Java教程
寻根究底-JDK1.7下HashMap的源码探究
源码分析jdk1.7下的HashMap
我们都知道1.7版本的hashmap的底层是数组加链表构成的，那么今天我们就来自己分析一波源码~
篇幅有点长，废话不多说，直接开始分析~
属性声明
//初始化容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 //最大的容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认的加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; int threshold; 复制代码
构造方法
//自定义初始化容量和加载因子，会进行判断两个值合不合法 // The default initial capacity - MUST be a power of two. 容量必须是2的幂次方 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) //自定义初始化容量，使用默认的加载因子 public HashMap(int initialCapacity) //使用默认的初始化容量和默认的加载因子 public HashMap() 复制代码
//归根结底 最终都是调用了这个构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//判断初始化容量是否合法
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//当初始化容量大于等于最大容量时，直接赋值为最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//判断加载因子是否和法
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//给加载因子赋值
this.loadFactor = loadFactor;
//这里留个问题？ 这个究竟是干嘛的？为什么要赋值给它。
threshold = initialCapacity;
init(); //hashMap中该方法为空，没有实现，在LinkedList才有实现，所以这里不做研究
}
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put方法
public V put(K key, V value) {
//当前table数组为空，则去进行初始化大小，在这里我们就能够知道在构造方法中，为什么要将初始化容量赋值给threshold了，根据我的理解其实就是起到一个懒初始化的效果吧，就是当你去put第一个值的时候，它才去进行初始化数组的大小
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold); // 跳到1
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
复制代码
- inflateTable(threshold)
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize 根据注释可以知道是找到一个大于等于toSize的2的幂次方
// 例如toSize=5 时，则capacity此时就会等于8
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
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我们继续探究
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
// 进来看我们可以发现这是两个三目表达式嵌套
// 又出现了一个我们不认识的函数， 我们继续深究它
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
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我们继续往下点
// 这个函数看上去很是简洁，全是位运算，那么它就是是在干嘛呢？
public static int highestOneBit(int i) {
// HD, Figure 3-1
i |= (i >> 1);
i |= (i >> 2);
i |= (i >> 4);
i |= (i >> 8);
i |= (i >> 16);
return i - (i >>> 1);
}
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我们举个例子来验证一下它是干嘛的？
不知道大家有没有发现一个规律，最后返回的结果跟我们传进去的i有什么关系吗？
刚刚调用highestOneBit 的roundUpToPowerOf2这个函数，官方的注释已经告诉我们是寻找一个大于等于toSize的2的幂次方
那我们回到 highestOneBit 这个函数，传进去5返回的是4，传进去14返回的是8，有了上面的穿插，我们应该不难发现，该函数的作用恰巧与 roundUpToPowerOf2 的目的相反，highestOneBit 它是找出小于等于i的2的幂次方的数，即5 -> 4, 15-> 8。
那么我们的疑问来了，为什么要有五次右移操作呢？而且右移的次数也不一样？下面我们一起探究~
第一次右移了1位，第二次右移了2位，第三次右移了4位，·····到了第五次右移16位，一共合起来总共右移了 31位。
不知道大家有没有觉得答案正在步步逼近，我们int类型在内存中占4个字节，一共32位。假设i非常的大，整整占满了32位，然后我们上面将一个整型的字整整右移了31位，这样的效果岂不是能把后31位全部置为了1，接下来下面的操作，得到的这个数再减去它无符号右移后的数，结果不就是 0010 ····(此处省略28个0)。与原来的数 1xxx ····（此处省略28个x，x代表0或1）对比，不就是找到了小于等于i的2的幂次方吗？是不是很奇妙~
好了，那么现在我们要一步步往上返回去了，因为我们从刚刚函数一直往底层深究，现在要往上面返回了~
//此时我们返回到这里，highestOneBit是传进去5返回4
//然后该函数是传进去5返回8
//很明显是相反的，那么它是怎么实现的呢？
/**
假设现在number等于5，它最终回去调用这个Integer.highestOneBit((number - 1) << 1)，
下面我们都用位运算表示 0000 0101 - 0000 0001 = 0000 0100 << 1 = 0000 1000 = 8
此时调用highestOneBit函数，传进去的是8,小于等于8的2幂次方的数不就是8吗？
此时roundUpToPowerOf2该函数不就得到的数不就是大于等于5的2的幂次方的数吗？
**/
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
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这时候我们只能感慨，实现这几个函数的外国佬在当时早已把位运算用得出神入化！！！
继续往上返回
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
//这里先标记着，有待研究，因为与后面无关，所以先不探讨（此值与扩容有关，在最后讲）
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
//此时我们就可以看到它给table开辟了一个大小为capacity的数组了。
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
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好了，来来回回游荡了这么久，我们就要又回到put函数了
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
//key为null时，调用下面的方法去将null-value加进去
//这里可以自己复习的时候点进去看因为里面很简单易懂，这里节省时间不单独
//跟下面的循环一样的
return putForNullKey(value);
//跳到下面解释1
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//跳到下面解释2
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//当put进去的key算出来的位置此时为null时，则会执行到这里，跳到解释3
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
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int hash = hash(key); //算出key的哈希值
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里讲一下hashmap的每一个key的存储规则，我们知道1.7它是用链表+数组去实现的，那么每次我们put进去一对k-v
//它是怎么去存储的呢？ 这两行就是算出该key具体放在数组中哪个位置，它是利用key的哈希值去模上数组的长度，
//最后算出来的就是它在数组中存储的下标，indexFor的源码在下面
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1); //为什么是减1呢，因为数组的下标是从0开始的
}
由于hash()函数涉及到哈希种子方面的知识，这里就先不做解释了（因为我还没搞懂，--!）。
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//这里的循环其实很容易懂，我们看下面的图就是可以知道
//当put进去的key原来已经存在时，则会替换掉原来的value然后返回旧的值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this); //这里没有实现，在LinkedHashMap有实现，涉及LRU缓存结构
return oldValue;
}
}
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需要注意一点的就是，每次put进去的key都是放在链表的头部，也就是将往下挤
在这里，引用一下不知道谁说的一句话 Don't BB，show me the code ，我们写个demo测试一下
public class HashMapTest {
public static void main(String[] args) {
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>();
System.out.println(hashMap.put(1, 10));
System.out.println(hashMap.put(1, 20));
}
}
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运行输出：结果很明显，第一次put进去值，此时hashmap还是空的，将1-10put进去后，返回oldval为null
第二次put 1-20 此时就会覆盖原来的10然后返回oldval为10，此时get(1)将为等于20。
// hash为hash值 bucketIndex为上面算出来的key要放进去的下标
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 这里是对hashmap进行扩容下面单独讲
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
//不需要扩容则调用这个函数
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
//这个函数就是简单的将key添加进去
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++; //标记table数组中已存储key-val的个数，为了判断是否需要扩容
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
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上面基本都把该肝的都肝完了，现在我们来探究一波扩容的问题
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
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好了，在前面出现的 threshold 这个属性值，现在又出现了，我们知道size的作用是表示现在我们hashmap中所有的k-v键值对的个数，此时如果 超过了 threshold并且当前要存储的位置的下标中已经有值了(这两个条件缺一不可) ，则会进行扩容。
// threshold这个值是怎么算出来的，我们可以看这个式子
// capacity * loadFactor 初始化容量*加载因子
// 已默认的容量和加载因子为例子，
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 可以算出 capacity * loadFactor = 16*0.75 = 12
// 取小的值赋值给 threshold，最大容量非常的大，所以此时默认情况 threshold = 12
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
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也就是说当哈希表中的元素大于等于12时，此时想要put进去一个键值对，我们通过上面的解释，知道put进去值的过程，首先需要通过hash(key)算出hash值，然后再模上数组的长度，这样就算出了下标index，假设此时 table[index]!= null,则会发生扩容，不然的话则不会发生扩容。
(size >= threshold) && (null != table[bucketIndex]) //这两个条件缺一不可 复制代码
下面进行代码测试：
Test1
public class HashMapTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
//我们用循环put进去15个k-v
for (int i = 1; i <= 15; i++){
map.put("test"+i,"test");
}
//下面通过反射这个骚操作取一下里面的值进行验证
//不会反射的可以去OB一下我很久之前发的文章
Class<? extends HashMap> mapType = map.getClass();
Method capacity = mapType.getDeclaredMethod("capacity");
capacity.setAccessible(true);
System.out.println("capacity : " + capacity.invoke(map));
Field size = mapType.getDeclaredField("size");
size.setAccessible(true);
System.out.println("size : " + size.get(map));
Field threshold = mapType.getDeclaredField("threshold");
threshold.setAccessible(true);
System.out.println("threshold : " + threshold.get(map));
Field loadFactor = mapType.getDeclaredField("loadFactor");
loadFactor.setAccessible(true);
System.out.println("loadFactor : " + loadFactor.get(map));
}
}
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大家猜一下结果会是怎么样的呢？先不要着急往下看，理解一下代码，然后再心中或者纸上写下你的猜测
我猜测 capacity=16， size=15， threshold=12， loadFactor=0.75
我们来看看结果：
你猜对了嘛？其实结果还是很容易理解的，全是默认的值，因为此时根本就没有满足扩容的条件
再次重复下扩容的条件 size>=threshold && table[index]!=null
接下来我们进行测试：
Test2
//为了节省篇幅，我就仅仅贴出与上面不同的代码
//这次我还是put进去15个k-v，唯一与上个测试不一样的是put进去的k-v
for (int i = 1; i <= 15; i++){
map.put(i+"",i*10+"");
}
复制代码
我们在来猜一下输出的结果？
结果跟上面的一样？ capacity=16， size=15， threshold=12， loadFactor=0.75
输出的结果肯定和上面的不一样啦，测试才有意义，不然的话就没有意义了。
运行输出我们可以发现：
好家伙，团灭！居然和我们预想的值不一样，那究竟是怎么回事呢？
我们再回过头来分析一下扩容的条件 size>=threshold&&table[index]!=null
因为很明显它进行了扩容，说明满足了上面的两个条件。
那么现在我们的问题来了？Test1和Test2的区别在哪里？
我们可以看到，同样put进去15个值，15>12 很明显满足第一个条件，那么为什么Test1中不满足第二个条件，然后Test2就满足呢？下面让我画个图解答这些疑惑~
在这一引入一个名词，哈希碰撞，哈希碰撞叫什么呢？正如Test2一样，在put进去第15个key-val的时候，在经过哈希计算下标值的时候，两个不同的hash值算出来了相同的下标，就称为哈希碰撞。
小结： 默认的容量为16，加载因子为0.75，阈值即threshold=12。
那么，哈希表最多存储多少个值后才会进行扩容呢？最多可以存11+15+1 = 27个，怎么算出来的呢？
在极端情况下，在第一个位置，可以put进去11个k-v，此时小于阈值12，不会发生扩容，然后接下来在剩余的15个位置中put进去k-v，此时size大于阈值，但是没有发生哈希碰撞，不会扩容，接下来再put进去一个k-v，此时必定会发生哈希碰撞，所以就发生了扩容，所以才有了 11+15+1。
我们知道了，在什么情况下会发生扩容，那么接下来我们就来看一下是怎么个扩容法：
//调用resize函数
//传进去两倍的oldtable.length
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
//old数组容量如果等于最大容量 1<<30 这么大，直接将阈值设置为一样的大小然后返回。
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//新建一个数组，数组的长度为原来的两倍，上面传进来的参数
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//调用transfer函数 initHashSeedAsNeeded函数为初始化哈希种子的值，HashSeed
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
//算出新的阈值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) { //对应图中的1
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next; //对应了图中的2
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i]; //对应图中的3
newTable[i] = e; //对应4
e = next; //对应5
}
}
}
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下面画图理解： 那个没有底色的圆圈代表null，为了画图效果而把它加上
因为还不懂得怎么画动态图，就用两个静态图描述了这个动态的过程，如何往复最后变成的样子为
我们可以发现，扩容后链表发生了反转。
还有一点需要注意的是，每个k-v放在新数组中，还是原来的下标吗？要是一样的话，岂不是没有扩容的意义，所以下标还是会有所不同的情况的，这行代码就是算出新的下标
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //这里做个假设原来的hash值为17，17%4 == 1 17%8 == 1，此时算出来的下标都是1 //假设hash值为21， 21%4=1 21%8=5 = 1+4，此时可以发现下标出现了不一样 //因为每次扩容都是将原来的容量*2，所以我们不难发现，key放在新数组的位置，要么就不变，要么就是原来下标+原来的容量 复制代码
到这里，put方法整个过程就已经讲完了。
get方法
首先我们看到get方法的源代码
public V get(Object key) {
// key为null时候
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
复制代码
key为null时候
我们知道，HashMap是支持key为null的。所以首先当key为null 的时候，调用的另外的方法getForNullKey
private V getForNullKey() {
// map为null，则返回null
if (size == 0) {
return null;
}
// 遍历找到key为null的value返回
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
// 找不到则返回null
return null;
}
复制代码
key不为null时候
Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); 复制代码
就两行代码其实很容易理解，找到对应key的entry然后返回即可。
那么我们再来看一下getEntry方法
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// map为null，则返回null
if (size == 0) {
return null;
}
// 下面的方法步骤在put方法其实都已经分析到了，忘记了往前翻
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
// 找不到则返回null
return null;
}
复制代码
到这里，put和get的整个过程就已经讲完了。我们可以看到其实最主要的是put方法，get方法其实很简单。
但是HashMap还不止于此，因为，在jdk1.8版本中，它将引用红黑树，所以jdk1.8版本的HashMap则由 链表+数组+红黑树 构成，接下来我也会进行源码分析一波，研究透彻，然后继续肝出来。
在看源码的过程中也很艰难，但是坚持下来的收获远远是你意想不到的。 由于文章内容完全是由自己一步一步看源码分析而来，如有错误，恳请指正~
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