jdk源码解析二之HashMap
这里写自定义目录标题
- HashMap
- put
- remove
- replace
- get
- 扩容resize
- 迭代器
- 总结
- 什么时候采用红黑树?
- 为什么每次扩容后,是2的幂次方?
- 为什么扩容后,相同的在原位置保存,而不同的则当前索引+之前原位置索引保存?
- 为啥用尾插法?
- 为什么线程不安全?
HashMap
HashMap的loadFactor为什么是0.75？
主要涉及到泊松分布的概念,猝!!!
一个bucket空和非空的概率为0.5，通过牛顿二项式等数学计算，得到这个loadfactor的值为log（2），约等于0.693. 同回答者所说，可能小于0.75 大于等于log（2）的factor都能提供更好的性能，0.75这个数说不定是 pulled out of a hat。
put
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
//当key为null,默认存在0索引线性表
//（因为hashCode是一个int类型的变量，是4字节，32位，所以这里会将hashCode的低16位与高16位进行一个异或运算，来保留高位的特征，以便于得到的hash值更加均匀分布）
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化容量
n = (tab = resize()).length;
//桶未占用
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//线性表+链表
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//桶占用的处理
Node<K, V> e;
K k;
//如果key相等,且不为null
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//红黑树的处理
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表处理
//先存A,在存B,接着存C，则数组存的是A,A.next=B,B.next=C,C.next=null
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表个数>8则,转成红黑树
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;
}
}
//更新key的值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//记录修改次数
++modCount;
//超过限制容量,扩容
if (++size > threshold)
resize();
//空操作
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
remove
public V remove(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K, V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, index;
//非空判断
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
//匹配
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K, V> node = null, e;
K k;
V v;
//第一个node的处理
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
//红黑树的处理
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K, V>) p).getTreeNode(hash, key);
else {
//遍历查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//红黑树处理
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K, V>) node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//第一个节点的处理
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
//其他节点的处理
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
replace
@Override
public V replace(K key, V value) {
Node<K, V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
return null;
}
final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> first, e;
int n;
K k;
//非空判断
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
//根据hash映射数组
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果是first,则直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//红黑树查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
//遍历查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get
public V get(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
扩容resize
final Node<K, V>[] resize() {
Node<K, V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//如果扩容后的大小
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//默认16容量
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//默认12,超过12限制容量,则重新扩容
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
//临时存储扩容后的值
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
//在整个扩容节点,table为空
table = newTab;
//以下执行扩容操作
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//提前释放GC
oldTab[j] = null;
//对只有一个节点的处理
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//红黑树的处理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//对数组链表下有很多节点的处理
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
next = e.next;
//注意,此种情况为0,说明hash<当前容量,哪怕扩容后,进行&操作也是一样的索引值
//扩容后,按照之前的数组索引原位保存就行了
//尾部插入
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else {
//这种情况,说明扩容后的hasn进行&操作时,索引落在扩容的那一半部分
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//为什么扩容后,相同的在原位置保存,而不同的则当前索引+之前原位置索引保存?
//因为这里的扩容都是扩容一倍,也就是01000扩容后变成10000
// 当e.hash & oldCap == 0,说明hash<当前容量,也就是落在0~1000范围内,哪怕扩容后,进行&操作也是一样的索引值
//!=0,则说明第一e.hash落在0~1000范围内,第二包含1000这个位置.而1000是之前扩容前的容量,所以最新的地址为扩容前容量+当前索引
//原位置保存
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//存储索引在扩容的那部分
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
迭代器
final Node<K, V> nextNode() {
Node<K, V>[] t;
Node<K, V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
//遍历当前entry的下一个节点,如果没有则遍历数组,查找下一个链表节点
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {
} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
总结
JDK8中,改变了底层数据结构,为线性表+链表+红黑树
产生hash值碰撞后,用链表存储碰撞的值
什么时候采用红黑树?
当桶里面存的链表个数>8,同时数组长度>64,的时候采用红黑树
默认加载因子0.75
默认容量16,加载扩容的大小12
key一样时,覆盖旧的value
可以存null,索引0
为什么每次扩容后,是2的幂次方?
是因为在使用2的幂的数字的时候，Length-1的值是所有二进制位全为1，这种情况下，index的结果等同于HashCode后几位的值。
只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。
这是为了实现均匀分布。
为什么扩容后,相同的在原位置保存,而不同的则当前索引+之前原位置索引保存?
//因为这里的扩容都是扩容一倍,也就是01000扩容后变成10000
// 当e.hash & oldCap == 0,说明hash<当前容量,也就是落在0~1000范围内,哪怕扩容后,进行&操作也是一样的索引值
//!=0,则说明第一e.hash落在0~1000范围内,第二包含1000这个位置.而1000是之前扩容前的容量,所以最新的地址为扩容前容量+当前索引
//原位置保存
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//存储索引在扩容的那部分
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
为啥用尾插法?
jdk7因为头插法存在环形问题
而jdk8,使用尾插，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了
为什么线程不安全?
在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。
在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。