【Java】HashMap源码分析——常用方法详解

上一篇介绍了hashmap的基本概念，这一篇着重介绍hashmap中的一些常用方法：
put()
get()
**resize()**

首先介绍resize()这个方法，在我看来这是hashmap中一个非常重要的方法，是用来调整hashmap中table的容量的，在很多操作中多需要重新计算容量。
源码如下：

 1 final node<k,v>[] resize() {
 2         node<k,v>[] oldtab = table;
 3         int oldcap = (oldtab == null) ? 0 : oldtab.length;
 4         int oldthr = threshold;
 5         int newcap, newthr = 0;
 6         if (oldcap > 0) {
 7             if (oldcap >= maximum_capacity) {
 8                 threshold = integer.max_value;
 9                 return oldtab;
10             }
11             else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
12                      oldcap >= default_initial_capacity)
13                 newthr = oldthr << 1; // double threshold
14         }
15         else if (oldthr > 0) // initial capacity was placed in threshold
16             newcap = oldthr;
17         else {               // zero initial threshold signifies using defaults
18             newcap = default_initial_capacity;
19             newthr = (int)(default_load_factor * default_initial_capacity);
20         }
21         if (newthr == 0) {
22             float ft = (float)newcap * loadfactor;
23             newthr = (newcap < maximum_capacity && ft < (float)maximum_capacity ?
24                       (int)ft : integer.max_value);
25         }
26         threshold = newthr;
27         @suppresswarnings({"rawtypes","unchecked"})
28             node<k,v>[] newtab = (node<k,v>[])new node[newcap];
29         table = newtab;
30         if (oldtab != null) {
31             for (int j = 0; j < oldcap; ++j) {
32                 node<k,v> e;
33                 if ((e = oldtab[j]) != null) {
34                     oldtab[j] = null;
35                     if (e.next == null)
36                         newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;
37                     else if (e instanceof treenode)
38                         ((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
39                     else { // preserve order
40                         node<k,v> lohead = null, lotail = null;
41                         node<k,v> hihead = null, hitail = null;
42                         node<k,v> next;
43                         do {
44                             next = e.next;
45                             if ((e.hash & oldcap) == 0) {
46                                 if (lotail == null)
47                                     lohead = e;
48                                 else
49                                     lotail.next = e;
50                                 lotail = e;
51                             }
52                             else {
53                                 if (hitail == null)
54                                     hihead = e;
55                                 else
56                                     hitail.next = e;
57                                 hitail = e;
58                             }
59                         } while ((e = next) != null);
60                         if (lotail != null) {
61                             lotail.next = null;
62                             newtab[j] = lohead;
63                         }
64                         if (hitail != null) {
65                             hitail.next = null;
66                             newtab[j + oldcap] = hihead;
67                         }
68                     }
69                 }
70             }
71         }
72         return newtab;
73     }

可以看到这段代码非常庞大，其内容可以分为两大部分：
第一部分计算并生成新的哈希表（空表）：

 1 // 记录原表
 2 node<k,v>[] oldtab = table;
 3 // 得到原来哈希表的总长度，及原来总容量
 4 int oldcap = (oldtab == null) ? 0 : oldtab.length;
 5 // 得到原来最佳容量
 6 int oldthr = threshold;
 7 // 存放新的总容量、新最佳容量的变量
 8 int newcap, newthr = 0;
 9 if (oldcap > 0) {
10 // 原来总容量达到或超过hashmap的最大容量，则最佳容量设置为int类型的最大值
11 // 且原来容量不变，直接返回，不做后需调整
12    if (oldcap >= maximum_capacity) {
13        threshold = integer.max_value;
14        return oldtab;
15    }
16    // 让新的总容量等于原来容量的二倍
17    else if ((newcap = oldcap << 1) < maximum_capacity &&
18             oldcap >= default_initial_capacity)
19        // 新的最佳容量也变为原来的二倍
20        newthr = oldthr << 1; 
21 }
22 // 原来总容量为0，将新的总容量设置为最佳容量，构造方法出入参数是一个派生的map的时候，就会使用派生的map计算出新的最佳容量
23 else if (oldthr > 0) 
24    newcap = oldthr;
25 else { 
26 // 原来总容量和原来最佳容量都没有定义
27 // 新的总容量设为默认值16
28 // 新的最佳容量=默认负载因子×默认容量=0.75×16=12              
29    newcap = default_initial_capacity;
30    newthr = (int)(default_load_factor * default_initial_capacity);
31 }
32 // 判断上述操作后新的最佳容量是否计算，若没有，就利用负载因子和新的总容量计算
33 if (newthr == 0) {
34    float ft = (float)newcap * loadfactor;
35    newthr = (newcap < maximum_capacity && ft < (float)maximum_capacity ?
36              (int)ft : integer.max_value);
37 }
38 // 更新当前的最佳容量
39 threshold = newthr;
40 @suppresswarnings({"rawtypes","unchecked"})
41 // 生成新的哈希表，即一维数组
42 node<k,v>[] newtab = (node<k,v>[])new node[newcap];
43 // 更新哈希表
44 table = newtab;

可以看出上述操作仅仅是生成了一张大小合适的哈希表，但表还是空的，后面的操作就是把以前的表中的元素重新排列，移动到当前表中合适的位置！

第二部分将原表元素移动到新表合适的位置：

 1 // 先判断原表是或否为空
 2 if (oldtab != null) {
 3     // 遍历原表（一维数组）中的所有元素，
 4    for (int j = 0; j < oldcap; ++j) {
 5            // 记录原来一维数组中下标为j的元素
 6        node<k,v> e;
 7        // 只对有效元素进行操作
 8        if ((e = oldtab[j]) != null) {
 9                //将原表中的元素置空
10            oldtab[j] = null;
11            if (e.next == null)
12            // 当前元素没有后继，那么直接把它放在新表中合适位置
13            // 其中e.hash & (newcap - 1)在我上一篇博客有介绍
14            // 就是以该节点的hash值和新表总容量取余，将余数作为下标
15                newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;
16            else if (e instanceof treenode)
17                // 当前元素有后继，且后继是红黑树
18                // 进行有关红黑树的相应操作
19                // 这里不详细介绍红黑树的操作
20                ((treenode<k,v>)e).split(this, newtab, j, oldcap);
21            else { 
22            // 这里就进行有关链表的移动
23                   // 这两组结点变量，分别代表两条不同链表的头和尾
24                   // 低位的头和尾 
25                node<k,v> lohead = null, lotail = null;
26                // 高位的头和尾
27                node<k,v> hihead = null, hitail = null;
28                // 下一节点
29                node<k,v> next;
30                do {
31                       // 让next等于当前结点的后继结点
32                    next = e.next;
33                    // 这个位运算实际上判断的是该节点在新表中的位置是否发生改变
34                    // 成立则说明没有改变，还是原来表中下标为j的位置
35                    if ((e.hash & oldcap) == 0) {
36                            // 若是首结点，则让低位的头等于当前结点
37                        if (lotail == null)
38                            lohead = e;
39                        else
40                        // 若不是首结点，则让低位的尾等于当前结点
41                            lotail.next = e;
42                        // 让低位的尾移动到当前
43                        lotail = e;
44                    }
45                    // 这里就说明其在新表中的位置发生了改变，则要将其放入另一条链表
46                    else {
47                           // 若是首结点，则让高位的头等于当前结点
48                        if (hitail == null)
49                            hihead = e;
50                        else
51                               // 若不是首结点，则让高位的尾等于当前结点
52                            hitail.next = e;
53                        // 让高位的尾移动到当前
54                        hitail = e;
55                    }
56                } while ((e = next) != null);
57                // 原来位置的这条链表还存在
58                if (lotail != null) {
59                       // 置空低位的尾的next
60                    lotail.next = null;
61                    // 将该链表的头结点放入新表下标为j的位置，即原表中的原位置
62                    newtab[j] = lohead;
63                }
64                // 新位置上的链表存在
65                if (hitail != null) {
66                       // 置空高位的尾的next
67                    hitail.next = null;
68                    // 将该链表的头结点放入新表中下标为j+原表长度的位置
69                    newtab[j + oldcap] = hihead;
70                }
71            }
72        }
73    }
74 }
75 return newtab;

链表的移动如图：

可以看出，这个方法可以使得单个结点重新散列，链表可以拆分成两条，红黑树重新移动，这样使得新的哈希表分布比以前均匀！

下面来分析put方法：
源码如下：

1  public v put(k key, v value) {
2      return putval(hash(key), key, value, false, true);
3  }

这里我们可以知道其调用了内部的一个putval方法：
首先第一个参数是通过内部的hash方法（在前一篇博客有介绍过）计算出键对象的hash（int类型）值，再把key和value对象传过去，置于后面两个参数先不着急
先来看下putval方法是如何说明的：

 1 /**
 2      * implements map.put and related methods
 3      *
 4      * @param hash hash for key
 5      * @param key the key
 6      * @param value the value to put
 7      * // 看以看出，put方法传入的onlyifabsent是false，那么就会改变原来已存在的值
 8      * @param onlyifabsent if true, don't change existing value
 9      * // 这个参数先不考虑，往后慢慢分析
10      * @param evict if false, the table is in creation mode.
11      * @return previous value, or null if none
12      */
13     final v putval(int hash, k key, v value, boolean onlyifabsent, boolean evict)

该方法内容：

 1  // 用于保存原表
 2  node<k,v>[] tab;
 3  // 保存下标为hash的结点 
 4  node<k,v> p;
 5  // n用来记录表长
 6  int n, i;
 7  // 先检查原表是否存在，或者是空表
 8  if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 9       // 如果为空就生成一张大小为16的新表
10      n = (tab = resize()).length;
11  if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
12       // 如果以该方法形参hash对表长取余，令其作为下标的表中的元素为空，那么就产生一个新结点放在这个位置
13      tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
14  else {
15       // 如果该结点不空，那么就会出现两种情况：链表和红黑树
16      node<k,v> e; k k;
17      if (p.hash == hash &&
18          ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
19          // 如果当前结点的hash并且key值（指针值和内容值）相等，由于onlyifabsent是false，那么就会改变这个结点的v值，先用e将其保存起来
20          e = p;
21      else if (p instanceof treenode)
22          // 如果当前结点是一棵红黑树，那么就进行红黑树的平衡，这里不讨论红黑树的问题
23          e = ((treenode<k,v>)p).puttreeval(this, tab, hash, key, value);
24      else {
25           // 这里就对链表进行操作
26           // 从头开始遍历这条链表
27          for (int bincount = 0; ; ++bincount) {
28              if ((e = p.next) == null) {
29                   // 如果该节点的next为空
30                   // 就需要新增一个结点追加其后
31                  p.next = newnode(hash, key, value, null);
32                  if (bincount >= treeify_threshold - 1) // -1 for 1st
33                       // 这里进行红黑树阈值的判断，由于treeify_threshold默认值是8，bincount是从0开始，那么当链表长度大于等于8的时候，就将该链表转换成红黑树，并且结束循环
34                      treeifybin(tab, hash);
35                  break;
36              }
37              // 这里和之前的判断是一样的
38              if (e.hash == hash &&
39                  ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
40                  break;
41              // 让p = p->next
42              p = e;
43          }
44      }
45      // 若e非空，则就是说明原表中存在hash值相等，且key的值或内容相同的结点
46      if (e != null) { 
47          // 将原来的v值保存
48          v oldvalue = e.value;
49          // 判断是否是需要进行覆盖原来v值的操作
50          if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
51              // 覆盖原来的v值
52              e.value = value;
53          // 这个方法是一个空的方法，预留的一个操作，不用去管它     
54          afternodeaccess(e);
55          // 由于在这里面的操作只是替换了原来的v值，并没有改变原来表的大小，直接返回oldvalue
56          return oldvalue;
57      }
58  }
59  // 操作数自增
60  ++modcount;
61  // 实际大小自增
62  // 若其大于最佳容量进行扩容的操作，使其分布均匀
63  if (++size > threshold)
64      resize();
65  // 这也是一个空的方法，预留操作
66  afternodeinsertion(evict);
67  // 并没有替换原来的v值，返回null
68  return null;

下来是get方法，逻辑相对简单不难分析：

1 public v get(object key) {
2     node<k,v> e;
3     return (e = getnode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
4 }

同样也是通过hash方法计算出key对象的hash值，调用内部的getnode方法：

 1 final node<k,v> getnode(int hash, object key) {
 2     // 记录表对象
 3     node<k,v>[] tab;
 4     // 记录第一个结点和当前节点 
 5     node<k,v> first, e; 
 6     // 记录表长
 7     int n; 
 8     // 记录k值
 9     k k;
10     // 表非空或者长度大于0才对其操作
11     // 并且key的hash值对表长取余为下标，其所对应的哈希表中的结点存在
12     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
13         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
14         // 当前结点满足情况，直接返回给该节点
15         if (first.hash == hash && 
16             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
17             return first;
18         // 后面就分为两种情况：在红黑树或者链表中查找
19         if ((e = first.next) != null) {
20             // 当前结点是红黑树，进行红黑树的查找
21             if (first instanceof treenode)
22                 return ((treenode<k,v>)first).gettreenode(hash, key);
23             // 进行链表的遍历
24             do {
25                 if (e.hash == hash &&
26                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
27                     return e;
28             } while ((e = e.next) != null);
29         }
30     }
31     return null;
32 }

若有不足还请指出！

 

我在csdn也放了一篇【java】hashmap源码分析——常用方法详解