JDK1.8的HashMap最全源码跟踪分析

说明
Put()流程
- Put() 详细源码跟踪
- 1. new HashMap();
- 2.put(key,value);
- hash(key)
- putVal(hash(key), key, value, false, true);
get()流程
- 源码跟踪
总结

JDK1.8的HashMap的底层实现：数组+链表/红黑树。

说明

Map是一种键值对的结构，就是常说的Key-Value结构，一个Map就是很多这样K-V键值对组成的，一个K-V结构我们将其称作Entry。

几个常量和变量：
（1）DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默认的初始容量 16

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 1左移四位  10000

（2）MAXIMUM_CAPACITY：table数组的最大长度 2^ 30

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

（3）DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认加载因子 0.75

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

（4）TREEIFY_THRESHOLD：默认树化阈值8，当链表的长度达到这个值后，要考虑树化

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

（5）UNTREEIFY_THRESHOLD：默认反树化阈值6，当树中的结点的个数达到这个阈值后，要考虑变为链表 (树的节点个数减少到6，变为链表，因为链表比树结构更简单)

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

（6）MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小树化容量64
当单个的链表的结点个数达到8，并且table的长度达到64，才会树化。
当单个的链表的结点个数达到8，但是table的长度未达到64，会先扩容

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

（7）Node[] table：节点数组，长度为length
HashMap是Map接口的实现类，Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口

（8）size：记录有效映射关系的对数，也是Entry对象的个数

（9）int threshold：阈值，当size达到阈值时，考虑扩容
threshold = length * Load factor
threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下，HashMap所能容纳的最大数据量的(Entry键值对)个数，超过这个数目就重新resize(扩容)。

（10）double loadFactor：加载因子，影响扩容的频率

Put()流程

case1：第一次添加数据(键值对)，首先调用resize()方法创建一个table[]数组，默认长度为16、加载因子为0.75，则threshold为12.
并且创建一个Node用于保存键值对，然后添加到table[i]中，i= (table.length - 1) & hash。（i的值一定不会超过table.length-1）

case2：不是第一次添加数据(键值对)，此新键值对为N，首先根据key计算table[i]的位置，然后分以下几种情况
     ①如果当前table[i]的当前位置已经有键值对P,并且N和P的映射关系相同，则用N的value替换P的value。
     ②如果当前table[i]的当前位置已经有键值对P,并且N和P的映射关系不相同
       {
        如果table[i]是以P为首节点的链表，采用for循环遍历此链表
                      { 
                       如果有相同映射关系，则用N的value替换并退出循环（这一步并没有使链表变长，所以不用考虑树化）
                       如果没有相同映射关系，则需要将N添加到链尾，并且判断是否已满足树化阈值8。  
                                        {
                                            如果满足，调用treeifyBin(tab, hash)
                                            {table的长度达到64，树化链表;
                                            table的长度未达到64，调用resize()将table扩容1倍}，然后退出循环。
                                            
                                            如果不满足，直接退出for循环。
                                        }
                                    
                      }
       如果table[i]是以P为根节点的树，p调用putTreeval方法单独处理（同样会替换之前存在的旧的相同映射）。
      }

Put() 详细源码跟踪 1. new HashMap();

 public HashMap() {
         //加载因子赋值为0.75
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
        // all other fields defaulted 其他字段为默认值
        //threshold是0
        //table=null
        //size = 0
    }

2.put(key,value);

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

hash(key)

//目的：干扰hashcode值
static final int hash(Object key) {
        int h;
        //如果key是null，hash是零
        //如果key非null，用key的hashcode值与与本身最高16位进行异或
        //即用key的hashcode值高16位与低16位进行了异或干扰运算。
        
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

putVal(hash(key), key, value, false, true);

hash – hash for key
key – the key
value – the value to put
onlyIfAbsent – if true, don’t change existing value
evict – if false, the table is in creation mode.

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; //数组
		Node p; //一个结点
		int n, i;//n是数组的长度   i是下标
		
		//tab和table等价
		//如果table是空的
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0){
            n = (tab = resize()).length;//tab = resize();n = tab.length;			
			
        }
		//i = (n - 1) & hash ，下标 = 数组长度-1 & hash
		//p = tab[i] 
		//if(p==null) 条件满足的话说明 table[i]还没有元素
		if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null){
			//把新的映射关系直接放入table[i]
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
			//newNode（）方法就创建了一个Node类型的新结点，新结点的next是null
        }else {
            Node e; 
			K k;
			//p是table[i]中第一个结点
			//if(table[i]的第一个结点与新的映射关系的key重复)
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
                e = p;//用e记录这个table[i]的第一个结点
			}else if (p instanceof TreeNode){//如果table[i]第一个结点是一个树结点
                //单独处理树结点
				e = ((TreeNode)p).putTreeval(this, tab, hash, key, value);
            }else {
				//table[i]的第一个结点不是树结点，也与新的映射关系的key不重复
				//binCount记录了table[i]下面的结点的个数
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
					//如果p的下一个结点是空的，说明当前的p是最后一个结点
                    if ((e = p.next) == null) {
						//把新的结点连接到table[i]的最后
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
						
						//如果binCount>=8-1，达到7个时
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1){ // -1 for 1st
                            //要么扩容，要么树化
							treeifyBin(tab, hash);
						}
                        break;
                    }
					//如果key重复了，就跳出for循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
                        break;
					}
                    p = e;
                }
            }
			//如果这个e不是null，说明有key重复，就考虑替换原来的value
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null){
                    e.value = value;
				}
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
		
		//元素个数增加
		//size达到阈值
        if (++size > threshold){
            resize();//一旦扩容，重新调整所有映射关系的位置
		}
        afterNodeInsertion(evict);//什么也没干
        return null;
    }

Node[] resize()

  final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;//oldTab原来的table
		//oldCap：原来数组的长度
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
		
		//oldThr：原来的阈值
        int oldThr = threshold;//最开始threshold是0
		
		//newCap，新容量
		//newThr：新阈值
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {//说明原来不是空数组
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//是否达到数组最大限制
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY){
				//newCap = 旧的容量*2 ，新容量<最大数组容量限制
				//新容量：32,64，...
				//oldCap >= 初始容量16
				//新阈值重新算 = 24，48 ....
                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;//新容量是默认初始化容量16
			//新阈值= 默认的加载因子 * 默认的初始化容量 = 0.75*16 = 12
            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;//阈值赋值为新阈值12，24.。。。
		
		//创建了一个新数组，长度为newCap，16，32,64.。。
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
		
		
        if (oldTab != null) {//原来不是空数组
			//把原来的table中映射关系，倒腾到新的table中
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//e是table下面的结点
                    oldTab[j] = null;//把旧的table[j]位置清空
                    if (e.next == null)//如果是最后一个结点
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//重新计算e的在新table中的存储位置，然后放入
                    else if (e instanceof TreeNode)//如果e是树结点
						//把原来的树拆解，放到新的table
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node 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;
    }

newNode (int hash, K key, V value, Node next)

Node newNode(int hash, K key, V value, Node next) {
		//创建一个新结点
	   return new Node<>(hash, key, value, next);
    }

treeifyBin(Node[] tab, int hash)

 final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {
        int n, index; 
		Node e;
		//MIN_TREEIFY_CAPACITY：最小树化容量64
		//如果table是空的，或者  table的长度没有达到64
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();//先扩容
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
			//用e记录table[index]的结点的地址
            TreeNode hd = null, tl = null;
			
            do {
                TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
			
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);
        }
    }

get()流程

1.通过hash(key)找到table[i]位置，如果恰好为第一个节点，直接命中；
2.如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。

源码跟踪

public V get(Object key) {
        Node e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
 
final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 直接命中
            if (first.hash == hash && // 每次都是校验第一个node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
           // 未命中
            if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中获取
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
                // 在链表中获取
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

总结

总结参考：http://blog.csdn.net/fjse51/article/details/53811465

1、什么时候会使用HashMap？他有什么特点？

是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。

2、HashMap的工作原理
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

3、你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点

4、你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。

5、如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置

6、当两个对象的hashcode相同会发生什么，如何获取值对象？
因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。
找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。因此，设计HashMap的key类型时，如果使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。

7、为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？
因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能

8、你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。因此在并发环境下，我们使用CurrentHashMap来替代HashMap

JDK1.8的HashMap最全源码跟踪分析

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