JDK8 中，HashMap 使用 数组+链表+红黑树来实现。
get
get(Object key) 的处理流程：
- 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标：hash & (table.length - 1)
- 判断数组该位置处的元素(头结点)是否刚好就是我们要找的，如果不是，走第三步
- 判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法进行查找；如果不是，走第四步
- 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key
@Override
public V get(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
可以看到 HashMap 的 value 可以为 null。通过 get(Object key) 方法，我们不能判断 null 是否作为 value 存在。
可以使用 containsKey(Object key) 排除这一情况。
@Override
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}
/**
* (n - 1) & hash 等价于 hash % n 位操作更高效
* getNode 在以 table[(n - 1) & hash]) 为头结点/根结点的链表/红黑树中查找
* 该链表/红黑树中的所有结点的 hash 值相等
*/
final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> first, e;
int n;
K k;
// 检查头结点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
return first;
}
if ((e = first.next) != null) {
// 在红黑树中查找
if (first instanceof TreeNode) {
return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
}
// 在链表中查找
do {
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
return e;
}
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize
/**
* 返回一个大于等于且最接近 cap 的 2 的幂次方整数
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
// 避免 cap 直接是 2 的幂次方
int n = cap - 1;
// 前 2 位置为 1
n |= n >>> 1;
// 前 4 位置为 1
n |= n >>> 2;
// 前 8 位置为 1
n |= n >>> 4;
// 前 16 位置为 1
n |= n >>> 8;
// 前 32 位置为 1
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
如求一个大于等于且最接近 cap 的 2 的幂次方整数：
将 cap 对应的二进制位全部转换为1，然后将其对应的十进制位+1。
假设 cap = 100; cap 对应的二进制位为：1100100，全部转换为1为：1111111
对应的十进制为127，+1等于128
final Node<K, V>[] resize() {
Node<K, V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 对应数组扩容
if (oldCap > 0)
{
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) { // 将数组大小扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
}
// 对应于构造方法 new HashMap(int initialCapacity)
else if (oldThr > 0)
{
newCap = oldThr;
}
// 对应于构造方法 new HashMap<>()
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 0.75 * 16
}
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; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) {
// 只有一个头结点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 红黑树
} else if (e instanceof TreeNode) {
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
} else {
// 拆分两个链表，并放到新的数组中(尾插法)，并且保留原来的先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表
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) {
// 初始化头指针（第一次使loHead/loTail 指向首结点）
if (loTail == null) {
loHead = e;
} else {
loTail.next = e;
}
loTail = e;
} else {
// 初始化头指针
if (hiTail == null) {
hiHead = e;
} else {
hiTail.next = e;
}
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 第一条链表放在原位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
put
@Override
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
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) {
// 扩容
n = (tab = resize()).length;
}
// 头结点为 null,则直接插入作为头结点
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) {
// 在红黑树插入结点
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
} else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// s 在链表尾部插入结点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
{
// 转化为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
}
break;
}
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
break;
}
p = e;
}
}
if (e != null) { // 该 key 存在映射
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
e.value = value;
}
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 超过阈值则进行扩容
if (++size > threshold) {
resize();
}
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
参考
