【源码分析】HashMap源码再读-基于Java8

秒速五厘米 2022-10-02 06:53 171阅读 0赞

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最近工作不是太忙，准备再读读一些源码，想来想去，还是先从JDK的源码读起吧，毕竟很久不去读了，很多东西都生疏了。当然，还是先从炙手可热的**HashMap**，每次读都会有一些收获。当然，JDK8对HashMap有一次优化

# 一、一些参数 #

我们首先看到的，应该是它的一些基本参数，这对于我们了解HashMap有一定的作用。他们分别是：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>capacity</td> 
   <td>容量，默认为16，最大为2^30</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>loadFactor</td> 
   <td>加载因子，默认0.75</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>threshold</td> 
   <td>resize的阈值，capacity * loadFactor，元素数量达到这个值后就必须扩容</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>treeify_threshold</td> 
   <td>红黑树的阈值，数组中的某个节点下挂的节点数大于这个值之后，节点的数据结构就会从链表变为红黑树</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 二、重要方法 #

我们知道，HashMap底层是通过数组+链表来实现的。具体的图网上有很多，我们主要看看几个重要的方法。

## 2.1 构造方法 ##

他的构造方法，最本质的构造方法是：

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);
    }

前面几行就是做一些基本的检查，我们看到，HashMap的最大容量是<u>MAXIMUM\_CAPACITY</u>，也就是2^30，我们日常使用时可能达不到这样的容量，但是如果真的需要在Map存储这么多的数据，还是建议存在其他的地方吧。当然，最后一行中时为了计算下一次resize的容量阈值，也就是计算出下一次resize的threshold。

## 2.2 计算容量 ##

这个方法较简单，直接返回的是一个size的值，这个参数的含义就是当前Map中存储的KV对的数量，而不是整个Map的容量。

public int size() {
        return size;
    }

## 2.3 put(K,V) ##

这个方法是HashMap中比较重要的一个方法，我们仔细分析一下。

### 2.3.1 主入口 ###

首先，方法的入口是这个，也就是我们经常使用的就是这个方法：

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

我们主要看的，就是put的整个过程。

### 2.3.2 hash(key) ###

首先就是对我们传入的key，进行hash计算。

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

从这个方法，我们可以看到，HashMap的key是可以为null的，如果是null的话，那么我们的hash方法返回的hash值是0。

如果key不是null，那么调用的是HashMap本身的hashCode方法，也就是我们的bean中自定义的hashCode()。不要以为这样就结束了。我们一般来说，一个key的hash值的范围也就是int的范围（从-2147483648到2147483648），但是HashMap的容量是有限的，必须把hash值能够分散到HashMap的数组中去。HashMap为了key在数组中更加分散，还会进行一次计算，也就是我们看到的第二行的方法。具体这块是如何分配均匀的，可以参考[这篇文章][Link 1]。

### 2.3.3 putVal() ###

这个方法就是将KV放到对应的桶中。这个方法的过程，比较清晰。

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)
            //如果之前的数组为空，那么新建一个默认的数组
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //如果hash值计算出来在数组中的位置上，没有元素，那么直接插入到数组中
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //如果算出的hash存在，而且kv完全一致的话，那么目前什么也不做
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                //如果数组中的元素是红黑树，那么将kv插入到红黑树中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //如果hash的桶中，已经存在了一个链表，那么新增一个节点，放到链表的尾部
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //如果链表的长度大于树化的阈值，那么将链表转为红黑树
                        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;
                }
            }
            //如果当前数组中存在相同的kv，那么根据是否替换来判断，如果不替换，那么就不替换
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            //如果空间需要进行扩容，那么进行resize操作
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

至此，putVal的方法过程基本上清楚了，但是里面有个非常重要的方法，就是resize，我们下面就进入resize方法，看看到底是如何扩容的。

## 2.4 resize() ##

这个过程是HashMap扩容的过程，也是需要重点理解的一块。 我们首先看下第一部分。

### 2.4.1 确定容量和扩容阈值 ###

Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        //如果目前容量已经是最大容量，那么扩容阈值为int的最大值，所有的节点都不需要移动
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        //如果oldCap*2小于最大容量，并且oldCap>=16，扩容为2倍，扩容阈值也*2
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                         oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1;
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {// 默认值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {//计算新的扩容阈值
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;

这个过程，主要是确定新的容量和扩容阈值。

### 2.4.2 节点移动 ###

if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//遍历老的数组
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)//如果老的链表，只有一个KV，直接将这个KV放到新的数组链表中
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)//如果老的是红黑树，需要将红黑树中的每个元素都拆分到新的数组和链表/红黑树中
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // 如果节点是链表，而且不止一个KV的情况下，需要对链表进行处理，处理的过程，光看代码理解起来较困难，需要通过例子来理解
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }

我们需要知道，坐标点的计算方法是**e.hash & (cap-1)**。

没有进行扩容时，假设原来的cap=16，也就是默认值，扩容后容量为32。对于hash值为5（二进制为0000 0101）和21（二进制为0001 0101）的元素来讲，计算坐标，也就是和15（二进制为0000 1111）计算后的坐标点都是5，会落到同一个链表中。

但是扩容后，需要求与的变成了31（二进制为0001 1111），算出来的坐标点分别为5和21，第二个坐标点增加了oldCap的长度。

此时再看*e.hash & oldCap*的计算结果，也就是将5和21和16（二进制为0001 0000）求与，得到的结果分别是0和16（!=0）。可以看到，当*e.hash & oldCap*得到0时，坐标不需要进行变动，也就是不需要在数组中的位置不需要移动。如果结果不为0，需要在原来坐标的位置，增加oldCap。

这里的lo和hi也就是两个链表，表示的是低位和高位的两条链表。

# 三、线程不安全的问题 #

我们都知道，HashMap不是线程安全的。这块主要体现在两块：

## 3.1 get和put ##

这两块都没有加锁，所以可能会导致多线程执行时，出现数据被覆盖的问题。

## 3.2 死循环的问题 ##

这个问题主要出现在resize的过程中，多线程都探测到需要resize时，将链表元素rehash过程中，可能会导致死循环。这个问题参考[这篇文章][Link 2]。

至此，源码分析基本结束，我们还可以思考，为什么cap必须是2的幂次，我们应该如何正确的初始化HashMap等。

欢迎大家关注我的公众号，有各种一线分享。 ![qrcode\_for\_gh\_2e415bdf9b4e\_258.jpg][qrcode_for_gh_2e415bdf9b4e_258.jpg]

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[Link 2]: https://coolshell.cn/articles/9606.html
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