HashMap 源碼淺析 1.8

Jdk 1.8

1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

   1.8的版本的HashMap采用數(shù)組+鏈表+紅黑樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù),還是通過hash & (tab.length - 1)來確定在數(shù)組的位置,不過在數(shù)據(jù)的存儲方面加了一個紅黑樹,當(dāng)鏈表的大于等于8時,并且table的長度大于等于64時,就把這個鏈樹化,不然還是擴容.增加紅黑樹,是為了提高查找節(jié)點的時間.結(jié)構(gòu)如下圖所示.

   

2. 基本成員變量
   capacity 容量

   /**
    * 初始容量
    */
   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

   max_capacity 最大容量

   /**
    * 最大容量
    */
   static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

   loadFactor 負(fù)載因子

   /**
    * 負(fù)載因子
    */
   static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

   treeify_threshold 樹化(轉(zhuǎn)換為紅黑樹)的閾值

   // 鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹的閾值,第9個節(jié)點
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 

   untreeify_threshold 轉(zhuǎn)換為鏈表的閾值

   // 紅黑樹轉(zhuǎn)為鏈表的閾值,6個節(jié)點轉(zhuǎn)移
   static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

   min_treeify_capacity 樹化的最小容量

   // 轉(zhuǎn)紅黑樹時,table的最小長度
   static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

   node 鏈表

   static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       // 當(dāng)前node的hash
       final int hash;
       final K key;
       V value;
       // 指向下個node
       Node<K,V> next;
   
       Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
           this.hash = hash;
           this.key = key;
           this.value = value;
           this.next = next;
       }

   TreeNode 紅黑樹

   static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
       TreeNode<K,V> parent;  // 父節(jié)點
       TreeNode<K,V> left;    // 左兒子節(jié)點
       TreeNode<K,V> right;   // 右兒子基點
       TreeNode<K,V> prev;    // 上一個節(jié)點
       boolean red;           // 是否為紅色
       TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
           super(hash, key, val, next);
       }

3. 構(gòu)造方法
   有參構(gòu)造 (和1.7一樣)

   public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
       if (initialCapacity < 0)
           throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                   initialCapacity);
       if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
           initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
       if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
           throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                   loadFactor);
       this.loadFactor = loadFactor;
       this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
   }

   無參構(gòu)造(和1.7一樣)

   public HashMap() {
       this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
   }

4. 基本方法
   Put()方法
   執(zhí)行流程:
   (1) 判斷當(dāng)前table有沒有初始化,沒有就調(diào)用resize()方法初始化.(resize方法既是擴容也是初始化)
   (2) 判斷算出的位置i處有沒有值,沒有值,創(chuàng)建一個新的node,插入i位置.
   (3) 當(dāng)前i位置有值,判斷頭結(jié)點的hash和key是否和傳入的key和hash相等,相等則記錄這個e.
   (4) 與頭節(jié)點的key和hash不同,判斷節(jié)點是否是樹節(jié)點,如果是,調(diào)用樹節(jié)點的插入方法putTreeVal()方法.(占時不了解紅黑樹的底層方法實現(xiàn)邏輯,待續(xù)).
   (5) 不是樹結(jié)構(gòu),那證明是鏈表結(jié)構(gòu),遍歷鏈表結(jié)構(gòu),并記錄鏈表長度binCount.主要做了兩步,(1)在鏈表里找到和傳入的key和hash相等的基點,并記錄,(2) 沒有找到,創(chuàng)建一個節(jié)點,插入鏈表的尾部,并判斷鏈表長度有沒有大于等于8,如果是就調(diào)treeifyBin方法決定是否需要樹化.
   (6) 判斷前面記錄的e節(jié)點是否為空,不為空證明找到了相同的基點,那就替換value,返回oldValue.
   (7) 整個插入流程已經(jīng)結(jié)束,接下來要判斷是否需要擴容,如果(++size > threshold)滿足,那么就調(diào)用擴容方法resize();

   public V put(K key, V value) {
       return putVal(hash(key), key, value, false, true);
   }
   
   /**
    * put
    */
   final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                  boolean evict) {
       Node<K,V>[] tab;
       Node<K,V> p;
       int n, i;
       if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // table為null,table的length為0,table還沒有初始化
           n = (tab = resize()).length; //調(diào)用擴容方法,初始化table
       if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //table{[i] 沒有值,直接插入
           tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
       else { // 有值
           Node<K,V> e; K k;
           if (p.hash == hash &&
                   ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 找到了相同的key
               e = p;
           else if (p instanceof TreeNode) // 判斷是否是樹結(jié)構(gòu)
               e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 調(diào)用樹的插入
           else {
               // 遍歷鏈表,并記錄節(jié)點的長度
               for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                   if ((e = p.next) == null) { // 找到最后一個節(jié)點了
                       p.next = newNode(hash, key, value, null); //設(shè)置當(dāng)前節(jié)點為為p的next
                       if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 如果節(jié)點長度大于等于了8,就調(diào)用treeifyBin方法
                           treeifyBin(tab, hash);
                       break;
                   }
                   if (e.hash == hash &&
                           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 找到了相同的key
                       // 此時break,返回的是e.key與傳入的key相等的e,以便下面進(jìn)行替換
                       break;
                   p = e;
               }
           }
           // e != null 說明前面的遍歷找到了相同的key,下面就行替換,返回舊值
           if (e != null) { // existing mapping for key //
               V oldValue = e.value;
               if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) // onlyIfAbsent默認(rèn)是false
                   e.value = value; // 替換value
               afterNodeAccess(e);
               return oldValue; // 返回舊的value
           }
       }
       ++modCount;
       //  當(dāng)前值大于閾值,進(jìn)行擴容
       if (++size > threshold)
           resize();
       afterNodeInsertion(evict);
       return null;
   }

   resize()方法(初始化和擴容都是創(chuàng)建新的table)
   解釋為什么在新table的位置沒有重新計算,而是根據(jù)(e.hash & oldCap) == 0,等于0就是在原位置,不等于0時,就是newtable[原位置+oldCap] ,如下圖.
   table長度我們以16為例,hash值我們以484和30為例,我們發(fā)現(xiàn)484&16=0,30&16=30,我們發(fā)現(xiàn)一個區(qū)別就是他們的他們的低5位一個是0,一個是1.
   
   我們讓低5位是0的484,分別&上(16-1)和(32-1),結(jié)論是位置沒有發(fā)生變化,所以說如果低5位是0,那么擴容前和擴容后位置不變.
   
   我們讓低5位是1的30,分別&上(16-1)和(32-1),結(jié)論是位置發(fā)生變化,所以說如果低5位是1,那么新位置就是原來位置+oldCap.
   
   其實我們發(fā)現(xiàn)(e.hash & oldCap) == 0 只是為了證明低5位是0還是1,這是為什么了,其實是和(16-1)和(32-1)有著密切的關(guān)系,15二進(jìn)制是1111,31是11111,我們發(fā)現(xiàn)不管哪個數(shù)&上15或者31都是這個數(shù)低4位或者低5位本身,所以e.hash如果低5位0,那其實都是&1111,因為低5位是0&運算下還是0,如果e.hash的低5位是1,那么和0相比就是低5位會變成1,所以需要加上這個多的位置的值oldCap.

   /**
    * 擴容
    * @return
    */
   final Node<K,V>[] resize() {
       // 舊table
       Node<K,V>[] oldTab = table;
       // 舊的table長度
       int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
       // 舊的閾值
       int oldThr = threshold;
       int newCap, newThr = 0;
       //  證明就table,已經(jīng)被初始化了
       if (oldCap > 0) {
           // 如果舊的table大于做大值,閾值就設(shè)置為Internet的最大值,返回
           if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
               threshold = Integer.MAX_VALUE;
               return oldTab;
           }
           // 給newCap賦值 newCap = oldCap << 1 (* 2^1) < MAXIMUM_CAPACITY(1 << 30)
           // oldCap >= 16 證明已經(jīng)初始化過了,現(xiàn)在是擴容(假如oldCap就是16)
           // 新閾值 newThr = (oldThr = threshold) = 12 << 1(12 * 2^1)
           else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                   oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
               newThr = oldThr << 1; // double threshold // 新的閾值
       }
       // 這種情況是table還沒有初始化
       // oldThr >0 是因為在有參構(gòu)造里面會把cap賦值給threshold
       else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
           // 容量就是oldThr
           newCap = oldThr;
       // 無參構(gòu)造,容量和閾值都使用默認(rèn)
       else {               // zero initial threshold signifies using defaults
           newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
           newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
       }
       // newThr=0證明使用的是有參構(gòu)造,容量有值,閾值沒有值
       // 所以初始化閾值
       if (newThr == 0) {
           float ft = (float)newCap * loadFactor;
           newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
       }
   
       /** 上面屬于table參數(shù)準(zhǔn)備部分,分為初始化或者擴容 */
   
       // 新的閾值
       threshold = newThr;
       // 創(chuàng)建新的table
       @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
       Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
       table = newTab;
       if (oldTab != null) {
           // 開始遍歷舊的table,進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移
           for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
               Node<K,V> e;
               if ((e = oldTab[j]) != null) {
                   oldTab[j] = null; // 釋放內(nèi)存地址
                   if (e.next == null) // 表示只有一個元素
                       newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                   else if (e instanceof TreeNode) // 如果是樹結(jié)構(gòu),調(diào)用樹結(jié)構(gòu)的方法
                       ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                   else { // preserve order
                       // 鏈表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù) lo 表示位置不變 hi表示位置是原來的位置+oldCap
                       // 是通過(e.hash & oldCap) == 0 這句話來判斷的
                       Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                       Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                       Node<K,V> next;
                       do {
                           next = e.next;
                          // 解釋在上面的圖片
                           if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                               if (loTail == null) // 第一次循環(huán) tail 為null,所以頭和尾都是 e
                                   loHead = e;  // 頭部是當(dāng)前的e
                               else             // 接下來的循環(huán)tail不為null
                                   loTail.next = e; // loTail 是上一次滿足if的e
                                                    // e 是這一次滿足if的e
                                                    // 所以loTail.next = e的目的就是,上一次滿足if的e指向下一次滿足if的e
                                                    // 代碼就是loTail.next = e
                               loTail = e;  // 每次循環(huán)尾部就是當(dāng)前節(jié)點
                           }
                           else {
                               if (hiTail == null)
                                   hiHead = e;
                               else
                                   hiTail.next = e;
                               hiTail = e;
                           }
                       } while ((e = next) != null);
                       // 位置不變還是j
                       if (loTail != null) {
                           loTail.next = null; // 尾部節(jié)點的next設(shè)置為null
                           newTab[j] = loHead; // 設(shè)置頭結(jié)點指向table[j] (第一次循環(huán)時,head=tail,接下來循環(huán)給tail追加節(jié)點)
                       }
                       // 位置變化,是 j+oldCap
                       if (hiTail != null) {
                           hiTail.next = null; 
                           newTab[j + oldCap] = hiHead;
                       }
                   }
               }
           }
       }
       return newTab;
   }

   get()方法

   public V get(Object key) {
       Node<K,V> e;
       return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
   }
   
   /**
    * 獲取值
    */
   final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
       Node<K,V>[] tab;
       Node<K,V> first, e;
       int n;
       K k;
       if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && // table不是null,table的長度大于0
               (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // ,根據(jù)可以取得第一個node不為空
           if (first.hash == hash && // always check first node  對比第一個hash和當(dāng)前值的hash是否一樣
                   ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
               return first; // 等于第一個,返回
           if ((e = first.next) != null) { // 向下遍歷,next不等于空
               if (first instanceof TreeNode) // 判斷是否是樹結(jié)構(gòu)
                   return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 查找
               do { // 不是樹,就是鏈表,遍歷鏈表
                   if (e.hash == hash &&
                           ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                       return e;
               } while ((e = e.next) != null);
           }
       }
       return null; //  沒有找到,返回null
   }

5. 總結(jié)

   1.8 在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面加入了紅黑樹,提升了查詢的性能,在鏈表插入方面是先插入的在前面,而在1.7先插入的在后面.在擴容方面,沒有重新計算hash,這算是一大改變,還有就是在擴容后鏈表的順序沒有改變.紅黑樹方面占時不太了解.
   前面的1.7 HashMap和1.8我們都講了loadFactor負(fù)載因子,來解釋下這個的作用,loadFactor越小,說明存儲的元素就少,因為HashMap存在hash沖突,所以存的元素越少,沖突就越小,查詢的效率就的到了提升,但是存的元素少了,就浪費了容量,所以這是一種以空間換時間的做法.loadFactor越大,說明存的元素就越多,數(shù)據(jù)多了hash沖突就會提高,所以查詢時間就會提高,這是一種以時間換空間的做法.所以具體是需要時間還是空間根據(jù)自己的功能來確定.