Java容器之HashMap源码分析1
内容导读
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内容图文
上一个笔记中分析了HashMap的大概结构以及基本用法。这一次笔记就再深入了解一下底层的实现细节。我们首先从hash函数以及扩容过程讲起，然后再了解一下链表数据结构以及红黑树的实现。?
hash函数
hash音译为哈希，学名称为散列，功能是将任意长度的输入通过散列函数变换为固定长度的输出。HashMap在Java7中被设计为“线性表+链表”的数据结构，在Java8中被设计为“线性表+链表/红黑树”的数据结构。在HashMap中以散列码作为节点的位置标识，不同散列码被映射为线性表的索引。 散列码的空间是有限的，而输入空间可能是无限的，因此计算索引的过程实际上是压缩的过程，将大空间的输入映射到小空间，这样一来就不可避免的发生散列冲突，也就是可能出现两个不同的输入映射为相同的散列码，或者不同的散列码映射为相同的索引。 在HashMap中往往数组的大小有限，初始HashMap的table长度仅为16，因此很容易会发生散列冲突。这时就需要解决散列冲突，一般来说解决散列冲突的方法有以下几种：- 开放定址法：发生散列冲突之后，寻找下一个散列地址，也就是加一操作，只要散列空间足够大，就能寻找到空的位置。
- 链地址法：将table的每个节点作为链表的头节点，发生散列碰撞之后，可以将新的元素插入到链表的尾部
- 再哈希法：出现散列碰撞之后，用定义好的第二个哈希函数再次计算散列，直到不发生冲突。
- 建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表，发生散列冲突的元素全部存入溢出表中。
// 下面两种运算都是利用散列值对数组长度取余，按位与操作基于内存，效率更高 length % n (length-1) & n在Java8中，为了更方便应用按位操作，数组长度往往都是2的幂次，因此可能会出现如下的情况，只要低位保持一致，则无论高位如何变化，最终的索引都是一样的。这样就形成了周期规律，与散列的原则不符。?
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 n1=19 0000 0000 0000 0000 0011 1111 1111 1111 length-1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 19 = 19 % length 0100 1000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 n2 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111 31 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 19 = n2 % length于是HashMap中引入了hash方法，对hashCode进行扰动，打破周期规律，操作方法是将原hashCode右移16位，然后进行或运算，这个操作是将高16位与低16位进行或运算，然后将高16位置零，这样一来，高位数据的影响就可以引入到哈希码的计算中，也能打破周期规律。?
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 n1=19 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 n1>>>16 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 n1 ^ (n1>>>16) 0000 0000 0000 0000 0011 1111 1111 1111 length-1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 19 = n1 % length 0100 1000 0000 0000 0000 0000 0001 0011 n2 0000 0000 0000 0000 0100 1000 0000 0000 n2>>>16 0100 1000 0000 0000 0100 1000 0001 0011 n2 ^ (n2>>>16) 0000 0000 0000 0000 0111 1111 1111 1111 length-1 0000 0000 0000 0000 0100 1000 0001 0011 不再是19
扩容过程
当HashMap存储元素超过一定容量时，就会调用resize方法进行扩容。首先我们看下触发扩容的条件：?// putMapEntries
/* s为待插入的Map集合的size，当待添加的元素个数超过阈值，则开始扩容 */
else if (s > threshold)
resize();
// putVal
/* 当table为null或者table的长度为零，这时需要通过resize进行初始化 */
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/* 添加元素之后，若size超过阈值，则开始扩容 */
if (++size > threshold)
resize();
// treeifyBin
/* 在树化操作里，若table为null或者table的长度小于最小树化容量，则开始扩容 */
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// computeIfAbsent
/* 若size超过阈值或者table为null或者table长度为0，则进行扩容或者初始化 */
if (size > threshold || (tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// compute
/* 若size超过阈值或者table为null或者table长度为0，则进行扩容或者初始化 */
if (size > threshold || (tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// merge
/* 若size超过阈值或者table为null或者table长度为0，则进行扩容或者初始化 */
if (size > threshold || (tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
由上述调用resize的源码可以看出，启动扩容的情况有如下几种：
- table未初始化，即table为null，或者长度为0
- size大于阈值，size是指存储的元素个数，而非table的长度
- 树化操作前，table的长度小于最小树化容量
final Node<K,V>[] resize() {
// 定义局部变量存储旧table，旧容量，旧阈值
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
// 定义新容量，新阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 若旧容量大于零
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 旧容量达到最大值，设置阈值为最大值，其他不变
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 新容量 = 2 * 旧容量， 且保证新容量小于最大值，并且旧容量大于16
// 新阈值 = 2 * 旧阈值
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 表为空，但是构造器中，初始容量已经设置在阈值里了。
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 表为空，阈值也为未设置
// 初始化容量和阈值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { // 若新阈值为未设置？？？
// 设置新阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 更新阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 初始化新table
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 将新table赋值给table
table = newTab;
/* 进行数据迁移 */
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 遍历旧table
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null; // 旧表置为null
if (e.next == null)
// 若table中该位置只有一个节点，无链表或者树
// 则将该节点按新索引迁移至新表
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 若table中该位置节点为树节点
// 则对树进行操作，调用split方法将树的数据进行迁移
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 若table中该位置节点为链表头节点
// 则遍历链表，将链表进行拆分并迁移到新的table中
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;
}
这里关于链表拆分的代码很有意思，单独拎出来看一下?
// 定义两个新的链表，名为lo链表、hi链表。用于存放拆分后的链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 循环遍历链表，并进行拆分
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 如果e.hash & oldCap == 0， 将节点添加进lo链表
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
// 将节点添加进hi链表
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 如果lo链表非空
// 将lo链表添加到new table中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 如果hi链表非空
// 将hi链表添加到new table中
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
上述代码分析很简单，具体的步骤就是将一个链表拆分成两个链表，然后分别放置在新table中。拆分出来的两个链表中，lo链表头部节点在table中的位置不变，hi链表头部节点在table中的位置后移oldCap位。这一点设计的十分巧妙。
另外，需要注意的是，HashMap中所指的容量均为线性表的长度，而size指的才是元素的个数。?
newCap = oldCap << 1 oldCap 010000 2^4 newCap 100000 2^5 索引运算公式 index = hash & (Cap-1) oldIndex hash & 001111 newIndex hash & 011111 两者的区别在于第4位 也就是说如果hash值第4位为0，则newIndex = oldIndex 如果第4位为1， 则newIndex = oldIndex + 2^4 = oldIndex + oldCap 所以我们通过 hash & oldCap(010000) 来判断第4位是否为零划分示意图如下：?
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Java容器之HashMap源码分析1全部内容，希望文章能够帮你解决Java容器之HashMap源码分析1所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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来源：【匿名】