HashMap 源码解析(一)

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: jdk8 HashMap 数据结构,put,get resize代码详解

HashMap对于每次java开发者来说用的都很多,作为一个coder为了提升自己的代码能力,花了几天时间来研究了hashmap 的源码

1 首先了解一下hashmap 的数据结构

image(图片来源于网络,侵权请通知删除)

2代码中具体的格式为以下代码,存储了每个链表的头节点的数组

Node<K,V>[] table

一个Node的数组, 然后看下Node的数据结构

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

实现的Map.Entry的接口,用泛型定义了 key和value的属性,对于hashMap来说,这就是内部数据的存储方式,
对hash属性加上了final 属性 仅在初始化时赋值,同时可以看到next属性,Node即使上图中的链表节点

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;
        }

同时用final修饰了equals方法,分析下具体逻辑
1 判断两个对象引用是否相同,如果是,直接返回
2 判断该对象是否实现了基础接口Map.entry 判断两个对象的key和value的引用是不是都相同

3 数据put

HashMap的put操作是有返回值,在业务中可以根据返回值简化一些代码,具体返回值下面讨论
1 获取key的hashcode

 public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

可以看到 取到hashcode后 和自己本身的高16位做了亦或操作,是为了使hashcode的生成更加散列(未理解)

接下来是具体的插入流程

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //判断hashmap 的table 是否已经进行了初始化,并根据new 时的参数,进行table的初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //table 初始化,并获取node数组的长度,resize函数也承担了hashmap扩容的功能
            n = (tab = resize()).length;
            //将新生成的hashcode 和table的长度n-1做&操作,获取该节点在数据中的下标,如果数组中该位置没有数据,则根据传入的值生成新node节点
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//如果该位置已经存在其他节点(上面if操作已经对p进行了赋值,为tab[(n-1)&hash])
            Node<K,V> e; K k;
            //判断已经存在的节点数据和新传入的节点key和hash值是否相同
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)//jdk8红黑树特性,暂不了解
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {// 已存在节点的key和新增的key不相同,发生hash冲突
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//将新节点放入该节点链表的最后
                    if ((e = p.next) == null) {//查找到链表的最后一个节点后,进行赋值操作
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st//在链表长度超过一定长度时,将链表转红黑树存储
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//在将新节点放置在链表最后位置后,终止循环
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key  定位到put数据位置,进行value赋值操作
                V oldValue = e.value; //获取key 对应节点的原来数据
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;//对节点node重新赋值
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue; //返回节点原数据
            }
        }
        //没有发生hash冲突,数组的某个位置被占用
        ++modCount;//The number of times this HashMap has been structurally modified,  hashMap 结构修改次数 
        if (++size > threshold)//~~数组已经被占用数量~~ 重新阅读源码后发现是hashMap数据量的大小,
         //不是被占用数组的大小,自定义类重写hashCode方法后发现,hashMap中的table数组即使只占用了少量几个位置,
         //在size到达临界值后也会进行扩容,即使数组大部分空间被浪得掉,因此hashCode()应该尽量减少hash冲突,减少内存浪费
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);.//LinkedHashMap 方法
        return null;
    }

3 hashmap取数据
首先获取key的hashcode

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

下面是具体的流程

    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) {// 判断hashmap是否已经完成初始化,且根据hashcode和数组长度产生的位置值判断数组中            
                                                                   的该位置是否存在数据
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//判断第一个几点key和hashcode是否相同
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);.//jdk8红黑树
                do {//循环链表查找key和hashcode都符合的节点
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

4hashmap 数组初始化和扩容
在hashMap中 新增一调数据,如果已经占用的位置的数量size/length>DEFAULT_LOAD_FACTOR(0.75) 则会进行数组大小扩容, node[n] 数组的大小默认为16,当已经占用的数量>12时,数组大小会翻倍,所以在使用hashMap时,如果知道key的数量,可以在HashMap初始化时指定数组大小,减少resize()带来的时间消耗 new HashMap(int n),同时也可以指定扩容因子loadFactor,自行决定扩容时机,

n不是2的次方时,会自动设置为>n的最小2次方值

 public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    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);
    }
final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//判断是初始化还是扩容,获取node数组长度
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {//判断为扩容
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//判断数组大小是不是超限
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab; //修改数组最大值为Integer的最大值,返回原数组
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }//判断数组长度*2后是否超过最大限定大小
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults 
                //hashmap 数组大小初始化
            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) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//  J  如果是扩容,将老数组的数据重新填充到新的node数组中
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)//原节点链表只有一条数据
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)//jdk8 tree
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do { //遍历链表并将原来的数据转移
                            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; 
    }
     
相关文章
|
2月前
|
存储 缓存 算法
HashMap深度解析:从原理到实战
HashMap,作为Java集合框架中的一个核心组件,以其高效的键值对存储和检索机制,在软件开发中扮演着举足轻重的角色。作为一名资深的AI工程师,深入理解HashMap的原理、历史、业务场景以及实战应用,对于提升数据处理和算法实现的效率至关重要。本文将通过手绘结构图、流程图,结合Java代码示例,全方位解析HashMap,帮助读者从理论到实践全面掌握这一关键技术。
102 14
|
2月前
|
设计模式 存储 安全
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
创建型模式的主要关注点是“怎样创建对象?”,它的主要特点是"将对象的创建与使用分离”。这样可以降低系统的耦合度,使用者不需要关注对象的创建细节。创建型模式分为5种:单例模式、工厂方法模式抽象工厂式、原型模式、建造者模式。
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
|
2月前
|
存储 设计模式 算法
【23种设计模式·全精解析 | 行为型模式篇】11种行为型模式的结构概述、案例实现、优缺点、扩展对比、使用场景、源码解析
行为型模式用于描述程序在运行时复杂的流程控制,即描述多个类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象都无法单独完成的任务,它涉及算法与对象间职责的分配。行为型模式分为类行为模式和对象行为模式,前者采用继承机制来在类间分派行为,后者采用组合或聚合在对象间分配行为。由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低,满足“合成复用原则”,所以对象行为模式比类行为模式具有更大的灵活性。 行为型模式分为: • 模板方法模式 • 策略模式 • 命令模式 • 职责链模式 • 状态模式 • 观察者模式 • 中介者模式 • 迭代器模式 • 访问者模式 • 备忘录模式 • 解释器模式
【23种设计模式·全精解析 | 行为型模式篇】11种行为型模式的结构概述、案例实现、优缺点、扩展对比、使用场景、源码解析
|
2月前
|
设计模式 存储 安全
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
结构型模式描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构。它分为类结构型模式和对象结构型模式,前者采用继承机制来组织接口和类,后者釆用组合或聚合来组合对象。由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低,满足“合成复用原则”,所以对象结构型模式比类结构型模式具有更大的灵活性。 结构型模式分为以下 7 种: • 代理模式 • 适配器模式 • 装饰者模式 • 桥接模式 • 外观模式 • 组合模式 • 享元模式
【23种设计模式·全精解析 | 创建型模式篇】5种创建型模式的结构概述、实现、优缺点、扩展、使用场景、源码解析
|
2月前
|
存储 缓存 Java
HashMap源码剖析-put流程
更好地掌握 `HashMap` 的内部实现原理,提高编写高效代码的能力。掌握这些原理不仅有助于优化性能,还可以帮助解决实际开发中的问题。
55 13
|
2月前
HashMap源码浅分析与解读
阿华代码解读,不是逆风就是你疯HashMap 和TreeMap都继承于Map,Map是一个接口在实现这个接口的时候,需要实例化TreeMap或者HashMap。
|
15天前
|
自然语言处理 数据处理 索引
mindspeed-llm源码解析(一)preprocess_data
mindspeed-llm是昇腾模型套件代码仓,原来叫"modelLink"。这篇文章带大家阅读一下数据处理脚本preprocess_data.py(基于1.0.0分支),数据处理是模型训练的第一步,经常会用到。
33 0
|
2月前
|
安全 搜索推荐 数据挖掘
陪玩系统源码开发流程解析,成品陪玩系统源码的优点
我们自主开发的多客陪玩系统源码,整合了市面上主流陪玩APP功能,支持二次开发。该系统适用于线上游戏陪玩、语音视频聊天、心理咨询等场景,提供用户注册管理、陪玩者资料库、预约匹配、实时通讯、支付结算、安全隐私保护、客户服务及数据分析等功能,打造综合性社交平台。随着互联网技术发展,陪玩系统正成为游戏爱好者的新宠,改变游戏体验并带来新的商业模式。
|
4月前
|
Java
让星星⭐月亮告诉你,HashMap中保证红黑树根节点一定是对应链表头节点moveRootToFront()方法源码解读
当红黑树的根节点不是其对应链表的头节点时,通过调整指针的方式将其移动至链表头部。具体步骤包括:从链表中移除根节点,更新根节点及其前后节点的指针,确保根节点成为新的头节点,并保持链表结构的完整性。此过程在Java的`HashMap$TreeNode.moveRootToFront()`方法中实现,确保了高效的数据访问与管理。
40 2
|
4月前
|
Java 索引
让星星⭐月亮告诉你,HashMap之往红黑树添加元素-putTreeVal方法源码解读
本文详细解析了Java `HashMap` 中 `putTreeVal` 方法的源码,该方法用于在红黑树中添加元素。当数组索引位置已存在红黑树类型的元素时,会调用此方法。具体步骤包括:从根节点开始遍历红黑树,找到合适位置插入新元素,调整节点指针,保持红黑树平衡,并确保根节点是链表头节点。通过源码解析,帮助读者深入理解 `HashMap` 的内部实现机制。
52 2

推荐镜像

更多