1.数据结构
// 默认容量16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认负载因子0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表节点转换红黑树节点的阈值, 9个节点转
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树节点转换链表节点的阈值, 6个节点转
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 转红黑树时, table的最小长度
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 链表节点, 继承自Entry
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next;
// ... ...
}
// 红黑树节点
static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry {
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
// ...
}
2.基本方法
定位哈希桶数组索引位置
a.将高16位与低16位相异或得到新的hash值(可以将高16位的特性融入低16位,让低位更随机,从而降低hash冲突的概率)
b.然后与表长度减一进行与操作取最后几位hash值(这里可以看出一般只能用到低位的hash)
// 代码1
static final int hash(Object key) { // 计算key的hash值
int h;
// 1.先拿到key的hashCode值; 2.将hashCode的高16位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 代码2
int n = tab.length;
// 将(tab.length - 1) 与 hash值进行&运算
int index = (n - 1) & hash;
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;
// 1.对table进行校验:table不为空 && table长度大于0 &&
// table索引位置(使用table.length - 1和hash值进行位与运算)的节点不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 2.检查first节点的hash值和key是否和入参的一样,如果一样则first即为目标节点,直接返回first节点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 3.如果first不是目标节点,并且first的next节点不为空则继续遍历
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
// 4.如果是红黑树节点,则调用红黑树的查找目标节点方法getTreeNode
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 5.执行链表节点的查找,向下遍历链表, 直至找到节点的key和入参的key相等时,返回该节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 6.找不到符合的返回空
return null;
}
红黑树中的查找过程如下:
final TreeNode getTreeNode(int h, Object k) {
// 1.首先找到红黑树的根节点;2.使用根节点调用find方法
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
/**
* 从调用此方法的节点开始查找, 通过hash值和key找到对应的节点
* 此方法是红黑树节点的查找, 红黑树是特殊的自平衡二叉查找树
* 平衡二叉查找树的特点:左节点<根节点<右节点
*/
final TreeNode find(int h, Object k, Class kc) {
// 1.将p节点赋值为调用此方法的节点,即为红黑树根节点
TreeNode p = this;
// 2.从p节点开始向下遍历
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode pl = p.left, pr = p.right, q;
// 3.如果传入的hash值小于p节点的hash值,则往p节点的左边遍历
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h) // 4.如果传入的hash值大于p节点的hash值,则往p节点的右边遍历
p = pr;
// 5.如果传入的hash值和key值等于p节点的hash值和key值,则p节点为目标节点,返回p节点
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null) // 6.p节点的左节点为空则将向右遍历
p = pr;
else if (pr == null) // 7.p节点的右节点为空则向左遍历
p = pl;
// 8.将p节点与k进行比较
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) && // 8.1 kc不为空代表k实现了Comparable
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)// 8.2 kpk则dir>0
// 8.3 k comparableClassFor(Object x) {
// 1.判断x是否实现了Comparable接口
if (x instanceof Comparable) {
Class c; Type[] ts, as; Type t; ParameterizedType p;
// 2.校验x是否为String类型
if ((c = x.getClass()) == String.class) // bypass checks
return c;
if ((ts = c.getGenericInterfaces()) != null) {
// 3.遍历x实现的所有接口
for (int i = 0; i < ts.length; ++i) {
// 4.如果x实现了Comparable接口,则返回x的Class
if (((t = ts[i]) instanceof ParameterizedType) &&
((p = (ParameterizedType)t).getRawType() ==
Comparable.class) &&
(as = p.getActualTypeArguments()) != null &&
as.length == 1 && as[0] == c) // type arg is c
return c;
}
}
}
return null;
}
put 方法‘
public V put(K key, V value) {
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;
// 1.校验table是否为空或者length等于0,如果是则调用resize方法进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2.通过hash值计算索引位置,将该索引位置的头节点赋值给p,如果p为空则直接在该索引位置新增一个节点即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// table表该索引位置不为空,则进行查找
Node e; K k;
// 3.判断p节点的key和hash值是否跟传入的相等,如果相等, 则p节点即为要查找的目标节点,将p节点赋值给e节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 4.判断p节点是否为TreeNode, 如果是则调用红黑树的putTreeVal方法查找目标节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 5.走到这代表p节点为普通链表节点,则调用普通的链表方法进行查找,使用binCount统计链表的节点数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 6.如果p的next节点为空时,则代表找不到目标节点,则新增一个节点并插入链表尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 7.校验节点数是否超过8个,如果超过则调用treeifyBin方法将链表节点转为红黑树节点,
// 减一是因为循环是从p节点的下一个节点开始的
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 8.如果e节点存在hash值和key值都与传入的相同,则e节点即为目标节点,跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e; // 将p指向下一个节点
}
}
// 9.如果e节点不为空,则代表目标节点存在,使用传入的value覆盖该节点的value,并返回oldValue
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); // 用于LinkedHashMap
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 10.如果插入节点后节点数超过阈值,则调用resize方法进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict); // 用于LinkedHashMap
return null;
}
resize 方法
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 1.老表的容量不为0,即老表不为空
if (oldCap > 0) {
// 1.1 判断老表的容量是否超过最大容量值:如果超过则将阈值设置为Integer.MAX_VALUE,并直接返回老表,
// 此时oldCap * 2比Integer.MAX_VALUE大,因此无法进行重新分布,只是单纯的将阈值扩容到最大
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 1.2 将newCap赋值为oldCap的2倍,如果newCap<最大容量并且oldCap>=16, 则将新阈值设置为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 2.如果老表的容量为0, 老表的阈值大于0, 是因为初始容量被放入阈值,则将新表的容量设置为老表的阈值
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
// 3.老表的容量为0, 老表的阈值为0,这种情况是没有传初始容量的new方法创建的空表,将阈值和容量设置为默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 4.如果新表的阈值为空, 则通过新的容量*负载因子获得阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 5.将当前阈值设置为刚计算出来的新的阈值,定义新表,容量为刚计算出来的新容量,将table设置为新定义的表。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 6.如果老表不为空,则需遍历所有节点,将节点赋值给新表
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { // 将索引值为j的老表头节点赋值给e
oldTab[j] = null; // 将老表的节点设置为空, 以便垃圾收集器回收空间
// 7.如果e.next为空, 则代表老表的该位置只有1个节点,计算新表的索引位置, 直接将该节点放在该位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 8.如果是红黑树节点,则进行红黑树的重hash分布(跟链表的hash分布基本相同)
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 9.如果是普通的链表节点,则进行普通的重hash分布
Node loHead = null, loTail = null; // 存储索引位置为:“原索引位置”的节点
Node hiHead = null, hiTail = null; // 存储索引位置为:“原索引位置+oldCap”的节点
Node next;
do {
next = e.next;
// 9.1 如果e的hash值与老表的容量进行与运算为0,则扩容后的索引位置跟老表的索引位置一样
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null) // 如果loTail为空, 代表该节点为第一个节点
loHead = e; // 则将loHead赋值为第一个节点
else
loTail.next = e; // 否则将节点添加在loTail后面
loTail = e; // 并将loTail赋值为新增的节点
}
// 9.2 如果e的hash值与老表的容量进行与运算为1,则扩容后的索引位置为:老表的索引位置+oldCap
else {
if (hiTail == null) // 如果hiTail为空, 代表该节点为第一个节点
hiHead = e; // 则将hiHead赋值为第一个节点
else
hiTail.next = e; // 否则将节点添加在hiTail后面
hiTail = e; // 并将hiTail赋值为新增的节点
}
} while ((e = next) != null);
// 10.如果loTail不为空(说明老表的数据有分布到新表上“原索引位置”的节点),则将最后一个节点
// 的next设为空,并将新表上索引位置为“原索引位置”的节点设置为对应的头节点
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 11.如果hiTail不为空(说明老表的数据有分布到新表上“原索引+oldCap位置”的节点),则将最后
// 一个节点的next设为空,并将新表上索引位置为“原索引+oldCap”的节点设置为对应的头节点
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 12.返回新表
return newTab;
}
remove 方法
/**
* 移除某个节点
*/
public V remove(Object key) {
Node e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node[] tab; Node p; int n, index;
// 1.如果table不为空并且根据hash值计算出来的索引位置不为空, 将该位置的节点赋值给p
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node node = null, e; K k; V v;
// 2.如果p的hash值和key都与入参的相同, 则p即为目标节点, 赋值给node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 3.否则将p.next赋值给e,向下遍历节点
// 3.1 如果p是TreeNode则调用红黑树的方法查找节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 3.2 否则,进行普通链表节点的查找
do {
// 当节点的hash值和key与传入的相同,则该节点即为目标节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e; // 赋值给node, 并跳出循环
break;
}
p = e; // p节点赋值为本次结束的e,在下一次循环中,e为p的next节点
} while ((e = e.next) != null); // e指向下一个节点
}
}
// 4.如果node不为空(即根据传入key和hash值查找到目标节点),则进行移除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
// 4.1 如果是TreeNode则调用红黑树的移除方法
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
// 4.2 如果node是该索引位置的头节点则直接将该索引位置的值赋值为node的next节点,
// “node == p”只会出现在node是头节点的时候,如果node不是头节点,则node为p的next节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
// 4.3 否则将node的上一个节点的next属性设置为node的next节点,
// 即将node节点移除, 将node的上下节点进行关联(链表的移除)
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node); // 供LinkedHashMap使用
// 5.返回被移除的节点
return node;
}
}
return null;
}
总结
HashMap 和 Hashtable 的区别
参考:
HashMap源码解析