3.7 JDK源码阅读之HashMap

Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体（在数据结构中，一般称之为“链表散列“），请看下图（横排表示数组，纵排表示数组元素【实际上是一个链表】）

属性

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 默认容量16

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    // 最大容量

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

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 链表节点转换红黑树节点的阈值, 9个节点转

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;   // 红黑树节点转换链表节点的阈值, 6个节点转

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 转红黑树时, table的最小长度

定位数组位置

不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是“数组+链表+红黑树”的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表/红黑树，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。下面是定位哈希桶数组的源码：

// 代码1
static final int hash(Object key) { // 计算key的hash值
    int h;
    // 1.先拿到key的hashCode值; 2.将hashCode的高16位参与运算
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 代码2
int n = tab.length;
// 将(tab.length - 1) 与 hash值进行&运算
int index = (n - 1) & hash;

整个过程本质上就是三步：

拿到key的hashCode值
将hashCode的高位参与运算，重新计算hash值
将计算出来的hash值与(table.length - 1)进行&运算

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;
    // table不为空 && table长度大于0 && table索引位置(根据hash值计算出)不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {    
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
            return first;	// first的key等于传入的key则返回first对象
        if ((e = first.next) != null) { // 向下遍历
            if (first instanceof TreeNode)  // 判断是否为TreeNode
            	// 如果是红黑树节点，则调用红黑树的查找目标节点方法getTreeNode
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 走到这代表节点为链表节点
            do { // 向下遍历链表, 直至找到节点的key和传入的key相等时,返回该节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;    // 找不到符合的返回空
}

先对table进行校验，校验是否为空，length是否大于0
使用table.length - 1和hash值进行位与运算，得出在table上的索引位置，将该索引位置的节点赋值给first节点，校验该索引位置是否为空
检查first节点的hash值和key是否和入参的一样，如果一样则first即为目标节点，直接返回first节点
如果first的next节点不为空则继续遍历
如果first节点为TreeNode，则调用getTreeNode方法（见下文代码块1）查找目标节点
如果first节点不为TreeNode，则调用普通的遍历链表方法查找目标节点
如果查找不到目标节点则返回空

getTreeNode（）方法

final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
	// 使用根结点调用find方法
    return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null); 
}

HashMap扩容机制 resize（）

虽然在hashmap的原理里面有这段，但是这个单独拿出来讲rehash或者resize()也是极好的。

什么时候扩容：当向容器添加元素的时候，会判断当前容器的元素个数，如果大于等于阈值(知道这个阈字怎么念吗？不念fa值，念yu值四声)---即当前数组的长度乘以加载因子的值的时候，就要自动扩容啦。

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

先看一下什么时候，resize();

resize

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

3.7 JDK源码阅读之HashMap

HashMap扩容机制 resize（）

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