从HashMap源码学习一些精髓
主要静态变量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY默认的初始化容量，即16；DEFAULT_LOAD_FACTOR默认的负载因子TREEIFY_THRESHOLD当一个槽(或叫bin、buket)的链表长度到达改阈值时，是将链表转换为红黑树的一个必要条件，注意只是一个必要条件，并不是充分条件，后面马上就会说明原因。UNTREEIFY_THRESHOLD当一个槽数据退化到该阈值时，红黑树将退化成链表；MIN_TREEIFY_CAPACITY当容量小于该值时，即使链表长度到达TREEIFY_THRESHOLD也不会转换红黑树，而是通过resize()的方式进行扩容。所以别再说当链表长度大于8时就会转换红黑树了，这个条件不具备的情况下是不会转换的，具体代码在treeifyBin()方法中，下面也会讲到。
这里说一个反常识，可能是因为八股文背得多了，大家对HashMap链表转红黑树慢慢的认为是一个很容易发生的情况，但是从源码中我们其实可以看到官方的一些理论数据如下，可见正常情况下一个HashMap中出现红黑树的可能性是非常低的。
* Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows a Poisson distribution * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a * parameter of about 0.5 on average for the default resizing * threshold of 0.75, although with a large variance because of * resizing granularity. Ignoring variance, the expected * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)). The first values are: * * 0: 0.60653066 * 1: 0.30326533 * 2: 0.07581633 * 3: 0.01263606 * 4: 0.00157952 * 5: 0.00015795 * 6: 0.00001316 * 7: 0.00000094 * 8: 0.00000006 * more: less than 1 in ten million
HashMap的构造方法
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); //这个方法也很有意思，后面会讲
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
} 这里值得注意的是，在构造方法中，除最后一个构造方法外，其他构造方法中并没有真的去初始化我们熟悉的链桶结构。
那什么时候初始化的呢？其实是在put()数据时才会触发真正的初始化，这里我理解为一种延迟初始化的策略。
还有一个常见的说法是在能够明确集合大概容量的情况下推荐使用HashMap(int initialCapacity)的方式进行构造，原因主要是这样减少了因为容量增长导致的resize()操作。
这里留个思考题，对于
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)这种初始化方法，为什么this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);而不是this.threshold = initialCapacity * loadFactor呢？
关于Hash()
HashMap的hash方法比较有意思，也能引一些代码细节上的思考。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} 为什么需要(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 即 将key的hashcode的前16位与后16位进行异或操作。
在说原因之前我们看下这个hash值的使用场景一般是在计算一个key/value应该落在table[]的哪个槽里，会对key进行hash(key)操作，得到一个hash值，而槽的index的计算方式一般是(n - 1) & hash这里n 一般为2的整数次方，所以n-1的二级制一般是都是1，如8-1的二进制是111，16-1=binary:1111，所以(n-1)&hash肯定是小于等于n-1的，所以当hash满足随机性，其计算出来的index也具备随机性。那为何不直接使用hashCode呢？为啥还要多此一举搞一个异或呢？
这是因为通常情况下n的值不会特别大，这种计算方式往往只能与hash的后几位进行运算，这样就可能出现一些高位不同，地位相同的hash值计算出同一个结果，导致冲突概率增加。
所以回过来看一下(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 就能够理解一些了，将高位16位与低16位进行异或，让高位的随机性影响到地位，从而达到让冲突的概率更低的效果。
是不是很巧妙。
tableSizeFor(int cap)
这个方法也比较有意思，逼格满满
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;
} 作用就是返回大于等于cap的最小的2的整次幂，例如tableSizeFor(16)=16、tableSizeFor(17)=32 、tableSizeFor(15)=16
首先，>>>代表什么呢？
操作符>>>表示无符号右移，也叫逻辑右移，即若该数为正，则高位补0,即2的二进制位10，2>>>1 = 01
大概说一下代码思路吧，
假设我有一个数字n，不管怎样都可以转换成一个32位的二进制，高位补0
试想一下n |= n >>> 1做了什么呢，首先只要n>0 ，最前面一定是个1，高位补0，这个时候n |= n >>> 1至少能保证第一个为1的位置，且第二位也为1，因为1或上任何数都为1。
假设数字n为0000001XXXXXXXX，前面的0表示高位补0，X表示的位置可能为0或1
n>>>1 为00000001XXXXXXX 则n |= n >>> 1 后为00000011XXXXXXX
这样看明显一点
n 0000001XXXXXXXX
n>>>1 00000001XXXXXXX
| 00000011XXXXXXX 这个操作后能保证的是第一个为1的位置与其后1个位置肯定都为1，这样就能保证至少有2个1。
然后>>>2 就出现4个1，然后依次4、8、16.最终保证32位全覆盖。
举一个极端的例子：
假设初始是1000000000000000000000000000000 其依次转换过程为： from 1000000000000000000000000000000 to 1100000000000000000000000000000 from 1100000000000000000000000000000 to 1111000000000000000000000000000 from 1111000000000000000000000000000 to 1111111100000000000000000000000 from 1111111100000000000000000000000 to 1111111111111111000000000000000 from 1111111111111111000000000000000 to 1111111111111111111111111111111
get & getNode
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) { //通过(n - 1) & hash方式定位到数据槽下标index
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果恰好是第一个节点就直接返回
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//判断当前是链表结构还是红黑树结构
if (first instanceof TreeNode)
//使用tree的方法进行查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//遍历链表
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
} 大致思路就是先通过tab[(n - 1) & hash]定位到数据槽，然后根据数据槽中的first对象进行判断，如果是树节点则调用getTreeNode方法进行查找，否则说明是链表，遍历即可。经常咱们面试的时候会被问到多线程情况下hashMap不安全的表现是啥，说resize()导致死循环的基本都是看帖子的，其实hashMap在多线程的情况下可能出现的问题多了去了。假设在遍历链表的时候，因为多个线程操作导致hashMap进行了resize()操作会发生什么情况？或者在定位到槽之后，取first之前resize()了会导致什么？大家可以发散下思维，可以说出很多不安全导致的后果。
put & putVal
public V put(K key, V value) {
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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; //上文提到的在new HashMap的时候不会真实初始化
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {//尾插法，老版本的hashMap是头插法
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);//到达阈值后，判断是否需要进行红黑树转换（也可能是resize())
break;
}
// 若找到相同key，则取出，后面进行值的替换即可
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { //如果存在，则替换原值，并将原值返回
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);//此处为一个扩展点，后续提到
return oldValue;
}
}
++modCount;//每次对数据的变动都会导致modeCount变化，这也是我们有时候在边遍历边修改map的时候遇到ConcurrentModificationException的原因
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);//此处为一个扩展点，后续提到
return null;
} 归纳几点：
putVal中会对空的HashMap进行初始化- 数据采用的是尾插法，老版本的
HashMap是头插法 - 插入时会进行长度判断，如果到达阈值会进入
treeifyBin()的逻辑 - 当发现有相同
key的情况下，直接替换对应Node的value - 当有相同
key的情况下，put方法返回原值，否则为null - 有两个扩展点，分别是
afterNodeAccess(e)和afterNodeInsertion(evict);这个能够再HashMap的基础上扩展出LinkedHashMap的关键。
resize()
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //已经最大了，不能再扩容了，把阈值调高防止再次进入resize()
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 还可以扩容，直接*2
}
else if (oldThr > 0) //对于HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)这种模式，在这块保证初始化的newCap为2的倍数
newCap = oldThr;
else { //初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
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) {
//遍历table的每个槽去初始化
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//表示当前槽是空的
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)//如果是个红黑树就用TreeNode的方法进行重塑
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //链表形式
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
} 我们着重说一下链表形式的resize()逻辑
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //低位槽链表的头结点和尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //高位槽链表的头结点和尾节点
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) { //判断是否该节点应该放到高位槽还是低位槽
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;// 下面会解释j + oldCap的含义
} 首先，来解释下什么是高位槽什么是低位槽。
我们知道resize()是将原table的长度n个长度的数组扩容成n*2 (这里明确一个事实，n一定是2的倍数，大家可以自行去验证这个事实)
我们现在换一个问题，假设一个槽里目前是链表，当table的长度从n变成了n*2会出现什么情况呢？
答案是，链表中所有元素都会被划分到2个槽里，
现在假设table长度为n，扩容后为n*2 假设这个链表所在的槽的下标是k，
我们知道hash的算法是 hash &(n-1) ，那么问题来了，当n*2后再计算的时候结果是什么样呢？
先举个例子，假设n=4 有0、1、2、3三个槽，此时hash为1,5,9,13,17,21都在这个槽里
现在n=n*2 再计算hash发现，1,5,9,13,17,21中1,9,17仍然在槽[1]中，而5,13,21则在槽[5]中，这样我们就有了高位槽和低位槽的说法。
高位槽指的是槽[5]，低位槽是槽[1]，而槽间距是4，刚好等于n。
下面我们从原理分析一下：
首先对于原有n，其hash & (n-1) 本质上是 哈希值x & 11...111 而resize()之后是哈希值x & 111...111
我们对齐看下假设n的二进制表达式010000，则hash & (n-1)扩容前后的表达式为 x & 0000011...111 x & 0000111...111 举个例子 x & 001111 x & 011111 当x的二进制的第二位为0时，这两个表达式计算出的结果肯定是一样的， 而当x二进制的第二位为1时，这两个计算的结果才是不一样的，而且差的其实是010000,即=n
于是我们回来看代码中判断放在低位槽还是高位槽的算法是：
if ((e.hash & oldCap) == 0)
就很明确了吧。
对新槽的下标也很容易理解了
newTab[j + oldCap] = hiHead;#Java##学习路径#
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