Java中的HashMap和ConcurrentHashMap

HashMap和ConcurrentHashMap在Java7和Java8中原理不同,所以这里分别介绍。

Java7 HashMap

在Java7中,HashMap内部是一个数组,每个数组元素是一个单向链表。

Java中的HashMap和ConcurrentHashMap_第1张图片

每个绿色实体是一个Entity实例,它包含4个属性:key、value、hashCode和指向下一个Entity实例的next指针。
每个HashMap中还包括:1. capacity(数组容量,大小为2^n);2. loadFactor(负载银子,默认0.75);3. threshold(扩容阈值,capacity*loadFactory)
注:HashMap的初始化和扩容大小都是2^n,因为HashMap在获取key的hashCode后,需要与数组长度进行与运算,以便确定存储在数组中的index位置,为了不浪费空间,做与运算时,所有位都不要出现0,否则会造成浪费。

static int indexFor(int h, int length) {
    // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
    return h & (length-1);
}
  • h:插入元素的hashCode值
  • length:hashMap的容量大小

length值为2次幂,那么length-1的值就是一个全为1的值:1111...11。与运算效率高,全为1的值做与运算不会有空间浪费。
如果length不为2^n,那么length-1可能有0位,例如:1110,在与h做与运算时,0001、0011、1001等这样的位置就不可能被使用了,造成空间浪费,同时增大碰撞检测几率,减慢查询效率。

put

public V put(K key, V value) {
    // 当插入第一个元素的时候,需要先初始化数组大小
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // 如果 key 为 null,感兴趣的可以往里看,最终会将这个 entry 放到 table[0] 中
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 1. 求 key 的 hash 值
    int hash = hash(key);
    // 2. 找到对应的数组下标
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 3. 遍历一下对应下标处的链表,看是否有重复的 key 已经存在,
    // 如果有,直接覆盖,put 方法返回旧值就结束了
    for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }

    modCount++;
    // 4. 不存在重复的 key,将此 entry 添加到链表中,细节后面说
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}
数组初始化

inflateTable()为HashMap中数组的初始化函数:

private void inflateTable(int toSize) {
    // 保证数组大小一定是 2 的 n 次方。
    // 比如这样初始化:new HashMap(20),那么处理成初始数组大小是 32
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
    // 计算扩容阈值:capacity * loadFactor
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    // 算是初始化数组吧
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}

数组大小保持为 2 的 n 次方,具体原因前面已经讲过。

计算具体数组位置

根据key计算出的hash值,与length进行与运算。

static int indexFor(int hash, int length) {
    // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
    return hash & (length-1);
}

就是取 hash 值的低 n 位。如在数组长度为 32 的时候,其实取的就是 key 的 hash 值的低 5 位,作为它在数组中的下标位置。

添加节点到链表
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 如果当前 HashMap 大小已经达到了阈值,并且新值要插入的数组位置已经有元素了,那么要扩容
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        // 扩容,后面会介绍一下
        resize(2 * table.length);
        // 扩容以后,重新计算 hash 值
       hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        // 重新计算扩容后的新的下标
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
    // 往下看
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

// 这个很简单,其实就是将新值放到链表的表头,然后 size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

首先判断数组是否需要扩容,然后将新值放在链表表头,size++。

数组扩容

扩容后,数组大小为原来的 2 倍。

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    // 新的数组
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    // 将原来数组中的值迁移到新的更大的数组中
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

扩容就是new一个新数组,并将老数组中的数据迁移至新数组宗。原来table[i]链表中的所有节点,会被重新分配到table[i]和table[i + oldLength]中(如原来数组长度是 16,那么扩容后,原来 table[0] 处的链表中的所有元素会被分配到新数组中 newTable[0] 和 newTable[16] 这两个位置)。

get

public V get(Object key) {
    // 之前说过,key 为 null 的话,会被放到 table[0],所以只要遍历下 table[0] 处的链表就可以了
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    Entry entry = getEntry(key);
    return null == entry ? null : entry.getValue();
}

final Entry getEntry(Object key) {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    // 确定数组下标,然后从头开始遍历链表,直到找到为止
    for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}
  1. 根据 key 计算 hash 值。
  2. 找到相应的数组下标:hash & (length – 1)。
  3. 遍历该数组位置处的链表,直到找到相等(==或equals)的 key。

Java7 ConcurrentHashMap

CuncurrentHashMap是一个数组,每个元素是一个Segment,每个segment继承自ReentrantLook来实现锁,也就是说CuncurrentHashMap是通过锁住每一个segment从而实现整体的线程安全。


Java中的HashMap和ConcurrentHashMap_第2张图片

初始化CuncurrentHashMap时可以定义数组大小,默认为16,即最多支持16条线程同时读写(分布于16个不同的Segment),一旦定义,不可修改。

初始化

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor, int concurrencyLevel) {
  if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
      throw new IllegalArgumentException();
  if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
      concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
  // Find power-of-two sizes best matching arguments
  int sshift = 0;
  int ssize = 1;
  // 计算并行级别 ssize,因为要保持并行级别是 2 的 n 次方
  while (ssize < concurrencyLevel) {
      ++sshift;
      ssize <<= 1;
  }
  // 我们这里先不要那么烧脑,用默认值,concurrencyLevel 为 16,sshift 为 4
  // 那么计算出 segmentShift 为 28,segmentMask 为 15,后面会用到这两个值
  this.segmentShift = 32 - sshift;
  this.segmentMask = ssize - 1;

  if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
      initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

  // initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小,
  // 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小
  // 如 initialCapacity 为 64,那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个
  int c = initialCapacity / ssize;
  if (c * ssize < initialCapacity)
      ++c;
  // 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2,这个值也是有讲究的,因为这样的话,对于具体的槽上,
  // 插入一个元素不至于扩容,插入第二个的时候才会扩容
  int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; 
  while (cap < c)
      cap <<= 1;

  // 创建 Segment 数组,
  // 并创建数组的第一个元素 segment[0]
  Segment s0 =
      new Segment(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                     (HashEntry[])new HashEntry[cap]);
  Segment[] ss = (Segment[])new Segment[ssize];
  // 往数组写入 segment[0]
  UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
  this.segments = ss;
}
  • initialCapacity:初始容量,这个值指的是整个 ConcurrentHashMap 的初始容量,实际操作的时候需要平均分给每个 Segment。
  • loadFactor:负载因子,Segment 数组不可以扩容,这个负载因子是给每个 Segment 内部使用的。
  • cap是每个Segment的初始大小,默认MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY=2,而默认的负载因子LoadFactor是0.75,所以每个Segment的初始阈值为2*0.75=1.5,即放入第一个值时不会扩容,第二个值才开始扩容。
  • 初始化时只初始化了Segment[0],其他位置为null
  • 当前 segmentShift 的值为 32 – 4 = 28,segmentMask 为 16 – 1 = 15

put

public V put(K key, V value) {
    Segment s;
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    // 1. 计算 key 的 hash 值
    int hash = hash(key);
    // 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j
    //    hash 是 32 位,无符号右移 segmentShift(28) 位,剩下低 4 位,
    //    然后和 segmentMask(15) 做一次与操作,也就是说 j 是 hash 值的最后 4 位,也就是槽的数组下标
    int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
    // 刚刚说了,初始化的时候初始化了 segment[0],但是其他位置还是 null,
    // ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化
    if ((s = (Segment)UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
        s = ensureSegment(j);
    // 3. 插入新值到槽s中
    return s.put(key, hash, value, false);
}
Segment.put()
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 在往该 segment 写入前,需要先获取该 segment 的独占锁
    // 先看主流程,后面还会具体介绍这部分内容
    HashEntry node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
    V oldValue;
    try {
        // 这个是 segment 内部的数组
        HashEntry[] tab = table;
        // 再利用 hash 值,求应该放置的数组下标
        int index = (tab.length - 1) & hash;
        // first 是数组该位置处的链表的表头
        HashEntry first = entryAt(tab, index);

        // 下面这串 for 循环虽然很长,不过也很好理解,想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况
        for (HashEntry e = first;;) {
            if (e != null) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key ||
                    (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                    oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent) {
                        // 覆盖旧值
                        e.value = value;
                        ++modCount;
                   }
                    break;
                }
                // 继续顺着链表走
                e = e.next;
            }
            else {
                // node到底是不是null,这个要看获取锁的过程,不过和这里都没有关系。
               // 如果不为null,那就直接将它设置为链表表头;如果是null,初始化并设置为链表表头。
                if (node != null)
                    node.setNext(first);
                else
                    node = new HashEntry(hash, key, value, first);

                int c = count + 1;
                // 如果超过了该 segment 的阈值,这个 segment 需要扩容
                if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                    rehash(node); // 扩容后面也会具体分析
                else
                    // 没有达到阈值,将 node 放到数组 tab 的 index 位置,
                    // 其实就是将新的节点设置成原链表的表头
                    setEntryAt(tab, index, node);
                ++modCount;
                count = c;
                oldValue = null;
                break;
            }
        }
    } finally {
        // 解锁
        unlock();
    }
    return oldValue;
}

这里面,首先通过hash判断value需要放在segment中的数组的那个位置,然后获取该位置的链表的表头first,如果表头first不为null,则插入链表头;如果first为空,设置新链表,赋值。
每个Segment都有一个独占锁(tryLock())。

初始化槽: ensureSegment
private Segment ensureSegment(int k) {
    final Segment[] ss = this.segments;
    long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
    Segment seg;
    if ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
        // 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了,
        // 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]
        // 为什么要用“当前”,因为 segment[0] 可能早就扩容过了
        Segment proto = ss[0];
        int cap = proto.table.length;
        float lf = proto.loadFactor;
        int threshold = (int)(cap * lf);

        // 初始化 segment[k] 内部的数组
        HashEntry[] tab = (HashEntry[])new HashEntry[cap];
        // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。
        if ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { 

            Segment s = new Segment(lf, threshold, tab);
            // 使用 while 循环,内部用 CAS,当前线程成功设值或其他线程成功设值后,退出
            while ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
                if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
                    break;
            }
        }
    }
    return seg;
}

通过之前初始化好的Segment[0]获取基本信息,建立新的Segment[k]。并发操作使用 CAS 进行控制,乐观锁,while循环获取锁。

获取写入锁: scanAndLockForPut
private HashEntry scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
    HashEntry first = entryForHash(this, hash);
    HashEntry e = first;
    HashEntry node = null;
    int retries = -1; // negative while locating node

   // 循环获取锁
    while (!tryLock()) {
        HashEntry f; // to recheck first below
        if (retries < 0) {
            if (e == null) {
                if (node == null) // speculatively create node
                    // 进到这里说明数组该位置的链表是空的,没有任何元素
                    // 当然,进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败,所以该槽存在并发,不一定是该位置
                    node = new HashEntry(hash, key, value, null);
                retries = 0;
            }
            else if (key.equals(e.key))
                retries = 0;
            else
                // 顺着链表往下走
                e = e.next;
        }
        // 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES(单核1多核64),那么不抢了,进入到阻塞队列等待锁
        //    lock() 是阻塞方法,直到获取锁后返回
        else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
            lock();
            break;
        }
        else if ((retries & 1) == 0 &&
                 // 这个时候是有大问题了,那就是有新的元素进到了链表,成为了新的表头
                 //     所以这边的策略是,相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法
                 (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
            e = first = f; // re-traverse if entry changed
            retries = -1;
        }
    }
    return node;
}

这个方法有两个出口,一个是 tryLock() 成功了,循环终止,另一个就是重试次数超过了 MAX_SCAN_RETRIES,进到 lock() 方法,此方法会阻塞等待,直到成功拿到独占锁。

扩容: rehash

CuncurrentHashMap扩容主要是指Segment内部的数组HashEntry[] 扩容,每次扩容2倍

// 方法参数上的 node 是这次扩容后,需要添加到新的数组中的数据。
private void rehash(HashEntry node) {
    HashEntry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    // 2 倍
    int newCapacity = oldCapacity << 1;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    // 创建新数组
    HashEntry[] newTable = (HashEntry[]) new HashEntry[newCapacity];
    // 新的掩码,如从 16 扩容到 32,那么 sizeMask 为 31,对应二进制 ‘000...00011111’
    int sizeMask = newCapacity - 1;

    // 遍历原数组,老套路,将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置
    for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
        // e 是链表的第一个元素
        HashEntry e = oldTable[i];
        if (e != null) {
            HashEntry next = e.next;
            // 计算应该放置在新数组中的位置,
            // 假设原数组长度为 16,e 在 oldTable[3] 处,那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
            int idx = e.hash & sizeMask;
            if (next == null)   // 该位置处只有一个元素,那比较好办
                newTable[idx] = e;
            else { 
                // Reuse consecutive sequence at same slot
                // e 是链表表头  
                HashEntry lastRun = e;
                // idx 是当前链表的头结点 e 的新位置
                int lastIdx = idx;

                // 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点,这个节点之后的所有元素是将要放到一起的
                for (HashEntry last = next;
                    last != null;
                    last = last.next) {
                    int k = last.hash & sizeMask;
                    if (k != lastIdx) {
                        lastIdx = k;
                        lastRun = last;
                    }
                }
                // 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置
                newTable[lastIdx] = lastRun;
                // 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点,
                //    这些节点可能分配在另一个链表中,也可能分配到上面的那个链表中
                for (HashEntry p = e; p != lastRun; p = p.next) {
                    V v = p.value;
                    int h = p.hash;
                    int k = h & sizeMask;
                    HashEntry n = newTable[k];
                    newTable[k] = new HashEntry(h, p.key, v, n);
                }
            }
        }
    }
    // 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部
   int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
    node.setNext(newTable[nodeIndex]);
    newTable[nodeIndex] = node;
    table = newTable;
}

get 过程分析

public V get(Object key) {
    Segment s; // manually integrate access methods to reduce overhead
    HashEntry[] tab;
    // 1. hash 值
    int h = hash(key);
    long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
    // 2. 根据 hash 找到对应的 segment
    if ((s = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null 
                && (tab = s.table) != null) {
        // 3. 找到segment 内部数组相应位置的链表,遍历
        for (HashEntry e = (HashEntry) 
                UNSAFE.getObjectVolatile(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                e != null; e = e.next) {
            K k;
            if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                return e.value;
        }
    }
    return null;
}
  1. 计算 hash 值,找到 segment 数组中的具体位置,或我们前面用的“槽”
  2. 槽中也是一个数组,根据 hash 找到数组中具体的位置
  3. 到这里是链表了,顺着链表进行查找即可

并发问题分析

CuncurrentHashMap使用了CAS和volatite,使得虽然get()操作没有加锁,但是依然不会影响到多线程时,get、put、remove时的线程安全性。
具体分析来源于:Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

  • 添加节点的操作 put 和删除节点的操作 remove 都是要加 segment 上的独占锁的,所以它们之间自然不会有问题,我们需要考虑的问题就是 get 的时候在同一个 segment 中发生了 put 或 remove 操作。
  • put 操作的线程安全性
    • 初始化槽:这个我们之前就说过了,使用了 CAS 来初始化 Segment 中的数组。
    • 添加节点到链表的操作是插入到表头的,所以,如果这个时候 get 操作在链表遍历的过程已经到了中间,是不会影响的。当然,另一个并发问题就是 get 操作在 put 之后,需要保证刚刚插入表头的节点被读取,这个依赖于 setEntryAt 方法中使用的 UNSAFE.putOrderedObject
    • 扩容:扩容是新创建了数组,然后进行迁移数据,最后面将 newTable 设置给属性 table。所以,如果 get 操作此时也在进行,那么也没关系,如果 get 先行,那么就是在旧的 table 上做查询操作;而 put 先行,那么 put 操作的可见性保证就是 table 使用了 volatile 关键字
  • remove 操作的线程安全性
    • 如果 remove 破坏的节点 get 操作已经过去了,那么这里不存在任何问题
    • 如果 remove 先破坏了一个节点,分两种情况考虑。 1、如果此节点是头结点,那么需要将头结点的 next 设置为数组该位置的元素,table 虽然使用了 volatile 修饰,但是 volatile 并不能提供数组内部操作的可见性保证,所以源码中使用了 UNSAFE 来操作数组,请看方法 setEntryAt。2、如果要删除的节点不是头结点,它会将要删除节点的后继节点接到前驱节点中,这里的并发保证就是 next 属性是 volatile 的

Java8 HashMap

Java 7中的HashMap是由数组+链表构成的,先根据hashCode定位到数组具体下标,然后再链表中一个一个按顺序查找,所以时间复杂度是O(n)。
而Java 8中的HashMap利用了红黑树,由数组+链表+红黑树组成,当链表的长度超过8个后,会将链表转化为红黑树,所以时间复杂度为O(logN)。


Java中的HashMap和ConcurrentHashMap_第3张图片

Java 7中HashMap的数据节点是Entry,而Java 8中使用Node(链表)和TreeNode(红黑树)来代表节点。因此,可以根据当前节点是Node还是TreeNode来判断当前使用的是链表还是红黑树。

put()

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

// 第三个参数 onlyIfAbsent 如果是 true,那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node[] tab; Node p; int n, i;
    // 第一次 put 值的时候,会触发下面的 resize(),类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
    // 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样,因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 找到具体的数组下标,如果此位置没有值,那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

    else {// 数组该位置有数据
        Node e; K k;
        // 首先,判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据,key 是不是"相等",如果是,取出这个节点
        if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
        // 如果该节点是代表红黑树的节点,调用红黑树的插值方法,本文不展开说红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 到这里,说明数组该位置上是一个链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // TREEIFY_THRESHOLD 为 8,所以,如果新插入的值是链表中的第 9 个
                    // 会触发下面的 treeifyBin,也就是将链表转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                }
                // 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
                if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 此时 break,那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
        // 对于我们分析的put操作,下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖",然后返回旧值
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值,需要进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
resize() 扩容:2倍大小
final Node[] resize() {
    Node[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) { // 对应数组扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 将数组大小扩大一倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 将阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后,第一次 put 的时候
        newCap = oldThr;
    else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后,第一次 put 的时候
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        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;

    // 用新的数组大小初始化新的数组
    Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
    table = newTab; // 如果是初始化数组,到这里就结束了,返回 newTab 即可

    if (oldTab != null) {
        // 开始遍历原数组,进行数据迁移。
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 如果该数组位置上只有单个元素,那就简单了,简单迁移这个元素就可以了
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 如果是红黑树,具体我们就不展开了
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { 
                    // 这块是处理链表的情况,
                    // 需要将此链表拆成两个链表,放到新的数组中,并且保留原来的先后顺序
                    // loHead、loTail 对应一条链表,hiHead、hiTail 对应另一条链表,代码还是比较简单的
                    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;
                        // 第一条链表
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap,这个很好理解
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

get()

  1. 计算 key 的 hash 值,根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
  2. 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的,如果不是,走第三步
  3. 判断该元素类型是否是 TreeNode,如果是,用红黑树的方法取数据,如果不是,走第四步
  4. 遍历链表,直到找到相等(==或equals)的 key
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;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 判断第一个节点是不是就是需要的
        if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 判断是否是红黑树
            if (first instanceof TreeNode)
               return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);

            // 链表遍历
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }    
    }    
    return null;
}

Java8 ConcurrentHashMap

Java 8中ConcurrentHashMap的结构与HashMap相同,不过由于需要考虑线程安全,所以逻辑实现更复杂。

初始化

// 这构造函数里,什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
           tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    this.sizeCtl = cap;
}

sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1),然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10,那么得到 sizeCtl 为 16,如果 initialCapacity 为 11,得到 sizeCtl 为 32。

put()

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