静态变量
/** 序列化版本号 */
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/** 集合初始化容量,必须是2的n次幂，默认的初始容量是16 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
/** 集合最大容量,默认为2的30次幂 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/** 默认加载因子,默认值 0.75 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/** 当链表元素数量超过该值,则会转为红黑树（jdk1.8新增） */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/** 当链表的值小于6,则会从红黑树转回链表 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/** 当存放元素数量超过该值,表中的桶才能转换为红黑树,否则桶内元素超过指定条件时只会进行扩容 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/** 数组结构 */
transient Node<K,V>[] table;
/**存放缓存数据 */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**存放元素数量 */
transient int size;
/** 用来记录HashMap修改次数,即每次扩容和更改map结构的计数器 */
transient int modCount;
/** 扩容临界值,当存放元素数量超过临界值（容量*负载因子）时，会进行扩容 */
int threshold;
/** 哈希表加载因子 */
final float loadFactor;
存放元素的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
构造函数
1、自定义容量和负载因子
2、自定义容量，默认负载因子0.75
3、默认容量16，默认负载因子0.75
4、传入一个map
/**
* 指定容量大小和负载因子的构造函数
* @param initialCapacity 容量
* @param loadFactor 负载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 判断初始化容量initialCapacity是否小于0，如果小于0,则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY，如果是，则使用最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 制定容量大小的构造函数。负载因子使用默认的0.75
* @param initialCapacity 容量.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 使用默认容量16和默认负载因子0.75的构造函数
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
构造一个新的HashMap，其映射与指定的map相同。
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
以上1,2,3种构造方法都会调用以下方法
/**
* 返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂，
* 例如：制定的容量是11，返回16
*/
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;
}
如果自定义的容量大于2的30次幂，则容量默认2的30次幂；如果自定义的容量不是2的n次幂，则容量改成大于自定义容量的最接近自定义的2的n次幂，例如，
/** 实际上的容量是16 */
Map<String, String> map = new HashMap<>(11);
put操作
步骤：
1、先对key进行hash运算，得出要存的桶的下标
2、判断该桶上是否有值，如果没有，直接存入；如果有，则遇到了哈希冲突：
a、判断要插入的key与冲突的key值是否一致，如果是则更新value;
b、判断该桶冲突的节点是否是TreeNode（红黑树结构），如果是，则调用红黑树的插入方法putTreeNode()
c、最后的情况就是冲突节点使用的是链表结构，循环遍历链表，如果有相同的key则更新value，如果没有，则在末尾插入节点；判断链表长度是否大于等于8，如果是则调用转换成红黑树的方法treeifyBin，该方法中会对数组长度进行检查，如果小于MIN_TREEIFY_CAPACITY=64会对数组进行扩容，所以并不一定会转成红黑树。
3、如果 size 大于阈值 threshold（容量*负载因子），则进行扩容；
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断集合是否新创建，即tab为null
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算结点位置是否已存在元素，存在则表示有希碰撞冲突情况，不存在直接将元素插入该位置
// 将已存在的桶数据保存到变量p中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 创建一个新的结点存入到桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 执行else说明tab[i]不等于null，表示这个位置已经有值了
else {
Node<K,V> e; K k;
// 1. 元素hash值相等，但是不能确定是同一个值
// 2. key是否是同一实例，或者值是否相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 说明：两个元素哈希值相等，并且key的值也相等，将旧的元素整体对象赋值给e，用e来记录
e = p;
// 如果hash值不相等或者key不相等；判断p是否为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 说明是链表结点
// 1)如果是链表的话需要遍历到最后结点然后插入
// 2)采用循环遍历的方式，判断链表中是否有重复的key
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 判定p.next是否到达链表的尾部
// 取出p.next赋值给e
if ((e = p.next) == null) {
// 将节点插入到链表的尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断是否达到转换为红黑树的临界条件，如果是则调用treeifyBin转换为红黑树
// 注意：treeifyBin方法会对数组长度进行检查，如果小于MIN_TREEIFY_CAPACITY会对数组进行扩容
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
// 这里虽然判断是7>=7，但是因为binCount是从0开始的，所以走到这第八个节点已经插入了
// 转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 没有到达链表尾部，判断key值是否相同
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果key相等，则跳出循环
break;
// 说明新添加的元素和当前结点不相等，继续查找下一个结点。
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
// 也就是说通过上面的操作找到了重复的键，所以这里就是把该键的值变为新的值，并返回旧值
// 这里完成了put方法的修改功能
if (e != null) { // existing mapping for key
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 更新值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 修改记录次数
++modCount;
// 判断实际大小是否大于threshold阈值，如果超过则扩容
if (++size > threshold)
// 扩容
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
hash值的运算
/**
* 返回key的哈希值
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
/*
1）如果key等于null：返回的是0.
2）如果key不等于null：首先计算出key的hashCode赋值给h，然后与h无符号右移16位后的
二进制进行按位异或得到最后的hash值
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
putTreeNode()
先找到根节点，然后判断是从左边找还是右边找key。
找到了则直接返回找到的节点。
没找到则新建节点将该新建节点放到适当的位置，同时考虑红黑树跟双向链表的节点插入情况
/**
* 红黑树的节点插入
*/
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null; // 定义k的class对象
boolean searched = false; // 标识是否已经遍历过一次树，未必是从根节点遍历的
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this; // 父节点不为空则查找根节点，为空则自身就是根节点
// 从根节点开始遍历，没有终止条件，只能从内部退出
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
// 声明查找方向，当前节点的hash值，当前节点
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h) // 如果当前节点的hash值大于指定key的hash值
dir = -1; // 要插入的节点应在当前节点的左边
else if (ph < h) // 如果当前节点的hash值小于指定key的hash值
dir = 1; // 要插入的节点应在当前节点的右边
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) // 如果当前节点的hash值和key跟指定的key一样
return p; // 返回该节点
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
流程图
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