Hashmap源码

《Java源码分析》:HashMap

看过很多次HashMap的源码了,但是,每次都没有做记录,因此,每次记忆都不太深,今天在看别人博客时提到Hashtable是线程安全的,Hashtable中的方法都用了synchronized进行了同步,于是就看了下Hashtable的源码,在看的过程中,写了篇博客,现在2016年7月20日22:03:53,还在教研室,感觉回寝室还早,因此,决定再看下HashMap的源码,也随便以写博客的形式做点笔记。

Hashtable的源码分析在这里:http://blog.csdn.net/u010412719/article/details/51972602

还是很看其他类的源码一样,先看构造函数,然后看一些比较常见的一些方法是如何实现的。

HashMap和Hashtable一样,底层都是基于“数组和链表”来实现的

1、HashMap的继承结构

    public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 
  • 1
  • 2

HashMap继承了AbstractMap及实现了Map、Cloneable和Serializable接口。

HashMap与Hashtable的第一个区别在于此,HashMap继承了AbstractMap,而Hashtable继承的是Dictionary抽象类

看过源码的人可能都有这样一个疑问:AbstractMap也实现了Map接口,为什么HashMap既继承AbstractMap抽象类还需要实现Map接口吗???

从功能上来说:HashMap实现Map是没有任何作用的。

从结构上来说:由于我们一般是面对接口编程,为了维护结构清晰和完整,是需要实现Map接口的。

而HashMap继承AbstractMap的作用为:AbstractMap 提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作。 

2、HashMap的构造函数

    /* 产生HashMap对象,其它的构造函数都是调用此构造函数来实现的 参数的说明: initialCapacity:分配数组的大小,默认大小为16,且只能是2的幂次方 loadFactor:加载因子,作用为:当数组中存储的数据大于了分配空间的总长度*loadFactor之后就进行扩容 */

    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;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19

其中,此构造函数中调用的tableSizeFor函数是将我们输入的任意值转化为大于等于此值的2的幂次方。

   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;
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9

在看了Hashtable源码的构造函数之后,来看HashMap的构造函数,有点不一样,哪里不一样呢??

Hashtable的构造函数中对数组table进行了空间的分配,即在构造函数中直接使用了table = new Entry<?,?>[initialCapacity];。而在HashMap中却不是在构造函数中分配的。

仔细分析了下,如果不在构造函数中进行数组table空间的配,则一定是在第一次使用put函数存储数据时分配,追踪了下源码,发现HashMap确实是这样实现的。

下面我们就一起来看看HashMap中的put方法。

3、HashMap中常见的方法

1)put(K key, V value)

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

put方法直接是调用的putVal方法。因此,我们直接看putVal方法即可。

2)putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 
boolean evict)

此方法的思想为:首先根据key得到hashcode,根据hashcode得到要存储的位置i=hash&(n-1),其中n为数组的长度(只有n为2的幂次方时,这句话才与hash%n等价,这就解释了为什么了HashMap的容量必须为2的幂次方)。

得到存储位置i之后,检查此位置是否已经有元素,如果没有,则直接存储在该位置即可,如果有,则在位置的所有节点中遍历是否含有该key,如果已经有了该key,则更新其value即可,如果没有该key,则在该链表的末尾加入该新节点即可。

源码如下:(加入了一定的注释)


    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;//重新开辟一个Node<K,V>的数组

        /* 根据key的hash值找到要存储的位置, 如果该位置还没有存储元素,则直接在该位置保存值即可 */
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            /* 检查在位置的链表中是否有了该key, 在下面的代码中,是先检查头结点是否为该key,如果不等于,则在剩余的节点中寻找 */
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                /* 在剩余的节点中寻找key的位置 将节点(key,value)加到链表的末尾 */
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //如果e为空,则说明是添加的新节点,如果e不为空,则说明该key已经存在,只需要更新value
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //检查看是否需要扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59

上面调用了resize方法来进行扩容,前面提到,在HashMap所有的构造函数中,都没有对数组table分配存储空间。而是将这一步放入到了在put方法中进行table检测,如果为空,则调用resize方法进行扩容(或者说是为了给其开辟空间)。

下面我们就具体的来看下这个函数

3、resize()方法

此方法实现的思想为:

处理了一下两种情况

1)原table为null的情况,如果为空,则开辟默认大小的空间

2)原table不为空的情况,则开辟原来空间的2倍。由于可能oldCap*2会大于最大容量,因此也对其这种溢出情况进行了处理。

分配空间之后,然后将原数组中的元素拷贝到新数组中即可。

源码如下:(添加了一些注释)

    final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        /* 如果数组table是有长度的,即不是第一次使用,则会进行扩容处理 */
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        /* 下面的就是table第一次使用 (第一种是指定了threshold,第二种是什么都没事指定,这个使用哪个构造函数得到HashMap对象有关) */
        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);
        }
        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;

        //进行拷贝
        if (oldTab != null) {
            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 { // preserve order
                        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;
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
  • 62
  • 63
  • 64
  • 65
  • 66
  • 67
  • 68
  • 69
  • 70
  • 71
  • 72
  • 73
  • 74
  • 75
  • 76
  • 77
  • 78
  • 79
  • 80
  • 81
  • 82

4、get方法

该方法的实现思想为:首先根据key得到hashcode,然后根据hashcode得到该key在数组table的存储位置,接着在该位置寻找key值和hashcode值一致的节点即可,如果没有找到,返回null。

    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;
        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;
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25

在我们了解了put、get方法的工作原理之后,在我们编程中使用的一些其它方法的源码也是比较好理解的,例如:

当我们在使用已存在的map来构建一个新的Map对象map2时,Map<Integer,Integer> map2 = new HashMap<Integer,Integer>(map);

从源码的角度来分析会进行哪些操作:

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }
    /* 这个方法首先对table进行了检查, 如果table为null,则算出threshold,为第一次调用putVal方法时为table分配空间 如果table不为空,检查是否需要扩容。 最后将需要添加的数据集合一个一个借助于putVal方法的加入到数组table中 */
    final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();
        if (s > 0) {
            if (table == null) { // pre-size
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            else if (s > threshold)//如果table不为空,且添加的map的长度大于门限,则进行扩容
                resize();
            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);
            }
        }
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30

而我们比较常用的containsKey方法也是借助于前面介绍的getNode方法来实现的。

    public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }
  • 1
  • 2
  • 3

5、remove(Object key)

remove方法直接调用的是removeNode方法,而removeNode方法的思想为:先根据key的hash值找到table的位置i,然后在该位置下的链表寻找key和hash均满足条件的节点。删除节点和链表删除节点方法一致。

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

    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) {//该table[i]有元素
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            /* 先检查头结点是否是我们要找的节点, 如果不是,则在此位置的链表中继续寻找 */
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;
            else if ((e = p.next) != null) {
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    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)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)//如果第一个节点就是我们要找的节点
                    tab[index] = node.next;
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50

HashMap和Hashtable的几点区别

1、继承类不一样

HashMap继承的是AbstractMap,Hashtable继承的是Dictionary。实现的接口一致(Map、Cloneable和Serializable)

2、初始容量不一样

HashMap默认容量为16,且容量只能是2的幂次方;Hashtable默认容量为11,容量并没有2的幂次方的限制,增加的方式是 oldCap*2+1。

3、HashMap是线程不安全的,Hashtable是线程安全的

默认情况下,HashMap类中的方法并没有进行同步,而Hashtable中的方法均使用synchronized进行了同步。因此,在多线程并发时,Hashtable可以直接使用,HashMap需要我们加入额外的同步操作。

4、使用的hashcode不一样

Hashtable是直接使用的key的hashcode(key.hashcode())。而HashMap的key的hashcode是另外计算的。hashMap 独立了hash算法,并且算法是通过key value 多次算出来的,减少了重复性

5、HashMap允许有一个key为null,多个value为null。而Hashtable不允许key和value为null。

6、HashMap和Hashtable内部遍历方式的实现不一样

Hashtable、HashMap都使用了 Iterator。而由于历史原因,Hashtable还使用了Enumeration的方式 。


    原文作者:是没有名字
    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_36861336/article/details/79961600
    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