《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
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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);
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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;
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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);
}
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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;
}
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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;
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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;
}
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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);
}
}
}
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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;
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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;
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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 。
