Jdk 1.7

  1. 数据结构

    1.7版本的HashMap采用数组加链表的方式存储数据,数组是用来存储数据的在数组的位置,链表则时用来存放数据的,由于根据hash可能发生碰撞,一个位置会出现多个数据,所以采用链表结构来存储数据,结构如下图所示.

    HashMap 源码浅析 1.7

  2. 基本成员变量
    capacity 数组的长度

    // 当前数组的容量,始终保持2^n,可以扩容,扩容后是当前线程的2倍
        // 1 << 4 = 1 * 2^4   1的二进制左移4位
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    capacity 的最大值 (扩容时,如果已经是最大值,会设置成Integer.MAX_VALUE)

    // 如果传入的值大于该值,也会替换为 1 << 30(2 ^ 30)
        static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    factor 负载因子(用来算阈值)

    // 负载因子 默认值为 0.75
        static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    threshold 阈值(capacity * factor),扩容时用来判断有没有大于等于这个值
    int threshold;

    size

    // map的容量
        transient int size;

    Entry (存储数据的地方)

    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        // 就是传输key
        final K key;
        // 就是value
        V value;
        // 用于指向单项链表的下一个Entry
        Entry<K,V> next;
        // 通过key计算的hash值
        int hash;
    
        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
  3. 构造方法
    有参构造

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
                    // 容量不能小于0
                    if (initialCapacity < 0)
                            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                            initialCapacity);
                    // 容量大于MAXIMUM_CAPACITY时,等于MAXIMUM_CAPACITY
                    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
                    // loadFactor不能小于等于0
                    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
                            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                            loadFactor);
    
                    this.loadFactor = loadFactor;
                    threshold = initialCapacity;
                    init();
                }

    无参构造
    // 使用默认的容量和负载因子

    public HashMap() {
                        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
                }
  4. 基本方法
    Put方法 (具体流程看下面的执行流程分析或者代码注释)
    具体执行流程:
    (1) 判断当前table是否为EMPTY_TABLE={},证明没有初始化,调用inflateTable初始化,具体详见后面inflateTable()方法代码分析.
    (2) 判断key是否为null,是null调用putForNullKey插入方法(证明1.7的HashMap允许key为null),具体详见后面putForNullKey()方法代码分析.
    (3) 获取当前key的hash,然后算出hash在数组的位置i(hash & (tab.length - 1)).给大家解释下为什么数组的长度必须是2的冥,是和算i的位置有关系,因为如果一个数是2的冥次方,假如这个数是n,那么 hash % n = hash & (n -1),这就是为什么i的位置一定会在数组长度范围中,因为取得是余数,还有就是位运算比直接取余效率高.
    (4) 判断当前位置上有没有值table[i],如果有值,遍历链表,找出相同的key和hash,然后替换value,返回旧的value(oldOvalue).
    (5) 如果没有找到相同的key和hash,那么就添加这个节点(Entry),方法addEntry().
    (6) 在addEntry()方法里面判断需不需扩容,需要就扩容,调用扩容方法resize(),然后在调用 createEntry()方法添加节点,size++.

            // 插入
            public V put(K key, V value) {
                    // 当插入第一个元素时,需要初始化
                    if (table == EMPTY_TABLE) {
                            // 初始化
                            inflateTable(threshold);
                    }
                    // key为null是
                    if (key == null)
                            // 找出key为null,替换返回旧值
                            // 没有则新添加一个key为null的Entry
                            return putForNullKey(value);
                    // 计算hash值
                    int hash = hash(key);
                    // 根据hash,找出table的位置
                    int i = indexFor(hash, table.length);
                    // 因为在table[i]中,可能存在多个元素(同一个hash),所以要基于链表实现
                    // 循环table[i]上的链表(不为空),存在就修改,返回旧值(oldValue)
                    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++;
                    // 为空或者不存在,则新添加(需要计算容量)
                    addEntry(hash, key, value, i);
                    return null;
            }

    inflateTable初始化方法 (懒加载,只有第一次调用put方法时才初始化)

                // 初始化table
                private void inflateTable(int toSize) {
                        // Find a power of 2 >= toSize
                        // 计算出大于等于toSize最邻近的2^n(所以capacity一定是2^n)
                        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
                        // 在此计算阈值 capacity * loadFactor
                        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, 
                        MAXIMUM_CAPACITY + 1);
                        // 创建capacity大小的capacity数组就是hashmap的容器
                        table = new Entry[capacity];
                        initHashSeedAsNeeded(capacity);
                }

    putForNullKey方法(存储key为null的数据)
    具体执行流程:
    (1) 遍历table[0]处的链表(说明nullkey永远存在table[0]位置)
    (2) 找到key==null 的数据,替换value,返回旧的value
    (3) 没有找到,就在table[0]位置添加一个key为null的Entry,调用addEntry()方法.

        private V putForNullKey(V value) {
                        // 遍历table[0]的链表
                        // 找到key等于null的,把值覆盖,返回旧值(oldValue)
                        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++;
                        // 没有找到就添加一个key为null的Entry
                        addEntry(0, null, value, 0);
                        return null;
                }

    addEntry方法(判断是否需要扩容,然后在添加节点Entry)
    执行流程:
    (1) 判断是否需要扩容,size(每次添加一个entry size++)>=threshold(阈值)并且当前这个key的hash算出的位置必须有元素才扩容,具体详解看代码注释.
    (2) 如果满足扩容条件,调用扩容方法resize(2 * table.length),table长度扩大2倍,然后重新算当前key的hash和位置bucketIndex.
    (3) 调用createEntry()方法,添加节点.

                // 添加节点到链表
                void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
                        /*
                        * 扩容机制必须满足两个条件
                        * (1) size大于等于了阈值
                        * (2) 到达阈值的这个值有没有发生hash碰撞
                        *  所以阈值在默认情况下是12 是一个重要节点
                        *  扩容范围是12-27
                        *  最小12进行扩容,最大27时必须进行扩容
                        *  分析最小12扩容
                        *   当size是12时,判断有没有hash碰撞,有扩容,没有继续不扩容.
                        *   分析最大27扩容
                        *   当12没有进行扩容时,size大于阈值就一直满足了
                        *   就只需要判断接下来的hash有没碰撞,有就扩容,没有就不扩容
                        *   最大是一种极端情况,前面11个全部在一个table索引上,接下来
                        *   15个全部没有碰撞,11+15=26,table所有索引全部有值,在插入一个
                        *   值必须碰撞就是26+1=27最大进行扩容
                        * */
                        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
                                // 扩容(方法里面重点讲)
                                resize(2 * table.length);
                                // 计算hash,null时为0
                                hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
                                // 计算位置
                                bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
                        }
    
                        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
                }

    createEntry方法(在传入位置加入一个节点)

    // 创建一个新的Entry,放在链表的表头,size++
                void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
                        // 这里可以理解为当前的第一个节点
                        Entry<K,V> next = table[bucketIndex]; 
                        // 创建一个新的节点,next节点是当前的第一个节点,然后设置到bucketIndex位置
                        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, next); 
                        size++;
                }

    resize方法(扩容方法,扩容成原来的2倍)
    执行流程:
    (1) 计算oldTable的长度,如果oldTable的长度已经是最大值了,那么就把阈值设置成Integer.MAX_VALUE,return.
    (2) 根据新的容量创建table.
    (3) 调用transfer方法转移数据.
    (4) 将新table赋值给旧table,重新就算阈值.

        void resize(int newCapacity) {
                        Entry[] oldTable = table;
                        int oldCapacity = oldTable.length;
                        // 如果当前值已经是最大值了(2^30),就设置阈值为Integer的最大值
                        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
                                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                                return;
                        }
    
                        // 根据传入Capacity重新创建新数组,扩容完成
                        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
                        // 把原来的数据迁移到新的table(newTable)
                        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
                        // 将table设为新table(newTable)
                        table = newTable;
                        // 设置新的阈值
                        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
                }

    transfer方法(负载转移数据,把旧table的数据迁移到新table,至此扩容完成)
    注意:扩容完成后链表的顺序会反转,如下图解释.
    HashMap 源码浅析 1.7

                // 扩容之后迁移数据(重新计算hash,分配地址),很耗性能
                // 顺便提一下jdk7(get死循环)就是扩容时造成,造成环形链表
                void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
                        // 新数组的容量
                        int newCapacity = newTable.length;
                        // 遍历原table
                        for (Entry<K,V> e : table) {
                                // 轮询e不等于null
                                while(null != e) {
                                        // 保存下个元素
                                        Entry<K,V> next = e.next;
                                        if (rehash) {
                                                // 计算出key的hash
                                                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                                        }
                                        // 计算出table的位置
                                        int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                                        e.next = newTable[i];
                                        newTable[i] = e;
                                        e = next;
                                }
                        }
                }

    get方法(通过key获取数据)
    执行流程:
    (1) 判断key是否为null,为null调用getForNullKey()方法
    (2) 不为null,调用getEntry方法

            // get方法
                public V get(Object key) {
                        // key等于null
                        if (key == null)
                                return getForNullKey();
                        // 不为null是查找
                        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
    
                        return null == entry ? null : entry.getValue();
                }

    getForNullKey()方法(遍历table[0]位置数据,找到key==null的返回)

             private V getForNullKey() {
                        // 没数据
                        if (size == 0) {
                                return null;
                        }
                        // 从table[0]处遍历链表,找到key=null的返回
                        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
                                if (e.key == null)
                                        return e.value;
                        }
                        return null;
                }

    getEntry()方法(根据hash算出位置,遍历当前位置的数据,找到key和hash相同的返回)

        final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
                        // 没数据
                        if (size == 0) {
                                return null;
                        }
                        // 获取hash
                        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
                        // 获取table的位置,找到hash和key相同的返回
                        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
                                 e != null;
                                 e = e.next) {
                                Object k;
                                if (e.hash == hash &&
                                                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                                        return e;
                        }
                        return null;
                }

    remove()方法

            final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
                        // 没数据
                        if (size == 0) {
                                return null;
                        }
                        // 获取hash
                        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
                        // 计算位置
                        int i = indexFor(hash, table.length);
                        // 获取i位置的entry
                        Entry<K,V> prev = table[i];
                        Entry<K,V> e = prev;
    
                        // 遍历链表
                        while (e != null) {
                                Entry<K,V> next = e.next;
                                Object k;
                                // 找到了hash和key相等的
                                if (e.hash == hash &&
                                                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                                        modCount++;
                                        // 容量减减
                                        size--;
                                        // 说明是第一个元素
                                        // 把头结点设置成他的下一个元素
                                        if (prev == e)
                                                table[i] = next;
                                        // 删除当前e,把上一个元素的next指向当前e.next
                                        // 1 -2 -3-null 删除2,把1的next指向2的next,就是1-3-null
                                        else
                                                prev.next = next;
                                        e.recordRemoval(this);
                                        return e;
                                }
                                prev = e;
                                e = next;
                        }
    
                        return e;
                }
  5. 总结:

    1.7HashMap需要注意的是在扩容时,不是到达阈值就会扩容的,还要判断当前位置是否有值,来决定会否扩容,还有就是扩容的时候是遍历了每个位置的链表,重新计算hash和位置,然后插入新的table,每条链的顺序是和原来相反的,这样如果数据量很大,其实很消耗性能.还有就是采用链表的数据结构来存储数据,如果hash碰撞严重的话,这条链就会很长,这样不管是get,或者put都需要遍历链,这样也遍历也很慢,这是1.7HashMap个人觉得一些缺陷吧(因为看了1.8 HashMap 源码浅析).
    PS 1.7的HashMap在多线程下扩容会导致环链,然后导致再次遍历链表的时候回是死循环,进而cpu100%,所以多线程下就不要用HashMap.