HashMap源码分析(JDK1.8)
程序员文章站
2022-06-04 19:30:30
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HashMap JDK1.8 概述
在之前的文章我们分析了在JDK1.7之前的HashMap的代码实现，现在来看一下JDK1.8的HashMap代码实现有什么变化，然后分析一下为什么需要这种变化。
在进入代码之前，先要对JDK1.8之后的HashMap有个基本认识：跟JDK1.7相比，为了解决1.7之前的HashMap可能出现的数组中链表长度很长，查找效率低的情况，1.8中引入了红黑树的数据结构。
新增了以下重要参数
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
-
TREEIFY_THRESHOLD：链表转成红黑树的阈值，当链表长度大于该值时，且数组容量达到最小树化阈值，则将链表转换成红黑树。 -
UNTREEIFY_THRESHOLD：红黑树转为链表的阈值，当在resize中发现当前数据结构为红黑树，调用split时，在方法中会进行判断，小于该值则转为链表。 -
MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小树化阈值，即当散列桶链表长度已经达到链表转成红黑树的阈值TREEIFY_THRESHOLD时，还要判断数组容量是否达到该阈值，如果不满足这两个条件，数组中元素太多时则只进行普通的扩容，若满足这两个条件，则树化。
接下来我们从常用的put方法和get方法入手看一下HashMap的变化
Put方法
先找到put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
我们发现里面调用的方法发生了变化，继续看一下这个putVal方法，为了方便阅读我加上了注释：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断HashMap内的数组是否为空，若为空则使用resize初始化数组
// 这也是HashMap初始化的时机
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根据key的hash值计算出数组索引i，相当于1.7中的indexFor()
// 判断tab[i]是否存在冲突，若不存在直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 若存在，则如下操作：
// 情况1：当前位置的key和插入的key是否相同
// 情况2：准备插入的位置的数据结构是否为红黑树
// 情况3：前面两种都不满足则当前位置为链表
Node<K,V> e; K k;
// 情况1 用新值替代旧值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 情况2 数据结构为红黑树
// 在红黑树中插入或者更新值
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 情况3 数据结构为链表
// 遍历链表，若链表中不存在该key，则尾插法插到链表尾部（JDK1.7使用头插法）
// 若链表中存在该key，则更新值
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 节点数若大于阈值，则使该链表转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
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size，若大于threshold容量则进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
putVal中，在红黑树情况下插入值时调用的putTreeVal方法：
// 查询红黑树，进行赋值或者覆盖旧值的操作
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
HashMap初始化或者扩容时调用的resize方法：
final Node<K,V>[] resize() {
// 获取到当前的数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 获取当当前数组阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 当前容量大于等于最大容量就不在扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 当前容量不超过最大容量，则扩容2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 赋值默认的threshold
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// HashMap初始化的情况
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的数组阈值threshold
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 遍历HashMap，重新排列散列桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 数组tab[i]位置只有一个元素，直接计算放置元素
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树结构，调用split
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 跟下面的else分链，将长的链表分为两条链表
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);
// 一条链表放在 newTab[j]位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 一条链表放在 newTab[j + oldCap]位置
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
总的来说，在1.7中，put方法插入元素到链表时，是用的头插法，在1.8中式用的尾插法，插入时还需要做一步判断：判断是插入红黑树还是链表， resize时，扩容后重新排列散列桶还有个这样的判断条件(e.hash & oldCap) == 0，可以将一条链分为两条链，一条在原始位置，一条在原始位置+扩容前容量值的位置，
以上就是put和resize。
Get方法
看一下get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
get方法中调用了getNode方法
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 通过hash值计算出数组位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 先检查数组中第一个元素
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 第一个元素没有，找该元素后面的节点
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是红黑树，则在树中找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 不是红黑树则是链表，在链表中找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
总的来说，get方法就是先根据hash值找到hashmap中的散列桶位置，先判断是否在改位置第一个元素，然后判断是红黑树或者是链表进行取值，以上就是get方法流程。
计算hash值
除了put和get方法的区别，看一下hash方法有什么变化
在jdk1.7中：
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
// 异或
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
在jdk1.8中：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
可见在JDK1.8中hash变精简了
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