Map系列详解（一）

Map系列详解（一） Map系列详解（一）_HashMap详解

其实网上关于HashMap的源码分析已经很多了，本篇博客在最开始也不是单独介绍HashMap的，主要想系统的总结归纳一下Map常用的实现类，没想到Map的涉及的东西实在太多了，比如HashMap，TreeMap，ConcurrentHashMap等，每一个加上源码介绍分析的话，篇幅实在是太长了，所以将其作为一个系列，详细系统的梳理和总结相关知识。

Map中，使用频率最高应该就是HashMap，同时HashMap在面试中也是频繁出现，深入理解一下HashMap还是很有必要的，在介绍HashMap之前，先介绍一下什么是hashCode。

1 基本概念

hashCode: 将任意长度的输入, 通过hash算法, 变化为固定长度的数据，这个结果就是hashCode。详细内容查看博客hash算法原理详解 - 简书 (jianshu.com)。

HashMap实现：数组+链表+红黑树。当数组长度大于64且链表长度超过阈值（8）时，链表将会转化为红黑树。

扩容：当链表数组的容量超过初始容量的0.75时，将链表素组扩大2倍，再将原链表数组搬移到新的数组中。

2 源码分析 2.1 HashMap中设计到的数据结构

2.1.1. 位桶数组

	transient Node[] table;//存储（位桶）的数组

2.1.2. 数组元素Node实现了Entry接口

    //Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口
    static class Node implements Map.Entry {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node next;
    //构造函数Hash值 键 值 下一个节点
    Node(int hash, K key, V value, Node next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
 
    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + = + value; }
 
    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }
 
    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
    //判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true
    public final boolean equals(Object o) {
        if (o == this)
            return true;
        if (o instanceof Map.Entry) {
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                Objects.equals(value, e.getValue()))
                return true;
        }
        return false;

2.1.3. 红黑树

	//红黑树
	static final class TreeNode extends linkedHashMap.Entry {
    TreeNode parent;  // 父节点
    TreeNode left; //左子树
    TreeNode right;//右子树
    TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;    //颜色属性
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
 
    //返回当前节点的根节点
    final TreeNode root() {
        for (TreeNode r = this, p;;) {
            if ((p = r.parent) == null)
                return r;
            r = p;
        }

2.2 HashMap的构造函数

	//构造函数1
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //指定的初始容量非负
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException(Illegal initial capacity:  +
                                               initialCapacity);
        //如果指定的初始容量大于最大容量,置为最大容量
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //填充比为正
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException(Illegal load factor:  +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//新的扩容临界值
    }

    //构造函数2
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    //构造函数3
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    //构造函数4用m的元素初始化散列映射
    public HashMap(Map m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

2.3 HashMap存取机制

2.3.1 get(k)实现原理

1. 先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。
2. 通过上一步哈希算法转换成数组的下标之后，在通过数组下标快速定位到某个位置上。重点理解如果这个位置上什么都没有，则返回null。如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着参数K和单向链表上的每一个节点的K进行equals，如果所有equals方法都返回false，则get方法返回null。如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。

	public V get(Object key) {
        Node e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
	
	final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab;//Entry对象数组
        Node first,e; //在tab数组中经过散列的第一个位置
        int n;
        K k;
        
        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))))//判断条件是hash值要相同，key值要相同
                return first;
			
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
				
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

2.3.2 put(k,v)实现原理

1. 将k,v封装到Node对象当中（节点）。
2. 调用K的hashCode()方法得出hash值。
3. 通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。如果说下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行equal。如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

	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[] tab; 
        Node p; 
        int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)	//如果table的在（n-1）&hash的值是空，就新建一个节点插入在该位置
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//表示有冲突,开始处理冲突
            Node 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)p).putTreeval(this, tab, hash, key, value);
            else {
                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，就是key的Value存在
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;//返回存在的Value值
            }
        }
        	++modCount;
         
        if (++size > threshold)
            resize();//扩容两倍
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

2.4 HasMap的扩容机制resize()

  
    final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
		
		
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
			
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
	      		
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
    	 
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
		
		
		
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;//新表长度乘以加载因子
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
		
        Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;//把新表赋值给table
        if (oldTab != null) {//原表不是空要把原表中数据移动到新表中	
            		
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//说明这个node没有链表直接放在新表的e.hash & (newCap - 1)位置
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
					
                    else { // preserve order保证顺序
					新计算在新表的位置，并进行搬运
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
						
                        do {
                            next = e.next;//记录下一个结点
			 			 //新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队，
　　　　　　　　　　　　　　//e.hash&oldCap为偶数一队，e.hash&oldCap为奇数一对
                            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) {//lo队不为null，放在新表原位置
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }