初始化大小还是默认是初始化大小,都是2的次方(自己指定的如果不是2的次方会被转化为2的次方)而且扩容也是2倍扩容,所以不管新容量还是老容量都是2的次方 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode)//如果是红黑树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //是链表 //什么4个节点,对应两条链表 //一条链表上的节点通过hash计算的下标是一样的,而按照hash & (newCapacity-1)规则计算下标,只会得到两个下标,一个是原下标,一个是原下标+oldCapacity 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) {//精髓 e.hash & oldCap //假如原容量为16那么新容量就为32,此时2号位置的链表通过原来计算公式为hash&(oldCapacity-1)即:1011011001010001000010 // & // 0000000000000000001111 15 // 0000000000000000000010 // 即: 2号位置 //扩容之后本来应该的下标为 1011011001010001000010 // & ↑ // 0000000000000000011111 31 // 即 2号位置 //可以看到扩容2倍,由于是&上(capacity-1)所以二进制全为1且比原来多一个1,那么差距就是↑所指那一位是0或1,如果是0那么新下标就是原下标,如果是1那么新下标就是原下标+oldCapacity //如果使用 e.hash & oldCap 可以更快的计算 // 1011011001010001000010 // & // 0000000000000000010000 // 0000000000000000000000 为0说明是原下标 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //使用的是尾插法,保证了在扩容前先添加的元素,在扩容后的位置也在前面 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; }
移除节点方法
public V remove(Object key) { Node<K,V> e; //如果移除了返回节点的值,否则没找到返回null return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } 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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {//数组已经初始化并且大小大于0而且通过hash计算下标位置不空 Node<K,V> node = null, e; K k; V v; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果hash相等 并且 key地址相等或equals node = p; else if ((e = p.next) != null) {//去后继节点找 if (p instanceof TreeNode)//如果后继节点是树,那么按照树的方法找 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else {//是链表,遍历找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p)//如果是数组中保存的元素 tab[index] = node.next; else //是链表元素,修改链 p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } return null; }
但是HashMap为什么要有modCount这个属性呢?既然不是线程安全的,那么快速失败的意义在哪儿呢?而且如果put方法是key已存在,只是将新值替换旧值,modCount并没有改变,难道你在使用迭代器遍历时,其他线程修改了值,不用快速失败吗?
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