HashMap其实就那么一回事儿之源码浅析
来源：互联网 发布：linux查看内存cpu命令 编辑：程序博客网 时间：2024/06/11 20:39
上篇文章《LinkedList其实就那么一回事儿之源码分析》介绍了LinkedList, 本次将为大家介绍HashMap。
在介绍HashMap之前，为了方便更清楚地理解源码，先大致说说HashMap的实现原理， HashMap 是基于数组 + 链表实现的， 首先HashMap就是一个大数组，在这个数组中，通过hash值去寻对应位置的元素， 如果遇到多个元素的hash值一样，那么怎么保存，这就引入了链表，在同一个hash的位置，保存多个元素（通过链表关联起来）。HashMap 所实现的基于<key, value>的键值对形式，是由其内部内Entry实现。 好啦，简单讲完HashMap的实现原理后，就开始正式分析源码啦：
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ //默认的HashMap的空间大小16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //hashMap最大的空间大小 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //HashMap默认负载因子，负载因子越小，hash冲突机率越低，至于为什么，看完下面源码就知道了 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; //table就是HashMap实际存储数组的地方 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; //HashMap 实际存储的元素个数 transient int size; //临界值（即hashMap 实际能存储的大小）,公式为(threshold = capacity * loadFactor) int threshold; //HashMap 负载因子 final float loadFactor; //HashMap的(key -> value)键值对形式其实是由内部类Entry实现，那么此处就先贴上这个内部类 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; //保存了对下一个元素的引用，说明此处为链表 //为什么此处会用链表来实现？ //其实此处用链表是为了解决hash一致的时候的冲突 //当两个或者多个hash一致的时候，那么就将这两个或者多个元素存储在一个位置，用next来保存对下个元素的引用 Entry<K,V> next; int hash; Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } } //以上是内部类Entry //构造方法， 设置HashMap的loadFactor 和 threshold, 方法极其简单，不多说 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; threshold = initialCapacity; init(); } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //构造方法，传入Map, 将Map转换为HashMap public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); //初始化HashMap， 这个方法下面会详细分析 inflateTable(threshold); //这就是将指定Map转换为HashMap的方法，后面会详细分析 putAllForCreate(m); } //初始化HashMap private void inflateTable(int toSize) { //计算出大于toSize最临近的2的N此方的值 //假设此处传入6, 那么最临近的值为2的3次方，也就是8 int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //由此处可知：threshold = capacity * loadFactor threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //创建Entry数组，这个Entry数组就是HashMap所谓的容器 table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); } private static int roundUpToPowerOf2(int number) { //当临界值小于HashMap最大容量时， 返回最接近临界值的2的N次方 //Integer.highestOneBit方法的作用是用来计算指定number最临近的2的N此方的数 return number >= MAXIMUM_CAPACITY ? MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1; } //这就是将指定Map转换为HashMap的方法，主要看下面的putForCreate方法 private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) { for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) putForCreate(e.getKey(), e.getValue()); } private void putForCreate(K key, V value) { //计算hash值， key为null的时候，hash为0 int hash = null == key ? 0 : hash(key); //根据hash值，找出当前hash在table中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); //由于table[i]处可能不止有一个元素（多个会形成一个链表），因此，此处写这样一个循环 //当key存在的时候，直接将key的值设置为新值 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { e.value = value; return; } } //当key不存在的时候，就在table的指定位置新创建一个Entry createEntry(hash, key, value, i); } //在table的指定位置新创建一个Entry void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; } //下面就开始分析我们常用的方法了（put, remove） //先看put方法 public V put(K key, V value) { //table为空，就先初始化 if (table == EMPTY_TABLE) { //这个方法上面已经分析过了，主要是在初始化HashMap,包括创建HashMap保存的元素的数组等操作 inflateTable(threshold); } //key 为null的情况， 只允许有一个为null的key if (key == null) return putForNullKey(value); //计算hash int hash = hash(key); //根据指定hash，找出在table中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); //table中，同一个位置（也就是同一个hash）可能出现多个元素（链表实现），故此处需要循环 //如果key已经存在，那么直接设置新值 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; //key 不存在，就在table指定位置之处新增Entry addEntry(hash, key, value, i); return null; } //当key为null 的处理情况 private V putForNullKey(V value) { //先看有没有key为null, 有就直接设置新值 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++;、 //当前没有为null的key就新创建一个entry,其在table的位置为0（也就是第一个） addEntry(0, null, value, 0); return null; } //在table指定位置新增Entry, 这个方法很重要 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //table容量不够, 该扩容了（两倍table），重点来了，下面将会详细分析 resize(2 * table.length); //计算hash, null为0 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; //找出指定hash在table中的位置 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } //扩容方法 (newCapacity * loadFactor) void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; //如果之前的HashMap已经扩充打最大了，那么就将临界值threshold设置为最大的int值 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } //根据新传入的capacity创建新Entry数组，将table引用指向这个新创建的数组，此时即完成扩容 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; //扩容公式在这儿（newCapacity * loadFactor） //通过这个公式也可看出，loadFactor设置得越小，遇到hash冲突的几率就越小 threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } //扩容之后，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置， //由此可见，为了保证效率，如果能指定合适的HashMap的容量，会更合适 void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } } //上面看了put方法，接下来就看看remove public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } //这就是remove的核心方法 final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } //老规矩，先计算hash,然后通过hash寻找在table中的位置 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; //这儿又神奇地回到了怎么删除链表的问题（上次介绍linkedList的时候，介绍过） //李四左手牵着张三，右手牵着王五，要删除李四，那么直接让张三牵着王五的手就OK while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }}以上就是对于HashMap 核心源码部分的分析。下面再对HashMap的实现源码作一次总结：
1. HashMap只允许一个为null的key。
2. HashMap的扩容：当前table数组的两倍
3. HashMap实际能存储的元素个数： capacity * loadFactor
4. HashMap在扩容的时候，会重新计算hash值，并对hash的位置进行重新排列， 因此，为了效率，尽量给HashMap指定合适的容量，避免多次扩容
原文链接：http://www.cnblogs.com/dongying/p/4022795.html
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