HashMap原始碼解讀(jdk1.8)
本文基於jdk1.8解讀HashMap關鍵程式碼
HashMap是非執行緒安全的,在多執行緒環境下要使用ConcurrentHashMap
儲存結構
HashMap的儲存結構是陣列 + 連結串列 + 紅黑樹,當連結串列的長度大於等於8時,連結轉成紅黑樹
初始化
HashMap初始容量是16,預設負載因子是0.75
當然初始化的時候也可以傳入指定容量大小。那麼是不是傳入多少,初始化的容量就是多少呢?
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1<< 4; // aka 16
這裡的註釋說明,容量必須是2的N次方
傳入的預設大小會經過重新計算,轉成大於指定值的第一個2的次方數
看看下面這個重新計算大小的方法:
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
// 這裡 cap - 1 是為了當傳入正好是2的次方時,保持原值
// 例如,傳入 8時,初始值是就是8 ,不會變成 16
int n = cap - 1;
// 右移1位,並且和原值按位或,得到的結果是高2位都是1
n |= n >>> 1;
// 右移2位,並且和原值按位或,得到的結果是高4位都是1
n |= n >>> 2;
// 右移4位,並且和原值按位或,得到的結果是高8位都是1
n |= n >>> 4;
// 右移8位,並且和原值按位或,得到的結果是高16位都是1
n |= n >>> 8;
// 右移16位,並且和原值按位或,得到的結果是高32位都是1
n |= n >>> 16;
// 如果真的有這麼大的值,走到這行已經超出最大容量了
// 經過上面5步後,得到的值轉成二進位制必然都是1,經過n+1後得到的值正好就是2的次方(最高位是1,後面全是0)
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
- 這裡用到的操作符是>>>,表示無符號右移,也叫邏輯右移,即若該數為正,則高位補0,而若該數為負數,則右移後高位同樣補0
- 另外, >>表示右移,如果該數為正,則高位補0,若為負數,則高位補1
存入值
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
存入值的時候,map對應的key是存入key對應的hasCode和它的高16位進行異或,這麼做的目的是為了存入陣列中的元素分別更加均勻些
下面看看putVal:
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;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
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;
}
}
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)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
1、 陣列下標計算:i = (n - 1) & hash
n是陣列容量,在初始化的時候強制轉成2的次方,那麼n-1轉成二進位制就全是1(如,15 = 1111);所以,n-1 按位與任何值,得到的資料肯定是小於n-1
2、如果得到的資料下標位置已經有元素,那麼新增在對應的連結串列下面
3、如果對應的連結串列長度大於8,連結串列轉紅黑樹
hash碰撞
不同的key,經過hash後,得到的陣列下標一致,稱為hash碰撞;在為了儘量降低hash碰撞,HashMap採用了高位異或,然後和(n-1)進行按位或得到具體陣列下標
擴容
HashMap的最大容量是2^30
預設的負載因子是0.75,意思是在數量大於容量的75%的時候,HashMap就會進行一次擴容,每次擴容都是翻倍
擴容之後,陣列的下標要重新計算,原陣列的元素也必須一個個copy賦值過來,當然原結構中的紅黑樹/連結串列等也必須重新計算
具體擴容方法如下:
- 如果元素是單個節點,重新計算陣列下標
- 如果元素是連結串列,將連結串列拆分為2,低位連結串列在原下標位置,高位連結串列移動到原下標+原陣列容量的位置上
- 如果元素是紅黑樹,拆分原理和連結串列一樣,只是多判斷一下新的紅黑樹元素數量,如果數量<=6,新的紅黑樹轉成連結串列
注意:陣列的長度就是HashMap的最大容量,HashMap中元素的總數不會超過陣列的長度。
理想情況是:一個元素佔一個數組下標,沒有連結串列也沒有紅黑樹
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
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
}
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;
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;
}
HashMap成環
jdk1.7之前HashMap連結串列是頭插法,在併發情況下,HashMap擴容時,a元素的next會指向b,b元素的next有可能會指向a,造成環形;遍歷的時候就會死迴圈
jdk1.8做了調整,改成尾插法
連結串列轉紅黑樹
連結串列的長度大於等於8時,連結串列會轉成紅黑樹
紅黑樹的節點數小於等於6時,會轉成連結串列;紅黑樹轉連結串列都是在陣列擴容,重新計算hash值的時候發生
取值
取值方法比較簡單,採用同樣的方法算出陣列下標
如果所在陣列位置是個連結串列,逐個比較元素的key值
如果所在陣列位置是個紅黑樹,因為紅黑樹是有序的,所以比較hash值查詢,然後再比較元素的key值
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;
}
查詢紅黑樹
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}