Java源码解析之HashMap的put、resize方法详解
更新时间：2021年04月22日 14:46:49 作者：weixin_46078315
这篇文章主要介绍了Java源码解析之HashMap的put、resize方法详解,文中有非常详细的代码示例,对正在学习java的小伙伴们有很大的帮助,需要的朋友可以参考下
一、HashMap 简介
HashMap 底层采用哈希表结构 数组加链表加红黑树实现，允许储存null键和null值
数组优点：通过数组下标可以快速实现对数组元素的访问，效率高
链表优点：插入或删除数据不需要移动元素，只需要修改节点引用效率高
二、源码分析
2.1 继承和实现
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
继承AbstractMap<K,V>
实现了map接口 cloneable接口和可序列化接口
2.2 属性
//hashmap默认容量为 16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 HashMap默认容量 16 //最大容量为2的30 1073741824 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // //默认加载因子为0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //链表转为红黑树的阈值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //红黑树转为链表的阈值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //链表转为红黑树时数组容量必须大于64 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; //用于快速失败机制 在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），直接抛出ConcurrentModificationException异常 transient int modCount; //扩容阈值，计算方法为数组容量*填充因子 int threshold; //加载因子 填充因子 final float loadFactor;
loadFactor决定数组何时进行扩容，而且为什么是0.75f
它也叫扩容因子 比如数组长度为32，所以数组扩容阈值为32*0.75=24当数组中数据个数为24时数组进行扩容，
数组容量在创建的时候就确定，扩容时重新创建一个指定容量的数组，然后讲旧数组的值复制到新数组中，扩容过程非常耗时，所以0.75时基于容量和性能之间平衡的结果。
- 如果加载因子过大，也就是扩容阈值会变大，扩容门槛高，这样容量的占用率就会降低，但哈希碰撞的几率就会增加，效率下降
- 如果加载因子过小，扩容阈值变小，扩容门槛低，容量占用变大但哈希碰撞几率下降
此外用于存储数据的table字段使用transient修饰，通过transient修饰的字段在序列化的时候将被排除在外，那么HashMap在序列化后进行反序列化时，是如何恢复数据的呢？HashMap通过自定义的readObject/writeObject方法自定义序列化和反序列化操作。这样做主要是出于以下两点考虑：
1.table一般不会存满，即容量大于实际键值对个数，序列化table未使用的部分不仅浪费时间也浪费空间；
2.key对应的类型如果没有重写hashCode方法，那么它将调用Object的hashCode方法，该方法为native方法，在不同JVM下实现可能不同；换句话说，同一个键值对在不同的JVM环境下，在table中存储的位置可能不同，那么在反序列化table操作时可能会出错。
所以在HashXXX类中（如HashTable，HashSet，LinkedHashMap等等），我们可以看到，这些类用于存储数据的字段都用transient修饰，并且都自定义了readObject/writeObject方法。readObject/writeObject方法
2.3 节点类型Node内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
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;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
Node包含四个字段
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//包含链表下一个节点
HashMap通过hash方法计算key的哈希值，然后通过（n-1）&hash得到key在数组中存放的下标，当两个key相同时，会以链地址法处理哈希碰撞
在链表中查找数据必须从第一个元素开始，时间复杂度为O n 所以当链表长度越来越长时HashMap的查询效率就会越来越低
所以为了解决这个问题JDK1.8实现了数组+链表+红黑树来解决 当链表长度超过8个时并且数组长度大于64时进行树化，转化后查询时间复杂度为O(logN).
2.4 红黑树的节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
包含左右孩子节点和双亲结点，和前驱节点，还有节点是否时红或者黑
三、构造方法
3.1 构造器1
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
最常用的构造器。默认的填充因子 0.75f 这里的填充因子后面会讲到。
3.2 构造器2
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
给定容量构造器
3.3 构造器3
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)// 如果小于0，抛出异常
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//大于最大值
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//若填充因子小于0或者判断非法
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1; 让cap-1再赋值给n的目的是另找到的目标值大于或等于原值
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;
}
给定容量和填充因子。
这里的tableSizeFor会将传进的容量值进行**大于等于最近**二次幂处理。跟循环数组的处理方式差不多
3.4 构造器4
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
四、put
public V put(K key, V value) {
//底层是调用putval
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//这里调用了hashmap提供的hash方法，32为都参与了运算所以降低了hash碰撞的几率，这里还跟数组容量有关
//下面再讨论
static final int hash(Object key) {
int h;
//这里就可以看到hashmap
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
通过hash函数可以看到当key为null时，key为0，所以HashMap 是允许储存空值的。而后面的公式通过hashcode的高16位异或低1位得到的hash值，主要从性能、哈希碰撞角度考虑，减少系统开销，不会因为高位没有参与下标计算而引起的碰撞
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//请注意这里的hash是已经算过的hash(key)，然后计算数组下标位置(n - 1) & hash
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//首先判断数组哈希表是否为null或者长度为0，是则进行数组初始化操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//这里tab指向table数组 n是数组长度
//如果该数组下标位置没有数据直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//该位置有元素
Node<K,V> e; K k;
//首先判断此位置的值的hash和key的地址和值是否相等
//如果相等直接覆盖
//小问题这里为什么先判断hash值而不是判断key值，因为hash值判断最快，如果hash值不同就不用判断下面的
//hash不同则key一定不同，但key相同hash值是可能相同的，效率提高
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//否则就是该位置可以不存在，如果该节点是红黑树类型，
else if (p instanceof TreeNode)
//则按照红黑树的插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//否则就为链表结构，遍历链表，尾插
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表长度大于等于转为红黑树阈值8，则转为红黑树
//这里为什么要-1，因为数组下标从0开始
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//转为红黑树操作时，内部还会判断数组长度是否小于MIN_TREEIFY_CAPACITY 64，如果是的话不转换
treeifyBin(tab, hash);
break;//退出
}
//如果链表中已经存在该key，直接覆盖
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//遍历数组 e = p.next
p = e;
}
}
//e代表被覆盖的值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 如果onlyIfAbsent为false并且oldValue为null,我们便对我们的value进行保存
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果键值对个数大于扩容阈值，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
流程图
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HHFhKMDq-1618929232359)(C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210420203344879.png)]](http://img.jbzj.com/file_images/article/202104/2021042214044061.png)
五、get
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;
//如果桶为空，size为0，目标位置是否为空，是直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果数组该下标位置就是要找的值，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//否则如果头节点的next有值
if ((e = first.next) != null) {
//如果该类型为红黑树，从红黑树中找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//否则遍历链表
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
六、resize
数组的扩容和初始化都要靠resize完成
final Node<K,V>[] resize() {
//扩容前数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
//扩容前数组大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//扩容前扩容阈值
int oldThr = threshold;
//定义新数组和新阈值
int newCap, newThr = 0;
//如果扩容前数组
if (oldCap > 0) {
//如果超过最大值就不用再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//2倍扩容不能大于最大值
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//扩容阈值/2
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//数组中没有值，带参初始化会进入这里
//且扩容因子大于0
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//不带参默认会到这里
else {//否则扩充因子 <= 0
//就是没初始化过，使用默认的初始化容量，16 * 0.75
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新容量为0，重新计算threshold扩容阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//定义新数组进行扩容
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//这里采用高低映射的方式进行对新数组的映射
if (oldTab != null) {
//遍历旧数组复制到新数组中
//遍历
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果当前节点链表数据只有一个，则直接赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//否则红黑树操作
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//链表赋值 高低映射
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//判断原索引和扩容后索引是否相同
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//相同则低位链表尾插
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
//否则高位链表尾插
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//如果低位映射不为空，断低位尾部后的数据，因为尾巴后可能还会有数据，因为是个链表，所以采用头尾引用来记录有效值
//付给新数组
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//高位引用 直接讲原索引+oldCap放到哈希桶中
//因为是2倍扩容， 扩容后位置是原位置+增长的长度
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
七、基于JDK1.7的优化
7.1 底层实现
1.7基于数组+链表 而1.8基于链表+数组+红黑树
7.2 hash
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
效率基于1.8低
7.3 put
1.7使用的是数组加链表，解决哈希冲突采用的是链表，而且1.8采用的是尾插，而1.7采用头插
7.4 扩容
1.7在扩容时会重新计算h每个元素的hash值，按旧链表的正序遍历链表，然后在新链表的头部插入，所以会出现逆序的情况，而1.8是通过高低位映射，不会出现逆序。
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