java集合学习之源码分析

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HashMap

在之前的学习中我们也提到过HashMap的一些特点，这里再简单地总结下：

  • 非线程安全的实现方式

  • 作为一种通用实现，它的key和value都可以是null

  • 迭代器实现了fast-fail机制，即在迭代过程中如果发生了并发修改操作，会抛出异常

数据存储

我们都知道map中的数据是以键值对的形式存储的，那么在hashMap中，具体存储的数据格式是怎么样的，当我们执行put或者get操作时，底层到底是如何实现的呢？一起先来看看HashMap的存储结构，如下图所示，hashMap事实上是数组和链表的组合体，每个键值对被封装成entry存储在这个结构中，每个entry除了提供的key和value之外，还有个很重要的元素是hash，它的值是由key经过hash计算得来的.

HashMap的存储结构

PUT操作

put操作的源码如下所示：

  • 首先先根据提供的key值计算相应的hash值, 这个hash值决定了这个键值对会被存储在map中的哪个bucket中，即决定了图中数组的下标;而hash值的计算是根据Key的hashCode方法计算后取其高位16位得到，注意这里如果提供的key为null值，默认得到的哈希值为0，即key为null的键值对会被默认存储于0号桶中

  • 得到hash, key, value后（暂时忽略onlyIfAbsent以及evict参数，它对hashMap的影响不是本质性的），会调用 putVal方法，这个方法首先检查数组的长度,如果为空或者数组长度为0，则进入resize操作(resize操作的细节请参见resize一章）.紧接着就会根据提供的hash值计算这个键值对所在的bucket的位置（在代码中为变量i的值)，这里分两种情况

    1. 如果数组的当前索引位置上没有元素，那么可以直接把这个元素放到数组的这个索引位置上

    2. 如果数组的当前索引位置上有元素，说明当前键值对的哈希值和Map中存储的另一键值对的哈希值发生了碰撞，在这种情况下，hashMap引入了链表的结构来进行存储。通过遍历链表上的元素，并通过key.equals()方法来比较当前的键值对和链表上的元素是否相等，如果相等那么直接进行替换，如果直到链表尾部也没有找到相等的元素，那么就在链表尾部插入新的键值对

  • 在完成元素的插入操作后，hashMap还会进行一次判断，比较当前map里存储的元素个数和预先设定的threshold值，这个阈值是由数组初始化长度和loadFactor相乘得来 ，如果超过这个阈值，说明当前Map中的负载已经较高，那么就进行一次resize操作，将数组的长度扩大一倍

  • 除此之外，hashMap还做了一些优化，比如当某个bucket的链表超过一定数量时，它会把链表转化成树来存储，当少于一定数量时，又会转化成链表来存储；另外，通过modCount这个参数来实现了迭代器的fast-fail机制.

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public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        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) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    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;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

GET操作

理解了put操作的原理后，再来理解get操作就非常简单了.

  • 首先还是根据提供的key值计算相应的hash，计算的方法和put时使用的方法是一样的，否则可能会造成取不到值了

  • 得到相应的hash值之后，相当于就知道这个元素所在的bucket的位置了，这个bucket在前面讲过，就是个链表结构，所以剩下要做的就是遍历这个链表，取出相应的值即可. 在遍历链表的时候，比较的是提供的key值和链表中的key值是否相等，通过key.equals()方法来判断，如果相等，说明找到了相应的值，直接返回；如果直到链表结尾都没有找到相等的元素，那么直接返回null即可.

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public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

RESIZE操作

resize操作是在map中存储的键值对个数超过预先设置的阈值时对hashMap进行扩容的实现，预设的阈值由capacity和load_factor两个参数共同决定, capacity决定了数组的初始长度，而load_factory决定了当数组的负载达到多少的时候，进入resize操作.

  • 首先判断旧的数组长度，如果长度不为0，则直接将capacity和threshold扩大为原来的两倍

  • 如果旧数组长度为0， 说明这是个初始化操作, 初始化的数组长度保存于threshold中

  • 如果capacity和threshold都为0，新的数组长度和阈值均采用默认值

  • 在计算好新的数组长度和阈值之后，要做的就是遍历原来的元素并将迁移到现在的数组中. 注意这里的每个数组元素可能都是一个链表，所以每次遍历的是一个链表，而不是一个数组元素。在遍历的时候，还要注意的是这里将hash和原来的数组长度按位并操作，如果得到的结果为0，说明这个元素在新的数组中还是应该存储在原来的索引位置上，如果得到的值不是0，说明这个键值对在新的数组中应该放在另外的位置，这个位置就是原先位置偏移oldCap个索引的位置. 

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    final Node<K,V>[] resize() {
    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;
    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;
}
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