Java——HashMap源码解析
哈希表基于 Map 接口的实现。此实现提供了所有可选的映射操作，并且允许键为 null ，值也为 null 。HashMap 除了不支持同步操作以及支持 null 的键值外，其功能大致等同于 Hashtable。这个类不保证元素的顺序，并且也不保证随着时间的推移，元素的顺序不会改变。
假设散列函数使得元素在哈希桶中分布均匀，那么这个实现对于 put 和 get 等操作提供了常数时间的性能。
对于一个 HashMap 的实例，有两个因子影响着其性能： 初始容量 和 负载因子 。容量就是哈希表中哈希桶的个数，初始容量就是哈希表被初次创建时的容量大小。负载因子是在进行自动扩容之前衡量哈希表存储键值对的一个指标。当哈希表中的键值对超过 capacity * loadfactor 时，就会进行 resize 的操作。
作为一般规则，默认负载因子（0.75）在时间和空间成本之间提供了良好的折衷。负载因子越大，空间开销越小，但是查找的开销变大了。
注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException 异常。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
源码分析
主要字段
/** * 初始容量大小 —— 必须是2的幂次方 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 /** * 最大容量 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认负载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 当链表长度超过这个值时转换为红黑树 */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 树形阈值，当小于这个值时，红黑树转换为链表 */ static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /** * The smallest table capacity for which bins may be treeified. * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.) * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts * between resizing and treeification thresholds. */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; /** * table 在第一次使用时进行初始化并在需要的时候重新调整自身大小。对于 table 的大小必须是2的幂次方。 */ transient Node<K,V>[] table; /** * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used * for keySet() and values(). */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * 键值对的个数 */ transient int size; /** * HashMap 进行结构性调整的次数。结构性调整指的是增加或者删除键值对等操作，注意对于更新某个键的值不是结构特性调整。 */ transient int modCount; /** * 所能容纳的 key-value 对的极限（表的大小 capacity * load factor），达到这个容量时进行扩容操作。 */ int threshold; /** * 负载因子，默认值为 0.75 */ final float loadFactor; 复制代码
从上面我们可以得知，HashMap中指定的哈希桶数组 table.length 必须是2的幂次方，这与常规性的把哈希桶数组设计为素数不一样。指定为2的幂次方主要是在两方面做优化：
n % table.length -> n & (table.length - 1)
哈希函数
/**
* 哈希函数
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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key 的哈希值通过它自身 hashCode 的高十六位与低十六位进行亦或得到。这么做得原因是因为，由于哈希表的大小固定为 2 的幂次方，那么某个 key 的 hashCode 值大于 table.length，其高位就不会参与到 hash 的计算（对于某个 key 其所在的桶的位置的计算为 hash & (table.length - 1) ）。因此通过 hashCode() 的高16位异或低16位实现的： (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) ，主要是从速度、功效、质量来考虑的，保证了高位 Bits 也能参与到 Hash 的计算。
tableSizeFor函数
/**
* 返回大于等于capacity的最小2的整数次幂
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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根据注释可以知道，这个函数返回大于或等于 cap 的最小二的整数次幂的值。比如对于3，返回4；对于10，返回16。详解如下： 假设对于 n （32位数）其二进制为 01xx...xx， n >>> 1，进行无符号右移一位， 001xx..xx，位或得 011xx..xx n >>> 2，进行无符号右移两位， 00011xx..xx，位或得 01111xx..xx 依此类推，无符号右移四位再进行位或将得到8个1，无符号右移八位再进行位或将得到16个1，无符号右移十六位再进行位或将得到32个1。根据这个我们可以知道进行这么多次无符号右移及位或操作，那么可让数 n 的二进制位最高位为1的后面的二进制位全部变成1。此时进行 +1 操作，即可得到最小二的整数次幂的值。（《高效程序的奥秘》第3章——2的幂界方 有对此进行进一步讨论，可自行查看） 回到上面的程序，之所以在开头先进行一次 -1 操作，是为了防止传入的 cap 本身就是二的幂次方，此时得到的就是下一个二的幂次方了，比如传入4，那么在不进行 -1 的情况下，将得到8。
构造函数
/**
* 传入指定的初始容量和负载因子
*/
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;
//返回2的幂次方
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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对于上面的构造器，我们需要注意的是 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 这边的 threshold 为 2的幂次方，而不是 capacity * load factor ，当然此处并非是错误，因为此时 table 并没有真正的被初始化，初始化动作被延迟到了 putVal() 当中，所以 threshold 会被重新计算。
/**
* 根据指定的容量以及默认负载因子（0.75）初始化一个空的 HashMap 实例
*
* 如果 initCapacity是负数，那么将抛出 IllegalArgumentException
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 根据默认的容量和负载因子初始化一个空的 HashMap 实例
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
* specified <tt>Map</tt>. The <tt>HashMap</tt> is created with
* default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
* hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
*
* @param m the map whose mappings are to be placed in this map
* @throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
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查询
/**
* 返回指定 key 所对应的 value 值，当不存在指定的 key 时，返回 null。
*
* 当返回 null 的时候并不表明哈希表中不存在这种关系的映射，有可能对于指定的 key，其对应的值就是 null。
* 因此可以通过 containsKey 来区分这两种情况。
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* 1.首先通过 key 的哈希值找到其所在的哈希桶
* 2.对于 key 所在的哈希桶只有一个元素，此时就是 key 对应的节点，
* 3.对于 key 所在的哈希桶超过一个节点，此时分两种情况：
* 如果这是一个 TreeNode，表明通过红黑树存储，在红黑树中查找
* 如果不是一个 TreeNode，表明通过链表存储（链地址法），在链表中查找
* 4.查找不到相应的 key，返回 null
*/
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 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
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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存储
/**
* 在映射中，将指定的键与指定的值相关联。如果映射关系之前已经有指定的键，那么旧值就会被替换
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
*
* 1.判断哈希表 table 是否为空，是的话进行扩容操作
* 2.根据键 key 计算得到的 哈希桶数组索引，如果 table[i] 为空，那么直接新建节点
* 3.判断 table[i] 的首个元素是否等于 key，如果是的话就更新旧的 value 值
* 4.判断 table[i] 是否为 TreeNode，是的话即为红黑树，直接在树中进行插入
* 5.遍历 table[i]，遍历过程发现 key 已经存在，更新旧的 value 值，否则进行插入操作，插入后发现链表长度大于8，则将链表转换为红黑树
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//哈希表 table 为空，进行扩容操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// tab[i] 为空，直接新建节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//tab[i] 首个元素即为 key，更新旧值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//当前节点为 TreeNode，在红黑树中进行插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍历 tab[i]，key 已经存在，更新旧的 value 值，否则进心插入操作，插入后链表长度大于8，将链表转换为红黑树
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表长度大于8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key 已经存在
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//key 已经存在，更新旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//HashMap插入元素表明进行了结构性调整
++modCount;
//实际键值对数量超过 threshold，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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扩容
/**
* 初始化或者对哈希表进行扩容操作。如果当前哈希表为空，则根据字段阈值中的初始容量进行分配。
* 否则，因为我们扩容两倍，那么对于桶中的元素要么在原位置，要么在原位置再移动2次幂的位置。
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//超过最大容量，不再进行扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//容量没有超过最大值，容量变为原来两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//阈值变为原来两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//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的幂次方，而不是 capacity * load factor
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//初次初始化，容量和阈值使用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//计算新的阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//以下为扩容过程的重点
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将原哈希桶置空，以便GC
oldTab[j] = null;
//当前节点不是以链表形式存在，直接计算其应放置的新位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//当前节点是TreeNode
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//节点以链表形式存储
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//原索引 + oldCap
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;
}
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因为哈希表使用2次幂的拓展（指长度拓展为原来的2倍），所以在扩容的时候，元素的位置要么在原位置，要么在原位置再移动2次幂的位置。为什么是这么一个规律呢？我们假设 n 为 table 的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩容的时候，只需要看看原来的hash值新增的那个 bit 是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
删除
/**
* 删除指定的 key 的映射关系
*/
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
/**Java
*
* 1.根据 key 的哈希值在哈希桶中查找是否存在这个包含有这个 key 的节点
* 链表头节点是要查找的节点
* 节点是TreeNode，在红黑树中查找
* 在链表中进行查找
* 2.如果查找到对应的节点，进行删除操作
* 从红黑树中删除
* 将链表头节点删除
* 在链表中删除
*
* @param hash key 的 hash 值
* @param key 指定的 key
* @param value 当 matchhValue 为真时，则要匹配这个 value
* @param matchValue 为真并且与 value 相等时进行删除
* @param movable if false do not move other nodes while removing
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//链表头即为要删除的节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//节点为TreeNode，在红黑树中查找是否存在指定的key
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//在链表中查找是否存在指定的key
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//从红黑树中删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//链表头删除
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//链表中的元素删除
else
p.next = node.next;
//进行结构特性调整
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
/**
* 删除所有的映射关系
*/
public void clear() {
Node<K,V>[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
//置 null 以便 GC
tab[i] = null;
}
}
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正文到此结束
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