Java-HashMap 精講原理篇

確定雜湊桶陣列索引的位置

分三步確定：

– 取key的hashCode值

– 高位運算

– 取模運算

方法一：
static final int hash(Object key) {//jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16)為第二步 高位參與運算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {//jdk1.7的原始碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的
return h & (length-1);//第三步 取模運算
}

分析：

1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。然後將h的低16位和高16位異或，是為了保證在陣列table的length比較小的時候，讓高低位資料都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。

2.length是陣列的長度，取模運算求出陣列索引。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

高低位異或運算如下圖：（n為table的長度）

HashMap的put方法

public V put(K key, V value) {
// 對key的hashCode()做hash
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;
//判斷鍵值對陣列table[i]是否為空或為null,否則執行resize()進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根據鍵值key計算hash值得到插入的陣列索引i，如果table[i]==null，直接新建節點新增
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value,這裡的相同指的是hashCode相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍歷table[i]，判斷連結串列長度是否大於8，大於8的話把連結串列轉換為紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行連結串列的插入操作；遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可；
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;
//插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

針對這個流程，網上出現了一張比較好的流程圖，這裡借用下（若有冒犯請留言，我將重新畫一個）

結合圖看程式碼更清晰移動點。

HashMap的擴容方法

JDK1.7中的擴容較好理解：使用一個容量更大的陣列來代替已有的容量小的陣列，並把資料從原來的陣列中重新按照原來的計算方法放到新的陣列中。

void resize(int newCapacity) {//傳入新的容量
Entry[] oldTable = table;//引用擴容前的Entry陣列
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//擴容前的陣列大小如果已經達到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以後就不會擴容了
return;
}

Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//初始化一個新的Entry陣列
transfer(newTable);//！！將資料轉移到新的Entry數組裡
table = newTable;//HashMap的table屬性引用新的Entry陣列
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值
 }

void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;//src引用了舊的Entry陣列
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry陣列
Entry<K,V> e = src[j];//取得舊Entry陣列的每個元素
if (e != null) {
src[j] = null;//釋放舊Entry陣列的物件引用（for迴圈後，舊的Entry陣列不再引用任何物件）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計算每個元素在陣列中的位置
e.next = newTable[i]; //標記[1]
newTable[i] = e;//將元素放在陣列上
e = next;//訪問下一個Entry鏈上的元素
} while (e != null);
}
}
 }

JDK1.8中，對擴容演算法做了優化。我們觀察下key1和key2在擴容前和擴容後的位置計算過程：

可以看到如下結果：

我們在擴充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”。

可以看看下圖為16擴充為32的resize示意圖：

這個設計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由於新增的1bit是0還是1可以認為是隨機的，因此resize的過程，均勻的把之前的衝突的節點分散到新的bucket了。

具體程式碼，有興趣的可以仔細品讀以下程式碼：

1 final Node<K,V>[] resize() {
 2Node<K,V>[] oldTab = table;
 3int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4int oldThr = threshold;
 5int newCap, newThr = 0;
 6if (oldCap > 0) {
 7// 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
 8if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 9threshold = Integer.MAX_VALUE;
10return oldTab;
11}
12// 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍
13else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15newThr = oldThr << 1; // double threshold
16}
17else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18newCap = oldThr;
19else {// zero initial threshold signifies using defaults
20newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22}
23// 計算新的resize上限
24if (newThr == 0) {
25 
26float ft = (float)newCap * loadFactor;
27newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29}
30threshold = newThr;
31@SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33table = newTab;
34if (oldTab != null) {
35// 把每個bucket都移動到新的buckets中
36for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37Node<K,V> e;
38if ((e = oldTab[j]) != null) {
39oldTab[j] = null;
40if (e.next == null)
41newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42else if (e instanceof TreeNode)
43((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44else { // 連結串列優化重hash的程式碼塊
45Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47Node<K,V> next;
48do {
49next = e.next;
50// 原索引
51if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52if (loTail == null)
53loHead = e;
54else
55loTail.next = e;
56loTail = e;
57}
58// 原索引+oldCap
59else {
60if (hiTail == null)
61hiHead = e;
62else
63hiTail.next = e;
64hiTail = e;
65}
66} while ((e = next) != null);
67// 原索引放到bucket裡
68if (loTail != null) {
69loTail.next = null;
70newTab[j] = loHead;
71}
72// 原索引+oldCap放到bucket裡
73if (hiTail != null) {
74hiTail.next = null;
75newTab[j + oldCap] = hiHead;
76}
77}
78}
79}
80}
81return newTab;
82 }