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面试必备:HashMap源码解析(JDK8)

一、前言
在分析 jdk1.8 后的 HashMap 源码时,发现网上好多分析都是基于之前的 jdk,而 Java8 的 HashMap 对之前做了较大的优化,其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合,也可以使用红黑树进行存储,总之,目标只有一个,那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快,提升性能。好~下面就开始分析源码。
二、HashMap 数据结构
说明:上图很形象的展示了 HashMap 的数据结构(数组+链表+红黑树),桶中的结构可能是链表,也可能是红黑树,红黑树的引入是为了提高效率。所以可见,在分析源码的时候我们不知不觉就温习了数据结构的知识点,一举两得。
三、HashMap 源码分析
3.1 类的继承关系
  1. publicclassHashMap<K,V> extendsAbstractMap<K,V> implementsMap<K,V>, Cloneable, Serializable
可以看到 HashMap 继承自父类(AbstractMap),实现了 Map、Cloneable、Serializable 接口。其中,Map 接口定义了一组通用的操作;Cloneable 接口则表示可以进行拷贝,在 HashMap 中,实现的是浅层次拷贝,即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象;Serializable 接口表示 HashMap 实现了序列化,即可以将 HashMap 对象保存至本地,之后可以恢复状态。
3.2 类的属性
  1. publicclassHashMap<K,V> extendsAbstractMap<K,V> implementsMap<K,V>, Cloneable, Serializable {
  2.    // 序列号
  3.    privatestaticfinallong serialVersionUID = 362498820763181265L;  
  4.    // 默认的初始容量是 16
  5.    staticfinalint DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  
  6.    // 最大容量
  7.    staticfinalint MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
  8.    // 默认的填充因子
  9.    staticfinalfloat DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  10.    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
  11.    staticfinalint TREEIFY_THRESHOLD = 8;
  12.    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
  13.    staticfinalint UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
  14.    // 桶中结构转化为红黑树对应的 table 的最小大小
  15.    staticfinalint MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
  16.    // 存储元素的数组,总是 2 的幂次倍
  17.    transientNode<k,v>[] table;
  18.    // 存放具体元素的集
  19.    transientSet<map.entry<k,v>> entrySet;
  20.    // 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
  21.    transientint size;
  22.    // 每次扩容和更改 map 结构的计数器
  23.    transientint modCount;  
  24.    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容
  25.    int threshold;
  26.    // 填充因子
  27.    finalfloat loadFactor;
  28. }
说明:类的数据成员很重要,以上也解释得很详细了,其中有一个参数 MINTREEIFYCAPACITY,笔者暂时还不是太清楚,有读者知道的话欢迎指导。
3.3 类的构造函数

1. HashMap(int, float)型构造函数

  1. publicHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
  2.    // 初始容量不能小于 0,否则报错
  3.    if (initialCapacity < 0)
  4.        thrownewIllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
  5.                                            initialCapacity);
  6.    // 初始容量不能大于最大值,否则为最大值
  7.    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
  8.        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
  9.    // 填充因子不能小于或等于 0,不能为非数字
  10.    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
  11.        thrownewIllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
  12.                                            loadFactor);
  13.    // 初始化填充因子                                        
  14.    this.loadFactor = loadFactor;
  15.    // 初始化 threshold 大小
  16.    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    
  17. }
说明:tableSizeFor(initialCapacity)返回大于等于 initialCapacity 的最小的二次幂数值。
  1. staticfinalint tableSizeFor(int cap) {
  2.        int n = cap - 1;
  3.        n |= n >>> 1;
  4.        n |= n >>> 2;
  5.        n |= n >>> 4;
  6.        n |= n >>> 8;
  7.        n |= n >>> 16;
  8.        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
  9.    }
说明:>>> 操作符表示无符号右移,高位取 0。

2. HashMap(int)型构造函数。

  1. publicHashMap(int initialCapacity) {
  2.    // 调用 HashMap(int, float)型构造函数
  3.    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
  4. }

3. HashMap()型构造函数。

  1. publicHashMap() {
  2.    // 初始化填充因子
  3.    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
  4. }

4. HashMap(Map)型构造函数。

  1. publicHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
  2.    // 初始化填充因子
  3.    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
  4.    // 将 m 中的所有元素添加至 HashMap 中
  5.    putMapEntries(m, false);
  6. }
说明:putMapEntries(Map m, boolean evict)函数将 m 的所有元素存入本 HashMap 实例中。
  1. finalvoid putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
  2.    int s = m.size();
  3.    if (s > 0) {
  4.        // 判断 table 是否已经初始化
  5.        if (table == null) { // pre-size
  6.            // 未初始化,s 为 m 的实际元素个数
  7.            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
  8.            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
  9.                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
  10.            // 计算得到的 t 大于阈值,则初始化阈值
  11.            if (t > threshold)
  12.                threshold = tableSizeFor(t);
  13.        }
  14.        // 已初始化,并且 m 元素个数大于阈值,进行扩容处理
  15.        elseif (s > threshold)
  16.            resize();
  17.        // 将 m 中的所有元素添加至 HashMap 中
  18.        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
  19.            K key = e.getKey();
  20.            V value = e.getValue();
  21.            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
  22.        }
  23.    }
  24. }

3.4 重要函数分析

1. putVal 函数

  1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
  2.                   boolean evict) {
  3.    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
  4.    // table 未初始化或者长度为 0,进行扩容
  5.    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
  6.        n = (tab = resize()).length;
  7.    // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
  8.    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
  9.        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
  10.    // 桶中已经存在元素
  11.    else {
  12.        Node<K,V> e; K k;
  13.        // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的 hash 值相等,key 相等
  14.        if (p.hash == hash &&
  15.            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  16.                // 将第一个元素赋值给 e,用 e 来记录
  17.                e = p;
  18.        // hash 值不相等,即 key 不相等;为红黑树结点
  19.        elseif (p instanceofTreeNode)
  20.            // 放入树中
  21.            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
  22.        // 为链表结点
  23.        else {
  24.            // 在链表最末插入结点
  25.            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
  26.                // 到达链表的尾部
  27.                if ((e = p.next) == null) {
  28.                    // 在尾部插入新结点
  29.                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
  30.                    // 结点数量达到阈值,转化为红黑树
  31.                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
  32.                        treeifyBin(tab, hash);
  33.                    // 跳出循环
  34.                    break;
  35.                }
  36.                // 判断链表中结点的 key 值与插入的元素的 key 值是否相等
  37.                if (e.hash == hash &&
  38.                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  39.                    // 相等,跳出循环
  40.                    break;
  41.                // 用于遍历桶中的链表,与前面的 e = p.next 组合,可以遍历链表
  42.                p = e;
  43.            }
  44.        }
  45.        // 表示在桶中找到 key 值、hash 值与插入元素相等的结点
  46.        if (e != null) {
  47.            // 记录 e 的 value
  48.            V oldValue = e.value;
  49.            // onlyIfAbsent 为 false 或者旧值为 null
  50.            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
  51.                //用新值替换旧值
  52.                e.value = value;
  53.            // 访问后回调
  54.            afterNodeAccess(e);
  55.            // 返回旧值
  56.            return oldValue;
  57.        }
  58.    }
  59.    // 结构性修改
  60.    ++modCount;
  61.    // 实际大小大于阈值则扩容
  62.    if (++size > threshold)
  63.        resize();
  64.    // 插入后回调
  65.    afterNodeInsertion(evict);
  66.    returnnull;
  67. }
说明:HashMap 并没有直接提供 putVal 接口给用户调用,而是提供的 put 函数,而 put 函数就是通过 putVal 来插入元素的。

2. getNode 函数

  1. finalNode<K,V> getNode(int hash, Object key) {
  2.    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
  3.    // table 已经初始化,长度大于 0,根据 hash 寻找 table 中的项也不为空
  4.    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
  5.        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
  6.        // 桶中第一项(数组元素)相等
  7.        if (first.hash == hash && // always check first node
  8.            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  9.            return first;
  10.        // 桶中不止一个结点
  11.        if ((e = first.next) != null) {
  12.            // 为红黑树结点
  13.            if (first instanceofTreeNode)
  14.                // 在红黑树中查找
  15.                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
  16.            // 否则,在链表中查找
  17.            do {
  18.                if (e.hash == hash &&
  19.                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
  20.                    return e;
  21.            } while ((e = e.next) != null);
  22.        }
  23.    }
  24.    returnnull;
  25. }
说明:HashMap 并没有直接提供 getNode 接口给用户调用,而是提供的 get 函数,而 get 函数就是通过 getNode 来取得元素的。

3. resize 函数

  1. finalNode<K,V>[] resize() {
  2.    // 当前 table 保存
  3.    Node<K,V>[] oldTab = table;
  4.    // 保存 table 大小
  5.    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
  6.    // 保存当前阈值
  7.    int oldThr = threshold;
  8.    int newCap, newThr = 0;
  9.    // 之前 table 大小大于 0
  10.    if (oldCap > 0) {
  11.        // 之前 table 大于最大容量
  12.        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
  13.            // 阈值为最大整形
  14.            threshold = Integer.MAX_VALUE;
  15.            return oldTab;
  16.        }
  17.        // 容量翻倍,使用左移,效率更高
  18.        elseif ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
  19.            oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
  20.            // 阈值翻倍
  21.            newThr = oldThr << 1; // double threshold
  22.    }
  23.    // 之前阈值大于 0
  24.    elseif (oldThr > 0)
  25.        newCap = oldThr;
  26.    // oldCap = 0 并且 oldThr = 0,使用缺省值(如使用 HashMap()构造函数,之后再插入一个元素会调用 resize 函数,会进入这一步)
  27.    else {          
  28.        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
  29.        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
  30.    }
  31.    // 新阈值为 0
  32.    if (newThr == 0) {
  33.        float ft = (float)newCap * loadFactor;
  34.        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
  35.                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
  36.    }
  37.    threshold = newThr;
  38.    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
  39.    // 初始化 table
  40.    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])newNode[newCap];
  41.    table = newTab;
  42.    // 之前的 table 已经初始化过
  43.    if (oldTab != null) {
  44.        // 复制元素,重新进行 hash
  45.        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
  46.            Node<K,V> e;
  47.            if ((e = oldTab[j]) != null) {
  48.                oldTab[j] = null;
  49.                if (e.next == null)
  50.                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
  51.                elseif (e instanceofTreeNode)
  52.                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
  53.                else { // preserve order
  54.                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
  55.                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
  56.                    Node<K,V> next;
  57.                    // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为 0 进行分割,分成两个不同的链表,完成 rehash
  58.                    do {
  59.                        next = e.next;
  60.                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
  61.                            if (loTail == null)
  62.                                loHead = e;
  63.                            else
  64.                                loTail.next = e;
  65.                            loTail = e;
  66.                        }
  67.                        else {
  68.                            if (hiTail == null)
  69.                                hiHead = e;
  70.                            else
  71.                                hiTail.next = e;
  72.                            hiTail = e;
  73.                        }
  74.                    } while ((e = next) != null);
  75.                    if (loTail != null) {
  76.                        loTail.next = null;
  77.                        newTab[j] = loHead;
  78.                    }
  79.                    if (hiTail != null) {
  80.                        hiTail.next = null;
  81.                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
  82.                    }
  83.                }
  84.            }
  85.        }
  86.    }
  87.    return newTab;
  88. }
说明:进行扩容,会伴随着一次重新 hash 分配,并且会遍历 hash 表中所有的元素,是非常耗时的。在编写程序中,要尽量避免 resize。
在 resize 前和 resize 后的元素布局如下
 说明:上图只是针对了数组下标为 2 的桶中的各个元素在扩容后的分配布局,其他各个桶中的元素布局可以以此类推。
四、针对 HashMap 的思考
4.1. 关于扩容的思考
从 putVal 源代码中我们可以知道,当插入一个元素的时候 size 就加 1,若 size 大于 threshold 的时候,就会进行扩容。假设我们的 capacity 大小为 32,loadFator 为 0.75,则 threshold 为 24 = 32 * 0.75,此时,插入了 25 个元素,并且插入的这 25 个元素都在同一个桶中,桶中的数据结构为红黑树,则还有 31 个桶是空的,也会进行扩容处理,其实,此时,还有 31 个桶是空的,好像似乎不需要进行扩容处理,但是是需要扩容处理的,因为此时我们的 capacity 大小可能不适当。我们前面知道,扩容处理会遍历所有的元素,时间复杂度很高;前面我们还知道,经过一次扩容处理后,元素会更加均匀的分布在各个桶中,会提升访问效率。所以,说尽量避免进行扩容处理,也就意味着,遍历元素所带来的坏处大于元素在桶中均匀分布所带来的好处。如果有读者有不同意见,也欢迎讨论~
五、总结
至此,HashMap 的源码就分析到这里了,其中理解了其中的核心函数和数据结构,那么理解 HashMap 的源码就不困难了。当然,此次分析中还有一些知识点没有涉及到,如红黑树、序列化、拷贝等,以后有机会会进行详细的说明和讲解,谢谢各位园友的观看~

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