Java之HashMap源码阅读

野性酷女 2021-10-01 12:22 343阅读 0赞

> 工作中常常会遇到常用的类,但是由于封装的太好,一般也不会出现太多的问题,就导致对底层的实现了解的比较少,最近想把这些东西全部都梳理一下,也顺便多学习一些实现思路。欢迎共同探讨

带着几个问题去读源码:

1.  HashMap是基于哪种数据结构实现的?
2.  HashMap是如何存储的?
3.  HashMap是如何取值的?

边读代码边理解:

> 其实只要阅读他的Put方法就能够知道前两个问题的答案!

### put方法 ###

public V put(K key, V value) {
            // 第一个值是通过Hash去摸的形式获取定位这个key应该存在的位置
            // 第二三个是 键和值
            // 第四个表示如果为true的话,则表示不改变已经存在的值
            // 第五个参数表示是初始化的表格
            return putVal(hash(key), key, value, false, true);
        }
    
        // 具体的实现方法
        final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            // Node 表示一个链表节点,基本上就能够确定两种结构存储 数组和链表
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            // 首先划分步骤,方便以下阅读
            // 第一步:
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                // 如果一开始是初始化的情况下,则开始调整Map的大小.初始化大小是16
                n = (tab = resize()).length;
            // 第二步
            // 表示 当前数组大小 - 1 之后hash取模一下,定位这个key在数组中的位置,如果为null表示不存在
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                // 如果定位到的位置不存在的情况下,则创建一个Node对象
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
            // 第三步
                Node<K,V> e; K k;
                // 表示第二步中定位到了数组位置,需要在链表中去获取
                // 如果这个数组位置的key和传递进来的key一致的话,则将这个对象赋给e做下一步操作
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                // 这个表示红黑树节点的情况下
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                //
                else {
                    // 循环遍历这个链表去找数据
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        //如果下一个节点为null的话,表示已经遍历到链表的最尾端
                        if ((e = p.next) == null) {
                            //将这个值作为链表的最尾端赋值
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            // 如果当前的链表大小大于指定的门槛值 8 的话,则将链表结构改造成红黑树结构
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                // 红黑树结构构建
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        //如果找到了指定数据,则结束
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        // 如果没有找到,则将e赋值给b继续查找他的下一级节点
                        p = e;
                    }
                }
                // e 对象如果不为空的话
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    // 将老值取出来
                    V oldValue = e.value;
                    // 将新值替换进去
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    // 然后返回老值
                    return oldValue;
                }
            }
            //总是大小 + 1
            ++modCount;
            // 如果大小超过设定的大小则进行重新调整
            if (++size > threshold)
                resize();
            // 这个方法应该是交给你拓展的后置方法处理
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

**resize()方法 - 一个调整HashMap大小的方法,这个方法很关键,为后面的优化做了一些策略**

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) {
                // 当大小超过了1E的时候,就默认给定最大值
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                // 如果小于1E并且值又大于默认的阀值大小时
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    // **将当前大小调整为两倍大小**
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
            else {               // 零初始阈值意味着使用默认值。
                // **初始化的时候,默认阀值大小为16**
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                // **这是一个门槛值 当大于这个值是按这个Map大小的0.75递增**
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
            // 计算新的resize上限
            if (newThr == 0) {
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
            //调整阀值大小
            threshold = newThr;
            @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            // 重新构建一个新的数组链表,并将大小调整至阀值的大小
                Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
            // 老的HashMap不为空的情况下
            if (oldTab != null) {
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                    Node<K,V> e;
                    if ((e = oldTab[j]) != null) {
                        oldTab[j] = null;
                        // 如果链表的下一级为空了,表示已经到了最尾端
                        if (e.next == null)
                            // 重新通过Hash分配数组位置,设置为链表的头部
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                            // 如果是红黑树的情况下
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                        else { // preserve order ###开始执行链表的秩序
                            //// 链表优化重hash的代码块 - 这一部分代码很关键
                            // 这一部分表示原索引放入 bucket 中
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            // 这一部分表示原索引+oldCap放入bucket中
                            Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                            Node<K,V> next;
                            do {
                                // 取出下一级
                                next = e.next;
                                //通过位运算获取该对象应该存在数组的位置
                                /**
                                  只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没 
                                  变，是1的话索引变成“原索引+oldCap” 
                                 */
                                 // 原索引处理规则
                                if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                    //将判断链表头部对象是否存在,null表示不存在,如果不存在,则将当前对
                                    //象设置为头部
                                    if (loTail == null)
                                        // 头部赋值
                                        loHead = e;
                                    else
                                        // 否则设置该链表的下一级
                                       loTail.next = e;
                                    //将尾部重新定义为当前对象,方便下一个对象进来直接定位到尾部
                                    loTail = e;
                                }
                                // 这里用来处理非原索引的逻辑,和上面差不多
                                else {
                                    // 如果尾部为空的话
                                    if (hiTail == null)
                                        //则将头部设置为他
                                        hiHead = e;
                                    else
                                        // 将尾部进行赋值
                                        hiTail.next = e;
                                    // 将当前值设置为尾部
                                    hiTail = e;
                                }
                            } 
                            // 循环遍历链表的下一级节点!!!!
                            while ((e = next) != null);
                            // 原索引还是存放到原来的位置
                            if (loTail != null) {
                                loTail.next = null;
                                newTab[j] = loHead;
                            }
                            // 非原索引则根据当作数组位置+老的极限值大小的位置,相加,得到存储的位置
                            if (hiTail != null) {
                                hiTail.next = null;
                                newTab[j + oldCap] = hiHead;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            return newTab;
        }

#### 梳理一下上面所了解到的知识: ####

1. HashMap是由数组+链表+红黑树组成
    2. HashMap的初始化数组大小是16,存储阀值大小当前数组大小的75%,当数组中的实际大小大于这个阀值是开始重新调整数组大小,调整方案是以2倍递增,当大小进行到Integer.MAX_VALUE,将不在扩容。
    3. 扩容的方式是重新构建一个新的链表数组,将老的数组进行重组放入新的数组链表中
    4. HashMap优化点:
        1.  当链表长度超过8时,则将改造成TreeMap,也就是常说的红黑树,这样做的目的就是为了防止某一个链表非常长,查找速度很慢.
        2.  扩容时会将链表进行遍历重组,重组的规则是判断它的最后一个bit是0还是1,因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置,所以打个比方,当前key处于数组大小16的索引15位置,经过扩容之后的位置为15+16=31的位置。
        3. 定位数组的位置一共采用了三步:取key的hashCode、高位运算、取模运算

方法一：
    static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7
         int h;
         // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
         // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
    方法二：
    static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
         return h & (length-1);  //第三步 取模运算
    }

### Map是如何取值的? ###

> 你如果了解了上面如何定位数组位置的话,应该就能够有大概的思路,还是上遍代码吧.

// 第一个值是key的hash值
        final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
            // 数组不为空的情况下
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                // 这里会通过取模运算得到数组的位置
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
                // 判断位置是否是第一个,如果是第一个则返回
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                    // 如果不是第一个,则默认循环查找该链表,如果是红黑树则调用getTreeNode方法查找,然后返回.没有找到则返回null
                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;
        }

参考资料:[http://www.importnew.com/20386.html][http_www.importnew.com_20386.html] \- **写的真他妈不是一般的好**

[http_www.importnew.com_20386.html]: https://link.jianshu.com?t=http://www.importnew.com/20386.html