类定义:
public class HashMap
extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable
HashMap采用的数据结构为:数组+链表,该数据结构方式也称为:拉链法。
为了让大家有个感性的认识,只是简单的画出存储流程,更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
HashMap
中的数组元素 & 链表节点 采用 Entry
类 实现,如下图所示
HashMap
的本质 = 1个存储Entry
类对象的数组 + 多个单链表,Entry
对象本质 = 1个映射(键 - 值对),属性包括:键(key
)、值(value
) & 下1节点( next
) = 单链表的指针 = 也是一个Entry
对象,用于解决hash
冲突。
源码如下:
/**
* Entry类实现了Map.Entry接口
* 即 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法
**/
static class Entry implements Map.Entry {
final K key; // 键
V value; // 值
Entry next; // 指向下一个节点 ,也是一个Entry对象,从而形成解决hash冲突的单链表
int hash; // hash值
/**
* 构造方法,创建一个Entry
* 参数:哈希值h,键值k,值v、下一个节点n
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
// 返回 与 此项 对应的键
public final K getKey() {
return key;
}
// 返回 与 此项 对应的值
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
/**
* equals()
* 作用:判断2个Entry是否相等,必须key和value都相等,才返回true
*/
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
/**
* hashCode()
*/
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* 当向HashMap中添加元素时,即调用put(k,v)时,
* 对已经在HashMap中k位置进行v的覆盖时,会调用此方法
* 此处没做任何处理
*/
void recordAccess(HashMap m) {
}
/**
* 当从HashMap中删除了一个Entry时,会调用该函数
* 此处没做任何处理
*/
void recordRemoval(HashMap m) {
}
}
HashMap
中的重要参数(变量)HashMap
中的主要参数 = 容量、加载因子、扩容阈值具体介绍如下:
// 1. 容量(capacity): HashMap中数组的长度
// a. 容量范围:必须是2的幂 & <最大容量(2的30次方)
// b. 初始容量 = 哈希表创建时的容量
// 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量 = 2的30次方(若传入的容量过大,将被最大值替换)
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 2. 加载因子(Load factor):HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度
// a. 加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低(因为链表变长了)
// b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减小、查找效率高(链表不长)
// 实际加载因子
final float loadFactor;
// 默认加载因子 = 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 3. 扩容阈值(threshold):当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时,就会扩容哈希表(即扩充HashMap的容量)
// a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数
// b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子
int threshold;
// 4. 其他
// 存储数据的Entry类型 数组,长度 = 2的幂
// HashMap的实现方式 = 拉链法,Entry数组上的每个元素本质上是一个单向链表
transient Entry[] table = (Entry[]) EMPTY_TABLE;
// HashMap的大小,即 HashMap中存储的键值对的数量
transient int size;
参数示意图
此处 详细说明 加载因子
/**
* 函数使用原型
*/
Map map = new HashMap();
/**
* 源码分析:主要是HashMap的构造函数 = 4个
* 仅贴出关于HashMap构造函数的源码
*/
public class HashMap
extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable{
// 省略上节阐述的参数
/**
* 构造函数1:默认构造函数(无参)
* 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16
*/
public HashMap() {
// 实际上是调用构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
// 传入的指定容量 & 加载因子 = 默认
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 构造函数2:指定“容量大小”的构造函数
* 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
// 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
// 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
* 加载因子 & 容量 = 自己指定
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY,哪怕传入的 > 最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 设置 加载因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置 扩容阈值 = 初始容量
// 注:此处不是真正的阈值,是为了扩展table,该阈值后面会重新计算,下面会详细讲解
threshold = initialCapacity;
init(); // 一个空方法用于未来的子对象扩展
}
/**
* 构造函数4:包含“子Map”的构造函数
* 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系
* 加载因子 & 容量 = 默认
*/
public HashMap(Map extends K, ? extends V> m) {
// 设置容量大小 & 加载因子 = 默认
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 该方法用于初始化 数组 & 阈值,下面会详细说明
inflateTable(threshold);
// 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中
putAllForCreate(m);
}
}
capacity
)、加载因子(Load factor
),但仍无真正初始化哈希表,即初始化存储数组table
table
)是在第1次添加键值对时,即第1次调用put()
时。下面会详细说明至此,关于HashMap
的构造函数讲解完毕。
源码分析
/**
* 函数使用原型
*/
map.put("Android", 1);
map.put("Java", 2);
map.put("iOS", 3);
map.put("数据挖掘", 4);
map.put("产品经理", 5);
/**
* 源码分析:主要分析: HashMap的put函数
*/
public V put(K key, V value)
(分析1)// 1. 若 哈希表未初始化(即 table为空)
// 则使用 构造函数时设置的阈值(即初始容量) 初始化 数组table
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 2. 判断key是否为空值null
(分析2)// 2.1 若key == null,则将该键-值 存放到数组table 中的第1个位置,即table [0]
// (本质:key = Null时,hash值 = 0,故存放到table[0]中)
// 该位置永远只有1个value,新传进来的value会覆盖旧的value
if (key == null)
return putForNullKey(value);
(分析3) // 2.2 若 key ≠ null,则计算存放数组 table 中的位置(下标、索引)
// a. 根据键值key计算hash值
int hash = hash(key);
// b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置
int i = indexFor(hash, table.length);
// 3. 判断该key对应的值是否已存在(通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断)
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
(分析4)// 3.1 若该key已存在(即 key-value已存在 ),则用 新value 替换 旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //并返回旧的value
}
}
modCount++;
(分析5)// 3.2 若 该key不存在,则将“key-value”添加到table中
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
下面,我将根据上述流程的5个分析点进行详细讲解
即 初始化数组(table
)、扩容阈值(threshold
)
/**
* 函数使用原型
*/
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
/**
* 源码分析:inflateTable(threshold);
*/
private void inflateTable(int toSize) {
// 1. 将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的次幂
// 即如果传入的是容量大小是19,那么转化后,初始化容量大小为32(即2的5次幂)
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);->>分析1
// 2. 重新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 3. 使用计算后的初始容量(已经是2的次幂) 初始化数组table(作为数组长度)
// 即 哈希表的容量大小 = 数组大小(长度)
table = new Entry[capacity]; //用该容量初始化table
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
* 分析1:roundUpToPowerOf2(toSize)
* 作用:将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的幂
* 特别注意:容量大小必须为2的幂,该原因在下面的讲解会详细分析
*/
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
//若 容量超过了最大值,初始化容量设置为最大值 ;否则,设置为:>传入容量大小的最小的2的次幂
return number >= MAXIMUM_CAPACITY ?
MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
table
)是在第1次添加键值对时,即第1次调用put()
时 /**
* 函数使用原型
*/
if (key == null)
return putForNullKey(value);
/**
* 源码分析:putForNullKey(value)
*/
private V putForNullKey(V value) {
// 遍历以table[0]为首的链表,寻找是否存在key==null 对应的键值对
// 1. 若有:则用新value 替换 旧value;同时返回旧的value值
for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 2 .若无key==null的键,那么调用addEntry(),将空键 & 对应的值封装到Entry中,并放到table[0]中
addEntry(0, null, value, 0);
// 注:
// a. addEntry()的第1个参数 = hash值 = 传入0
// b. 即 说明:当key = null时,也有hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null
// c. 对比HashTable,由于HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null
// d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中即可,关于addEntry()的源码分析将等到下面再详细说明,
return null;
}
从此处可以看出:
HashMap
的键key
可为null
(区别于 HashTable
的key
不可为null
)HashMap
的键key
可为null
且只能为1个,但值value
可为null且为多个 /**
* 函数使用原型
* 主要分为2步:计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置
*/
// a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1
int hash = hash(key);
// b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* 源码分析1:hash(key)
* 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同,但原理一样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码(hash值)分布更加均匀、更具备随机性,避免出现hash值冲突(即指不同key但生成同1个hash值)
* JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算
* JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算
*/
// JDK 1.7实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算(9次扰动)
static final int hash(int h) {
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// JDK 1.8实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算(2次扰动)
// 1. 取hashCode值: h = key.hashCode()
// 2. 高位参与低位的运算:h ^ (h >>> 16)
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
// a. 当key = null时,hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null
// 注:对比HashTable,HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null
// b. 当key ≠ null时,则通过先计算出 key的 hashCode()(记为h),然后 对哈希码进行 扰动处理: 按位 异或(^) 哈希码自身右移16位后的二进制
}
/**
* 函数源码分析2:indexFor(hash, table.length)
* JDK 1.8中实际上无该函数,但原理相同,即具备类似作用的函数
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
// 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) (数组长度-1),最终得到存储在数组table的位置(即数组下标、索引)
}
总结 计算存放在数组 table 中的位置(即数组下标、索引)的过程
在了解 如何计算存放数组table
中的位置 后,所谓 知其然 而 需知其所以然,下面我将讲解为什么要这样计算,即主要解答以下3个问题:
hashCode()
处理的哈希码 作为 存储数组table
的下标位置?在回答这3个问题前,请大家记住一个核心思想:所有处理的根本目的,都是为了提高 存储key-value
的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性,尽量避免出现hash值冲突。即:对于不同key
,存储的数组下标位置要尽可能不一样。
结论:容易出现 哈希码 与 数组大小范围不匹配的情况,即 计算出来的哈希码可能 不在数组大小范围内,从而导致无法匹配存储位置。
原因描述:
结论:根据HashMap的容量大小(数组长度),按需取 哈希码一定数量的低位 作为存储的数组下标位置,从而 解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题。
具体解决方案描述:
具体描述
至此,关于怎么计算 key-value
值存储在HashMap
数组位置 & 为什么要这么计算,讲解完毕。
当发生 Hash
冲突时,为了保证 键key
的唯一性哈希表并不会马上在链表中插入新数据,而是先查找该 key
是否已存在,若已存在,则替换即可。
/**
* 函数使用原型
*/
// 2. 判断该key对应的值是否已存在(通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断)
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 2.1 若该key已存在(即 key-value已存在 ),则用 新value 替换 旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //并返回旧的value
}
}
modCount++;
// 2.2 若 该key不存在,则将“key-value”添加到table中
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
key
是否存在(即key
值的对比)分析1:替换流程
分析2:key
值的比较
采用 equals()
或 “==” 进行比较,下面给出其介绍 & 与 “==”
使用的对比
/**
* 函数使用原型
*/
// 2. 判断该key对应的值是否已存在
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 2.1 若该key对应的值已存在,则用新的value取代旧的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 2.2 若 该key对应的值不存在,则将“key-value”添加到table中
addEntry(hash, key, value, i);
/**
* 源码分析:addEntry(hash, key, value, i)
* 作用:添加键值对(Entry )到 HashMap中
*/
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 参数3 = 插入数组table的索引位置 = 数组下标
// 1. 插入前,先判断容量是否足够
// 1.1 若不足够,则进行扩容(2倍)、重新计算Hash值、重新计算存储数组下标
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length); // a. 扩容2倍 --> 分析1
hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // b. 重新计算该Key对应的hash值
bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // c. 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置
}
// 1.2 若容量足够,则创建1个新的数组元素(Entry) 并放入到数组中--> 分析2
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
/**
* 分析1:resize(2 * table.length)
* 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍)
*/
void resize(int newCapacity) {
// 1. 保存旧数组(old table)
Entry[] oldTable = table;
// 2. 保存旧容量(old capacity ),即数组长度
int oldCapacity = oldTable.length;
// 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将阈值设置成整型的最大值,退出
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 5. 将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 ->>分析1.1
transfer(newTable);
// 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上
table = newTable;
// 7. 重新设置阈值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
/**
* 分析1.1:transfer(newTable);
* 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容
* 过程:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
// 1. src引用了旧数组
Entry[] src = table;
// 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小
int newCapacity = newTable.length;
// 3. 通过遍历 旧数组,将旧数组上的数据(键值对)转移到新数组中
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
// 3.1 取得旧数组的每个元素
Entry e = src[j];
if (e != null) {
// 3.2 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象)
src[j] = null;
do {
// 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表
// 注:转移链表时,因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开
Entry next = e.next;
// 3.4 重新计算每个元素的存储位置
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 3.5 将元素放在数组上:采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中
// 即 扩容后,可能出现逆序:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
// 3.6 访问下1个Entry链上的元素,如此不断循环,直到遍历完该链表上的所有节点
e = next;
} while (e != null);
// 如此不断循环,直到遍历完数组上的所有数据元素
}
}
}
/**
* 分析2:createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
* 作用: 若容量足够,则创建1个新的数组元素(Entry) 并放入到数组中
*/
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 1. 把table中该位置原来的Entry保存
Entry e = table[bucketIndex];
// 2. 在table中该位置新建一个Entry:将原头结点位置(数组上)的键值对 放入到(链表)后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中(数组上)-> 从而形成链表
// 即 在插入元素时,是在链表头插入的,table中的每个位置永远只保存最新插入的Entry,旧的Entry则放入到链表中(即 解决Hash冲突)
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
// 3. 哈希表的键值对数量计数增加
size++;
}
此处有2点需特别注意:键值对的添加方式 & 扩容机制。
在扩容resize()
过程中,在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时,转移操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入,即在转移数据、扩容后,容易出现链表逆序的情况。
HashMap
添加数据(成对 放入 键 - 值对)的全流程示意图:
至此,关于 “向 HashMap
添加数据(成对 放入 键 - 值对)“讲解完毕。
put()
函数的原理,那么get()
函数非常好理解,因为二者的过程原理几乎相同get()
函数的流程如下/**
* 函数原型
* 作用:根据键key,向HashMap获取对应的值
*/
map.get(key);
/**
* 源码分析
*/
public V get(Object key) {
// 1. 当key == null时,则到 以哈希表数组中的第1个元素(即table[0])为头结点的链表去寻找对应 key == null的键
if (key == null)
return getForNullKey(); --> 分析1
// 2. 当key ≠ null时,去获得对应值 -->分析2
Entry entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
/**
* 分析1:getForNullKey()
* 作用:当key == null时,则到 以哈希表数组中的第1个元素(即table[0])为头结点的链表去寻找对应 key == null的键
*/
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
// 遍历以table[0]为头结点的链表,寻找 key==null 对应的值
for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {
// 从table[0]中取key==null的value值
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
/**
* 分析2:getEntry(key)
* 作用:当key ≠ null时,去获得对应值
*/
final Entry getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
// 1. 根据key值,通过hash()计算出对应的hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 2. 根据hash值计算出对应的数组下标
// 3. 遍历 以该数组下标的数组元素为头结点的链表所有节点,寻找该key对应的值
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 若 hash值 & key 相等,则证明该Entry = 我们要的键值对
// 通过equals()判断key是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
至此,关于 “向 HashMap
获取数据 “讲解完毕
即 对其余使用API
(函数、方法)的源码分析。HashMap
除了核心的put()
、get()
函数,还有以下主要使用的函数方法。
/**
* 函数:isEmpty()
* 作用:判断HashMap是否为空,即无键值对;size == 0时 表示为 空
*/
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
/**
* 函数:size()
* 作用:返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对
*/
public int size() {
return size;
}
/**
* 函数:clear()
* 作用:清空哈希表,即删除所有键值对
* 原理:将数组table中存储的Entry全部置为null、size置为0
*/
public void clear() {
modCount++;
Arrays.fill(table, null);
size = 0;
}
/**
* 函数:putAll(Map extends K, ? extends V> m)
* 作用:将指定Map中的键值对 复制到 此Map中
* 原理:类似Put函数
*/
public void putAll(Map extends K, ? extends V> m) {
// 1. 统计需复制多少个键值对
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
// 2. 若table还没初始化,先用刚刚统计的复制数去初始化table
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold));
}
// 3. 若需复制的数目 > 阈值,则需先扩容
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
// 4. 开始复制(实际上不断调用Put函数插入)
for (Map.Entry extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
put(e.getKey(), e.getValue());
}
/**
* 函数:remove(Object key)
* 作用:删除该键值对
*/
public V remove(Object key) {
Entry e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
// 1. 计算hash值
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 2. 计算存储的数组下标位置
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry prev = table[i];
Entry e = prev;
while (e != null) {
Entry next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
// 若删除的是table数组中的元素(即链表的头结点)
// 则删除操作 = 将头结点的next引用存入table[i]中
if (prev == e)
table[i] = next;
//否则 将以table[i]为头结点的链表中,当前Entry的前1个Entry中的next 设置为 当前Entry的next(即删除当前Entry = 直接跳过当前Entry)
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
/**
* 函数:containsKey(Object key)
* 作用:判断是否存在该键的键值对;是 则返回true
* 原理:调用get(),判断是否为Null
*/
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
/**
* 函数:containsValue(Object value)
* 作用:判断是否存在该值的键值对;是 则返回true
*/
public boolean containsValue(Object value) {
// 若value为空,则调用containsNullValue()
if (value == null)
return containsNullValue();
// 若value不为空,则遍历链表中的每个Entry,通过equals()比较values 判断是否存在
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;//返回true
return false;
}
// value为空时调用的方法
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null)
return true;
return false;
}
至此,关于HashMap
的底层原理 & 主要使用API
(函数、方法)讲解完毕。
下面,用3个图总结整个源码内容:总结内容 = 数据结构、主要参数、添加 & 查询数据流程、扩容机制
添加 & 查询数据流程
扩容机制
JDK 1.8
的区别HashMap
的实现在 JDK 1.7
和 JDK 1.8
差别较大,具体区别如下:JDK 1.8
的优化目的主要是:减少 Hash
冲突 & 提高哈希表的存、取效率;关于 JDK 1.8
中 HashMap
的源码解析请看文章:Java源码分析:关于 HashMap 1.8 的重大更新
下面主要讲解 HashMap
线程不安全的其中一个重要原因:多线程下容易出现resize()
死循环
本质 = 并发 执行 put()
操作导致触发 扩容行为,从而导致 环形链表,使得在获取数据遍历链表时形成死循环,即Infinite Loop
先看扩容的源码分析resize()
/**
* 源码分析:resize(2 * table.length)
* 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍)
*/
void resize(int newCapacity) {
// 1. 保存旧数组(old table)
Entry[] oldTable = table;
// 2. 保存旧容量(old capacity ),即数组长度
int oldCapacity = oldTable.length;
// 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将阈值设置成整型的最大值,退出
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 5. (重点分析)将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 ->>分析1.1
transfer(newTable);
// 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上
table = newTable;
// 7. 重新设置阈值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
/**
* 分析1.1:transfer(newTable);
* 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容
* 过程:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
// 1. src引用了旧数组
Entry[] src = table;
// 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小
int newCapacity = newTable.length;
// 3. 通过遍历 旧数组,将旧数组上的数据(键值对)转移到新数组中
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
// 3.1 取得旧数组的每个元素
Entry e = src[j];
if (e != null) {
// 3.2 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象)
src[j] = null;
do {
// 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表
// 注:转移链表时,因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开
Entry next = e.next;
// 3.3 重新计算每个元素的存储位置
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 3.4 将元素放在数组上:采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中
// 即 扩容后,可能出现逆序:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
// 访问下1个Entry链上的元素,如此不断循环,直到遍历完该链表上的所有节点
e = next;
} while (e != null);
// 如此不断循环,直到遍历完数组上的所有数据元素
}
}
}
从上面可看出:在扩容resize()
过程中,在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时,转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入,即在转移数据、扩容后,容易出现链表逆序的情况
此时若(多线程)并发执行 put()
操作,一旦出现扩容情况,则 容易出现 环形链表,从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环(Infinite Loop
),即 死锁的状态,具体请看下:
初始状态、步骤1、步骤2
注:由于 JDK 1.8
转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的尾部依次插入,所以不会出现链表 逆序、倒置的情况,故不容易出现环形链表的情况。
key
若 Object
类型, 则需实现哪些方法?至此,关于HashMap
的所有知识讲解完毕。