目錄
6.5KeyIterator，ValueIterator，EntryIterator
6.7KeySpliterator，ValueSpliterator，EntrySpliterator
HashMap容量大小爲什麼是2倍數，擴容也是2倍數擴容？
a.tab[(n - 1) & hash]通過(n-1)&hash計算數組中存放的位置，在tab數組中存放數據時，儘量保證數據能夠均勻存放在數組上，降低Hash衝突，便面形成鏈表結構，這樣查詢數據也更快速;
例如：初始容量是爲16，(n-1)二進制位01111&hash，可以控制和hash的&運算時可以獲取0-15的索引數組位置 （n-1後面全是1），保證可以計算出全部的索引位置；
b.在擴容時，newCap = oldCap << 1，newThr = oldThr << 1，數量*2；
oldCap：table數組大小；oldThr：數據容量閥值；
if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; //兩倍舊的數據容量閥值
例如：例如擴容以後16變爲32，(n-1)二進制位011111&hash，可以控制和hash的&運算時可以獲取0-31的索引數組位置 （n-1後面全是1），保證可以計算出全部的索引位置；
c.擴容遷移時，僅有一半的數據要遷移，減少遷移成本;
1.HashMap數據存儲結構
在JDK1.8之前，HashMap採用數組+鏈表實現，即使用鏈表處理衝突，同一hash值的鏈表都存儲在一個鏈表裏。但是當位於一個桶中的元素較多，即hash值相等的元素較多時，通過key值依次查找的效率較低。而JDK1.8中，HashMap採用數組+鏈表+紅黑樹實現，當鏈表長度超過閾值（8）時，將鏈表轉換爲紅黑樹，這樣大大減少了查找時間。
下圖中代表jdk1.8之前的hashmap結構，左邊部分即代表哈希表，也稱爲哈希數組，數組的每個元素都是一個單鏈表的頭節點，鏈表是用來解決衝突的，如果不同的key映射到了數組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。（此圖借用網上的圖）
jdk1.8之前的hashmap都採用上圖的結構，都是基於一個數組和多個單鏈表，hash值衝突的時候，就將對應節點以鏈表的形式存儲。如果在一個鏈表中查找其中一個節點時，將會花費O（n）的查找時間，會有很大的性能損失。到了jdk1.8，當同一個hash值的節點數不小於8時，不再採用單鏈表形式存儲，而是採用紅黑樹，如下圖所示（此圖是借用的圖）
![]()
2.HashMap成員變量
transient：其實這個關鍵字的作用很好理解，就是簡單的一句話：將不需要序列化的屬性前添加關鍵字transient，序列化對象的時候，這個屬性就不會被序列化。
Fail-Fast 機制
我們知道 java.util.HashMap 不是線程安全的，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map，那麼將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略。這一策略在源碼中的實現是通過 modCount 域，modCount 顧名思義就是修改次數，對HashMap 內容的修改都將增加這個值，那麼在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的 expectedModCount。在迭代過程中，判斷 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，如果不相等就表示已經有其他線程修改了 Map：注意到 modCount 聲明爲 volatile(但在JDK7和JDK8中，已經沒有這樣聲明瞭)，保證線程之間修改的可見性。
ConcurrentModificationException：請注意，此異常並不總是表示對象已被其他線程同時修改。如果單個線程發出一系列違反對象約定的方法調用，則該對象可能會拋出此異常。 例如，如果線程使用有fail-fast機制的迭代器在集合上迭代時修改了集合，迭代器將拋出此異常。
//HashMap存放key，value的節點數組，當被使用時初始化並指定大小，長度總是2的冪（倍數）
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 存放entrySet()創建AbstractSet<Map.Entry<K,V>>對象， entrySet字段值在AbstractMap
* keySet()和values()也會使用，防止重複創建
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; //包含Map.Entry<K,V>的Set集合
/**
* Map集合大小
*/
transient int size;
//modCount存放HashMap被修改次數，修改包含HashMap中元素數量的變化或者內部結構的變化（例如：rehash）
//該字段用於使HashMap的集合視圖上的迭代器fail-fast機制。(ConcurrentModificationException)。
transient int modCount;
//閥值，當達到閥值時，HashMap進行擴容，值大小爲(capacity * load factor)
int threshold;
//哈希表的負載因子，指達到容量的百分比以後，進行擴容
final float loadFactor;
默認值
/**
* 默認的初始容量 - 必須時2的倍數
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/*最大容量，如果隱式指定更高的值時使用由任何一個帶參數的構造函數。
*必須是2的冪<= 1<<30
* /
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 加載因子，默認0.75，最大容量比例
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//如果鏈表超過了這個值，則將單鏈錶轉變爲紅黑樹
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//如果紅黑樹的節點被刪，且小於該閾值，則變爲鏈表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//桶中結構轉化爲紅黑樹對應的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
3.HashMap構造方法
//構建一個空的HashMap，並指定容量和負載因子
//容量會計算指定值最近的2倍數的整數
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//構建一個空的HashMap，並指定容量，負載因子默認0.75
//容量會計算指定值最近的2倍數的整數
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//構建一個空的HashMap，容量爲16，負載因子默認0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 所有字段默認的
}
//將Map放入新的HashMap，容量爲16，負載因子默認0.75
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
4.HashMap數據操作
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
從Hash值計算可以看到key爲null時，索引位置計算出來爲0，存在數組第一個位置；
這裏通過位運算重新計算了hash值的值。爲什麼要重新計算？
主要是因爲n值比較小，hash只參與了低位運算，高位運算沒有用上。這就增大了hash值的碰撞概率。而通過這種位運算的計算方式，使得高位運算參與其中，減小了hash的碰撞概率，使hash值儘可能散開。
4.1put(key,value)
/**
* 存放key和value到map中，如果已經存在key，則value替換新的值
*
*
* @param key key 和value關聯的key
* @param value 和key關聯的value
* @return 返回value
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 實現Map.put和關聯的方法
*
* @param hash key的hash值
* @param key 鍵key
* @param value 存放的值
* @param onlyIfAbsent 如果爲true, 不改變存在的值
* @param evict 如果爲false, table是創建模式，evict參數用於LinkedHashMap中的尾部操作，這裏沒有實際意義。
* @return 返回value
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//1.若table爲null，則初始化table數組，存放key，value的table在使用時創建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2.[(n - 1) & hash]計算索引位置元素是否爲null，爲null，則新建Node節點，存放數組指定位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//3.判斷是否是數組第一個位置的元素，hash和key相等，替換新的value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//4.判斷數組位置第一個元素p是否是Tree樹節點，然後添加到紅黑樹中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//5.循環判斷數組後面的元素next是否爲空
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//5.1next爲null，則新建節點添加到列表後面
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//5.2鏈表深度>=8(TREEIFY_THRESHOLD)，則轉換爲紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//5.3當前key已存在，則替換新的value
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//5.已存在的key，真正替換value的地方，內部判斷是否替換
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//6.HashMap修改的次數
++modCount;
//7.HashMap判斷容量是否達到閥值，達到則重新創建HashMap中table
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
a.檢測table數組是否已創建；
b.添加元素到table數組中，若索引位置爲空，則直接將元素放到索引位置；
c.若添加索引位置爲紅黑樹則添加元素到紅黑樹中；
c.添加以後檢測鏈表是否超過8，則轉爲紅黑樹；
d.判斷是否需要替換value；
4.2get(key)
/**
* 返回指定key對應的value，沒有則返回null
*
*只能有一個key爲null的情況
*可以通過containsKey判斷是否有null做爲key，區分沒有key或者null爲key
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* 實現Map.get和相關方法
*
* @param hash hash值做爲key
* @param key 鍵key
* @return 返回key對應的節點
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//1.判斷table不爲空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//2.總是先檢查first節點的key是否等於要查詢的key
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//3.判斷下一個節點key
if ((e = first.next) != null) {
//3.1判斷是否是樹Tree節點，是，則調用樹的方法查找節點
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//3.2循環判斷first鏈表後面的元素是否存在key
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
5.get()和put()方法的輔助操作
輔助方法包括
resize()：新建table數組，或者HashMap擴容；
treeifyBin()：將鏈表轉爲紅黑樹；
5.1resize()
/**
* 初始化或者擴容table的容量
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
//1.記錄舊的table數組
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//2.判斷舊的table數組是否爲空
if (oldCap > 0) {
//2.1若超過最大容量直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//2.2容量*2，擴大新table數組存儲的容量
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; //兩倍舊的數據容量閥值
}//3.table爲空，已經設置容量，則用舊的容量大小
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr; //數組大小等於舊的閥值
else {//4.第一次初始化table，則用默認容量值，和閥值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}//5.閥值==0，計算容量*負載因子
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//6.創建table數組，用新的容量值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//7.擴容時需要把已經存在的數據賦值到新的table數組上
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//7.1循環判斷將舊值賦值到新的table上
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//舊值賦空
oldTab[j] = null;
//7.1.1.next節點爲空，存放到新的table數組上，索引位置爲e.hash & (newCap - 1)
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//7.1.2樹節點，需要拆分到新的table數組上
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;
//7.1.3將同一桶中的元素根據(e.hash & oldCap)是否爲0進行分割，分成兩個不同的鏈表，完成rehash
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;
}
5.2treeifyBin()
//轉換鏈表長度>=8的位置變成紅黑樹，若tab比較小，則調用resize()方法
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
//找到hash位置鏈表第一個元素，轉換爲紅黑樹
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//轉爲雙向鏈表
do {
//將Node節點轉爲TreeNode節點
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
//用樹節點替換鏈表位置元素
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
TreeNode
/**
* Forms 將雙向鏈表TreeNode節點轉換爲紅黑樹
* @return 跟節點
*/
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;//跟節點
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;//根節點爲黑色
root = x;//當前節點做爲跟節點
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h) //左側節點
dir = -1;
else if (ph < h) //右側節點
dir = 1;
//hash值相等
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);//打破僵局，判斷dir爲-1或者1
//保存p的臨時節點
TreeNode<K,V> xp = p;
//-1加到左側，1爲右側節點，
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
//插入元素，保持平衡
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
//確保跟節點是第一個節點
moveRootToFront(tab, root);
}
//對紅黑樹進行標記，檢查是否符合紅黑樹規則，不符合則進行旋轉處理，同時返回跟節點
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
x.red = true;//插入節點爲紅色
for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
if ((xp = x.parent) == null) {
x.red = false;
return x;
}
else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
return root;
if (xp == (xppl = xpp.left)) {
if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
xppr.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
if (x == xp.right) {
root = rotateLeft(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateRight(root, xpp);
}
}
}
}
else {
if (xppl != null && xppl.red) {
xppl.red = false;
xp.red = false;
xpp.red = true;
x = xpp;
}
else {
if (x == xp.left) {
root = rotateRight(root, x = xp);
xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
}
if (xp != null) {
xp.red = false;
if (xpp != null) {
xpp.red = true;
root = rotateLeft(root, xpp);
}
}
}
}
}
}
6.get()和put()方法的輔助類
6.1Node
Node類用戶存放Map的鍵值對；紅黑樹節點TreeNode類繼承自Node類；
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
6.2KeySet
用於提供Map中key的相關操作，獲取Map大小，key迭代器，移除等相關操作；
final class KeySet extends AbstractSet<K> {}
6.3Values
用於提供Map中value的相關操作，獲取Map大小，value迭代器等相關操作；
final class Values extends AbstractCollection<V> {}
6.4EntrySet
用於提供Map中Node的相關操作，獲取Map大小，Node迭代器，移除等相關操作；
final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {}
6.5KeyIterator，ValueIterator，EntryIterator
a.迭代器統一實現HashIterator類；
b.在EntrySet，Values，KeySet中迭代器統一調用的***Iterator相應迭代器；
c.實現取下一個元素時，調用父類HashIterator的nextNode()方法實現獲取next元素，第一步先獲取鏈表next元素，沒有，則循環table數組下一個元素，返回的是Node節點，迭代返回Node節點或者key和value；
abstract class HashIterator
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
6.6HashIterator
實現HashMap迭代器；其他迭代器繼承HashIterator，實現定製需求；
int expectedModCount; // for fast-fail
fast-fail機制，判斷 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，不相等說明Map迭代過程被其他線程修改或者單個線程發出一系列違反對象約定的方法調用，則拋出異常；
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; // next entry to return
Node<K,V> current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
}
6.7KeySpliterator，ValueSpliterator，EntrySpliterator
KeySpliterator，ValueSpliterator，EntrySpliterator都實現HashMapSpliterator類和Spliterator接口；
Spliterator：Spliterator是一個可分割迭代器(splitable iterator)，可以和iterator順序遍歷迭代器一起看。jdk1.8發佈後，對於並行處理的能力大大增強，Spliterator就是爲了並行遍歷元素而設計的一個迭代器，jdk1.8中的集合框架中的數據結構都默認實現了Spliterator；
Spliterator基礎講解可以參考：https://blog.csdn.net/lh513828570/article/details/56673804/
HashMapSpliterator：提供每個迭代器需要的基礎信息；
static final class KeySpliterator<K,V>
extends HashMapSpliterator<K,V>
implements Spliterator<K> {}
6.8HashMapSpliterator
HashMapSpliterator：提供可分每個迭代器需要的基礎信息；
static class HashMapSpliterator<K,V> {
//用於存放HashMap對象
final HashMap<K,V> map;
Node<K,V> current; // current node
//起始位置（包含），advance/split操作時會修改
int index; // current index, modified on advance/split
//結束位置（不包含），-1 表示到最後一個元素
int fence; // one past last index
//HashMap的size大小
int est; // size estimate
//用於存放HashMap的modCount
int expectedModCount; // for comodification checks
}
6.9TreeNode
TreeNode：紅黑樹節點，最終繼承自Node；
提供紅黑樹相關操作，鏈表轉紅黑樹，添加元素，刪除元素等；
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.LinkedHashMapEntry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
}
7.總結
1.可以看到HashMap存儲數據結構用Node類和TreeNode類；
2.HashMap用到了數組，鏈表，紅黑樹，Set集合，迭代球，可拆分迭代器等；
3.HashMap主要包含幾部分存數據，取數據，擴容，紅黑樹處理；