带你们了解Java8 HashMap源码解析的步骤
前言
Java7中的HashMap和Java8中的HashMap不太一样,Java7中的HashMap主要是由数组+链表组成的,而Java8中的HashMap是由数组+链表+红黑树组成的,当链表的长度超过8个时,就会转为红黑树,降低查找时的时间复杂度,从而提高效率。这里主要分析的是Java8中的HashMap。
使用简介
在日常开发中,我们在使用HashMap的时候,有以下两种初始化方式:
1、通过new HashMap()不指定初始值大小;
2、通过new HashMap<>(int initialCapacity)指定初始值大小。
初始化
// 数组的默认初始容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认负载因子(用来控制阈值和容量,当数组已经存放的容量超过了阈值时,容量会扩大一倍 // 阈值 = 最大容量 * 负载因子) static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认链表的最大长度(当链表的长度超过8时会被转换为红黑树) static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 使用第一种初始化方式时,默认初始化容量是2的4次 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 不能小于0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: initialCapacity); // 超过2的30次方,则最大容量为2的30次方 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; // 计算阈值(在第一次put值的时候,会在resize()方法中重新计算) this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }
HashMap#put()
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); }
hash()方法主要是对存入的key值进行判断,如果为null,则返回0;不为null,则返回key的hash值与hash值无符号右移16位以后的值进行按位异或的结果(有点绕口)。由此可以看出HashMap的key值可以为null。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 第一次put值时,会初始化当前数组长度,如果没有指定,则默认为16 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 找到在数组中对应的下标,如果该位置没有值,那么直接初始化一个Node放在此位置 // 由&运算可以确保(n - 1) & hash一定是小于数组容量 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 如果key值已经存在,则取出这个节点 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果当前key值的节点是红黑树,则调用红黑树的插值算法 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 如果是链表,则遍历链表,采用尾插的方式 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 如果链表的长度大于等于8,则将链表转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash); break; } // 如果在链表的节点中存在相同的key,则结束循环 if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 如果存在相同的key值,则重新赋值,并且返回旧值 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; // 由源码可知onlyIfAbsent默认false if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 如果数组已经容纳的长度超过了设定的阈值,则会对该数组进行扩容,每次扩容是之前长度的两倍 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); // 每一个不同的key值第一次put的时候返回null。 return null; }
HashMap#resize()
resize()方法主要作用是初始化数组或对数组进行扩容计算。
final Node<K,V>[] resize() { // 备份原始数组 Node<K,V>[] oldTab = table; // 第一次put值的时候为0 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 如果没有指定初始值大小,第一次put值的时候阈值为0 int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 如果数组不为null且长度不为0,则会 if (oldCap > 0) { // 如果长度大于等2的30次方,则默认阈值为int的最大值(即2的31次方减1) if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 如果将数组长度扩大一倍后的值小于2的30次方并且数组之前的长度大于等于2的4次方,则将阈值扩大 // 一倍,否则阈值会在下面的if (newThr == 0)中进行赋值 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 将阈值扩大一倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 如果使用new HashMap(int initialCapacity)初始化,则第一次put值时会进入这里 else if (oldThr > 0) initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; // 如果使用new HashMap()初始化,则第一次put值时会进入这里 else { zero initial threshold signifies using defaults // 默认数组大小是2的4次方 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 默认负载因子是0.75,即默认阈值为12 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 只有以下两种情况会进入到if判断中: // 1、在使用new HashMap(int initialCapacity)初始化,并且第一次put值的时候 // 2、对数组进行扩容且数组的原始长度小于2的4次方的时候 if (newThr == 0) { // 根据指定的数组大小和负载因子乘积得到阈值 float ft = (float)newCap * loadFactor; // 如果数组大小和阈值都小于2的20次方,则确定阈值 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 用新的数组大小初始化新的数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; // 如果是第一次初始化,则直接返回newTab。如果不是则会进行数据的迁移操作 if (oldTab != null) { // 遍历数组 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { // 将已经被取出的位置置空 oldTab[j] = null; // 如果数组该位置只是单个节点,那么直接赋值 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 如果数组该位置是红黑树 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); // 如果数组该位置是链表,保证原始的循序进行迁移 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; 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; }
由resize()方法可以看出,负载因子决定了数组的容量和使用程度。
负载因子越大则数组的填装密度越高,也就是能容纳更多的元素。但是由于数组插入或删除元素的时间复杂度O(n),所以索引的效率会变低。
但是,负载因子越小则数组中的填装密度越稀疏,此时会空间的浪费,但是此时索引效率高(用空间换取时间)。
HashMap#get()
相较于put方法,get方法就显得尤为简单,因为不再需要关心扩容问题,只需要处理数据的获取。
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 首先判断数组不为null以及长度大于0并且对应位置节点不为null if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 判断第一个节点是否满足条件 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 如果节点的下一个节点不为null if ((e = first.next) != null) { // 判断该节点是否为红黑树 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 遍历链表,判断是否有满足条件的节点存在 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
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