【Java实习生面试】HashMap核心源码

绝地灬酷狼 2022-10-16 07:47 93阅读 0赞

### 逐行分析HashMap核心源码 ###

*   *  一、HashMap继承体系
     *  二、Node节点以及底层存储结构
     *  三、HashMap重要参数
     *  四、HashMap构造函数
     *   *  为什么cap要减一？
     *  五、HashMap中put源码执行流程
     *  六、HashMap中resize扩容
     *  七、HashMap中get源码执行流程

## 一、HashMap继承体系 ##

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

`HashMap`继承`AbstractMap`抽象类，实现了`Cloneable`和`Serializble`接口

![HashMap继承体系][HashMap]

## 二、Node节点以及底层存储结构 ##

`Node`节点是声明在`HashMap`内部的一个静态内部类

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 
        	//将key的hash按照一定规则扰动存放
            final int hash;
        	//键
            final K key;
        	//值
            V value;
        	//指针，用于链表连接下一个节点
            HashMap.Node<K,V> next;
    
        	//构造方法
            Node(int hash, K key, V value, HashMap.Node<K,V> next) { 
                this.hash = hash;
                this.key = key;
                this.value = value;
                this.next = next;
            }
    
        	//返回Node节点对应的Key
            public final K getKey()        {  return key; }
        	//返回Node节点对应的Value
            public final V getValue()      {  return value; }
        	//重写toString
            public final String toString() {  return key + "=" + value; }
    
            public final int hashCode() { 
                return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
            }
    
            public final V setValue(V newValue) { 
                V oldValue = value;
                value = newValue;
                return oldValue;
            }
    
            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;
            }
        }

`Node`数组+链表+红黑树  
![hashmap jdk8存储结构][hashmap jdk8]

**扰动函数：**

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

在`put`新节点时，`Node`节点里面存放的`hash`值是经过扰动函数后的值，主要目的是让**hash值的高16位也参与运算**，让hash值更散列，避免大面积hash碰撞

## 三、HashMap重要参数 ##

//默认数组大小 16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
    //最大数组大小
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //默认负载因子大小
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //树化阈值（当链表长度 >= 8 时，链表转化为红黑树）
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //树降级为链表的阈值（当链表长度减少为6时，树转化为红黑树）
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //树化阈值（当数组长度达到64时，链表达到8时才能转化为红黑树）
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

/* ---------------- Fields -------------- */
    
    //数组
    transient Node<K,V>[] table;
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    
    //当前hash表元素个数
    transient int size;
    
    //当前hash表结构变化次数，当节点发生变化（删除，修改）时，modCount+1
    transient int modCount;
    
    //扩容阈值，当hash表元素个数达到阈值时，触发扩容
    //threshold = capacity（数组长度） * loadFactor
    int threshold;
    
    //负载因子
    final float loadFactor;

## 四、HashMap构造函数 ##

/** * * @param initialCapacity 初始化数组长度，这里的长度必须为2的次方倍 * @param loadFactor 负载因子 */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 
        //校验初始化数组长度不能小于零
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        //校验初始化数组长度，不能超过数组阈值
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        
        //校验负载因子，不能小于零或者非数
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        //负载因子赋值
        this.loadFactor = loadFactor;
        //计算初始化数组，使其为2的次方
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

//目的是将设置的初始化数组长度计算成2的次方
    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;
    }

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>操作</strong></th> 
   <th><strong>原始值</strong></th> 
   <th><strong>结果值</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>n &gt;&gt;&gt; 1</td> 
   <td>1xxxxxxx</td> 
   <td>01xxxxxx</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>位或操作</td> 
   <td>1xxxxxxx | 01xxxxxx</td> 
   <td>11xxxxxx</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>n &gt;&gt;&gt; 2</td> 
   <td>11xxxxxx</td> 
   <td>0011xxxx</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>位或操作</td> 
   <td>11xxxxxx | 0011xxxx</td> 
   <td>1111xxxx</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>n &gt;&gt;&gt; 4</td> 
   <td>1111xxxx</td> 
   <td>00001111</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>位或操作</td> 
   <td>1111xxxx | 00001111</td> 
   <td>11111111</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>n &gt;&gt;&gt; 8</td> 
   <td>11111111</td> 
   <td>00000000</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>位或操作</td> 
   <td>11111111 | 00000000</td> 
   <td>11111111</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>n &gt;&gt;&gt; 16</td> 
   <td>11111111</td> 
   <td>00000000</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>位或操作</td> 
   <td>11111111 | 00000000</td> 
   <td>11111111</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

因为Java中一个int占32位，这样最大无符号向右移动16位之后可以保证，输入的整型二进制数第一个1之后的所有为均为1。

### 为什么cap要减一？ ###

移位操作能够保证第一个1后面全部是1，也就是得到的值是全1 + 1，但是有个例外，如果cap = 2的次方数时，比如cap = 16

//cap没有-1
    //会发现最后得到的值比原来的2次幂大了1倍，造成了空间的浪费
    cap = 16
    10000 | 01000 = 11000
    11000 | 00110 = 11110
    11110 | 00001 = 11111
    11111 | 00000 = 11111
    11111 | 00000 = 11111
    n = 11111 = 31 
    return 31 + 1 = 32

//cap-1
    cap = 16
    n = 16 - 1 = 15
    1111 | 0111 = 1111
    1111 | 0011 = 1111
    1111 | 0000 = 1111
    1111 | 0000 = 1111
    1111 | 0000 = 1111
    n = 1111 = 15
    return 15 + 1 = 16

## 五、HashMap中put源码执行流程 ##

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

`hash()` 函数上面已经说明了，相当于`reHash`，让`hash`值的`高16位`也参与进来运算，充分扩散，降低`hash`碰撞

下面看看`put`核心方法`putVal()`：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) { 
            //tab存放数组
            //p代表当前散列表元素
            //n代表散列表数组长度
            //i代表路由寻址结果
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            
            //懒初始化，当调用put方法时才初始化散列表，防止new出来不使用浪费内存
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
                n = (tab = resize()).length;
            
            //由（n-1）& hash 寻址到的桶位恰好是null时，直接封装Node放进去
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            
            else { 
                //e：不为null的话，说明找到了一个与当前节点一致的元素
              	//k：表示一个临时的key
                Node<K,V> e; K k;
                
                //表示桶位中的该元素，与你当前插入的元素完全一致，后面替换掉
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    e = p;
                
                //树化情况
                else if (p instanceof TreeNode)
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else { 
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 
                        //已经达到最后一个节点元素都没有重复
                        if ((e = p.next) == null) { 
                            //将节点连接到 p 尾
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            //判断是否达到树化条件（8）
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                //树化操作
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        
                        //当前节点与要插入的节点重复，跳出循环做替换操作
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                
                //e != null条件成立，说明节点重复，做替换操作
                if (e != null) {  // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            //表示散列表节点结构被修改，替换操作不算
            ++modCount;
            
            //判断元素个数是否大于阈值进行扩容操作
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }

**流程图：**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNDQyMzM1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 六、HashMap中resize扩容 ##

final Node<K,V>[] resize() { 
        	//oldTab：扩容前的散列表
            Node<K,V>[] oldTab = table;
        	//oldCap：扩容前散列表的长度
            int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        	//oldThr：扩容前散列表的阈值
            int oldThr = threshold;
        	//newCap：扩容之后散列表的长度
        	//newThr：扩容之后散列表的阈值
            int newCap, newThr = 0;
        	//条件成立说明已经初始化过了，是一次正常的扩容
            if (oldCap > 0) { 
                //扩容之前的大小已经达到了最大则不扩容，将阈值设为int的上限
                if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 
                    threshold = Integer.MAX_VALUE;
                    return oldTab;
                }
                //扩容之前的大小左移一位相当于 * 2 赋值给newCap，newCap小于数组最大长度 且 oldCap大于默认长度
                //这种情况下则下一次阈值 = 这次的阈值左移一位（相当于翻倍）
                else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                    newThr = oldThr << 1; // double threshold
            }
        	
        	//oldCap = 0 说明散列表中为null
            else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
                newCap = oldThr;
        
        	//oldCap = 0，oldThr = 0
            else {                // zero initial threshold signifies using defaults
                newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
                newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
            }
        	//newThr为零时，通过newCap * loadFactor计算出newThr
            if (newThr == 0) { 
                float ft = (float)newCap * loadFactor;
                newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                          (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
            }
        	//赋值新的扩容阈值
            threshold = newThr;
        
            @SuppressWarnings({ "rawtypes","unchecked"})
        	//用新的cap创建出一个更长的数组
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
            table = newTab;
        	//说明本次扩容之前，table不为null
            if (oldTab != null) { 
                for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 
                    //当前Node节点
                    Node<K,V> e;
                    //说明当前桶位有数据，但是不知道是单个元素还是链表还是红黑树
                    if ((e = oldTab[j]) != null) { 
                        // 原来的数据赋值为null 便于GC回收
                        oldTab[j] = null;
                        //第一种情况，当前桶位只有一个元素
                        if (e.next == null)
                            //计算出当前元素在新数组中位置，放进去
                            newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //已经树化
                        else if (e instanceof TreeNode)
                            ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                       	//形成链表
                        else {  // preserve order
                            // 采用链表处理冲突
                        	// 低位链表：
                        	// 扩容之后数组的下标位置，与当前数组的下标位置一致时使用
                            Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                            // 高位链表：扩容之后数组的下标位置等于当前数组下标位置 + 扩容之前数组的长度oldCap 时使用
                            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;
        }

## 七、HashMap中get源码执行流程 ##

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) { 
        	//tab：引用当前hash散列表
        	//first：散列表中头元素
        	//e：临时node元素
        	//n：数组长度
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        	//判断当前数组不为空 且 当前hash路由到的桶位不为空
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 
                
                //第一种情况：当前桶位元素就和查找的元素相同，直接返回
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
                
                //判断当前桶位的next是否为null
                if ((e = first.next) != null) { 
                    //第二种情况：节点已经树化
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                    //第三种情况：节点已经链化
                    //循环遍历查找
                    do { 
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
        	//未找到，返回null
            return null;
        }

[HashMap]: /images/20221014/6d7cf51b78ec40b987ccb0956b99ebae.png
[hashmap jdk8]: /images/20221014/d6863415d4f945a8975923522d746b28.png
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