Java容器之HashMap源码分析（妈妈再也不用担心我不懂HashMap了）
程序员文章站
2022-07-14 11:20:02
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最近面试被问HashMap容器的实现原理，答的一塌糊涂。。。虽说一直念叨着说要看看Java容器的源码，但总是被耽搁了，今天终于静下心来看了????♂️。
注明：以下源码分析都是基于jdk 1.8.0_221版本
HashMap源码分析目录
一、HashMap概述（一图以蔽之）
HashMap的类声明如下
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
HashMap是一个<key,value>（或称键值对）容器，其底层实现是使用一个hash数组指向多个不同的链表。每次我们放入一个<key,value>，它会自动计算key对应的hash值，然后根据hash值插入到不同的链表中。
注明：可能会有人对为啥要用hash数组套链表产生疑问，这是因为实际插入过程中会出现多个<key,value>的key计算出的hash值相同（哈希冲突），如上图的table[1]。但是当链表太长时，在容器中查找<key,value>，每次都要遍历耗时长，降低了查找效率，所以在Java 8中，引入了红黑树。默认当某个hash值下超过了8个<key,value>，此时就需要转化成红黑树，如果上图中的table[14]。
二、HashMap类的属性
1、HashMap类静态属性
/**
* 序列化的版本号
*/
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/**
* 默认的初始化容量大小，并且必须是2的幂（主要是考虑效率，后面有介绍）
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 最大的容量（容器中存放<key, value>的最大数量）
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 负载因子
* 当容器中<key, value>的数量超过capacity * DEFAULT_LOAD_FACTOR时，需要扩容
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 链表转红黑树阈值
* 当某个hash值下<key, value>用链表存储，并且链表长度不小于该值，就需要转成红黑树
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 红黑树转链表阈值
* 当某个hash值下<key, value>是用红黑树存储，并且树中的节点数小于该值，就需要转成链表
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 最小树形化容量阈值
* 当哈希表中的容量 > 该值时，才允许将链表转成红黑树操作，否则直接扩容。
* 为了避免进行扩容、链表转红黑树选择的冲突，并且这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD（链表转红黑树阈值）
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
2、HashMap非静态属性
transient关键字的作用是在序列化的时候排除该属性，比如写入硬盘持久化，用这个关键字修饰的属性在对象保存时不会写入。（不过HashMap类在尾端重写了序列化方法，手动指定了需要序列化的属性）
/**
* table数组，也称hash桶数组
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* entrySet属性，把<K,V>存放到Set容器中（一般hashmap的遍历用此属性）
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* 容器key-value数量（注意与容器的容量（容器可存放的数量）不同）
*/
transient int size;
/**
* 容器进行结构性调整（增加或者删除键值对等操作，不包括修改value值）的次数
*/
transient int modCount;
/**
* 容器中能容纳的key-value极限，capacity * loadFactor，超过就需要扩容
*/
int threshold;
/**
* 负载因子，默认是0.75(前面类的静态属性已经定义过了)
*/
final float loadFactor;
上面提到的容量就是table数组的长度，size是容器中存放的key-value数量，threshold = 容量 * 负载因子，表示的该容器最多可以放置多少个key-value。
三、HashMap类的构造器
查看HashMap类文件，可以发现一共有4个构造器。
/**
* @param initialCapacity 初始化容量大小
* @param loadFactor 负载因子
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 检查initialCapacity的合法性
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
// 检查initialCapacity是否超过了可设置的最大容量（类静态属性）
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 检查loadFactor负载因子的合法性
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化threshold稍微复杂一点，tableSizeFor方法解析见本博客尾端
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* @param initialCapacity 初始化容量大小
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
//默认负载因子为0.75
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 只设置负载因子为0.75，其它值全部默认
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
/**
* 复制构造函数，将另外一个map初始化构造
*
* @param m 其它map容器
* @throws NullPointerException
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//将m容器中的所有entity放入新建的容器对象中
putMapEntries(m, false);
}
四、增加key-value相关方法
1、put方法
put方法，往容器中添加key-value，允许key = null，也允许value = null。
/**
* 往容器中添加`key-value`，允许`key = null`，也允许`value = null`
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
2、putVal方法
putVal方法的作用是往map容器中插入一个key-value。
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash key的hash值（调用hash()方法）
* @param key 插入键值对key
* @param value 插入键值对value
* @param onlyIfAbsent 设为true时，表示如果容器已经存在这个key就不进行修改
* @param evict 为 false时，表示容器正处于创建（其它map传入初始化）
* @return previous value, or null if none
*
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// tab指向 对象的table数组（hash桶数组），p 指向hash对应的桶
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果容器为空，则需要调用resize方法，初始化table数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 将p指向hash对应的hash桶
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// (n - 1) & hash求出hash对应的table数组下标，如果这个位置为空，说明这个桶为空
// 直接放入table中，不需要生成链表、红黑树等
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 根据p（指向对应的hash桶），找到key对应的节点位置
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果当前p指向桶第一个元素就是key
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果p指向的内容（hash桶对应的第一个元素）是红黑树的对象，说明该桶已转换为红黑树，调用putTreeVal插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 否则桶内实现是链表，只能遍历链表查找key
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// p.next == null。即链表的尾端
if ((e = p.next) == null) {
// 还没找到，则需要插入节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果该桶的元素超过了 TREEIFY_THRESHOLD，需要进行扩容或者转成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果当前节点以及成功匹配key，退出
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) {
//找到了key对应的位置，再赋value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent入口参数，为true，则不更新value（前面已说明）
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//成功更新了节点
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//容器中的key-value数自增，并且判断是否需要扩容（前面已多次说明threshold = 容器容量 * 最大负载因子）
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3、putMapEntries方法
putMapEntries方法作用是将其他map容器中的key-value复制到本容器中。
/**
* 将一个map容器中的key-value复制到本容器
*
* @param m 其它map容器
* @param evict 为 false时，表示容器正处于创建（其它map传入初始化）
*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
//只有当m非空的时候才有遍历的必要
if (s > 0) {
//如果table为空，则需要判断m中的元素个数是否会超过本容器可容纳的数量（容器容量 * 负载因子）
if (table == null) { // pre-size
//由于table为空，我们需要将 m.size() / 负载因子loadFactor，得到需要的最小空间
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//最小空间都大于容器当前能存放的最大数量（threshold = 当前容量 * 负载因子）
if (t > threshold)
//当前容器无法容纳，则需要计算不必t小的2的幂
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
// table ！= null，此时我们只要判断 m.size() > 容器当前能存放的最大数量（threshold = 当前容量 * 负载因子）,从而决定是否扩容
resize();
// 经过上面的扩容操作，已经保证 m.size() < 容器当前能存放的最大数量（threshold = 当前容量 * 负载因子）,遍历m放入本容器即可
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
五、删除key-value相关方法
1、remove方法
remove方法是提供给外界的删除key-value的接口。
/**
* 根据key删除key-value，删除成功返回对应的value，否则返回null
*/
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
//调用removeNode方法
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
2、removeNode方法
removeNode方法是删除key-value的具体实现（注意不对外展示）。
/**
* Implements Map.remove and related methods.
*
* @param hash key对应的hash（调用hash()方法即可计算得到）
* @param key 待删除的key-value对应的key
* @param value key-value对应的value，只有当matchValue == true时，此参数才有意义
* @param matchValue 如果设为true，删除的时候还需要匹配value才能删
* @param movable 设为false，表示删除成功了不移动其它节点（一般设为true，即删除节点后需要进行调整）
* @return 删除成功则返回key对应的value，否则返null
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) {
// tab用于指向table数组（hash桶数组），p用于指向传入的key对应的hash所对应的hash桶
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 如果table数组存在hash对应的桶
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// node的作用是指向key对应的节点位置
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 判断hash桶的第一个元素的key是否是匹配成功
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 匹配不成功，则需要判断这个桶是链表还是红黑树实现
if (p instanceof TreeNode)
// 如果是 红黑树则调用getTreeNode方法
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 否则只能遍历链表
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 如果node != null，则说明容器中存在key对应的key-value
// 如果 matchValue == true，则还需要匹配value，才能删
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {
// 如果node指向的对象是TreeNode类型，则调用红黑树对应的remove方法即可
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
// 如果node是table数组中的元素（hash桶内第一个元素）
tab[index] = node.next;
else
// 否则node是链表中的其他节点
p.next = node.next;
// 删除节点是结构性调整
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
六、查找key-value相关方法
1、get方法
get方法的作用是根据key查找value。
/**
* 根据`key`查找`value`。
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//调用getNode方法查找
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
2、getNode方法
getNode方法的作用是根据key查找查找<key, value>。
/**
* 根据`key`查找查找`<key, value>`
*
* @param hash key对应的hash值（调用hash()方法即可获取）
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
// tab用于指向table数组（hash桶数组），first用于指向hash桶第一个元素，e用于指向hash、key匹配到的节点位置
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//查找table数组（hash桶数组）中是否存在hash对应的桶
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//判断桶中的第一个元素first的key与需要查找的key是否想相同
if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//这个桶不能只有一个元素， > 1才有继续寻找的必要
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
//如果该hash桶是红黑树实现，调用红黑树对应的查找方法
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//否则该hash桶是链表实现，遍历链表即可
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
3、containsKey方法
containsKey方法的作用是判断容器中是否存在key对应的key-value。
/**
* 判断容器中是否存在`key`对应的`key-value`
*/
public boolean containsKey(Object key) {
// 调用getNode方法，如果查找到了key-value则说明存在
return getNode(hash(key), key) != null;
}
4、containsValue方法
containsValue方法的作用是判断容器中是否存在value对应的key-value。
/**
* 判断容器中是否存在`value`对应的`key-value`
*/
public boolean containsValue(Object value) {
// tab用于指向table数组（hash桶数组）
Node<K,V>[] tab; V v;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
//遍历table数组（hash桶数组）
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
// 遍历hash桶中的每一个元素
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
if ((v = e.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))
return true;
}
}
}
return false;
}
七、其它方法
1、tableSizeFor方法
该方法用于找出不小于cap的最小2的幂。
假设cap 的二进制形式为01xxxx...xxx，先考虑n = cap的情况.
| n | n >>> x | n | = n >>> x |
|---|---|---|
初始化为cap = 01xxxx...xxx
|
n >>> 1结果 001xxx...xxx
|
011xxx...xxx |
011xxx...xxx |
n >>> 2结果 00011x...xxx
|
01111x...xxx |
01111x...xxx |
n >>> 4结果 000001111xxx
|
011111111... |
表格所表达的意思就是依次将cap最高位为1后面的所有位都置为1，第一次右移一位，n |= n >>> 1得到了两个1，第二次n |= n >>> 2，右移两位，得到了4个1，然后右移4位，得到了8个1…
然后n += 1,也就是二进制011...111进位100...000，正好是2的幂。
/**
* 返回不小于cap的最小的2的幂，比如cap == 3时，返回4，cap == 12时返回16等等
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
// n = cap - 1是为了防止当cap本身就是2的幂，此时计算出的结果偏大了
// 比如cap = 16（二进制”10000“），通过计算求得的n = "11111”，
// 然后n + 1 = "100000" = 32, 实际上cap自身16就是解
int n = cap - 1;
// >>> 运算符的作用是 无符号右移（左边填充0），比如 ’11111‘ >>> 1的结果为'01111'
// 如果你知道原码、补码的相关知识，这点很容易理解，不知道就先记着吧
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
//最后返回n + 1、MAXIMUM_CAPACITY（HashMap容器容量最大值）的较小值，
//由于n计算时可能发生了溢出，所以需要判断是否小于0
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
如果你还是没看懂这个解释，可以随便带入几个cap，比较计算后的二进制结果就会发现这个方法的作用。
2、hash方法（重要）
此方法用来计算key对象的hash值，从而决定放到table表（hash桶）的哪个表项中。
/**
* 计算key对象的hash值
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
// hashCode是Object类的方法（一般重写tostring方法会让你重写这个方法）
// 在HashMap容器中，hash值 == key.hashCode()的前16位 异或 key.hashCode()的后16位（主要是防止hash冲突，多个key的hash值一样）
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
3、resize方法（重要）
resize方法的作用是扩容。
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
// 记录扩容前的状态
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果oldCap > 0，说明不是初始化
if (oldCap > 0) {
// 如果oldCap 不小于HashMap容器定义的最大容量，修改threshold为最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// oldCap * 2后是否超过 MAXIMUM_CAPACITY
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 容量变为原来的2倍，可存放的阈值（最大容量 * 负载因子）也 * 2，
// 由于容量 * 2，所以阈值也需要 * 2
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0)
// 根据前面判断知oldCap <= 0，此时时调用了HashMap的带参构造器，初始容量用threshold替换，
//在带参构造器中，threshold的值为 tableSizeFor() 的返回值，也就是2的幂，而不是 capacity * load factor
newCap = oldThr;
else {
// 根据前面两个判断，oldCap <= 0 且 oldThr > 0，即调用了默认构造器
// 此时容器容量 newCap 赋值默认初始化容量，
// 容器最大存放数量newThr 赋值 默认负载因子 * 默认初始化容量
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//重新计算阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 更新当前容器可存放的最大数量
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 创建新的 table数组（hash桶数组）
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//将oldTab中的所有key-value复制到newTab，遍历oldTab数组（hash桶数组）
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//当前hash桶不为空才有遍历的必要
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该hash桶中国只有一个元素，直接复制
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果该hash桶是红黑树实现，调用split方法复制
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 否则该hash桶是链表实现，需要遍历链表
// 将源链表拆分根据成两个链表，原链表中的所有节点(Node.hash % oldCap) == 0
// loHead、loTail指向第一个链表的头、尾，链表中的(Node.hash & oldCap) == 0
// hiHead、hiTail指向第二个链表的头、尾，链表中的(Node.hash & oldCap) ！= 0
// 比如 oldCap = 16时，hash = 13，29，45，61...都应该放在oldTab[12]这个桶下
// 先应 newCap = 2 * oldCap = 32，需要拆分成newTab[12]、newTab[12 + oldCap = 28]两个桶
// newTab[12] = [13, 45], hash % newCap = hash % 32 = 13
// newTab[12 + oldCap = 28] = [29, 61], hash % newCap = hash % 32 = 28
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) {
//放到第一个链表
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
//放到第二个链表
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//然后分别将第一个链表放入newTab[j]
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//第二个链表放入newTab[j + oldCap]
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
4、treeifyBin方法（重要）
treeifyBin方法是将某个链表实现的hash桶转换为红黑树。
/**
* @parm hash 代转换成红黑树的hash桶对应的hash值
*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 如果容器的（长度）容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，则直接扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// 否则 hash对应的 桶不为空时，此时进行链表转红黑树操作
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// (n - 1) & hash的作用是获取hash桶对应的下标（table数组），效果等同于 hash % n(n 是 tab数组的长度)，
// 这是由于n 是 2 的次幂，这也是为什么table的容量（长度）必须初始化为2 的次幂，简化求余操作
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
// 遍历 tab[(n - 1) & hash]，将所有节点都转成 TreeNode 节点
do {
// 将当前节点转换为 TreeNode 节点（注意此处并没转成红黑树）
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 然后在调用treeify方法，将hd链表转成红黑树
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
八、总结(一图以蔽之)
HashMap由一个table数组（hash桶数组）和若干个链表组成，当某个hash桶内的数量过多时（链表太长，查找效率低），此时需要将链表转结构成红黑树结构，默认是链表长度超过8就要转换（当然如果红黑树中的节点太少，默认是 < 6时，需要转换回链表结构）。每次插入、删除节点，只要维持table数组、各个链表、红黑树即可。
已更新 Java容器之Hashtable源码分析，各位小伙伴可以对比着看，效果更佳哦~