HashMap源碼閱讀jdk1.8（dark）

說明：
終於還是開始整理源碼了。爲了保證客觀性和可讀性，大部分代碼採用截圖和文字註釋的形式。只整理了重要方法。一些問題的解釋放在最後。

HashMap,繼承AbstractMap，實現Map,Cloneable,Serializable接口

1.默認參數

1.1.默認大小

在不指定大小的情況下，hashmap的默認初始容量爲16，並且大小必須是2的冪。
在指定大小非2的冪的情況下，會向上取最接近的2的冪的值。

1.2.最大容量

hashmap的最大容量爲2的30次方

1.3.填充因子

默認的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時間和空間比較特殊的情況下，如果內存空間很多而又對時間效率要求很高，可以降低負載因子Load factor的值；相反，如果內存空間緊張而對時間效率要求不高，可以增加負載因子loadFactor的值，這個值可以大於1。

1.4.鏈表轉換爲紅黑樹時的結點數目

轉換的基本條件，即當前位置的結點數爲8時，將鏈表轉換爲紅黑樹結構。提高了搜索的效率

1.5.紅黑樹轉換回鏈表的結點數目

當節點數小於等於6時，將紅黑樹結構轉換回鏈表結構。

1.6.發生紅黑樹轉換的最小大小

只有在總容量大於等於64且，單個結點的鏈表數目大於等於8時，發生鏈表轉換爲紅黑樹結構。設置最小值爲64是爲了避免在總容量較少時，產生擴容和轉換紅黑樹的判斷衝突。

1.7.基本構成：Node結點(1.7版本應爲Entry結點)

1.8.基本結構：table數組

可見hashmap底層基本結構時Node數組，而node數組內部又有Node.next結點，可見hashmap的結構主要爲數組+鏈表的形式。
鏈表的作用： 解決hash衝突，採用的是拉鍊法，即當兩key的hash值相同時，採用鏈表尾插法加入對應位置。

2.基本方法

2.1.獲得index的方法（1.7和1.8的不同）

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7
     int h;
     // h = key.hashCode() 爲第一步 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16)  爲第二步 高位參與運算
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：jdk1.7
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的
     return h & (length-1);  //第三步 取模運算
}

通過hashCode()的高16位異或低16位實現的，主要是從速度，功效和質量考慮的，減少系統的開銷，也不會造成因爲高位沒有參與下標的計算，從而引起的碰撞。

2.2.基本構造方法

tableSizeFor這個方法用來返回大於傳入值cap的最小的2的冪

在HashMap中，哈希桶數組table的長度length大小必須爲2的n次方(一定是合數)，這是一種非常規的設計，常規的設計是把桶的大小設計爲素數。相對來說素數導致衝突的概率要小於合數，Hashtable初始化桶大小爲11，就是桶大小設計爲素數的應用（Hashtable擴容後不能保證還是素數）。HashMap採用這種非常規設計，主要是爲了在取模和擴容時做優化，同時爲了減少衝突，HashMap定位哈希桶索引位置時，也加入了高位參與運算的過程。

2.3.get()以及getNode()方法

//hashmap的get方法，用於獲取指定key的value
public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        //返回查找到的Node對象的value屬性，沒有則返回空
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
		//臨時變量tab存儲table數組（副本），first存放第一個元素，n爲table的長度
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;       
       //如果tab不爲空&&tab長度大於0&&key所對應的hashCode（(n - 1) & hash）下標下不爲空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
             //如果首結點的hash值與傳入的hash值相同
            if (first.hash == hash && // always check first node
            	//且first的key值和傳入的key值相同
            	//或者key不爲null時且用equals比較第一個結點key是否相等
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //返回的是第一個結點
                return first;
            //首結點不是的情況，通過遍歷第一個結點後的鏈表，進行查找
            if ((e = first.next) != null) {
            	//如果是紅黑樹的結點，則用查找紅黑樹結點的方法
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //否則順序遍歷鏈表，用equals進行判斷key是否相等，如果相等則返回該Node
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //如果都不符合則表示未查找到，返回空
        return null;
    }

2.4.put()以及putVal()方法

public V put(K key, V value) {
		// 對key的hashCode()做hash
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
/**
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 如果是true，則不改變現有值
     * @param evict if false, the table is in creation mode. 如果是flase，則表示需要創建    
     */
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不存在，則進行初始化，返回的是一個Node[]數組，n記錄數組長度
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //通過判斷key對應hash值求出的下標是否存在結點，如果不存在，就新建一個
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //如果首結點已經存在值
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //判斷首結點的key值與傳入key值是否相等
            if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
             // 如果是紅黑樹結點的話，進行紅黑樹插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                    	//代表這個單鏈表只有一個頭部結點，則直接新建一個結點即可
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 鏈表長度大於8時，將鏈表轉紅黑樹
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    //更新p
                    p = e;
                }
            }
             // 如果存在這個映射就覆蓋
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                // 判斷是否允許覆蓋，並且value是否爲空
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;// 更改操作次數
         // 大於臨界值
        if (++size > threshold)
        	// 將數組大小設置爲原來的2倍，並將原先的數組中的元素放到新數組中
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

借用美團一張圖：

2.5.resize()擴容方法

final Node<K,V>[] resize() {
		// 獲取舊元素數組的各種信息
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        // 長度 
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
         // 擴容的臨界值
        int oldThr = threshold;
        // 定義新數組的長度及擴容的臨界值
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {// 如果原table不爲空
        	// 超過最大值就不再擴充了，不再考慮衝突
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {// 如果數組長度達到最大值，則修改臨界值爲Integer.MAX_VALUE
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
           // 沒超過最大值，就擴充爲原來的2倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold //threshold也變爲二倍
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults// threshold爲0，則使用默認值
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
         // 計算新的resize上限
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;// 更新填充因子
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) { // 調整數組大小之後，需要調整紅黑樹或者鏈表的指向
            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;
                     // 紅黑樹調整
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                     // 鏈表調整 1.8爲尾插法
                    else { // preserve order// 鏈表優化重hash的代碼塊
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            // 原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            // 原索引+oldCap
                            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;
    }

2.6.有關紅黑樹的操作

比較硬核的純算法，源碼1800-2300行爲紅黑樹的各種操作，感興趣的直接從編譯器點進去看看
這裏只給出操作的方法名

putTreeVal()//紅黑樹的插入方法
treeifyBin()//鏈表轉雙向鏈表操作
treeify() //將鏈表中每個值進行紅黑樹插入操作
balanceInsertion()//插入後進行的平衡操作
rotateLeft()//紅黑樹的左旋操作
rotateRight()//紅黑樹的右旋操作