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《架构之路源码解析JDK9系列》HashMap的原理

 

一.导读
HashMap想必大家已经在熟悉不过了,今天开始将会跟大家一起学习下JDK9的源码,我们主要从工作原理和常用的方法进行分析学习,希望能给您带来收获。
二.版本
Java version “9.0.4”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 9.0.4+11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9.0.4+11, mixed mode)
三.解析
1.属性

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 默认初始容量为16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 哈希表最大容量为2的30次方
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认的加载因子0.75
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 默认的值为8,bin(桶)的个数超过这个值时,将链表转换成红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 默认值为6,bin(桶)的个数小于这个值时,将红黑树转换成链表
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 链表转换树之前,只有键值对数量大约这个值时,才会发生转换

2.构造方法

public HashMap() // 默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的HashMap
public HashMap(int initialCapacity) // 构造一个指定初始容量和默认加载因子(0.75)的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) // 构造一个指定初始容量和加载因子的HashMap
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) // 构造一个映射关系与指定Map相同的HashMap

3.内部数据结构
数组+链表+红黑树
4.put方法

public V put(K key, V value) {
    // 对key的hashCode()做hash
    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;
    // 判断hash表是否为空,如果为空,则进行表空间扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 判断通过Key得到的hash值在当前数组中是否存在对应的元素,如果不存在,则新建链表节点并赋值给数组。如果值存在,则进入else分支
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 判断数组存储的内容是否和Key相等,相等则覆盖
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果不相等,则判断节点是不是红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
        // 如果不相等也不是红黑树,则是链表。遍历链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
            // 如果遍历链表的尾端也没有找到key值相同的节点,则新建一个Node,然后添加到第一个元素的后面
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 如果链表的节点个数,满足转换红黑树的条件,满足则转换成红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        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);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 如果超过容量,则进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

5.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;
    // 如果数组不等于空并且可以根据Hash值找到键值对在数组中的位置
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 总是先检查第一个节点,找到则返回
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果是红黑树,则遍历红黑树,取节点Value值
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
            // 如果是链表,则循环遍历链表直到找到节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
    return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
    TreeNode<K,V> p = this;
    do {
        int ph, dir; K pk;
        TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
        // 传入的Hash值小于当前节点的Hash值,进入左节点
        if ((ph = p.hash) > h)
            p = pl;
        // 大于当前节点Hash值,进入右节点
        else if (ph < h)
            p = pr;
        // 传入的Hash值与当前节点Hash值相等,并且Key相等,则返回当前节点
        else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
            return p;
        // 如果左节点为Null,则进入右节点
        else if (pl == null)
            p = pr;
        // 如果右节点为Null,则进入左节点
        else if (pr == null)
            p = pl;
        // 如果是按照比较器排序,则通过比较器返回值决定进入左节点还是右节点
        else if ((kc != null ||
                  (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
            p = (dir < 0) ? pl : pr;
        // 如果右节点找到此关键字,直接返回
        else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
            return q;
        // 条件都不满足,则进入左节点
        else
            p = pl;
    } while (p != null);
    return null;
}

6.resize方法

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) {
        // 如果原数组的长度大于等于哈希表的最大容量,则将阈值设置成整形的最大值
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 容量翻倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 阈值翻倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 如果旧的阈值大于0,则将容量替换成原来的阈值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        // 16
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        // 0.75*16=12
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 如果新的容量等于0
    if (newThr == 0) {
        
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 设置新的阈值
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    // 扩容
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 如果旧的table不等于Null,复制元素,重新Hash
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 如果旧的节点是红黑树,则将树上的节点rehash之后并放到新的地方
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    // 链表重新Hash
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

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