HashMap源码浅析1.8

Jdk 1.8

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1. 数据结构

   1.8的版本的HashMap采用数组+链表+红黑树的数据结构来存储数据,还是通过hash & (tab.length - 1)来确定在数组的位置,不过在数据的存储方面加了一个红黑树,当链表的大于等于8时,并且table的长度大于等于64时,就把这个链树化,不然还是扩容.增加红黑树,是为了提高查找节点的时间.结构如下图所示.

   

2. 基本成员变量
   capacity容量

   /**
    * 初始容量
    */
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

   max_capacity最大容量

   /**
    * 最大容量
    */
   static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

   loadFactor负载因子

   /**
    * 负载因子
    */
   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

   treeify_threshold树化(转换为红黑树)的阈值

   // 链表转为红黑树的阈值,第9个节点
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 

   untreeify_threshold转换为链表的阈值

   // 红黑树转为链表的阈值,6个节点转移
   static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

   min_treeify_capacity树化的最小容量

   // 转红黑树时,table的最小长度
   static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

   node链表

   static class Node implements Map.Entry {
       // 当前node的hash
       final int hash;
       final K key;
       V value;
       // 指向下个node
       Node next;
   
       Node(int hash, K key, V value, Node next) {
           this.hash = hash;
           this.key = key;
           this.value = value;
           this.next = next;
       }

   TreeNode红黑树

   static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
       TreeNode parent;  // 父节点
       TreeNode left;    // 左儿子节点
       TreeNode right;   // 右儿子基点
       TreeNode prev;    // 上一个节点
       boolean red;           // 是否为红色
       TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
           super(hash, key, val, next);
       }

3. 构造方法
   有参构造(和1.7一样)

   public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
       if (initialCapacity < 0)
           throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                   initialCapacity);
       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);
   }

   无参构造(和1.7一样)

   public HashMap() {
       this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
   }

4. 基本方法
   Put()方法
   执行流程:
   (1) 判断当前table有没有初始化,没有就调用resize()方法初始化.(resize方法既是扩容也是初始化)
   (2) 判断算出的位置i处有没有值,没有值,创建一个新的node,插入i位置.
   (3) 当前i位置有值,判断头结点的hash和key是否和传入的key和hash相等,相等则记录这个e.
   (4) 与头节点的key和hash不同,判断节点是否是树节点,如果是,调用树节点的插入方法putTreeVal()方法.(占时不了解红黑树的底层方法实现逻辑,待续).
   (5) 不是树结构,那证明是链表结构,遍历链表结构,并记录链表长度binCount.主要做了两步,(1)在链表里找到和传入的key和hash相等的基点,并记录,(2) 没有找到,创建一个节点,插入链表的尾部,并判断链表长度有没有大于等于8,如果是就调treeifyBin方法决定是否需要树化.
   (6) 判断前面记录的e节点是否为空,不为空证明找到了相同的基点,那就替换value,返回oldValue.
   (7) 整个插入流程已经结束,接下来要判断是否需要扩容,如果(++size > threshold)满足,那么就调用扩容方法resize();

   public V put(K key, V value) {
       return putVal(hash(key), key, value, false, true);
   }
   
   /**
    * put
    */
   final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                  boolean evict) {
       Node[] tab;
       Node p;
       int n, i;
       if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // table为null,table的length为0,table还没有初始化
           n = (tab = resize()).length; //调用扩容方法,初始化table
       if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //table{[i] 没有值,直接插入
           tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
       else { // 有值
           Node e; K k;
           if (p.hash == hash &&
                   ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 找到了相同的key
               e = p;
           else if (p instanceof TreeNode) // 判断是否是树结构
               e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 调用树的插入
           else {
               // 遍历链表,并记录节点的长度
               for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                   if ((e = p.next) == null) { // 找到最后一个节点了
                       p.next = newNode(hash, key, value, null); //设置当前节点为为p的next
                       if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 如果节点长度大于等于了8,就调用treeifyBin方法
                           treeifyBin(tab, hash);
                       break;
                   }
                   if (e.hash == hash &&
                           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 找到了相同的key
                       // 此时break,返回的是e.key与传入的key相等的e,以便下面进行替换
                       break;
                   p = e;
               }
           }
           // e != null 说明前面的遍历找到了相同的key,下面就行替换,返回旧值
           if (e != null) { // existing mapping for key //
               V oldValue = e.value;
               if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) // onlyIfAbsent默认是false
                   e.value = value; // 替换value
               afterNodeAccess(e);
               return oldValue; // 返回旧的value
           }
       }
       ++modCount;
       //  当前值大于阈值,进行扩容
       if (++size > threshold)
           resize();
       afterNodeInsertion(evict);
       return null;
   }

   resize()方法(初始化和扩容都是创建新的table)
   解释为什么在新table的位置没有重新计算,而是根据(e.hash & oldCap) == 0,等于0就是在原位置,不等于0时,就是newtable[原位置+oldCap] ,如下图.
   table长度我们以16为例,hash值我们以484和30为例,我们发现484&16=0,30&16=30,我们发现一个区别就是他们的他们的低5位一个是0,一个是1.
   
   我们让低5位是0的484,分别&上(16-1)和(32-1),结论是位置没有发生变化,所以说如果低5位是0,那么扩容前和扩容后位置不变.
   
   我们让低5位是1的30,分别&上(16-1)和(32-1),结论是位置发生变化,所以说如果低5位是1,那么新位置就是原来位置+oldCap.
   
   其实我们发现(e.hash & oldCap) == 0 只是为了证明低5位是0还是1,这是为什么了,其实是和(16-1)和(32-1)有着密切的关系,15二进制是1111,31是11111,我们发现不管哪个数&上15或者31都是这个数低4位或者低5位本身,所以e.hash如果低5位0,那其实都是&1111,因为低5位是0&运算下还是0,如果e.hash的低5位是1,那么和0相比就是低5位会变成1,所以需要加上这个多的位置的值oldCap.

   /**
    * 扩容
    * @return
    */
   final Node[] resize() {
       // 旧table
       Node[] oldTab = table;
       // 旧的table长度
       int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
       // 旧的阈值
       int oldThr = threshold;
       int newCap, newThr = 0;
       //  证明就table,已经被初始化了
       if (oldCap > 0) {
           // 如果旧的table大于做大值,阈值就设置为Internet的最大值,返回
           if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
               threshold = Integer.MAX_VALUE;
               return oldTab;
           }
           // 给newCap赋值 newCap = oldCap << 1 (* 2^1) < MAXIMUM_CAPACITY(1 << 30)
           // oldCap >= 16 证明已经初始化过了,现在是扩容(假如oldCap就是16)
           // 新阈值 newThr = (oldThr = threshold) = 12 << 1(12 * 2^1)
           else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                   oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
               newThr = oldThr << 1; // double threshold // 新的阈值
       }
       // 这种情况是table还没有初始化
       // oldThr >0 是因为在有参构造里面会把cap赋值给threshold
       else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
           // 容量就是oldThr
           newCap = oldThr;
       // 无参构造,容量和阈值都使用默认
       else {               // zero initial threshold signifies using defaults
           newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
           newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
       }
       // newThr=0证明使用的是有参构造,容量有值,阈值没有值
       // 所以初始化阈值
       if (newThr == 0) {
           float ft = (float)newCap * loadFactor;
           newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
       }
   
       /** 上面属于table参数准备部分,分为初始化或者扩容 */
   
       // 新的阈值
       threshold = newThr;
       // 创建新的table
       @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
       Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
       table = newTab;
       if (oldTab != null) {
           // 开始遍历旧的table,进行数据迁移
           for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
               Node e;
               if ((e = oldTab[j]) != null) {
                   oldTab[j] = null; // 释放内存地址
                   if (e.next == null) // 表示只有一个元素
                       newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                   else if (e instanceof TreeNode) // 如果是树结构,调用树结构的方法
                       ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                   else { // preserve order
                       // 链表结构的数据 lo 表示位置不变 hi表示位置是原来的位置+oldCap
                       // 是通过(e.hash & oldCap) == 0 这句话来判断的
                       Node loHead = null, loTail = null;
                       Node hiHead = null, hiTail = null;
                       Node next;
                       do {
                           next = e.next;
                          // 解释在上面的图片
                           if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                               if (loTail == null) // 第一次循环 tail 为null,所以头和尾都是 e
                                   loHead = e;  // 头部是当前的e
                               else             // 接下来的循环tail不为null
                                   loTail.next = e; // loTail 是上一次满足if的e
                                                    // e 是这一次满足if的e
                                                    // 所以loTail.next = e的目的就是,上一次满足if的e指向下一次满足if的e
                                                    // 代码就是loTail.next = e
                               loTail = e;  // 每次循环尾部就是当前节点
                           }
                           else {
                               if (hiTail == null)
                                   hiHead = e;
                               else
                                   hiTail.next = e;
                               hiTail = e;
                           }
                       } while ((e = next) != null);
                       // 位置不变还是j
                       if (loTail != null) {
                           loTail.next = null; // 尾部节点的next设置为null
                           newTab[j] = loHead; // 设置头结点指向table[j] (第一次循环时,head=tail,接下来循环给tail追加节点)
                       }
                       // 位置变化,是 j+oldCap
                       if (hiTail != null) {
                           hiTail.next = null; 
                           newTab[j + oldCap] = hiHead;
                       }
                   }
               }
           }
       }
       return newTab;
   }

   get()方法

   public V get(Object key) {
       Node e;
       return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
   }
   
   /**
    * 获取值
    */
   final Node getNode(int hash, Object key) {
       Node[] tab;
       Node first, e;
       int n;
       K k;
       if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && // table不是null,table的长度大于0
               (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // ,根据可以取得第一个node不为空
           if (first.hash == hash && // always check first node  对比第一个hash和当前值的hash是否一样
                   ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
               return first; // 等于第一个,返回
           if ((e = first.next) != null) { // 向下遍历,next不等于空
               if (first instanceof TreeNode) // 判断是否是树结构
                   return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key); // 查找
               do { // 不是树,就是链表,遍历链表
                   if (e.hash == hash &&
                           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                       return e;
               } while ((e = e.next) != null);
           }
       }
       return null; //  没有找到,返回null
   }

5. 总结

   1.8 在数据结构方面加入了红黑树,提升了查询的性能,在链表插入方面是先插入的在前面,而在1.7先插入的在后面.在扩容方面,没有重新计算hash,这算是一大改变,还有就是在扩容后链表的顺序没有改变.红黑树方面占时不太了解.
   前面的1.7 HashMap和1.8我们都讲了loadFactor负载因子,来解释下这个的作用,loadFactor越小,说明存储的元素就少,因为HashMap存在hash冲突,所以存的元素越少,冲突就越小,查询的效率就的到了提升,但是存的元素少了,就浪费了容量,所以这是一种以空间换时间的做法.loadFactor越大,说明存的元素就越多,数据多了hash冲突就会提高,所以查询时间就会提高,这是一种以时间换空间的做法.所以具体是需要时间还是空间根据自己的功能来确定.