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4月18日消息，亞馬遜通知中國賣家，從7月18日起將不再運營中國國內(nèi)市場業(yè)務(wù)并停止向商戶提供服務(wù)。不過亞馬遜稱海外購、亞馬遜全球開店、Kindle和亞馬遜云計算將繼續(xù)在華運營。
作者簡介
明天就是周六啦，提前祝大家周末愉快！
大家早上好，本篇文章來自 桑小年 的投稿，分析了HashMap的源碼，相信會對大家有所幫助！同時也感謝作者貢獻(xiàn)的精彩文章。
桑小年的博客地址：
https://juejin.im/user/57890289a633bd00585c3999
前言
HashMap是Map中最為常用的一種，面試中也經(jīng)常會被問到相關(guān)的問題。由于HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，回答相關(guān)問題的時候往往不盡人意，尤其是在JDK1.8之后，又引入了紅黑樹結(jié)構(gòu)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變的更加復(fù)雜，本文就JDK1.8源碼為例，對HashMap進(jìn)行分析；
源碼分析
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);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
構(gòu)造方法一共重載了四個，主要初始化了三個參數(shù)：
initialCapacity 初始容量（默認(rèn)16）：hashMap底層由數(shù)組實現(xiàn) 鏈表（或紅黑樹）實現(xiàn)，但是還是從數(shù)組開始，所以當(dāng)儲存的數(shù)據(jù)越來越多的時候，就必須進(jìn)行擴(kuò)容操作，如果在知道需要儲存數(shù)據(jù)大小的情況下，指定合適的初始容量，可以避免不必要的擴(kuò)容操作，提升效率
threshold 閾值：hashMap所能容納的最大價值對數(shù)量，如果超過則需要擴(kuò)容，計算方式：threshold=initialCapacity*loadFactor（構(gòu)造方法中直接通過tableSizeFor(initialCapacity)方法進(jìn)行了賦值，主要原因是在構(gòu)造方法中，數(shù)組table并沒有初始化，put方法中進(jìn)行初始化，同時put方法中也會對threshold進(jìn)行重新賦值，這個會在后面的源碼中進(jìn)行分析）
loadFactor 加載因子（默認(rèn)0.75）：當(dāng)負(fù)載因子較大時，去給table數(shù)組擴(kuò)容的可能性就會少，所以相對占用內(nèi)存較少（空間上較少），但是每條entry鏈上的元素會相對較多，查詢的時間也會增長（時間上較多）。反之就是，負(fù)載因子較少的時候，給table數(shù)組擴(kuò)容的可能性就高，那么內(nèi)存空間占用就多，但是entry鏈上的元素就會相對較少，查出的時間也會減少。所以才有了負(fù)載因子是時間和空間上的一種折中的說法。所以設(shè)置負(fù)載因子的時候要考慮自己追求的是時間還是空間上的少。（一般情況下不需要設(shè)置，系統(tǒng)給的默認(rèn)值已經(jīng)比較適合了）
我們最常使用的是無參構(gòu)造，在這個構(gòu)造方法里面僅僅設(shè)置了加載因子為默認(rèn)值，其他兩個參數(shù)會在resize方法里面進(jìn)行初始化，在這里知道這個結(jié)論就可以了，下面會在源碼里面進(jìn)行分析；另外一個帶有兩個參數(shù)的構(gòu)造方法，里面對初始容量和閾值進(jìn)行了初始化，對閾值的初始化方法為 tableSizeFor(int cap),看一下源碼：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
/**
* 找到大于或等于 cap 的最小2的冪
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n 1;
}
第一次看到這個方法的時候，我當(dāng)時的心情是：
接下來分析一下這個方法，對于無符號右移運算符不了解的，可以看一下這篇文章了解一下（https://www.jianshu.com/p/927009730809），下面偷一張圖（真的是借別人的圖，google搜索的,不知道是誰的，如果大佬覺得太可恥，私信我我刪了他）以10為例進(jìn)行分析：
另外，需要注意一下的是，第一步 int n = cap - 1; 這個操作，執(zhí)行這個操作的主要原因是為了防止在cap已經(jīng)是2的n次冪的情況下，經(jīng)過運算后得到的結(jié)果是cap的二倍的結(jié)果，例如如果n為l6，經(jīng)過一系列運算之后，得到的結(jié)果是0001 1111，此時最后一步n 1 執(zhí)行之后，就會返回32，有興趣的可以自己進(jìn)行嘗試；
1.2 put方法
在hashMap源碼中，put方法邏輯是最為復(fù)雜的，接下來先看一下源碼：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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)
//如果table尚未初始化，則此處進(jìn)行初始化數(shù)組，并賦值初始容量，重新計算閾值
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//通過hash找到下標(biāo)，如果hash值指定的位置數(shù)據(jù)為空，則直接將數(shù)據(jù)存放進(jìn)去
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//如果通過hash找到的位置有數(shù)據(jù)，發(fā)生碰撞
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果需要插入的key和當(dāng)前hash值指定下標(biāo)的key一樣，先將e數(shù)組中已有的數(shù)據(jù)
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果此時桶中數(shù)據(jù)類型為 treeNode，使用紅黑樹進(jìn)行插入
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//此時桶中數(shù)據(jù)類型為鏈表
// 進(jìn)行循環(huán)
for (int binCount = 0; ; binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//如果鏈表中沒有最新插入的節(jié)點，將新放入的數(shù)據(jù)放到鏈表的末尾
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果鏈表過長，達(dá)到樹化閾值，將鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果鏈表中有新插入的節(jié)點位置數(shù)據(jù)不為空，則此時e 賦值為節(jié)點的值，跳出循環(huán)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//經(jīng)過上面的循環(huán)后，如果e不為空，則說明上面插入的值已經(jīng)存在于當(dāng)前的hashMap中，那么更新指定位置的鍵值對
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
modCount;
//如果此時hashMap size大于閾值，則進(jìn)行擴(kuò)容
if ( size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
從代碼看，put方法分為三種情況：
table尚未初始化，對數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化
table已經(jīng)初始化，且通過hash算法找到下標(biāo)所在的位置數(shù)據(jù)為空,直接將數(shù)據(jù)存放到指定位置
table已經(jīng)初始化，且通過hash算法找到下標(biāo)所在的位置數(shù)據(jù)不為空，發(fā)生hash沖突（碰撞），發(fā)生碰撞后，會執(zhí)行以下操作：
判斷插入的key如果等于當(dāng)前位置的key的話，將 e 指向該鍵值對
如果此時桶中數(shù)據(jù)類型為 treeNode，使用紅黑樹進(jìn)行插入
如果是鏈表，則進(jìn)行循環(huán)判斷， 如果鏈表中包含該節(jié)點，跳出循環(huán)，如果鏈表中不包含該節(jié)點，則把該節(jié)點插入到鏈表末尾，同時，如果鏈表長度超過樹化閾值（TREEIFY_THRESHOLD）且table容量超過最小樹化容量（MIN_TREEIFY_CAPACITY），則進(jìn)行鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹（由于table容量越小，越容易發(fā)生hash沖突，因此在table容量<MIN_TREEIFY_CAPACITY 的時候，如果鏈表長度>TREEIFY_THRESHOLD,會優(yōu)先選擇擴(kuò)容，否則會進(jìn)行鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹操作）
首先分析table尚未初始化的情況：
n = (tab = resize()).length;
從代碼可以看出，table尚未初始化的時候，會調(diào)用resize()方法：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//1、table已經(jīng)初始化，且容量 > 0
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//如果舊的容量已近達(dá)到最大值，則不再擴(kuò)容，閾值直接設(shè)置為最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//如果舊的容量不小于默認(rèn)的初始容量，則進(jìn)行擴(kuò)容，容量擴(kuò)張為原來的二倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//2、閾值大于0 threshold 使用 threshold 變量暫時保存 initialCapacity 參數(shù)的值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//3 threshold 和 table 皆未初始化情況，此處即為首次進(jìn)行初始化
//也就在此處解釋了構(gòu)造方法中沒有對threshold 和 初始容量進(jìn)行賦值的問題
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果閾值為零，表示使用默認(rèn)的初始化值
//這種情況在調(diào)用無參構(gòu)造的時候會出現(xiàn)，此時使用默認(rèn)的容量和閾值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//此處閾值即為 threshold=initialCapacity*loadFactor
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 為 0 時，按閾值計算公式進(jìn)行計算，容量*負(fù)載因子
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新閾值
threshold = newThr;
//更新數(shù)組桶
@SuppressWarnings({'rawtypes','unchecked'})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//如果之前的數(shù)組桶里面已經(jīng)存在數(shù)據(jù)，由于table容量發(fā)生變化，hash值也會發(fā)生變化，需要重新計算下標(biāo)
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; j) {
Node<K,V> e;
//如果指定下標(biāo)下有數(shù)據(jù)
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//1、將指定下標(biāo)數(shù)據(jù)置空
oldTab[j] = null;
//2、指定下標(biāo)只有一個數(shù)據(jù)
if (e.next == null)
//直接將數(shù)據(jù)存放到新計算的hash值下標(biāo)下
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//3、如果是TreeNode數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//4、對于鏈表，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
else { // preserve order
//如果是鏈表，重新計算hash值，根據(jù)新的下標(biāo)重新分組
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;
}
resize方法邏輯比較復(fù)雜，需要靜下心來一步步的分析，但是總的下來，分為以下幾步：
首先先判斷當(dāng)前table是否進(jìn)行過初始化，如果沒有進(jìn)行過初始化，此處就解決了調(diào)用無參構(gòu)造方法時候，threshold和initialCapacity 未初始化的問題，如果已經(jīng)初始化過了，則進(jìn)行擴(kuò)容，容量為原來的二倍
擴(kuò)容后創(chuàng)建新的table，并對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷
如果新計算的位置數(shù)據(jù)為空，則直接插入
如果新計算的位置為鏈表，則通過hash算法重新計算下標(biāo)，對鏈表進(jìn)行分組
如果是紅黑樹，則需要進(jìn)行拆分操作
put方法分析完成之后，剩下的就很簡單了，先看一下源碼：
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) {
//1、根據(jù)hash算法找到對應(yīng)位置的第一個數(shù)據(jù)，如果是指定的key，則直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果該節(jié)點為紅黑樹，則通過樹進(jìn)行查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果該節(jié)點是鏈表，則遍歷查找到數(shù)據(jù)
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
get方法相對于put來說，邏輯實在是簡單太多了
根據(jù)hash值查找到指定位置的數(shù)據(jù)
校驗指定位置第一個節(jié)點的數(shù)據(jù)是key是否為傳入的key，如果是直接返回第一個節(jié)點，否則繼續(xù)查找第二個節(jié)點
如果數(shù)據(jù)是TreeNode（紅黑樹結(jié)構(gòu)），直接通過紅黑樹查找節(jié)點數(shù)據(jù)并返回
如果是鏈表結(jié)構(gòu)，循環(huán)查找所有節(jié)點，返回數(shù)據(jù)
如果沒有找到符合要求的節(jié)點，返回null
在這個方法里面，需要注意的有兩個地方：hash（key）和hash的取模運算 (n - 1) & hash
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
這段代碼叫做擾動函數(shù)，也是hashMap中的hash運算，主要分為下面幾步：
key.hashCode()，獲取key的hashCode值，如果不進(jìn)行重寫的話返回的是根據(jù)內(nèi)存地址得到的一個int值
key.hashCode() 獲取到的hashcode無符號右移16位并和元hashCode進(jìn)行^ ，這樣做的目的是為了讓高位與低進(jìn)行混合，讓兩者都參與運算，以便讓hash值分布更加均勻
在hashMap的代碼中，在很多地方都會看到類似的代碼：
first = tab[(n - 1) & hash])
hash算法中，為了使元素分布的更加均勻，很多都會使用取模運算，在hashMap中并沒有使用（n）%hash這樣進(jìn)行取模運算，而是使用(n - 1) & hash進(jìn)行代替，原因是在計算機(jī)中，&的效率要遠(yuǎn)高于%；需要注意的是，只有容量為2的n次冪的時候，(n - 1) & hash 才能等效（n）%hash，這也是hashMap 初始化初始容量時，無論傳入任何值，都會通過tableSizeFor(int cap) 方法轉(zhuǎn)化成2的n次冪的原因，這種巧妙的設(shè)計真的很令人驚嘆；至于為什么只有2的n次冪才能這樣進(jìn)行取模運算，這里就不再詳細(xì)敘述了，有興趣的可以看一下一位大佬寫的文章：
由HashMap哈希算法引出的求余%和與運算&轉(zhuǎn)換問題
https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9054804.html
了解完get方法之后，我們再最后了解一下remove方法：
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//根據(jù)key和key的hash值，查找到對應(yīng)的元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果查找的了元素node，移除即可
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//如果是TreeNode，通過樹進(jìn)行移除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果是第一個節(jié)點，移除第一個節(jié)點，將index下標(biāo)的位置指向第二個節(jié)點
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
//如果不是鏈表的第一個節(jié)點，則移除該節(jié)點
p.next = node.next;
modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
從源碼可以看出來，通過key找到需要移除的元素操作過程和get方法幾乎一致，最后在查找到key對應(yīng)的節(jié)點之后，根據(jù)節(jié)點的位置和類型，進(jìn)行相應(yīng)的移除操作就完成了，過程非常簡單
到這里，hashMap的源碼基本就解析完成了，其余的方法和源碼邏輯相對非常簡單，大部分還是使用上述代碼來實現(xiàn)的，例如containsKey（jey），就是使用get方法中的getNode（）來判斷的，由于篇幅原因就不一一介紹。
另外，中間有很部分不影響邏輯理解的代碼被一筆帶過，比如 紅黑樹的轉(zhuǎn)化，查找，刪除等操作，有興趣的可以自己進(jìn)行學(xué)習(xí)，不過還有一些其他的特性需要提醒一下
最后總結(jié)一下：
HashMap 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在JDK1.7之前是由數(shù)組 鏈表組成的，1.8之后又加入了紅黑樹；鏈表長度小于8的時候，發(fā)生Hash沖突后會增加鏈表的長度，當(dāng)鏈表長度大于8的時候，會先判讀數(shù)組的容量，如果容量小于64會先擴(kuò)容（原因是數(shù)組容量越小，越容易發(fā)生碰撞，因此當(dāng)容量過小的時候，首先要考慮的是擴(kuò)容），如果容量大于64，則會將鏈表轉(zhuǎn)化成紅黑樹以提升效率
hashMap 的容量是2的n次冪，無論在初始化的時候傳入的初始容量是多少，最終都會轉(zhuǎn)化成2的n次冪，這樣做的原因是為了在取模運算的時候可以使用&運算符，而不是%取余，可以極大的提上效率，同時也降低hash沖突
HashMap是非線程安全的，在多線程的操作下會存在異常情況（如形成閉環(huán)（1.7），1.8已修復(fù)閉環(huán)問題，但仍不安全），可以使用HashTable或者ConcurrentHashMap進(jìn)行代替
