HashMap 源码分析

/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 默认的初始容量必须是2的几次方。
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
* 最大的容量
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table;

下面来看看get(Object key)方法的流程以及源码

public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

//
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}

//计算Hash值
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// 根据Hash值与数组长度按位与算出元素在数组中的位置
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

从上面源码中可以看出：当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，是没有考虑 Entry 中的value的，仅仅只是根据key 来计算并决定每个Entry 的存储位置。这也说明了前面的结论：我们完全可以把Map集合中的value 当成key的附属，当系统决定了key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

int hash = hash(key.hashCode());这句来调用的上面的方法，可以看到hash(int h)方法里面纯粹的数学计算。对于给的对象，

hashCode()的值是相同的，那么算出的hash码也会是相同的。

接下来调用了此方法

static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}

通过h

&

(table.length -1) 来得到该对象的保存位置，通过前面的定义可以知道，HashMap 底层数组的长度总是2的n次方，经过N次推算可以得出hash值与偶数与，得到的相同的值的几率比奇数大，如果相同的值多了，数据便会分配到相同的数组的位置上，链表中的值就多了，从链表中查询效率也就比较低了。

而hash值与奇数与，得到相同的值的几率低，便会分配不同的数组的值，查询只需要一次就好，效率相对来说也就比较高。

下面给出例子

一个哈希值是8，二进制是1000，一个哈希值是9，二进制是1001。和1111(奇数)与运算后，分别还是1000和1001，它们被分配在了数组的不同位置，这样，哈希的分布非常均匀。

再和1110（偶数）与，分别得到的值是1000和1000，得到了相同的值，哈希值8和9的元素多被存储在数组同一个位置的链表中。链表中的值越多，操作时对链表循环越多，效率也就越低了。所以，一定要哈希均匀分布，尽量减少哈希冲突，减少了哈希冲突，就减少了链表循环，就提高了效率。

下面这张图显示了HashMap的存储方式，数组+链表。



下面来看看put(K key, V value)方法，了解整个流程及源码分析

public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);

//遍历数组此位置的链表，如果有和key相同的，则覆盖该值，返回旧值
for (Entry<K,V> 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++;
//如果for循环里面没有找到,新增一个。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}

//当K为空的时候调用此方法
private V putForNullKey(V value) {
//遍历，有相同的值的变覆盖，返回旧值。
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
//没有就新增
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}

//上面新增时调用的方法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);

//扩容，2倍table的长度。
//注意threshold = (int)(capacity * loadFactor);
if (size++ >= threshold)
//调用下面的方法
resize(2 * table.length);
}

void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}

Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//调用下面的方法
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}

//tranfer方法将所有的元素重新哈希，因为新的容量变大，所以每个元素的哈希值和位置都是不一样的。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}

如果数据大小是固定的，那么最好给HashMap设定一个合理的容量值。不然不停的扩容，不停的给所有的元素重新哈希，那效率就惨了。

//通过K删除元素，由上面的图可以看到，遍历数组元素上的链表
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);

Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}

return e;
}

HashMap就到这了，主要的几个方法都简略的分析了下，把HashMap的结构弄清楚了，其余的方法步骤都差不多。

源码中可以看到HashMap不是同步的

转自: /article/1408310.html