jdk1.8源码分析之HashMap

HashMap 键值对集合是我们在程序开发中经常使用到的一种集合，在各种框架中间件中更是使用广泛。
首先HashMap 实现了Map接口，是一个非线程安全的键值对集合。由于其高效的存取速度而使用广泛。如果没有Hash冲突那么其存取时间复杂度为O（1），在jdk1.8 中Hash冲突的解决方案是链表法，如果链表长度大于8且集合长度超过64 则采用红黑树存储。
那么我们就从源代码来看一看是如何实现高效存取？如何解决冲突？如何扩容？

 // 这里继承了AbstractMap 实现了map cloneeable Serializable  序列化接口
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
        
        // 默认的初始化长度 ，通过左位移操作其值为16 。为何不直接写成数字16呢？
// The default initial capacity - MUST be a power of two.  原因可能就是在这里 必须是2的幂次方。
// 这里2的幂次方原因在于为了使其存储元素更好的散列在hash桶上。其实也方便了计算
         static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
            // 负载因子0.75 ，用于扩容计算。
           static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 是否用红黑树来存储的最小长度 
 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 是否用红黑树来存储的链表最小长度 
   static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
            // 用于存储元素的node节点数组。
        transient Node<K,V>[] table;

        // 节点存储的属性 hash码，key value  还有指向下一个节点的next引用地址。
      static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
}

        
    //    接下来我们来看一下关键的put方法

      public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
//获取key的hash码，这里可以看到如果key为null，则hash码为0，则说明如果key为null，则存放位置是hash桶的第一个位置。 不为null这里进行了一个hash码位移与和hash码无符号右移16的值。为了更好的散列效果。
 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

  final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab;
         Node<K,V> p; 
            int n, i;
        // 如果table为null，或者其长度为0
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            // 调用resize 进行初始化操作，那么这里可以看到 真正的分配存储空间实在map集合第一次调用put 方法的时候，这也是一种惰性分配策略，即使用的时候才真正分配空间。
            n = (tab = resize()).length;
        // 这里进行查找存放位置  (n - 1) & hash 通过总长度减一和key的hash码进行位移与的操作获取存放位置，位移与计算快于取模运算，这里也是相当于一个hash码对总长度的取模运算，不高位移与效率更高。
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果存放位置没有元素，则构建一个node节点赋值给当前找到的位置。
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 如果查找到的位置已经存在键值对，那么比较key 。先比较hash码是否相等。
            // == 比较key,key b不为null则继续比较equals。相等那么会覆盖原来的值。
            // 这里就可以得到重写key的equals方法和hash方法。如果只重写其中一个则会导致问题。
            // 比如重写了equals，没有重写hash，那么HashMap里就会存储重复的key,.
            // 
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 如果key不相等,那么判断p节点是否是树节点。
            else if (p instanceof TreeNode)
                //树节点的存入方法。
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //循环找到当前位置链表的尾节点，然后插入。
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 找到尾节点，则尾节点的next指向新构建的节点。
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //如果大于等于7，则链表存储该为树存储。
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        //退出循环
                        break;
                    }
                    // 如果在链表中找到和要插入的key相同的key，则退出循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //在链表中找到和要插入的key相同的key，则用新的值覆盖原来的值
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                //返回原来节点的值
                return oldValue;
            }
        }
        //
        ++modCount;
        // 判断是否需要扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        //这个是一个空方法，留待扩展或者子类扩展，插入完成的一些操作。
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

        // 如果是初始化，则会构建一个大小为16的node节点数组，阈值为12.返回table数组。
final Node<K,V>[] resize() {
    // 初始化这里oldTab  等于null.
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            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;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
//oldTab  为null,则不必从原来的数组重新分配到新的数组，这里可以看到迁移原来数组的数据到新的hash桶即node节点数组是一个很耗时的操作，所以在平常使用到HashMap集合的时候最好预估其大小，避免空间浪费和扩容引起的性能消耗。
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> 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;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }


}

通过上述的源码分析我们可以看到： HashMap 底层是一个hash桶用来存储键值对。即node节点的数组table.
由于扩容时构建了新的table数组，需要重新hash将原来的元素迁移存放到新的数组中，所以多线程访问下是不安全的。
当然put 也不安全。多线程情况下建议采用的是ConcurrentHashMap，采用分段锁的方法大大提高了并发访问的效率。
扩容采用的是复制算法，即构建新的数组。原来数组的元素重新计算放到新的数组中，开销较大。

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