HashMap的初始化方法
要学习hashmap我们从初始化方法开始看起：
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;
}
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size;
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;
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(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
这里代码并不复杂，有许多人有所误解的是：就是41行的this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 这里的threshould首先是16（你加入初设的值变为2的次幂形式的值） 然后才变为在resize后12（initialCapacity*loadFactor）
HashMap的基本属性
//在链表里的键值对对象包含：
int hash; //键的哈希值
final K key; //键
V value; //值
Node<K,V>next //下一个节点的地址值
//在红黑树里Node变为TreeNode
TreeNode<K,V>parent ; //父节点的地址
TreeNode<K,V>left ;
TreeNode<K,V>right;
boolean red; //节点的颜色
此外用于存储数据的table字段使用transient修饰，通过transient修饰的字段在序列化的时候将被排除在外，那么HashMap在序列化后进行反序列化时，是如何恢复数据的呢？HashMap通过自定义的readObject/writeObject方法自定义序列化和反序列化操作。这样做主要是出于以下两点考虑：
- table一般不会存满，即容量大于实际键值对个数，序列化table未使用的部分不仅浪费时间也浪费空间；
- key对应的类型如果没有重写hashCode方法，那么它将调用Object的hashCode方法，该方法为native方法，在不同JVM下实现可能不同；换句话说，同一个键值对在不同的JVM环境下，在table中存储的位置可能不同，那么在反序列化table操作时可能会出错。
所以在HashXXX类中（如HashTable，HashSet，LinkedHashMap等等），我们可以看到，这些类用于存储数据的字段都用transient修饰，并且都自定义了readObject/writeObject方法。readObject/writeObject方法这节就不进行源码分析了，有兴趣自己研究。
HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一，是非线程安全的。HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。 JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于等于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。 用下图解释即可
hashmap中的put方法
至于为什么加载因子为0.75，我们可以看到源码自己的注释
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
//这里的false代表当查到相同的元素的时候，老的元素并不保留 会直接进行覆盖
//true是否在创建模式，如果为false，则表是在创建模式。
}
那么这里的hash函数代表什么意思呢
HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。 所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
这里我们看一下它的源码
//1.7之前
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
//1.8
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
在理解上面的含义之后，我们转到putval方法，这里是hashmap的关键，有很多关键方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//我们这里新建一个tab来在方法区进行操作，而不对堆中的table操作 使得速度更快
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
//如果达到了扩容的条件，我们会将size增加到原来的两倍，然后新建一个hashmap,将旧的hashmap加入到新的
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中) 用位运算，速度更快
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素（处理hash冲突）
else {
Node<K,V> e; K k;
//快速判断第一个节点table[i]的key是否与插入的key一样，若相同就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断插入的是否是红黑树节点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 不是红黑树节点则说明为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 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
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// threshold在第一次创建的时候，为本身的最大容量，resize才变成了最大容量*负载因子 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
//其目的在于table为null时会将自己的threshould赋到node数组大小中
//int oldThr = threshold;//32
//newCap = oldThr;//32
//newThr=newCap*loadFactor;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
//代表当前没有覆盖任何元素
return null;
}
每次put 都会进行判断，如果++size > threshold是 会调用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;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
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
// 创建对象时初始化容量大小放在threshold中，此时只需要将其作为新的数组容量
newCap = oldThr;
else {
// signifies using defaults 无参构造函数创建的对象在这里计算容量和阈值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 创建时指定了初始化容量或者负载因子，在这里进行阈值初始化，
// 或者扩容前的旧容量小于16，在这里计算新的resize上限
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) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 只有一个节点，直接计算元素新的位置即可
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 将红黑树拆分成2棵子树，如果子树节点数小于等于 UNTREEIFY_THRESHOLD（默认为 6），则将子树转换为链表。
// 如果子树节点数大于 UNTREEIFY_THRESHOLD，则保持子树的树结构。
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get方法
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) {
// 数组元素相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个节点
if ((e = first.next) != null) {
// 在树中get
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中get
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
