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HashMap源码分析

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2018/11/07 Share

构造方法

从构造方法来看,我们可以指定初始化容量(initialCapacity)和负载因子(loadFactor),其中 loadFactor 的默认值为 0.75,如果指定了 initialCapacity,就会计算容量阙值(threshold):

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// tableSizeFor 会计算一个大于或等于 initialCapacity 的 2 的 N 次方的值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

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;
}

initialCapacity 只会在构造函数中用到,用于计算 threshold

put 操作

当调用 put(key,value) 的时候:

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

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

首先会根据 key 调用 hash() 计算哈希值,可以看到 hash() 中我们不仅使用 key.hashCode() 还将哈希值无符号右移 16 位再做一次异或操作

在 HashMap 中,容量(capacity)是 2 的 N 次方,所以在取余的时候,可以用 key & (capacity - 1) 来代替,当 capacity 较小时,参与计算的位也比较少,比如,使用默认初始化容量 1<<4(即 16),那么计算下标:key & (0x1111) 参与计算的位只有 4 位,发生碰撞的概率也比较大

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final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                  
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 当 table 为空时候,需要调用 resize()
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果当前对应 Node 为空,直接添加新的 Node 即可
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 如果 Head Node 为结果
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) // 如果是红黑树
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 如果没有找到匹配的 Node,添加一个新的 Node
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 找到已存在的 Node
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
// key 对应的 Node 已存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 添加新的 Node,modCount 改变
++modCount;
if (++size > threshold) // size 大于阙值,需要扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

如果 table 为空的时候,会先调用 resize() 来做初始化

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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) {
// 如果为扩容操作
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// capacity 左移一位,双倍
// 调用 resize 初始化的时候,会将 capacity 设置为默认值 16
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 当使用指定 capacity 的构造方法时,会使用 tableSizeFor 初始化 threshold,2 的 N 次方
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 计算 threshold = capacity * loadFactor
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 创建新的 table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 拷贝旧的 table
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) // 如果只有一个 Node
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) // 如果为红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order 保持顺序
// 旧下标的链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 新下标(oldIndex + oldCapacity)的链表
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;
}

resize() 时如果需要扩容,会发生 table 拷贝,如果 Head Node 存储数据结构为链表时,会保持原来链表的顺序,同时使用两个新的链表去保存,一个链表为旧下标位置,一个链表为 旧下标+旧容量 位置

新下标要么为旧值,要么为旧值 + 旧容量,根据 (hash & oldCap == 0),如果为 1,表示旧值+ 旧容量,因为容量为 2 的 N 次方,当 hash(key) 中和 capacity 的最高 1 位相对应的位为 1,则新容量时这个位会更新为 1,即添加 oldCap

举个例子:hash(key) = 17 即 0x10001,容量为 16,下标为 hash(key) & (cap - 1) = 1 ,扩容后,新容量为 32,下标为 hash(key) & (cap - 1) = 17

在查找是否存在 key 对应的值时,先判断引用是否相等,否则,如果 key 不为 null,则调用 equals() 去比较

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((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))

remove 操作

根据 key 删除键值队,同样的先对 key 进行 hash ,再调用 removeNode()

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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)))) // 如果头部节点 即为需要删除的节点
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); // 红黑树节点
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);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 存在需要删除的节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); // 红黑树
else if (node == p) // 删除节点为头部节点
tab[index] = node.next;
else // p 为删除节点的父节点
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
CATALOG
  1. 1. 构造方法
  2. 2. put 操作
  3. 3. remove 操作