HashMap底层原理

今天看了HashMap的一小部分源码，写下来记录一下。

一、先new一个HashMap

让我们点击HashMap<String,String> map = new HashMap<>();看看内部发生了什么。

第一步： public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } 

DEFAULT_LOAD_FACTOR是什么？这是一个默认的加载因子，具体为什么是0.75我也不清楚，百度了一下，说0.75是“哈希冲突”和“空间利用率”矛盾的一个折衷。

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 

这就完了，可以看到，new一个HashMap，其实除了在堆内存中开辟一块空间存放这个对象，其实只是给这个HashMap的loadFactor成员变量赋值为0.75f。

二、put一个key-value

map.put(“a”,“aa”);

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

put方法里调用了putVal方法，第一个参数对key做了处理。
点击hash(key)，看看内部发生了什么：

static final int hash(Object key) {         int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); //重点：(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)  //1.调用key的hashCode方法，得出的结果赋值给局部变量h //2.将h右移16位 //3.将h和(h>>>16)进行异或运算 //好吧，这里具体为啥这样我也不知道，但是可以理解为生成一个处理过的hash值 } 

在看putVal之前，先看看HashMap中的几个重要的成员变量

1. Node节点内部类

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {         final int hash;         final K key; //存放传入的key值 V value; //存放传入的value值         Node<K,V> next; //指向下一个节点，看到这里，其实可以猜测，HashMap里可能用到了链表 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } ... } 

2. table：用transient修饰，表示序列化时不会被包括在内

transient Node<K,V>[] table; //内部维护的一个Node节点类的数组 

3. threshold：用于扩容的临界值

int threshold；  //用于扩容的临界值 

4. TREEIFY_THRESHOLD：链表变为红黑树的临界值

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //默认为8 

5. DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认初始化容量

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //1*2^4=16 默认初始化容量为16 

6. MAXIMUM_CAPACITY：最大容量

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //最大容量:2^30=1073741824 

以上是接下来会用到的一些内部成员，认识之后来看一下putVal方法是如何将key-value放到HashMap中的

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                    boolean evict) {         Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //定义一些局部变量 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //如果table是空数组或者长度为0，则进行扩容。 //这一步只有两个作用：1. 对第一次put的空HashMap进行扩容 2. 将原先table的长度或者第一次扩容后的长度赋值给n，用于后面计算放置key-value的位置             n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //重点：(n - 1) & hash]  n为第一次放入key-value后扩容的值16或者是原先的长度，n-1代表最大的索引位， //使用(n-1)&hash，得到的值必然是0~最大索引位之间的一个数，所以得到的值可以用来做放入key-value的位置 //如果位置不为null，则还获取到了位置上的已有元素赋值给p变量             tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//这里在没有Node的空位置上放入了传入的key-value else { //如果算出来的位置上已经有了元素             Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && //如果发现这个位置的元素的key是和这次传入的key一致，则覆盖掉原有的元素 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                 e = p; else if (p instanceof TreeNode) //如果位置上的节点是红黑树结构                 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //如果位置上的节点是链表结构 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //一直循环，直到链表的最后一个节点都没有找到相同的key                         p.next = newNode(hash, key, value, null); //将新的节点加到链表最后 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //此时如果链表的长度达到了一个临界值8，则将链表结构转换为红黑树结构 treeifyBin(tab, hash);//点开treeifyBin发现，只有table的长度大于64了才去转换为红黑树结构，不然继续扩容，重新排列元素 break; } if (e.hash == hash && //这里是在链表中找到了相同的key，则执行覆盖操作 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;                     p = e; } } if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                     e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //修改次数++ if (++size > threshold) //放置新元素后的size大于临界值，则扩容重排 resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } 

resize方法：第一次添加则初始化16；达到临界值则二倍扩容
oleCap–旧容量 newCap–新容量 oldThr–旧临界值 newThr–新临界值

final Node<K,V>[] resize() {         Node<K,V>[] oldTab = table; //获取旧的Node数组     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //获取旧容量     int oldThr = threshold; //获取旧临界值     int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果旧容量大于0且大于了最大的容量，将临界值赋值为最大的int，直接返回旧的Node数组。 //这个操作是否说明：HashMap的容量已经太大了，不处理了，直接扩大临界值到最大，不再扩容             threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && //这里newCap = oldCap << 1执行了二倍扩容                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)             newThr = oldThr << 1; //二倍临界值 } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold         newCap = oldThr; else { //这里在第一次put时执行         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //newCap赋值为16         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //newThr赋值为12   16*0.75=12  } if (newThr == 0) { //？这里的代码会在什么情况下执行？         float ft = (float)newCap * loadFactor;         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //以下开始扩容     threshold = newThr; //赋值临界值     @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //生成一个扩容后的新的空数组     table = newTab; //将新的空数组复制给table if (oldTab != null) { //这里对旧数组里的元素进行重新排列放到新的table中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {             Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果有元素,用临时变量e去接受该Node                 oldTab[j] = null;//该位置赋值为null if (e.next == null) //如果只有一个元素                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//把e重新放到新数组的某个索引位 else if (e instanceof TreeNode) //如果不止一个元素且是树结构 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 如果不止一个元素且是链表结构                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                     Node<K,V> next; do { //对链表中的每个Node重排                         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;                         newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) {                         hiTail.next = null;                         newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } 

put大致步骤

1.HashMap中维护了一个Node类型的数组–table;创建对象时，只对loadFactor初始化为0.75，table还是保持null
2.当第一次put时，初始table的容量为16，临界值为12
3.每次put调用putVal方法:
①先获取key的二次哈希值并进行取与运算，得出存放位置
②判断该存放位置是否有元素，如果没有直接存放，如果该位置有元素，则进行继续判断：
2.1如果和当前元素内容相等，则覆盖；
2.2如果不相等，则判断当前的桶是链表结构还是红黑树，按照对应结构的判断方式进行判断，有则覆盖，无则增加
③将size++后判断size是否超过临界值，如果超过则resize()进行二倍扩容，并打乱原来的顺序重新排列
④当一个桶中的链表节点数>8，且table的容量大于64时，将链表结构变成红黑树