HashMap 详解，hadoop 源码分析完整版
[](
)构造函数
// 看一个参数比较全的构造函数，构造函数中并未给 table 分配内存空间，此构造函数 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)会给 table 分配内存空间
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 判断初始化容量是否合法，如果<0 则抛出异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
// 判断 initialCapacity 是否大于 1<<30，如果大于则取 1<<30 = 2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 判断负载因子是否合法，如果小于等于 0 或者 isNaN，loadFactor!=loadFactor，则抛出异常
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);
// 赋值 loadFactor
this.loadFactor = loadFactor;
// 通过位运算将 threshold 设值为最接近 initialCapacity 的一个 2 的幂次方（这里非常重要）
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
[](
)hash 算法实现
HashMap 中的 hash 算法实现分为三步。其中第二步使用 hash 值高 16 位参与位运算，是为了保证在数组 table 的 length 比较小的时候，可以保证高低 bit 都参与到 hash 运算中，保证分配均匀的同时采用位运算，也不会有太多的性能消耗；其中第三步，当 n 是 2 的整数的幂次方是，hash&(n-1)，相当于对 hash 值取模，而位运算比取模运算效率更高；具体流程可以通过图示查看。
第一步：通过 key.hashCode()获取 key 的 hashcode；
第二步：通过(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)进行高 16 位的位运算；
第三步：通过(n - 1) & hash 对计算的 hash 值取模运算，得到节点插入的数组所在位置。
[](
)HashMap 之 put 方法
第一步：判断键值对数组 table[i]是否为空/null，是则执行 resize()扩容。
第二步：根据键 key 计算 hash 值得到插入数组的索引 i，如果 tab[i]== null 则直接插入，执行第六步；如果 tab[i] != null，执行第三步。
第三步：判断 tab[i]的第一个元素与插入元素 key 的 hashcode&equals 是否相等，相等则覆盖，否则执行第四步。
第四步：判断 tab[i]是否是红黑树节点 TreeNode，是则在红黑树中插入节点，否则执行第五步。
第五步：遍历 tab[i]判断链表是否大于 8，大于 8 则可能转成红黑树（数组需要大于 64），满足则在红黑树中插入节点；否则在链表中插入；在遍历链表的过程中如果存在 key 的 hashcode&equals 相等则替换即可。
第六步：插入成功，判断 hashmap 的 size 是否超过 threshold 的值，超过则扩容。
put(K key, V value)
public V put(K key, V value) {
// hash(key) 根据 key 计算一个 hash 值，具体实现如下函数
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
计算 key 的 hash 值
static final int hash(Object key) {
int h;
// 如果 key 等于 null,返回 0
// 否则取 key 的 hashcode 值 h， 将 h 无符号右移 16 位也就是获取高 16 位，将两个值做异或位运算后返回
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断 table 是否为空，为空则 resize()创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 计算插入节点在数组中的索引 index，为空则直接插入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果节点 key 存在，则覆盖当前元素
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 节点不存在且当前的数组节点上的链为 RBT 红黑树，则按照红黑树的方式插入节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 节点的下一个节点为 null，说明遍历到了链表的最后一个节点，将当前遍历到的最后一个节点的 next 指向新插入节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 链表长度大于 8 可能需要做红黑树转换，具体要看 treeifyBin()中判断数组的长度是否大于 64
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 节点存在则返回
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 不存在且写一个节点不为 null，则将下一个节点赋值给当前节点，继续下一次循环
p = e;
}
}
// 节点存在替换后直接返回，不会记录 HashmMap 结构变化
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 记录 HashMap 的结构变化
++modCount;
// 判断节点插入后是否需要对 hashMap 的数组进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容
final Node<K,V>[] resize() {
// 将扩容前的数组赋值给 oldTab
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 判断数组长度是否大于等于允许的最大值，超过则取最大值，直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将原先数组大小左移一位，也就是扩大两倍，扩容前需要判断大小是否超过允许的最大值
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 如果数组大小小于等于 0 且 threshold 大于 0(比如 HashMap 中的元素被全部删除了)，则将 oldThr 的值赋值给 newCap
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
//首次初始化，给与默认的值
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果新的扩容临界值仍为 0，需要给 newThr 计算一个值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 赋值新的数组扩容阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 根据新的容量实例化一个新的 Node 数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 遍历旧数组赋值到新数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 如果节点不为 null，则将节点赋值给 e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 将节点引用置空，等待 GC 回收
oldTab[j] = null;
// 如果节点的 next 指向为空，则根据节点记录的 hash 值 &扩容的大小-1，重新计算节点在数组中的索引位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果节点是红黑树节点，按照红黑树节点插入方式插入
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 此处表示当前节点上的链为链表，遍历链表，将链表转移到新的数组上
else {
// 创建两条链 lo 链在原先数组节点位置
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hi 链插入原先数组索引+oldCap 位置
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 重点
// 获取当前节点的 hash 值，与 oldCap 做按位与运算，如果运算结果为 0，则加入 lo 链
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 否则加入 hi 链
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 新数组的原位置指向 lo 链的头节点
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 新数组的 j+oldCap 指向 hi 链的头节点
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
[](
)图文聊聊 jdk1.8 中扩容后 resize()那些事
在 jdk1.8 中，当发生 HashMap 扩容时我们通过源码可以发现，HashMap 并未重新通过新的数组长度来确定节点的位置，而是通过(e.hash & oldCap) == 0，原 hash 值与原数组长度做与位运算来确定节点在新数组中的位置，当(e.hash & oldCap) == 0 时，节点在新数组中的位置和老数组位置一致；当(e.hash & oldCap) != 0 时，节点在新数组中的位置为 j + oldCap，也就是原先的位置加上老数组的长度。
这里抛出两个问题，带着问题来分析，
问题一：为什么能这么实现呢？
问题二：以前 hash 值相同的节点在数组的同一个索引位置上，现在竟然会被随机分配到两个新的索引位置上，这会不会导致 get(key)时无法获取到元素呢？
[](
)三个前提条件
1、HashMap 在做初始化的时候数组的默认大小是 16，且如果我们设值的初始值不是 2 的整数次幂，那么它会自动的去计算一个与初始化值最靠近的 2 的整数次幂的初始值，具体实现可以查看源码中的 tableSizeFor()方法。
还未添加个人签名 2021.03.18 加入
还未添加个人简介
评论