[关闭]
@boothsun 2018-04-15T16:28:41.000000Z 字数 7807 阅读 1112

JDK1.8源码分析之HashMap

Java

转载自：
JDK1.8源码分析之HashMap（一）

一、前言

在分析JDK1.8后的HashMap源码时，发现网上好多分析都是基于之前的jdk，而java8的HashMap对之前做了较大的优化，其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合，也可以使用红黑树进行存储，总之，目标只有一个，那就是在安全和功能性完备，提升性能。好~ 下面就开始分析源码。

二、HashMap数据结构

image.png-21.7kB

说明：上图很形象的展示了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树的引入是为了提高效率。所以可见，在分析源码的时候我们不知不觉就温习了数据结构的知识点，一举两得。

三、HashMap源码分析

3.1 类的继承关系

  1. public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

可以看到HashMap继承自父类（AbstractMap），实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定义了一组通用的操作；Cloneable接口则表示可以进行拷贝，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象；Serializable接口表示HashMap实现了序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。

3.2 类的属性

  1. public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
  2.     // 序列号
  3.     private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
  4.     // 默认的初始容量是16
  5.     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
  6.     // 最大容量
  7.     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
  8.     // 默认的填充因子
  9.     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  10.     // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
  11.     static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
  12.     // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
  13.     static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
  14.     // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
  15.     static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
  16.     // 存储元素的数组，总是2的幂次倍
  17.     transient Node<k,v>[] table; 
  18.     // 存放具体元素的集
  19.     transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
  20.     // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
  21.     transient int size;
  22.     // 每次扩容和更改map结构的计数器
  23.     transient int modCount;   
  24.     // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
  25.     int threshold;
  26.     // 填充因子
  27.     final float loadFactor;
  28. }

说明：类的数据成员很重要，以上也解释得很详细了，其中有一个参数MIN_TREEIFY_CAPACITY，笔者暂时还不是太清楚，有读者知道的话欢迎指导。

3.3 类的构造函数

  1. HashMap(int, float)型构造函数

    1. public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    2.     // 初始容量不能小于0，否则报错
    3.     if (initialCapacity < 0)
    4.         throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
    5.                                             initialCapacity);
    6.     // 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
    7.     if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    8.         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    9.     // 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
    10.     if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
    11.         throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
    12.                                             loadFactor);
    13.     // 初始化填充因子                                        
    14.     this.loadFactor = loadFactor;
    15.     // 初始化threshold大小
    16.     this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    
    17. }

    说明：tableSizeFor(initialCapacity)返回大于等于initialCapacity的最小二次幂数值。

    1. static final int tableSizeFor(int cap) {
    2.     int n = cap - 1;
    3.     n |= n >>> 1;
    4.     n |= n >>> 2;
    5.     n |= n >>> 4;
    6.     n |= n >>> 8;
    7.     n |= n >>> 16;
    8.     return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    9. }

    说明：>>> 操作符表示无符号右移，高位取0。

  2. HashMap(int)型构造函数

    1. public HashMap(int initialCapacity) {
    2.     // 调用HashMap(int, float)型构造函数
    3.     this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    4. }

  3. HashMap()型构造函数。

    1. public HashMap() {
    2.     // 初始化填充因子
    3.     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
    4. }

  4. HashMap(Map<? extends K>)型构造函数。

    1. public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    2.     // 初始化填充因子
    3.     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    4.     // 将m中的所有元素添加至HashMap中
    5.     putMapEntries(m, false);
    6. }

    说明：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函数将m的所有元素存入本HashMap实例中。　

    1. final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    2.     int s = m.size();
    3.     if (s > 0) {
    4.         // 判断table是否已经初始化
    5.         if (table == null) { // pre-size
    6.             // 未初始化，s为m的实际元素个数
    7.             float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
    8.             int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
    9.                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
    10.             // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
    11.             if (t > threshold)
    12.                 threshold = tableSizeFor(t);
    13.         }
    14.         // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
    15.         else if (s > threshold)
    16.             resize();
    17.         // 将m中的所有元素添加至HashMap中
    18.         for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
    19.             K key = e.getKey();
    20.             V value = e.getValue();
    21.             putVal(hash(key), key, value, false, evict);
    22.         }
    23.     }
    24. }

3.4 重要函数分析

  1. putVal函数：

    1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
    2.                    boolean evict) {
    3.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    4.     // table未初始化或者长度为0，进行扩容
    5.     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
    6.         n = (tab = resize()).length;
    7.     // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
    8.     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    9.         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    10.     // 桶中已经存在元素
    11.     else {
    12.         Node<K,V> e; K k;
    13.         // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
    14.         if (p.hash == hash &&
    15.             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    16.                 // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
    17.                 e = p;
    18.         // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
    19.         else if (p instanceof TreeNode)
    20.             // 放入树中
    21.             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
    22.         // 为链表结点
    23.         else {
    24.             // 在链表最末插入结点
    25.             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    26.                 // 到达链表的尾部
    27.                 if ((e = p.next) == null) {
    28.                     // 在尾部插入新结点
    29.                     p.next = newNode(hash, key, value, null);
    30.                     // 结点数量达到阈值，转化为红黑树
    31.                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
    32.                         treeifyBin(tab, hash);
    33.                     // 跳出循环
    34.                     break;
    35.                 }
    36.                 // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
    37.                 if (e.hash == hash &&
    38.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    39.                     // 相等，跳出循环
    40.                     break;
    41.                 // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
    42.                 p = e;
    43.             }
    44.         }
    45.         // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
    46.         if (e != null) { 
    47.             // 记录e的value
    48.             V oldValue = e.value;
    49.             // onlyIfAbsent为false或者旧值为null
    50.             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
    51.                 //用新值替换旧值
    52.                 e.value = value;
    53.             // 访问后回调
    54.             afterNodeAccess(e);
    55.             // 返回旧值
    56.             return oldValue;
    57.         }
    58.     }
    59.     // 结构性修改
    60.     ++modCount;
    61.     // 实际大小大于阈值则扩容
    62.     if (++size > threshold)
    63.         resize();
    64.     // 插入后回调
    65.     afterNodeInsertion(evict);
    66.     return null;
    67. }

    说明：HashMap并没有直接提供putVal接口给用户调用，而是提供的put函数，而put函数就是通过putVal来插入元素的。

  2. getNode函数

    1. final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    2.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    3.     // table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空
    4.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
    5.         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    6.         // 桶中第一项(数组元素)相等
    7.         if (first.hash == hash && // always check first node
    8.             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    9.             return first;
    10.         // 桶中不止一个结点
    11.         if ((e = first.next) != null) {
    12.             // 为红黑树结点
    13.             if (first instanceof TreeNode)
    14.                 // 在红黑树中查找
    15.                 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
    16.             // 否则，在链表中查找
    17.             do {
    18.                 if (e.hash == hash &&
    19.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
    20.                     return e;
    21.             } while ((e = e.next) != null);
    22.         }
    23.     }
    24.     return null;
    25. }

    说明：HashMap并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get函数，而get函数就是通过getNode来取得元素的。

  3. resize函数

    1. final Node<K,V>[] resize() {
    2.     // 当前table保存
    3.     Node<K,V>[] oldTab = table;
    4.     // 保存table大小
    5.     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    6.     // 保存当前阈值 
    7.     int oldThr = threshold;
    8.     int newCap, newThr = 0;
    9.     // 之前table大小大于0
    10.     if (oldCap > 0) {
    11.         // 之前table大于最大容量
    12.         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
    13.             // 阈值为最大整型
    14.             threshold = Integer.MAX_VALUE;
    15.             return oldTab;
    16.         }
    17.         // 容量翻倍，使用左移，效率更高
    18.         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
    19.             oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    20.             // 阈值翻倍
    21.             newThr = oldThr << 1; // double threshold
    22.     }
    23.     // 之前阈值大于0
    24.     else if (oldThr > 0)
    25.         newCap = oldThr;
    26.     // oldCap = 0并且oldThr = 0，使用缺省值（如使用HashMap()构造函数，之后再插入一个元素会调用resize函数，会进入这一步）
    27.     else {           
    28.         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    29.         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    30.     }
    31.     // 新阈值为0
    32.     if (newThr == 0) {
    33.         float ft = (float)newCap * loadFactor;
    34.         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
    35.                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    36.     }
    37.     threshold = newThr;
    38.     @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    39.     // 初始化table
    40.     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    41.     table = newTab;
    42.     // 之前的table已经初始化过
    43.     if (oldTab != null) {
    44.         // 复制元素，重新进行hash
    45.         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
    46.             Node<K,V> e;
    47.             if ((e = oldTab[j]) != null) {
    48.                 oldTab[j] = null;
    49.                 if (e.next == null)
    50.                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
    51.                 else if (e instanceof TreeNode)
    52.                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
    53.                 else { // preserve order
    54.                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
    55.                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    56.                     Node<K,V> next;
    57.                     // 将同一桶中的元素根据(e.hash & oldCap)是否为0进行分割，分成两个不同的链表，完成rehash
    58.                     do {
    59.                         next = e.next;
    60.                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
    61.                             if (loTail == null)
    62.                                 loHead = e;
    63.                             else
    64.                                 loTail.next = e;
    65.                             loTail = e;
    66.                         }
    67.                         else {
    68.                             if (hiTail == null)
    69.                                 hiHead = e;
    70.                             else
    71.                                 hiTail.next = e;
    72.                             hiTail = e;
    73.                         }
    74.                     } while ((e = next) != null);
    75.                     if (loTail != null) {
    76.                         loTail.next = null;
    77.                         newTab[j] = loHead;
    78.                     }
    79.                     if (hiTail != null) {
    80.                         hiTail.next = null;
    81.                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
    82.                     }
    83.                 }
    84.             }
    85.         }
    86.     }
    87.     return newTab;
    88. }

    说明：进行扩容，会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。

    在resize前和resize后的元素布局如下：

image.png-12.7kB

说明：上图只是针对了数组下标为2的桶中的各个元素在扩容后的分配布局，其他各个桶中的元素布局可以以此类推。

四、针对HashMap的思考

4.1. 关于扩容的思考

从putVal源代码中我们可以知道，当插入一个元素的时候size就加1，若size大于threshold的时候，就会进行扩容。假设我们的capacity大小为32，loadFator为0.75,则threshold为24 = 32 * 0.75，此时，插入了25个元素，并且插入的这25个元素都在同一个桶中，桶中的数据结构为红黑树，则还有31个桶是空的，也会进行扩容处理，其实，此时，还有31个桶是空的，好像似乎不需要进行扩容处理，但是是需要扩容处理的，因为此时我们的capacity大小可能不适当。我们前面知道，扩容处理会遍历所有的元素，时间复杂度很高；前面我们还知道，经过一次扩容处理后，元素会更加均匀的分布在各个桶中，会提升访问效率。所以，说尽量避免进行扩容处理，也就意味着，遍历元素所带来的坏处大于元素在桶中均匀分布所带来的好处。如果有读者有不同意见，也欢迎讨论~

4.2 HashMap 多线程put时 为什么会丢数据？

HashMap本身是线程不安全的，在put时，通常都采用先判断，判断成立了再操作数组或者链表的形式，此时就有可能两个线程都同时判断成立，同时操作数组或者链表。比如下面putVal时的代码：

  1. // 代码判断摘自：java.util.HashMap#putVal
  2. if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
  3.     tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
  4. else {
  6. // 代码判断摘自：java.util.HashMap#putVal
  7. if (e != null) { // existing mapping for key
  8.     V oldValue = e.value;
  9.     if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
  10.         e.value = value;
  11.     afterNodeAccess(e);
  12.     return oldValue;
  13. }

这里只是两个案例，类似的情况，在HashMap中 确实比较常见，所以HashMap put时确实可能丢数据。

五、总结

至此，HashMap的源码就分析到这里了，其中理解了其中的核心函数和数据结构，那么理解HashMap的源码就不困难了。当然，此次分析中还有一些知识点没有涉及到，如红黑树、序列化、拷贝等，以后有机会会进行详细的说明和讲解，谢谢各位园友的观看~

添加新批注
在作者公开此批注前，只有你和作者可见。
回复批注