hashMap数据结构图:HashMap源码解析

HashMap源码解析

HashMap特点:

 

  1. 允许一个记录的键为null;
  2. 允许多条记录的值为null;

  3. 非线程安全,任意时刻多线程操作hashmap,有可能导致数据不一致,可以通过Collections的synchronizedMap来实现Map的线程安全或者使用concurrentHashMap。

 

 

HashMap是链表+数组结构组成,底层是数组,数组元素是单向链表。当产生hash碰撞事件,意味着一个位置插入多个元素,这个时候数组上面就会产生链表。

通过hashcode的高16位实现的,能保证数组table的length比较小的时候,保证高低bit都参与到hash计算中,不会有大的开销。

static final int hash(Object key) {
        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);
    }

根据key的hash值进行value内容的查找

 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;
        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;
    }

put实现:

对key的hashCode()进行hashing,并计算下标( n-1 & hash),判断该位置元素是否存在,不存在,创建Node元素,存在产生碰撞,则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    //tab数组,p每个桶
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //tab为空创建tab
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //resize进行扩容
            n = (tab = resize()).length;
    //index = (n - 1) & hash 下表位置
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //创建一个新的Node元素
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            //指定位置已经有元素,也就是说产生hash碰撞
            Node<K,V> e; K k;
            //判断节点是否存在,覆盖原来原来的value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                //判断是否是红黑树
                //是红黑树
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //不是红黑树,遍历链表准备插入
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //尾插法添加元素
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //TREEIFY_THRESHOLD默认为8,大于8,转换为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            //如果达到这个阈值转为红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果节点key存在,则覆盖原来位置的key
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //检查e是否存在相应的key,如果存在就更新value,并且返回
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //判断hashmap是否需要resize扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        //留给子类LinkedHashMap来实现的
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

resize实现:HashMap扩容实现:使用一个新的数组代替已有的容量小的数组。

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;            //创建一个oldTab数组用于保存之前的数组
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;    //获取原来数组的长度
        int oldThr = threshold;                //原来数组扩容的临界值
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {    //如果原来的数组长度大于最大值(2^30)
                threshold = Integer.MAX_VALUE;    //扩容临界值提高到正无穷
                return oldTab;                    //返回原来的数组,也就是系统已经管不了了,随便你怎么玩吧
            }
            //else if((新数组newCap)长度乘2) < 最大值(2^30) && (原来的数组长度)>= 初始长度(2^4))
            //这个else if 中实际上就是咋判断新数组(此时刚创建还为空)和老数组的长度合法性,同时交代了,
            //我们扩容是以2^1为单位扩容的。下面的newThr(新数组的扩容临界值)一样,在原有临界值的基础上扩2^1
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0)
            newCap = oldThr;    //新数组的初始容量设置为老数组扩容的临界值
        else {               // 否则 oldThr == 0,零初始阈值表示使用默认值
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;    //新数组初始容量设置为默认值
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);        //计算默认容量下的阈值
        }
        if (newThr == 0) {    //如果newThr == 0,说明为上面 else if (oldThr > 0)
        //的情况(其他两种情况都对newThr的值做了改变),此时newCap = oldThr;
            float ft = (float)newCap * loadFactor;    //ft为临时变量,用于判断阈值的合法性
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);        //计算新的阈值
        }
        threshold = newThr; //改变threshold值为新的阈值
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;    //改变table全局变量为,扩容后的newTable
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {    //遍历数组,将老数组(或者原来的桶)迁移到新的数组(新的桶)中
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {    //新建一个Node<K,V>类对象,用它来遍历整个数组
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                                //将e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置,
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;    //这个我们之前讲过,是一个取模操作
                    else if (e instanceof TreeNode)        //如果e已经是一个红黑树的元素,这个我们不展开讲
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { 
                        //命名两组对象
                        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;
    }

工作原理总结:

通过hash的方法,通过put和get存储和获取对象。存储对象时,我们将K/V传给put方法时,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,进一步存储,HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时,我们将K传给get,它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置,并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候,Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来,在Java 8中,如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8),则使用红黑树来替换链表,从而提高速度。

分类:

技术点:

相关文章: