一.导读
HashMap想必大家已经在熟悉不过了，今天开始将会跟大家一起学习下JDK9的源码，我们主要从工作原理和常用的方法进行分析学习，希望能给您带来收获。
二.版本
Java version "9.0.4"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 9.0.4+11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9.0.4+11, mixed mode)
三.解析
1.属性
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 默认初始容量为16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 哈希表最大容量为2的30次方
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 默认的加载因子0.75
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 默认的值为8，bin(桶)的个数超过这个值时，将链表转换成红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 默认值为6，bin(桶)的个数小于这个值时，将红黑树转换成链表
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 链表转换树之前，只有键值对数量大约这个值时，才会发生转换
2.构造方法
public HashMap() // 默认初始容量(16)和默认加载因子(0.75)的HashMap
public HashMap(int initialCapacity) // 构造一个指定初始容量和默认加载因子(0.75)的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) // 构造一个指定初始容量和加载因子的HashMap
public HashMap(Map m) // 构造一个映射关系与指定Map相同的HashMap
3.内部数据结构
数组+链表+红黑树
4.put方法
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// 判断hash表是否为空，如果为空，则进行表空间扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 判断通过Key得到的hash值在当前数组中是否存在对应的元素，如果不存在，则新建链表节点并赋值给数组。如果值存在，则进入else分支
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;
// 判断数组存储的内容是否和Key相等，相等则覆盖
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果不相等，则判断节点是不是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果不相等也不是红黑树，则是链表。遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果遍历链表的尾端也没有找到key值相同的节点，则新建一个Node,然后添加到第一个元素的后面
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表的节点个数，满足转换红黑树的条件，满足则转换成红黑树
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;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果超过容量，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
5.get方法
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
// 如果数组不等于空并且可以根据Hash值找到键值对在数组中的位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 总是先检查第一个节点，找到则返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是红黑树，则遍历红黑树，取节点Value值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 如果是链表，则循环遍历链表直到找到节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
final TreeNode getTreeNode(int h, Object k) {
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode find(int h, Object k, Class kc) {
TreeNode p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode pl = p.left, pr = p.right, q;
// 传入的Hash值小于当前节点的Hash值，进入左节点
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
// 大于当前节点Hash值，进入右节点
else if (ph < h)
p = pr;
// 传入的Hash值与当前节点Hash值相等，并且Key相等，则返回当前节点
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
// 如果左节点为Null，则进入右节点
else if (pl == null)
p = pr;
// 如果右节点为Null，则进入左节点
else if (pr == null)
p = pl;
// 如果是按照比较器排序，则通过比较器返回值决定进入左节点还是右节点
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
// 如果右节点找到此关键字，直接返回
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
// 条件都不满足，则进入左节点
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
6.resize方法
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果原数组的长度大于等于哈希表的最大容量，则将阈值设置成整形的最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 阈值翻倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 如果旧的阈值大于0，则将容量替换成原来的阈值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 0.75*16=12
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果新的容量等于0
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 设置新的阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 扩容
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 如果旧的table不等于Null，复制元素，重新Hash
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果旧的节点是红黑树，则将树上的节点rehash之后并放到新的地方
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 链表重新Hash
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node 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;
}
原文地址:https://www.xiangquba.cn/2018/03/05/jdk9-hashmap/