Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/79373134

 

前言

  • HashMap 在 Java 和 Android 开发中非常常见
  • HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 更新多
  • 今天,我将通过源码分析HashMap 1.8 ,从而讲解HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 的更新内容,希望你们会喜欢。 
    1. 本文基于版本 JDK 1.8,即 Java 8 
    2. 关于版本 JDK 1.7,即 Java 7,具体请看文章Java:手把手带你源码分析 HashMap 1.7

 

目录

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

1. 简介

  • 类定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
  • 1
  • 2
  • 3
  • 主要简介

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大
  • 今天,我将对照 JDK 1.7的源码,在此基础上讲解 JDK 1.8 中 HashMap 的源码解析 

    请务必打开JDK 1.7对照看:Java:手把手带你源码分析 HashMap 1.7

2. 数据结构:引入了 红黑树

2.1 主要介绍

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

关于 红黑树 了解:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

2.2 存储流程

注:为了让大家有个感性的认识,只是简单的画出存储流程,更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

2.3 数组元素 & 链表节点的 实现类

  • HashMap中的数组元素 & 链表节点 采用 Node类 实现

    与 JDK 1.7 的对比(Entry类),仅仅只是换了名字

  • 该类的源码分析如下

    具体分析请看注释

/** * Node = HashMap的内部类,实现了Map.Entry接口,本质是 = 一个映射(键值对) * 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法 **/ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // 哈希值,HashMap根据该值确定记录的位置 final K key; // key V value; // value Node<K,V> next;// 链表下一个节点 // 构造方法 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; } // 返回 与 此项 对应的键 public final V getValue() { return value; } // 返回 与 此项 对应的值 public final String toString() { return key + "=" + value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } /** * hashCode() */ public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } /** * equals() * 作用:判断2个Entry是否相等,必须key和value都相等,才返回true */ 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; } }

2.4 红黑树节点 实现类

  • HashMap中的红黑树节点 采用 TreeNode 类 实现
 /** * 红黑树节点 实现类:继承自LinkedHashMap.Entry<K,V>类 */ static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { // 属性 = 父节点、左子树、右子树、删除辅助节点 + 颜色 TreeNode<K,V> parent; TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; boolean red; // 构造函数 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } // 返回当前节点的根节点 final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } } 

 

3. 具体使用

3.1 主要使用API(方法、函数)

与 JDK 1.7 基本相同

V get(Object key); // 获得指定键的值 V put(K key, V value); // 添加键值对 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对;是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对;是 则返回true Set<K> keySet(); // 单独抽取key序列,将所有key生成一个Set Collection<V> values(); // 单独value序列,将所有value生成一个Collection void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空;size == 0时 表示为 空 

3.2 使用流程

与 JDK 1.7 基本相同

  • 在具体使用时,主要流程是:

    1. 声明1个 HashMap的对象
    2. 向 HashMap 添加数据(成对 放入 键 – 值对)
    3. 获取 HashMap 的某个数据
    4. 获取 HashMap 的全部数据:遍历HashMap
  • 示例代码

import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class HashMapTest { public static void main(String[] args) { /** * 1. 声明1个 HashMap的对象 */ Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); /** * 2. 向HashMap添加数据(成对 放入 键 - 值对) */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 3. 获取 HashMap 的某个数据 */ System.out.println("key = 产品经理时的值为:" + map.get("产品经理")); /** * 4. 获取 HashMap 的全部数据:遍历HashMap * 核心思想: * 步骤1:获得key-value对(Entry) 或 key 或 value的Set集合 * 步骤2:遍历上述Set集合(使用for循环 、 迭代器(Iterator)均可) * 方法共有3种:分别针对 key-value对(Entry) 或 key 或 value */ // 方法1:获得key-value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法1"); // 1. 获得key-value对(Entry)的Set集合 Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet(); // 2. 遍历Set集合,从而获取key-value // 2.1 通过for循环 for(Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet){ System.out.print(entry.getKey()); System.out.println(entry.getValue()); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器:先获得key-value对(Entry)的Iterator,再循环遍历 Iterator iter1 = entrySet.iterator(); while (iter1.hasNext()) { // 遍历时,需先获取entry,再分别获取key、value Map.Entry entry = (Map.Entry) iter1.next(); System.out.print((String) entry.getKey()); System.out.println((Integer) entry.getValue()); } // 方法2:获得key的Set集合 再遍历 System.out.println("方法2"); // 1. 获得key的Set集合 Set<String> keySet = map.keySet(); // 2. 遍历Set集合,从而获取key,再获取value // 2.1 通过for循环 for(String key : keySet){ System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器:先获得key的Iterator,再循环遍历 Iterator iter2 = keySet.iterator(); String key = null; while (iter2.hasNext()) { key = (String)iter2.next(); System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } // 方法3:获得value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法3"); // 1. 获得value的Set集合 Collection valueSet = map.values(); // 2. 遍历Set集合,从而获取value // 2.1 获得values 的Iterator Iterator iter3 = valueSet.iterator(); // 2.2 通过遍历,直接获取value while (iter3.hasNext()) { System.out.println(iter3.next()); } } } // 注:对于遍历方式,推荐使用针对 key-value对(Entry)的方式:效率高 // 原因: // 1. 对于 遍历keySet 、valueSet,实质上 = 遍历了2次:1 = 转为 iterator 迭代器遍历、2 = 从 HashMap 中取出 key 的 value 操作(通过 key 值 hashCode 和 equals 索引) // 2. 对于 遍历 entrySet ,实质 = 遍历了1次 = 获取存储实体Entry(存储了key 和 value )

 

  • 运行结果
方法1
Java2
iOS3
数据挖掘4
Android1
产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法2 Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法3 2 3 4 1 5

下面,我们按照上述的使用过程,对一个个步骤进行源码解析

4. 基础知识:HashMap中的重要参数(变量)

  • 在进行真正的源码分析前,先讲解HashMap中的重要参数(变量)
  • HashMap中的主要参数 同 JDK 1.7 ,即:容量、加载因子、扩容阈值
  • 但由于数据结构中引入了 红黑树,故加入了 与红黑树相关的参数。具体介绍如下:
 /** * 主要参数 同 JDK 1.7 * 即:容量、加载因子、扩容阈值(要求、范围均相同) */ // 1. 容量(capacity): 必须是2的幂 & <最大容量(2的30次方) static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 最大容量 = 2的30次方(若传入的容量过大,将被最大值替换) // 2. 加载因子(Load factor):HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度 final float loadFactor; // 实际加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认加载因子 = 0.75 // 3. 扩容阈值(threshold):当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时,就会扩容哈希表(即扩充HashMap的容量) // a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数 // b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子 int threshold; // 4. 其他 transient Node<K,V>[] table; // 存储数据的Node类型 数组,长度 = 2的幂;数组的每个元素 = 1个单链表 transient int size;// HashMap的大小,即 HashMap中存储的键值对的数量 /** * 与红黑树相关的参数 */ // 1. 桶的树化阈值:即 链表转成红黑树的阈值,在存储数据时,当链表长度 > 该值时,则将链表转换成红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 2. 桶的链表还原阈值:即 红黑树转为链表的阈值,当在扩容(resize())时(此时HashMap的数据存储位置会重新计算),在重新计算存储位置后,当原有的红黑树内数量 < 6时,则将 红黑树转换成链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 3. 最小树形化容量阈值:即 当哈希表中的容量 > 该值时,才允许树形化链表 (即 将链表 转换成红黑树) // 否则,若桶内元素太多时,则直接扩容,而不是树形化 // 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突,这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 

 

  • 此处 再次详细说明 加载因子 

    同 JDK 1.7,但由于其重要性,故此处再次说明

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 总结 数据结构 & 参数方面与 JDK 1.7的区别

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

5. 源码分析

  • 本次的源码分析主要是根据 使用步骤 进行相关函数的详细分析
  • 主要分析内容如下:

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 下面,我将对每个步骤内容的主要方法进行详细分析

步骤1:声明1个 HashMap的对象

此处主要分析的构造函数 类似 JDK 1.7

/** * 函数使用原型 */ Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); /** * 源码分析:主要是HashMap的构造函数 = 4个 * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码 */ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 省略上节阐述的参数 /** * 构造函数1:默认构造函数(无参) * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16 */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } /** * 构造函数2:指定“容量大小”的构造函数 * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量 = 自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 指定初始容量必须非负,否则报错 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY,哪怕传入的 > 最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 填充比必须为正 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 // 注:此处不是真正的阈值,仅仅只是将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的幂,该阈值后面会重新计算 // 下面会详细讲解 ->> 分析1 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } /** * 构造函数4:包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putMapEntries(m, false); } } /** * 分析1:tableSizeFor(initialCapacity) * 作用:将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的幂 * 与JDK 1.7对比:类似于JDK 1.7 中 inflateTable()里的 roundUpToPowerOf2(toSize) */ 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; }

 

  • 注:(同JDK 1.7类似) 
    1. 此处仅用于接收初始容量大小(capacity)、加载因子(Load factor),但仍无真正初始化哈希表,即初始化存储数组table
    2. 此处先给出结论:真正初始化哈希表(初始化存储数组table)是在第1次添加键值对时,即第1次调用put()时。下面会详细说明

至此,关于HashMap的构造函数讲解完毕。

步骤2:向HashMap添加数据(成对 放入 键 – 值对)

  • 在该步骤中,与JDK 1.7的差别较大:

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

下面会对上述区别进行详细讲解

  • 添加数据的流程如下

注:为了让大家有个感性的认识,只是简单的画出存储流程,更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 源码分析
 /** * 函数使用原型 */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 源码分析:主要分析HashMap的put函数 */ public V put(K key, V value) { // 1. 对传入数组的键Key计算Hash值 ->>分析1 // 2. 再调用putVal()添加数据进去 ->>分析2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); }

下面,将详细讲解 上面的2个主要分析点

分析1:hash(key)

   /** * 分析1:hash(key) * 作用:计算传入数据的哈希码(哈希值、Hash值) * 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同,但原理一样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码(hash值)分布更加均匀、更具备随机性,避免出现hash值冲突(即指不同key但生成同1个hash值) * JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算 * JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算 */ // JDK 1.7实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算(9次扰动) static final int hash(int h) { h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } // JDK 1.8实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算(2次扰动) // 1. 取hashCode值: h = key.hashCode() // 2. 高位参与低位的运算:h ^ (h >>> 16) static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // a. 当key = null时,hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null // 注:对比HashTable,HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null // b. 当key ≠ null时,则通过先计算出 key的 hashCode()(记为h),然后 对哈希码进行 扰动处理: 按位 异或(^) 哈希码自身右移16位后的二进制 } /** * 计算存储位置的函数分析:indexFor(hash, table.length) * 注:该函数仅存在于JDK 1.7 ,JDK 1.8中实际上无该函数(直接用1条语句判断写出),但原理相同 * 为了方便讲解,故提前到此讲解 */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) (数组长度-1),最终得到存储在数组table的位置(即数组下标、索引) }

 

  • 总结 计算存放在数组 table 中的位置(即数组下标、索引)的过程 
    1. 此处与 JDK 1.7的区别在于:hash值的求解过程中 哈希码的二次处理方式(扰动处理) 
    2. 步骤1、2 = hash值的求解过程

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 计算示意图

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

在了解 如何计算存放数组table 中的位置 后,所谓 知其然 而 需知其所以然,下面我将讲解为什么要这样计算,即主要解答以下3个问题: 
1. 为什么不直接采用经过hashCode()处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置? 
2. 为什么采用 哈希码 与运算(&) (数组长度-1) 计算数组下标? 
3. 为什么在计算数组下标前,需对哈希码进行二次处理:扰动处理?

在回答这3个问题前,请大家记住一个核心思想:

所有处理的根本目的,都是为了提高 存储key-value的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性,尽量避免出现hash值冲突。即:对于不同key,存储的数组下标位置要尽可能不一样

问题1:为什么不直接采用经过hashCode()处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置?

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 为了解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题,HashMap给出了解决方案:哈希码 与运算(&) (数组长度-1),即问题3

问题2:为什么采用 哈希码 与运算(&) (数组长度-1) 计算数组下标?

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

问题3:为什么在计算数组下标前,需对哈希码进行二次处理:扰动处理?

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

至此,关于怎么计算 key-value 值存储在HashMap数组位置 & 为什么要这么计算,讲解完毕。

分析2:putVal(hash(key), key, value, false, true);

此处有2个主要讲解点:

  • 计算完存储位置后,具体该如何 存放数据 到哈希表中
  • 具体如何扩容,即 扩容机制

主要讲解点1:计算完存储位置后,具体该如何存放数据到哈希表中

由于数据结构中加入了红黑树,所以在存放数据到哈希表中时,需进行多次数据结构的判断:数组、红黑树、链表

与 JDK 1.7的区别: JDK 1.7只需判断 数组 & 链表

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

   /** * 分析2: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; // 1. 若哈希表的数组tab为空,则 通过resize() 创建 // 所以,初始化哈希表的时机 = 第1次调用put函数时,即调用resize() 初始化创建 // 关于resize()的源码分析将在下面讲解扩容时详细分析,此处先跳过 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 2. 计算插入存储的数组索引i:根据键值key计算的hash值 得到 // 此处的数组下标计算方式 = i = (n - 1) & hash,同JDK 1.7中的indexFor(),上面已详细描述 // 3. 插入时,需判断是否存在Hash冲突: // 若不存在(即当前table[i] == null),则直接在该数组位置新建节点,插入完毕 // 否则,代表存在Hash冲突,即当前存储位置已存在节点,则依次往下判断:a. 当前位置的key是否与需插入的key相同、b. 判断需插入的数据结构是否为红黑树 or 链表 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // newNode(hash, key, value, null)的源码 = new Node<>(hash, key, value, next) else { Node<K,V> e; K k; // a. 判断 table[i]的元素的key是否与 需插入的key一样,若相同则 直接用新value 覆盖 旧value // 判断原则:equals() if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // b. 继续判断:需插入的数据结构是否为红黑树 or 链表 // 若是红黑树,则直接在树中插入 or 更新键值对 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); ->>分析3 // 若是链表,则在链表中插入 or 更新键值对 // i. 遍历table[i],判断Key是否已存在:采用equals() 对比当前遍历节点的key 与 需插入数据的key:若已存在,则直接用新value 覆盖 旧value // ii. 遍历完毕后仍无发现上述情况,则直接在链表尾部插入数据 // 注:新增节点后,需判断链表长度是否>8(8 = 桶的树化阈值):若是,则把链表转换为红黑树 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 对于ii:若数组的下1个位置,表示已到表尾也没有找到key值相同节点,则新建节点 = 插入节点 // 注:此处是从链表尾插入,与JDK 1.7不同(从链表头插入,即永远都是添加到数组的位置,原来数组位置的数据则往后移) if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 插入节点后,若链表节点>数阈值,则将链表转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash); // 树化操作 break; } // 对于i if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; // 更新p指向下一个节点,继续遍历 p = e; } } // 对i情况的后续操作:发现key已存在,直接用新value 覆盖 旧value & 返回旧value if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); // 替换旧值时会调用的方法(默认实现为空) return oldValue; } } ++modCount; // 插入成功后,判断实际存在的键值对数量size > 最大容量threshold // 若 > ,则进行扩容 ->>分析4(但单独讲解,请直接跳出该代码块) if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict);// 插入成功时会调用的方法(默认实现为空) return null; } /** * 分析3:putTreeVal(this, tab, hash, key, value) * 作用:向红黑树插入 or 更新数据(键值对) * 过程:遍历红黑树判断该节点的key是否与需插入的key 相同: * a. 若相同,则新value覆盖旧value * b. 若不相同,则插入 */ final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int h, K k, V v) { Class<?> kc = null; boolean searched = false; TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this; for (TreeNode<K,V> p = root;;) { int dir, ph; K pk; if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { if (!searched) { TreeNode<K,V> q, ch; searched = true; if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) return q; } dir = tieBreakOrder(k, pk); } TreeNode<K,V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { Node<K,V> xpn = xp.next; TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x; moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } } }

 

  • 总结

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

主要讲解点2:扩容机制(即 resize()函数方法)

  • 扩容流程如下

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 源码分析
   /** * 分析4:resize() * 该函数有2种使用情况:1.初始化哈希表 2.当前数组容量过小,需扩容 */ final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; // 扩容前的数组(当前数组) int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 扩容前的数组的容量 = 长度 int oldThr = threshold;// 扩容前的数组的阈值 int newCap, newThr = 0; // 针对情况2:若扩容前的数组容量超过最大值,则不再扩充 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 针对情况2:若无超过最大值,就扩充为原来的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 通过右移扩充2倍 } // 针对情况1:初始化哈希表(采用指定 or 默认值) else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize上限 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"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 链表优化重hash的代码块 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); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }

 

  • 扩容流程(含 与 JDK 1.7 的对比)

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

此处主要讲解: JDK 1.8扩容时,数据存储位置重新计算的方式

  • 计算结论 & 原因解析

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 结论示意图

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 数组位置转换的示意图

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • JDK 1.8根据此结论作出的新元素存储位置计算规则 非常简单,提高了扩容效率,具体如下图 

    这与 
    JDK 1.7在计算新元素的存储位置有很大区别:
    JDK 1.7在扩容后,都需按照原来方法重新计算,即 

    hashCode()->> 扰动处理 ->>
    (h & length-1)

总结

  • 添加数据的流程 
    《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 与 JDK 1.7的区别

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

至此,关于 HashMap的添加数据源码分析 分析完毕。

步骤3:从HashMap中获取数据

  • 假如理解了上述put()函数的原理,那么get()函数非常好理解,因为二者的过程原理几乎相同
  • get()函数的流程如下:

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 源码分析
/** * 函数原型 * 作用:根据键key,向HashMap获取对应的值 */ map.get(key); /** * 源码分析 */ public V get(Object key) { Node<K,V> e; // 1. 计算需获取数据的hash值 // 2. 通过getNode()获取所查询的数据 ->>分析1 // 3. 获取后,判断数据是否为空 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } /** * 分析1:getNode(hash(key), key)) */ final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 1. 计算存放在数组table中的位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 4. 通过该函数,依次在数组、红黑树、链表中查找(通过equals()判断) // a. 先在数组中找,若存在,则直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // b. 若数组中没有,则到红黑树中寻找 if ((e = first.next) != null) { // 在树中get if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // c. 若红黑树中也没有,则通过遍历,到链表中寻找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }

 

  • 至此,关于 “向 HashMap 获取数据 “讲解完毕。

步骤4:对HashMap的其他操作

即 对其余使用API(函数、方法)的源码分析 
– HashMap除了核心的put()get()函数,还有以下主要使用的函数方法


void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空;size == 0时 表示为 空 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对;是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对;是 则返回true 

 

  • 关于上述方法的源码的原理 同 JDK 1.7,此处不作过多描述 

    感兴趣的同学可以参考文章 第5小节 进行类比。

至此,关于 HashMap的底层原理 & 主要使用API(函数、方法)讲解完毕。

6. 源码总结

下面,用3个图总结整个源码内容:

总结内容 = 数据结构、主要参数、添加 & 查询数据流程、扩容机制

  • 数据结构 & 主要参数 
    《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 添加 & 查询数据流程 
    《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 扩容机制

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

7. 与 JDK 1.7 的区别

HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大,具体区别如下

  1. JDK 1.8 的优化目的主要是:减少 Hash冲突 & 提高哈希表的存、取效率
  2. 关于 JDK 1.7 中 HashMap 的源码解析请看文章:Java:手把手带你源码分析 HashMap 1.7

7.1 数据结构

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

7.2 获取数据时(获取数据 类似)

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

7.3 扩容机制

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

8. 额外补充:关于HashMap的其他问题

  • 有几个小问题需要在此补充

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 具体如下

8.1 哈希表如何解决Hash冲突

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

8.2 为什么HashMap具备下述特点:键-值(key-value)都允许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

  • 具体解答如下

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

  • 下面主要讲解 HashMap 线程不安全的其中一个重要原因:多线程下容易出现resize()死循环 
    本质 = 并发 执行 put()操作导致触发 扩容行为,从而导致 环形链表,使得在获取数据遍历链表时形成死循环,即Infinite Loop

  • 先看扩容的源码分析resize()

    关于resize()的源码分析已在上文详细分析,此处仅作重点分析:transfer()

/** * 源码分析:resize(2 * table.length) * 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍) */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组(old table) Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量(old capacity ),即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将阈值设置成整型的最大值,退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. (重点分析)将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1:transfer(newTable); * 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 * 过程:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组,将旧数组上的数据(键值对)转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象) src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注:转移链表时,因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.3 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.4 将元素放在数组上:采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后,可能出现逆序:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 访问下1个Entry链上的元素,如此不断循环,直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环,直到遍历完数组上的所有数据元素 } } }

 

从上面可看出:在扩容resize()过程中,在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时,转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入,即在转移数据、扩容后,容易出现链表逆序的情况

设重新计算存储位置后不变,即扩容前 = 1->2->3,扩容后 = 3->2->1

  • 此时若(多线程)并发执行 put()操作,一旦出现扩容情况,则 容易出现 环形链表,从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环(Infinite Loop),即 死锁的状态,具体请看下图:

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

注:由于 JDK 1.8 转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的尾部依次插入,所以不会出现链表 逆序、倒置的情况,故不容易出现环形链表的情况。

但 JDK 1.8 还是线程不安全,因为 无加同步锁保护

8.3 为什么 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key 键

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

8.4 HashMap 中的 key若 Object类型, 则需实现哪些方法?

《Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新(转载)》

至此,关于HashMap的所有知识讲解完毕。

9. 总结

  • 本文主要讲解 Java的 HashMap源码 & 相关知识
  • 下面我将继续对Java、 Android中的其他知识 深入讲解 ,有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记
    原文作者:java源码分析
    原文地址: https://www.cnblogs.com/fillPv/p/8479124.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞