发表更新Java34 分钟读完 (大约5169个字)0次访问

HashMap源代码分析

HashMap 是日常工作开发中经常使用到的一个集合类，并且 hash 这一类数据结构有着类似的实现，比如 redis 中的 hash 结构与 HashMap 就有着惊人的类似。因此读完 HashMap 会有一种举一反三的感觉，非常值得学习。

继承关系简要图

这里写图片描述

HashMap类前注释（搓翻译）

挑重点看，挑重点翻译~

一种基于散列表的Map接口实现。允许null值与null键。HashMap与HashTable大致相同，区别在于前者是非同步且允许null。不保证顺序，且顺序可能会变。

如果hash函数足够好，这种实现中的基础操作（如get、put）只需常量时间即可。选择初始容量与加载因子非常重要，如果你非常在意Iterator的表现。

一个HashMap实例拥有两个影响它的性能的因素：初始容量和加载因子。

  • 初始容量：在hash表创建时桶的个数，即数组长度；

  • 加载因子：一种衡量哈希表所允许的最大容量的参数。

    当 size 超过 capacity * 加载因子 时，哈希表将进行rehash操作，也即容量将翻1倍。

通常来说，默认的加载因子0.75可以在时间消耗和空间消耗之间取得一个较好的平衡。过高，会减少空间消耗但会增加查看消耗（表现在HashMap中的大部分操作，包括get和put）。

当设置它的初始容量时，为了减少rehash的次数，所预期的元素个数以及加载因子应当被考虑到。如果初始容量比元素的个数除以加载因子的结果要大，那么将不会发生rehash操作。

如果要存很多元素，给一个充分大的容量给它，将会比“给个小容量然后让其自动增长容量”这种方式更加高效。

如果使用了过多的经过hashCode()处理后得到相同值的键，无论在任何哈希表中，这都会表现得更慢。为了改善这种影响，当键是Comparable是，将对他们进行比较。

什么是对Map的结构性修改？添加或删除某个键值对，修改不是。

需要注意，此类不是线程同步的。

成员变量

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
// 默认起始容量-必须是2^n
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

// 最大容量，如果任何具有参数的构造函数隐式指定较高的值，则使用该容量。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 构造函数没有指定加载因子时的默认值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 当添加节点时，节点数至少达到这个临界值，才尝试将链表转换成树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// resize 时树上节点小于等于此值时，树将变成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 当链表上的节点数，大于 TREEIFY_THRESHOLD 且 tab.length >= MIN_TREEIFY_CAPACITY
// 才将链表转换成红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

如果在某个链表上节点个数达到 8，会尝试将链表结构转换成红黑树结构，最终是否转换成红黑树，还得看 tab.length 是否达到 MIN_TREEIFY_CAPACITY。

1
2
// HashMap中的桶，也即一个 Node 数组
transient Node<K,V>[] table;

链表节点

先看链表节点的数据结构。这是一个单链表，其中包括了多项信息，诸如键、值、hash值以及下一个节点的引用。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;// hash值
    final K key;// 键
    V value;// 值
    Node<K,V> next;// 单向链表，指向下一个节点
    
    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        // ...
    }

    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + "=" + value; }
    // 这个hash值计算的是整个键值对的hash值
    public final int hashCode() {
	    // key的hash与value的hash相与
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }

    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
		// 判定两个 Node 是否相等：两者的键、值 equals 相等
    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()) &&// 键相同
                Objects.equals(value, e.getValue()))// 值相同
                return true;
        }
        return false;
    }
}

上述代码中，使用的Objects的相应方法如下：

1
2
3
4
5
6
public static int hashCode(Object o) {
    return o != null ? o.hashCode() : 0;
}
public static boolean equals(Object a, Object b) {
    return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
}

构造函数

共3个。分别用于指定相应的加载因子与起始容量。如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
// 指定加载因子与起始容量
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("...");
  	// MAXIMUM_CAPACITY 不是最大整数(2^31 - 1)
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("");
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 指定起始容量，加载因子默认
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 全部默认
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}

大致总结如下：

  • 入参异常判断
  • 最大值判断。如果超出了MAXIMUM_CAPACITY，那么将起始容量置为MAXIMUM_CAPACITY。
  • 正常情况处理。通过 tableSizeFor() 为 initialCapacity 计算一个threshold，这个值是下次resize()时，需要扩展到的容量。

tableSizeFor其计算方式如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
 // 对给定的容量，比它大的、为2^n的值
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;
}

此处位运算略有抽象，通过代入数值进行手动计算、对比就知道它到底在执行什么操作。

通过无符号右移与相或，可以让原来数二进制的最高位到最低位，全部变成 1，也就是大于原数的2^n-1，后面加1，达到2^n。

假设传入的 initialCapacity 为 9，二进制为 1001，减 1 后为 1000。如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
1000 >>> 1 = 0100
1000 | 0100 = 1100

1100 >>> 2 = 0011
1100 | 0011 = 1111

1111 >>> 4 = 0000
1111 | 0000 = 1111
…

在构造函数里面没有对本实例中的容量做任何修改，那当我们初始化一个 HashMap 之后，其中的 capacity 是多少呢？

初始化时，table 为空，所以 capacity 的来源只有 threshold 和 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16)，分别对应有传 initialCapacity 和未传 initialCapacity 的情况。

1
2
3
4
5
final int capacity() {
    return (table != null) ? table.length :
        (threshold > 0) ? threshold :
        DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}

增加 - put()

从put()开始，假设我们map.put("first", 1);。我们将计算出key的hash值，并跳转到putVal中。

1
2
3
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

其中传入了两个boolean变量：

  • onlyIfAbsent，为 true 则已存在时覆盖改值
  • evict，为构建模式（creation mode）

hash(key)干了什么?

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower.  Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.)  So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

键为时就为0，否则先得到键的hashCode()，无符号右移16位后，再与原数异或，得到键的hash。

接下来进入 putVal 的流程，主要分成 3 块逻辑：

  • 初始化：第一次插入。
  • 数组上没有节点。直接将数组中相应位置，修改成该节点。
  • 数组上存在节点。
    • 如果数组上的第一个 Node与所 put 的Node相同，即已存在（判断条件：先判 hash，再判 equals），则视情况(onlyIfAbsent)来决定是否替换 value。
    • 为树节点，则将节点添加到红黑树。
    • 遍历 Node 链表
      • 找到相同的 Node，视情况替换。
      • 到达链表末端，添加新节点到链表末端。
      • 如果链表上的数量大于等于 TREEIFY_THRESHOLD
        • tab.length 小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY 时进行 resize() 操作
        • 否则，将链表转化成一颗红黑树
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 如果桶数组为空，那么将利用resize()初始化一个桶数组
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 此处的位置，为什么还需要将hash与length-1？所以位置不是hash值？
    // 好像不太对，n = 2^m，所以n-1应该是全1的某个数，如7,15。
    // 因此位置还应该是hash值。
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 位置上不存在键值对
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);// 新建一个
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;// 若键值对的hash,key都相同，则将p暂存到e中
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {// 键值不相同，从next遍历后续链表，如果存在就替换，不存在就添加到其上。
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {// 没有后续节点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);// 怕是要变身
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;// 选择跳出，说明找到相同的键，并将该节点暂存到e中
                p = e;// p指向e，即p.next，也就是p节点的下一个
            }
        }
        if (e != null) { // e不为空说明键已存在
            V oldValue = e.value;
            // 之前传进来的值起作用了。传进来的是false，此时会替换。
            // 如果是true的话，且旧值为空，还是会替换。
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);// 一个回调
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)
        resize();// 同样的，要变身
    afterNodeInsertion(evict);// 还是一个回调
    return null;
}

扩容

初始化或者将容量加倍时会调用resize()。主要分成两部分

  • 计算新的容量与临界值
  • 将原数组中的节点按照相应的规律分配到新数组中
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
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) {
            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;
    // ----------------- 我是分割线 -----------------
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    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)//该桶没有后续的节点
	                // 新数组上的位置可能与之前不同，可能是二倍
	                // newCap-1为0b11...11样式的二进制，比oldCap-1多一位1
	                // 相与的话，取决于hash值的前一位。所以可能是相同，可能是(原位置➕原容量)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
	                // 对拥有后续链表的桶，另做处理
	                // lo应该是low的缩写，hi是high的缩写，表示0或1
	                // 哪里的0或1呢？这是关键点，继续看
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 遍历该桶的所有节点
                    do {
                        next = e.next;
                        // e.hash & oldCap这个与之前的位置有什么差别呢？
                        // 之前算位置时，是用oldCap-1与hash相与，也就是1111...1样式的二进制，
                        // 现在是10000..00样式的二进制，所以等不等于0
                        // 取决于hash值的前1位。
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
	                        // 为什么要用这个loTail？也就是尾。后续需要将尾位置上的节点的next指向e，也就是else所执行的。
                            if (loTail == null)// 说明还没有数据
                                loHead = e;// 首
                            else
                                loTail.next = e;// 尾->next
                            loTail = e;// 尾 = e;
                        }
                        else {
	                        // 逻辑同上，此时位置的二进制的第一位是1
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 组成了一个新的链表，位置在之前的位置的位置上，因为第1位为0
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 组成一个新的链表，位置是原位置+原容量，因为第1位为1
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

确定新的容量及临界容量

对这一部分代码的总体理解如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 此时Map不为空，里面存在键值对
    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // oldCap >= 0x3fff ffff
        threshold = Integer.MAX_VALUE; // threshold = 0x7fff ffff
        return oldTab;
    } // newCap = oldCap * 2
    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
        newThr = oldThr << 1;
}
else if (oldThr > 0) // 此时Map为空，但是new对象的时候，把capacity当做参数，
    newCap = oldThr; // 传给了HashMap的构造函数，造成了只有threshold有值。
else { // 此时Map为空，使用的是无参构造器，threshold和capacity都没有值。
    newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr在程序开始处的默认赋值为0
if (newThr == 0) { // 此处补充上述没有为newThr赋值的情况，即
    float ft = (float)newCap * loadFactor;
    newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 使用newCap、newThr初始化扩容后的数组和threshold
threshold = newThr;
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;

接下来对每段代码进行分析，总共分成3个片段，分别对应上述代码中的3中情况。

①Map不为空，里面存在键值对

代码片段：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
if (oldCap > 0) { // 此时Map不为空，里面存在键值对
    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // oldCap >= 0x4000 0000
        threshold = Integer.MAX_VALUE; // threshold = 0x7fff ffff
        return oldTab;
    } // newCap = oldCap * 2
    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
        newThr = oldThr << 1;
}

有一个问题，如下：

为什么要做oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY判断

首先MAXIMUM_CAPACITY的赋值为1 << 30，即0x4000 0000。然而Integer.MAX_VALUE = 0x7fff ffff，也就是说MAXIMUM_CAPACITY << 1会变成0x8000 0000，也就是溢出。

为了模拟一次这种情况，特意编写了下面的代码，运行下面代码的时候，JVM默认的堆大小不够，设了一个最大堆大小为10GB，参数为：-Xmx10240m。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
public static void main(String[] args) throws Exception {
    disableWarning();
    showHashMapInfo(0x1fffffff);
    System.out.println("------------------------------------");
    showHashMapInfo(0x3fffffff);
}
/**输出结果：
initialCapacity is : 1fffffff
After hashMap created, capacity is : 20000000, threshold is : 20000000
After resize(initialization), capacity is : 20000000, threshold is : 18000000
After resize(double size), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
------------------------------------
initialCapacity is : 3fffffff
After hashMap created, capacity is : 40000000, threshold is : 40000000
After resize(initialization), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
After resize(double size), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
 **/
private static void showHashMapInfo(int capacity) throws Exception {
    System.out.printf("initialCapacity is : %x\n", capacity);

    HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>(capacity);

    Class<?> hashMapClass = hashMap.getClass();
    // 通过反射的方式打印hashMap的属性值
    Method resizeMethod = hashMapClass.getDeclaredMethod("resize");
    Method capacityMethod = hashMapClass.getDeclaredMethod("capacity");
    Field thresholdField = hashMapClass.getDeclaredField("threshold");
    resizeMethod.setAccessible(true);
    capacityMethod.setAccessible(true);
    thresholdField.setAccessible(true);

    System.out.printf("After hashMap created, capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
    // 会调用resize初始化Node数组
    hashMap.put("", "");
    System.out.printf("After resize(initialization), capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
    // 手动再次resize
    resizeMethod.invoke(hashMap);
    
    System.out.printf("After resize(double size), capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
}
// 去掉WARNING
private static void disableWarning() {
    System.err.close();
    System.setErr(System.out);
}

当在构造函数中指定了initialCapacity后，会先将threshold赋值成所需的capacity。所以先看tableSizeFor()函数，它用来将指定的initialCapacity转化成大于该值的2次幂。所以如果一开始capacity的初始值是大于或等于0x40000000的话，HashMap指定的capacity就是0x40000000。源代码如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

// 1
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 此处并未设置capacity，只是将期望的capacity赋值给了threshold
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    // initialCapacity超过0x40000000，只取0x40000000
    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);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

②Map为空，但指定了初始大小

这种情况对应于上面代码中的HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>(capacity);。这种情况下会将指this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);，导致int oldThr = threshold;能够获取到值，所以if (oldThr > 0)成立，将newCap = oldThr，实现了在第一次resize()初始化数组时，按照指定的initialCapacitynew出数组。

③Map为空，未指定任何参数

这种情况使用默认参数：

1
2
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 16 * 0.75

得到newCap和newThr之后便开始初始化数组大小。初始化数组后，会将原数组中的Node链表，按照某种规则迁移到新的数组上面去。

扩容后的位置调整

如果oldTab == null，那么此次resize属于第一次初始化HashMap中的数组，直接返回刚new出来的新数组即可；当原数组中的第i为存在Node时，新的位置分布存在两种情况，即Node有无后续Node。这两种情况下，在原数组中的位置的计算方式是一样的，即：(n - 1) & hash，其中n = tab.length,所以位置也就是Node的hash值与上length - 1。

1
2
3
4
// HashMap.putVal()
n = tab.length
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

这里写图片描述

无后续Node扩容后的位置

新的位置为：e.hash & (newCap - 1)

代码为：newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

与之前的位置相比，可能是原位，可能是oldCap + 原位

有后续Node扩容后的位置

这条链表上面Node的hash值的与上oldCap结果的含义是：**oldCap的最高非0位对应在hash上的那一位到底是0还是1**。因为oldCap是0x400之类的值，只有最高位是1，其他位都是0。

如果结果是0，位置为：原位；
如果结果是1，位置为：原位+oldCap

只不过在新位置上之后，可能还是以一个链表的形式存在。

查询 - get()

我们先是通过常见的get(Object key)方法来获取相应的值，该方法如下：

1
2
3
4
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

这个方法接受两个参数，一个是kek的hash值，一个是key，在一定程度上可以加快速度吧。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
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) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            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;
}

删除 - remove()

删除键值对，分两步，第一步是找到对应的键值对，第二步删除该键值对。删除时，可能会有两种情况（不考虑树结构），位于桶数组上或者位于后续的链表上。对于后者，因为此链表是单链表，我们需要将该键值对的前一个节点记录下来。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
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) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        // 寻找键值对完毕，如果没找到node为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)// 在桶数组上
                tab[index] = node.next;
            else// 在链表上，将前个节点的后续改成该键值对的后续，即实现删除了该键值对
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

后记

本文由本人的两篇对 HashMap 的学习总结拼凑而来，第一篇写于 2018 年，第二篇写于 2019 年，期间时隔一年，有一些明显的理解错误已经得到更正。现在是 2021 年，面对两篇曾经的笔记，仍然存在若干词不达意、表达不清、错别字的地方，部分地方是自己当前的理解。

非常感谢你的阅读。

HashMap源代码分析

https://eucham.me/2018/06/08/988a19122324.html

作者

遇寻

发布于

2018-06-08

更新于

2022-04-21

许可协议

#

评论

归档

最新文章

链接

×