HashMap 源码分析
对于底层实现以及简介见 Map相关常见知识(重)#HashMap 的底层实现
可能需要的参考资料:
- java - HashMap 源码详细分析(JDK1.8) - 个人文章 - SegmentFault 思否 (我觉得这篇比
javaguide
要好) - 2. HashMap工作原理揭秘_哔哩哔哩_bilibili
类的属性:
loadFactor
负载因子:控制数组存放数据的疏密程度。- 越趋近于 1,那么数组中存放的数据(entry)也就越多,也就越密,也就是会让链表的长度增加
- 越趋近于 0,数组中存放的数据(entry)也就越少,也就越稀疏。
loadFactor
太大导致查找元素效率低,太小导致数组的利用率低,存放的数据会很分散。loadFactor
的默认值为0.75f
是官方给出的一个比较好的临界值。
threshold
:threshold = capacity * loadFactor
,当Size>threshold
的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是衡量数组是否需要扩增的一个标准。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于等于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于等于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组,总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 一个包含了映射中所有键值对的集合视图
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 阈值(容量*负载因子) 当实际大小超过阈值时,会进行扩容
int threshold;
// 负载因子
final float loadFactor;
}
构造方法
值得注意的是四个构造方法中,都初始化了负载因子 loadFactor
,由于 HashMap
中没有 capacity
这样的字段,即使指定了初始化容量 initialCapacity
,也只是通过 tableSizeFor
将其扩容到与 initialCapacity
最接近的 2 的幂次方大小,然后暂时赋值给 threshold
,后续通过 resize
方法将 threshold
赋值给 newCap
进行 table
的初始化。
// 默认构造函数。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
// 包含另一个“Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
}
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数
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;
// 初始容量暂时存放到 threshold ,在resize中再赋值给 newCap 进行table初始化
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
putMapEntries
方法:
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
/*
* 未初始化,s为m的实际元素个数,ft=s/loadFactor => s=ft*loadFactor, 跟我们前面提到的
* 阈值=容量*负载因子 是不是很像,是的,ft指的是要添加s个元素所需的最小的容量
*/
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
/*
* 根据构造函数可知,table未初始化,threshold实际上是存放的初始化容量,如果添加s个元素所
* 需的最小容量大于初始化容量,则将最小容量扩容为最接近的2的幂次方大小作为初始化。
* 注意这里不是初始化阈值
*/
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化,并且m元素个数大于阈值,进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中,如果table未初始化,putVal中会调用resize初始化或扩容
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
put 方法
对 putVal
方法添加元素的分析如下:
- 如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
- 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较,如果 key 相同就直接覆盖,如果 key 不相同,就判断 p 是否是一个树节点,如果是就调用
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)
将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table未初始化或者长度为0,进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (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)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素(处理hash冲突)
else {
Node<K,V> e; K k;
//快速判断第一个节点table[i]的key是否与插入的key一样,若相同就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断插入的是否是红黑树节点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 不是红黑树节点则说明为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值(默认为 8 ),执行 treeifyBin 方法
// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下,才会执行转换红黑树操作,以减少搜索时间。否则,就是只是对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等,跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
对于 JDK1.7 的 putval
方法:
① 如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
② 如果定位到的数组位置有元素,遍历以这个元素为头结点的链表,依次和插入的 key 比较,如果 key 相同就直接覆盖,不同就采用头插法插入元素。