java.util.HashSet, java.util.LinkedHashMap, java.util.IdentityHashMap 源码阅读 (JDK 1.8.0_111)

一、java.util.HashSet

1.1 HashSet集成结构

1.2 java.util.HashSet属性

1     private transient HashMap map;
2 
3     // Dummy value to associate with an Object in the backing Map
4     private static final Object PRESENT = new Object();

HashSet的本质其实就是一个HashMap。Set集合一个重要的特性就是元素不重复，而HashMap本身就是符合这一特性的。

1     public Iterator iterator() {
2         return map.keySet().iterator();
3     }

集合的迭代器就是HashMap中keySet()的迭代器。

HashSet类需要理解的不多，看懂了HashMap这个类就没什么问题了。HashMap源码解析请参考：java.util.HashMap和java.util.HashTable (JDK1.8)

二、java.util.LinkedHashMap

2.1 LinkedHashMap继承结构

图中蓝色的为继承extend，虚线为implements

HashMap的本质是一个Node的数组，本质是个数组，数组可以根据下标去访问数组内容。HashMap的Map.Entry是无序的。

LinkedHashMap继承自HashMap，因此LinkedHashMap首先它是一个HashMap，其次它具备Node链表的属性。这个Node链表维护了Node插入顺序或者访问顺序。

2.2 LinkedHashMap属性

 1     static class Entry extends HashMap.Node {
 2         // 包含前一节点和后一节点的引用，是个双向链表
 3         Entry before, after;
 4         Entry(int hash, K key, V value, Node next) {
 5             super(hash, key, value, next);
 6         }
 7     }
 8     // 链表头节点，也是最老的节点
 9     transient LinkedHashMap.Entry head;
10     // 链表尾节点，也是最年轻的节点
11     transient LinkedHashMap.Entry tail;
12     // 访问顺序，true为访问顺序，false为插入顺序
13     final boolean accessOrder;

accessOrder默认为false，如果需要设置成true，LinkedhashMap提供了如下构造函数：

1     public LinkedHashMap(int initialCapacity,
2                          float loadFactor,
3                          boolean accessOrder) {
4         super(initialCapacity, loadFactor);
5         this.accessOrder = accessOrder;
6     }

设置为false，则整个双向链表按照插入顺序进行排列；为true则按照访问顺序进行排列，当某个节点被get访问，则将该节点放置到链表最结尾（最结尾是最年轻的节点）。

访问顺序则是采用了LRU（Least recently used，最近最少使用）算法，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 

2.3 LinkedHashMap方法

 1     // 将src的相关引用全部复制给dst节点
 2     private void transferLinks(LinkedHashMap.Entry src,
 3                                LinkedHashMap.Entry dst) {
 4         // 修改节点自身的before和after引用
 5         LinkedHashMap.Entry b = dst.before = src.before;
 6         LinkedHashMap.Entry a = dst.after = src.after;
 7         // 修改前后节点的引用
 8         if (b == null)
 9             head = dst;
10         else
11             b.after = dst;
12         if (a == null)
13             tail = dst;
14         else
15             a.before = dst;
16     }

这个方法是替换节点的核心，新的节点接替旧的节点的所有引用关系，旧的节点无法被引用最终会被GC回收。

 1     // 删除节点操作
 2     void afterNodeRemoval(Node e) { // unlink
 3         // 保存当前节点及其前后节点
 4         LinkedHashMap.Entry p =
 5             (LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
 6         // 从链表中去除掉该节点，主要是去除对该节点的引用
 7         // 将该节点对链表其它节点的引用也去掉
 8         p.before = p.after = null;
 9         if (b == null)
10             head = a;
11         else
12             b.after = a;
13         if (a == null)
14             tail = b;
15         else
16             a.before = b;
17     }
18 
19     void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last
20         LinkedHashMap.Entry last;
21         // 如果按照访问顺序，则需要将被访问节点至于链表最结尾处
22         if (accessOrder && (last = tail) != e) {
23             LinkedHashMap.Entry p =
24                 (LinkedHashMap.Entry)e, b = p.before, a = p.after;
25             p.after = null;
26             if (b == null)
27                 head = a;
28             else
29                 b.after = a;
30             if (a != null)
31                 a.before = b;
32             else
33                 last = b;
34             if (last == null)
35                 head = p;
36             else {
37                 p.before = last;
38                 last.after = p;
39             }
40             tail = p;
41             ++modCount;
42         }
43     }
44 
45     void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
46         LinkedHashMap.Entry first;
47         // removeEldestEntry(first) 默认返回false，如果需要可以继承LinkedHashMap，覆盖该函数。
48         // removeEldestEntry(first) 如果返回true,则在put的时候会删除链表头结点
49         if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
50             K key = first.key;
51             removeNode(hash(key), key, null, false, true);
52         }
53     }

上面三个方法在HashMap中也是存在的，不过方法体为空，LinkedHashMap覆盖了该方法。在HashMap的put、get、remove方法中

LinkedHashMap并没有重新实现put、get、remove、clear方法，仍然是采用HashMap的实现方式，不同的是afterNodeRemoval、afterNodeAccess、afterNodeInsertion已经不再是空的方法体了。

在LinkedHashMap, LinkedKeySet, LinkedValueSet, LinkedEntrySet类中的forEach方法以及都是遍历链表的，因此可以按照插入顺序（或访问顺序）去遍历LinkedHashMap，从而解决了HashMap无序问题。

三、java.util.IndentifyHashMap

 3.1 IndentifyHashMap继承结构

IdentityHashMap虽然冠以HashMap之名，却不是HashMap的子类，它是继承自AbstractHashMap。

IdentityHashMap比较两个key是否相等，并不是采用内容比较，而是直接进行==比较，比较两个key是否为同一个对象。

3.2 IdentityHashMap属性

1     transient Object[] table; // non-private to simplify nested class access
2     int size;
3     transient int modCount;
4     static final Object NULL_KEY = new Object();

identityHashMap是一个Object数组，size表示当前Map存入的数据总数，modCount表示修改次数。

IdentityHashMap允许使用NULL作为key，如下代码所示，如果key为null，则存入预先定义的NULL_KEY对象。

1     private static Object maskNull(Object key) {
2         return (key == null ? NULL_KEY : key);
3     }
4 
5     static final Object unmaskNull(Object key) {
6         return (key == NULL_KEY ? null : key);
7     }

 3.3 IdentityHashMap方法

1     private static int nextKeyIndex(int i, int len) {
2         return (i + 2 < len ? i + 2 : 0);
3     }

这个方法在IdentityHashMap中频繁用到，作用是寻找下一个index以解决hash碰撞问题，下一个index获取也是按照非常简单的(i+2 < len ? i+2 : 0)。

HashMap采用链表和红黑树避免hash碰撞问题，而在IdentityHashMap中则是采用开放定址法，而且采用的是最简单的线性探测法。

我们先来看下最hash算法

1     private static int hash(Object x, int length) {
2         int h = System.identityHashCode(x);
3         // Multiply by -127, and left-shift to use least bit as part of hash
4         return ((h << 1) - (h << 8)) & (length - 1);
5     }

无论x对象所属的类是否重新实现了hashCode()方法，System.identityHashCode(x) 都将返回默认的hashCode()结果，所谓默认的hashCode()就是指Object类中的hashCode()方法。Object类中的hashCode()可以为不同的对象返回不同的结果，根据Java doc中的描述，这是根据对象的内存地址来计算hash结果的。System.identityHashCode(x) 在x为null时返回0。

hash方法在通过System.identityHashCode方法获得hash code之后，再通过移位和与运算计算index。因为采用System.identityHashCode方法获取hash code，因此不同的对象hash code是不同的。

 1     public V put(K key, V value) {
 2         final Object k = maskNull(key);
 3 
 4         retryAfterResize: for (;;) {
 5             final Object[] tab = table;
 6             final int len = tab.length;
 7             // 计算下标
 8             int i = hash(k, len);
 9             
10             // 遍历所有可能的位置，直到找到一个空位
11             for (Object item; (item = tab[i]) != null;
12                  i = nextKeyIndex(i, len)) {
13                 // 待插入的key已经存在，替换value
14                 if (item == k) {
15                     @SuppressWarnings("unchecked")
16                         V oldValue = (V) tab[i + 1];
17                     tab[i + 1] = value;
18                     return oldValue;
19                 }
20             }
21 
22             // 新加一个节点如果size > len/3则需要扩容
23             final int s = size + 1;
24             // Use optimized form of 3 * s.
25             // Next capacity is len, 2 * current capacity.
26             if (s + (s << 1) > len && resize(len))
27                 // 扩容后待插入的节点需要重新查找位置
28                 continue retryAfterResize;
29 
30             // 修改次数加一
31             modCount++;
32             // 在下标i存放key，在i+1下标存放value
33             tab[i] = k;
34             tab[i + 1] = value;
35             size = s;
36             return null;
37         }
38     }    

在put方法中，判断两个key是否相等，是直接使用“==”的，也就是说不同对象就会被当做不同的key处理。

其次在存放的时候i存放key，i+1存放value，这也就能解释查找下一个空位方法nextKeyIndex中使用i+2的原因了。

从put方法中还能看出扩容条件为size > len/3，也就是说IdentityHashMap最多只能使用总capacity的1/3。相对于HashMap默认的loadFactor=0.75，IdentityHashMap的使用率还是非常低的。

接下来看下resize方法

 1     private boolean resize(int newCapacity) {
 2         // assert (newCapacity & -newCapacity) == newCapacity; // power of 2
 3         // 直接扩容为之前的2倍
 4         int newLength = newCapacity * 2;
 5 
 6         Object[] oldTable = table;
 7         int oldLength = oldTable.length;
 8         if (oldLength == 2 * MAXIMUM_CAPACITY) { // can't expand any further
 9             if (size == MAXIMUM_CAPACITY - 1)
10                 throw new IllegalStateException("Capacity exhausted.");
11             return false;
12         }
13         if (oldLength >= newLength)
14             return false;
15         // 重新new一个新的数组出来，简单粗暴！
16         Object[] newTable = new Object[newLength];
17 
18         for (int j = 0; j < oldLength; j += 2) {
19             Object key = oldTable[j];
20             if (key != null) {
21                 Object value = oldTable[j+1];
22                 // 将原数组上的key value清空，不清空将会导致内存无法被释放
23                 oldTable[j] = null;
24                 oldTable[j+1] = null;
25                 // key重新hash
26                 int i = hash(key, newLength);
27                 while (newTable[i] != null)
28                     // hash冲突了就查找下一个位置
29                     i = nextKeyIndex(i, newLength);
30                 newTable[i] = key;
31                 newTable[i + 1] = value;
32             }
33         }
34         table = newTable;
35         return true;
36     }

resize方法真的是简单粗暴，直接double capacity，然后将旧的table中的数据hash到新的table中。

 1     public V get(Object key) {
 2         Object k = maskNull(key);
 3         Object[] tab = table;
 4         int len = tab.length;
 5         // 根据key计算下标
 6         int i = hash(k, len);
 7         while (true) {
 8             Object item = tab[i];
 9             if (item == k)
10                 return (V) tab[i + 1];
11             if (item == null)
12                 return null;
13             // 查找下一个位置
14             i = nextKeyIndex(i, len);
15         }
16     }

get方法和containsKey方法方法体相同，其实现思路也就是遍历数组，如果插到一个空位置，则说明不存在该key。

 1     public V remove(Object key) {
 2         Object k = maskNull(key);
 3         Object[] tab = table;
 4         int len = tab.length;
 5         int i = hash(k, len);
 6 
 7         while (true) {
 8             Object item = tab[i];
 9             // 查找到该key
10             if (item == k) {
11                 modCount++;
12                 size--;
13                 @SuppressWarnings("unchecked")
14                     V oldValue = (V) tab[i + 1];
15                 // 相应位置置空
16                 tab[i + 1] = null;
17                 tab[i] = null;
18                 // 直接置空会导致查找出现问题
19                 closeDeletion(i);
20                 return oldValue;
21             }
22             // 没有找到该key
23             if (item == null)
24                 return null;
25             i = nextKeyIndex(i, len);
26         }
27     }

因为IdentityHashMap是以开放定址法解决hash冲突的，直接将数组某个地方设置为null，势必会导致查找出问题。为此需要调用closeDeletion方法来解决这一问题。

 1     private void closeDeletion(int d) {
 2         // Adapted from Knuth Section 6.4 Algorithm R
 3         Object[] tab = table;
 4         int len = tab.length;
 5 
 6         Object item;
 7         for (int i = nextKeyIndex(d, len); (item = tab[i]) != null;
 8              i = nextKeyIndex(i, len) ) {
 9             int r = hash(item, len);
10             // 将后面的因为hash碰撞而存放的元素往前移
11             if ((i < r && (r <= d || d <= i)) || (r <= d && d <= i)) {
12                 // 将后面的元素往前移位
13                 tab[d] = item;
14                 tab[d + 1] = tab[i + 1];
15                 tab[i] = null;
16                 tab[i + 1] = null;
17                 d = i;
18             }
19         }
20     }

closeDeletion方法其思路就是对空置出来的位置d后面的元素进行hash判断，如果之前是因为hash碰撞存放在d后面的，则直接往前移，将这个空置的d位置给覆盖掉。在这个过程中要注意table数组是个环形的。

整体感觉IdentityHashMap实现非常的简单粗暴，优化较少，可能是因为使用较少的原因。

转载于:https://www.cnblogs.com/snowater/p/7756517.html