【源码解析】深入理解HashMap

桃扇骨 2022-09-10 01:17 428阅读 0赞

一、静态区域

6参数：static final

6参数，初始化的大小以及最终的限定范围，其余四个和树化有关，一个是threshold相关的参数，其余的是判定是否能够树化以及树的退化的条件

  1. // 初始化HashMap的时候，如果没有赋值，那么我们会给它赋上默认的缺省值为16
  2. //数组一开始的大小默认就为16，即HashMap中桶的数量 2^4     【凡涉及到"容量"一词，都是指桶的数量】
  3. static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
  5. // 扩容之后最大的数组容量为2^30（非元素个数）
  6. static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
  8. /**【计算扩容阈值参数】
  9. * 负载因子，用来计算下一次的阈值使用，在初始化的时候会使用到
  10. * 构造方法中，或者是put元素的时候还未初始化hashMap，进入到resize方法中调用该参数。
  11. */
  12. static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  14. /**【树化阈值】
  15. * （1）链长达8
  16. *         在putVal方法中，如果当前桶中的元素形成的链的长度超过该值，默认8那么就是到了9之后会树化
  17. *         为了保证hashMap的查找效率，避免莲花长度太长导致的效率低下而设置的值
  18. * （2）数组的长度达到64
  19. *         treeifyBin方法使用到，至少为树化链长的4倍
  20. */
  21. static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
  22. static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
  24. /**【退化阈值】
  25. * 在split中会使用到该缺省值，用于树的退化，树的退化阈值为6，
  26. *     当前树的结点小于6就没有必要继续维持树的状态了
  27. */
  28. static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

Node结构（HashMap）

定义了hashmap中的每个参数都有hash值（int类型的为了平均散列高位参与运算使用hash扰动函数），key、val、以及下一个元素的位置（链化前为null）

优化哈希算法：
hash ^ (hash >>> 16)
无符号右移16位，扰动函数使得哈希值二次散列，使得低位的值也能加入计算

  1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  3.     final int hash;
  4.     final K key;
  5.     V value;
  6.     Node<K,V> next;
  8.     //构造方法
  9.     Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
  11.         this.hash = hash;
  12.         this.key = key;
  13.         this.value = value;
  14.         this.next = next;
  15.     }
  17.     public final K getKey()        {
  18.      return key; }
  19.     public final V getValue()      {
  20.      return value; }
  21.     public final String toString() {
  22.      return key + "=" + value; }
  24.     public final int hashCode() {
  26.         return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
  27.     }
  29.     public final V setValue(V newValue) {
  31.         V oldValue = value;
  32.         value = newValue;
  33.         return oldValue;
  34.     }
  36.     public final boolean equals(Object o) {
  38.         if (o == this)
  39.             return true;
  40.         if (o instanceof Map.Entry) {
  42.             Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
  43.             //key和val都相等的时候，返回true
  44.             if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
  45.                 Objects.equals(value, e.getValue()))
  46.                 return true;
  47.         }
  48.         return false;
  49.     }
  50. }

二、base：基础函数

成员变量：

  1. transient Node<K,V>[] table;
  2.     transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
  4. // HashMap中所有元素的个数，K-V对数
  5.     transient int size;
  6. // 下次resize（扩容）的操作的size值。
  7.     int threshold;
  9. //HashMap结构改变的次数
  10.     transient int modCount;
  11. //loadFactor是定义好的
  12.     final float loadFactor;

在这里插入图片描述

HashMap(int, float) 构造函数：

说明了可以给定的值为 初始的数组大小 和 负载因子

  1. public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
  3.     if (initialCapacity < 0)
  4.         throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
  5.     if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
  6.         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
  7.     if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
  8.         throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
  9.     //处理完异常的情况就可以赋值loadFactor 和threshold 了
  10.     //    但是此时我们还没有创建出来真正的HashMap，为了优化，我们延迟了初始化
  11.     //    后续我们在resize中会对HashMap进行初始化（创造结构）
  12.     this.loadFactor = loadFactor;
  13.     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
  14. }
  16. public HashMap(int initialCapacity) {
  18.     this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); //简洁！套娃
  19. }
  20. public HashMap() {
  22.     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
  23. }

hash( ) 扰动函数

在这里插入图片描述

一、如果没有(h >>> 16)的话，会使得元素不够散列，使得高位的hash结果损失，
有这个也是为了将高位的特征保留到低位中，将高低位二进制特征混合起来综合判断
二、在后续的 hash & ( n -1 )时，如果只有17个桶，那么我们必然收集不到原本足够散列的高位特征，必然导致最终的结果有一定的数据偏移

  1. static final int hash(Object key) {
  3.         int h;
  4.         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  5.     }

取二的幂次数：tableSizeFor( )

使得输入的参数向上转移为2的幂次方

  1. static final int tableSizeFor(int cap) {
  3.     int n = cap - 1;
  4.     n |= n >>> 1;
  5.     n |= n >>> 2;
  6.     n |= n >>> 4;
  7.     n |= n >>> 8;
  8.     n |= n >>> 16;
  9.     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
  10. }

树化节点：treeifyBin

  1. final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
  3.         int n, index; Node<K,V> e;
  4.         // 进来之前已经保证了链长>8，这里判断是否达到最小树化阈值64。
  5.         // tab为空：初始化；n < 最小树化阈值
  6.         if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
  7.             resize();
  8.         else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
  10.             TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
  11.             do {
  13.                 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
  14.                 if (tl == null)
  15.                     hd = p;
  16.                 else {
  18.                     p.prev = tl;
  19.                     tl.next = p;
  20.                 }
  21.                 tl = p;
  22.             } while ((e = e.next) != null);
  23.             if ((tab[index] = hd) != null)
  24.                 hd.treeify(tab);
  25.         }
  26.     }

三、public：公开函数

getNode( ) 获取元素

get逻辑：通过getNode =》拿到key的判断结果==》Node e =》拿到e.value返回

  1. public V get(Object key) {
  3.     Node<K,V> e;
  4.     return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
  5. }

get方法里面直接套娃getNode，获取Node方法，给key就足够了

  1. final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
  3.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
  4.     //如果现在的表非空，且有长度，first指向表中的指定index桶[(n-1)&hash]
  5.     //与此同时，tab、n、first设定值，只要一个不满足，return null
  6.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
  7.         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
  9.         //1、first就是的key相同，return first
  10.         if (first.hash == hash && // always check first node
  11.             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  12.             return first;
  13.         //2、first不是，继续找下一个【排除首个元素的情况】
  14.         if ((e = first.next) != null) {
  16.             //如果first是树，那么在树里面找Node
  17.             if (first instanceof TreeNode)
  18.                 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
  19.             //否则e作为临时元素不断向下寻找，直到key相同（hash之后相同 and key地址相同或者值相同）
  20.             do {
  22.                 if (e.hash == hash &&
  23.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  24.                     return e;
  25.             } while ((e = e.next) != null);
  26.             //到这里如果还是没有值，那说明不是单个元素，也不是树里面的，也不是链表中的值
  27.             // ==》 没有需要的值 ==》 返回 null
  28.         }
  29.     }
  30.     return null;
  31. }

赠品：

通过getNode来判断是否存在元素

  1. public boolean containsKey(Object key) {
  3.     return getNode(hash(key), key) != null;
  4. }

⭐put( )

  1. public V put(K key, V value) {
  3.     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
  4. }

正常的插入方法：
1、桶里面没有元素，直接放入(k, v, next)
2、桶里面是个链表，循环到最后加进去（判断是否可以树化，超过阈值）
3、桶是一个树，插入树的方法，调用树的插入

  1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
  3.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
  4.     //赋初值，判断是否初始化完成，没有的话进入resize中newThr、newCap赋值
  5.     //tab、n
  6.     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
  7.         n = (tab = resize()).length;
  9.     //1、对应的桶没有元素，那么直接放入table[index]，p指向table[index]
  10.     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
  11.         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
  12.     else {
  14.         Node<K,V> e; K k;
  15.         //第一位里面有值，将e赋值p作为临时节点，【替换】
  16.         //e用来装载旧的值，如果进去了直接到最后直接将e节点的值赋值为新值就ok【e用作替换的临时元素使用】
  17.         if (p.hash == hash &&
  18.             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  19.             e = p;
  20.         //p是树：
  21.         //1、返回的e为空说明是子树，不参与替换
  22.         //2、是中间的树，那么替换
  23.         else if (p instanceof TreeNode)
  24.             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
  25.         //链表情况：
  26.         else {
  28.             //只要p.next有值，就一直判断key的值有没有一样的，一样的就break，说明找到了要替换的节点
  29.             //如果在找的时候已经到了终点，直接创建新的 node，如果达到阈值，那么对tab树化，此时e为null，不要替换
  30.             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
  32.                 if ((e = p.next) == null) {
  34.                     p.next = newNode(hash, key, value, null);
  35.                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
  36.                         //treefiy只对当前的桶树化。
  37.                         treeifyBin(tab, hash);
  38.                     break;
  39.                 }
  40.                 if (e.hash == hash &&
  41.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  42.                     break;
  43.                 p = e;
  44.             }
  45.         }
  46.         //e不为空，那说明有替换的元素，只需要将value的值赋值给需要替换的元素上就ok
  47.         if (e != null) {
  48.      // existing mapping for key
  49.             V oldValue = e.value;
  50.             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
  51.                 e.value = value;
  52.             afterNodeAccess(e);
  53.             return oldValue;
  54.         }
  55.     }
  56.     //结构改变++
  57.     ++modCount;
  58.     //键值对的数量达到阈值，对tab进行扩容操作。
  59.     if (++size > threshold)
  60.         resize();
  61.     afterNodeInsertion(evict);
  62.     return null;
  63. }

流程图如下：
思维导图

⭐resize（）

1、扩容：根据当前大小赋值
2、初始化

  1. final Node<K,V>[] resize() {
  3.     Node<K,V>[] oldTab = table;
  4.     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
  5.     int oldThr = threshold;
  7.     //newCap, newThr为新的结构进行初始化
  8.     int newCap, newThr = 0;
  9.     if (oldCap > 0) {
  11.         //put过的tab，旧容量已经超过所能承受的2^30，那就只能随便碰撞了
  12.         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
  14.             threshold = Integer.MAX_VALUE;
  15.             return oldTab;
  16.         }
  17.         //没超过：newThr、newCap 二者都扩容
  18.         //满足：newCap = oldCap * 2 不超 and oldCap大于默认initial容量，直达最后new环节
  19.         //不满足：Cap为两倍，但是newThr为0.根据newCap设置大小为newCap * loadFactor。
  20.         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
  21.             newThr = oldThr << 1; // double threshold
  22.     }
  23.     //cap=0，oldThr > 0：阈值里面保存的就是新的容量大小，但是还没有给newThr赋值，后面还会对它进行赋值
  24.     else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
  25.         newCap = oldThr;
  26.     //cap=0，oldThr=0：将新的设置为默认的容量和默认的阈值
  27.     else {
  28.                    // zero initial threshold signifies using defaults
  29.         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
  30.         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
  31.     }
  32.     //newThr未定义，重新定义newThr，定义resize上限
  33.     if (newThr == 0) {
  35.          //不能超过阈值，否则直接把Thr阈值设置为最大值，永远不让你扩容resize
  36.         float ft = (float)newCap * loadFactor;
  37.         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
  38.                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
  39.     }
  41.     //根据newThr和newCap来 init 新的table
  42.     threshold = newThr;
  43.     @SuppressWarnings({
  44.     "rawtypes","unchecked"})
  45.     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
  46.     table = newTab;
  48.     //oldTab里面有东西：搬运到新的tab中
  49.     if (oldTab != null) {
  51.         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
  53.             Node<K,V> e;
  54.             if ((e = oldTab[j]) != null) {
  56.                 //释放oldTab空间
  57.                 oldTab[j] = null;
  58.                 //达到oldTab最后一个位置，直接拼接到最后的位置
  59.                 if (e.next == null)
  60.                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
  61.                 //属于数的情况，将树退化
  62.                 else if (e instanceof TreeNode)
  63.                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
  64.                 //设高位和低位，oldCap：100000，当前元素最高位为0，放到低位的hash链表中
  65.                 else {
  66.      // preserve order
  67.                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
  68.                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
  69.                     Node<K,V> next;
  70.                     do {
  72.                         next = e.next;
  73.                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
  75.                             if (loTail == null) loHead = e;
  76.                             else loTail.next = e;
  77.                             loTail = e;
  78.                         }
  79.                         else {
  81.                             if (hiTail == null) hiHead = e;
  82.                             else hiTail.next = e;
  83.                             hiTail = e;
  84.                         }
  85.                     } while ((e = next) != null);
  86.                     //遍历两条链
  87.                     if (loTail != null) {
  89.                         loTail.next = null;
  90.                         newTab[j] = loHead;
  91.                     }
  92.                     //高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量
  93.                     if (hiTail != null) {
  95.                         hiTail.next = null;
  96.                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
  97.                     }
  98.                 }
  99.             }
  100.         }
  101.     }
  102.     //扩容完成，返回newTab
  103.     return newTab;
  104. }

总结这个最好是分为两个图比较清晰，第一个是给newThr和newTab赋值；第二个是给元素搬家的操作。（以注解 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})为分界）

第一部分：
在这里插入图片描述
第二部分：
得到了newCap和newThr
newCap还是空空如也，只是知道要搬的新家有多大。
得到table和threshold

在这里插入图片描述

remove( )

又一个套娃方法，这个方法也是我们最常用的方法：不需要matchValue就可以remove元素的方法

  1. public V remove(Object key) {
  3.     Node<K,V> e;
  4.     return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
  5.         null : e.value;
  6. }
  8. final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) {
  10.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
  11.     // init tab、n、p、index
  12.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
  14.         // 下面的逻辑非常清晰，就是使用node装载需要remove的元素
  15.         // 首先要找到node，然后交给下一个循环处理node
  16.         Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
  17.         // 1、单个元素，首个元素
  18.         if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  19.             node = p;
  20.         else if ((e = p.next) != null) {
  22.             // 2、节点为树
  23.             if (p instanceof TreeNode)
  24.                 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
  25.             // 3、节点为链表，但是也有可能找不到对应的元素
  26.             else {
  28.                 do {
  30.                     if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
  32.                         node = e;
  33.                         break;
  34.                     }
  35.                     p = e;
  36.                 } while ((e = e.next) != null);
  37.             }
  38.         }
  39.         // 得到node为要删除的对象，分情况对node进行处理，有这一步主要还是有需要value和key都对上才删除的情况
  40.         if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
  41.                              (value != null && value.equals(v)))) {
  43.             if (node instanceof TreeNode)
  44.                 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
  45.             else if (node == p)
  46.                 tab[index] = node.next;
  47.             else
  48.                 p.next = node.next;
  49.             ++modCount;
  50.             --size;
  51.             afterNodeRemoval(node);
  52.             return node;
  53.         }
  54.     }
  55.     return null;
  56. }

remove方法的解析

发表评论

表情：
评论列表 （有 0 条评论，428人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读