常用方法
put方法
描述:
最常用的方法之一,用来向hash桶中添加 键值对.但是这个方法并不会去执行实际操作.而是委托putVal方法进行处理
代码:
public V put(K key, V value) {
// 这次个调用分别指定了hash,key,value,替换现有值,非创建模式
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
这里调用了
hash方法获取了key的hash,后面单独说这个hash的意义
putVal方法
描述:
实际执行put操作的方法.
代码:
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// tab - 当前hash桶的引用
// p - key所代表的节点(此节点不一定是目标节点,而仅仅是hash与桶长度的计算值相同而已)(它不为空时可能是链表或红黑树)
// n - 当前桶的容量
// i - key在桶中的下标(同p,不代表目标节点)
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 初始化局部变量tab并判断是否为空,初始化局部变量n并判断是否为0
// PS: 源码中大量的使用了这种书写方法,不知道放在某写大厂里会怎么样(斜眼笑)
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 当tab为空或n为0时,表明hash桶尚未初始化,调用resize()方法,进行初始化并再次初始化局部变量tab与n
n = (tab = resize()).length;
// 初始化p与i
// 这里使用了(n - 1) & hash的方式计算key在桶中的下标.这个在后面单独说明
// 当p是否为空
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// p为空,调用newNode方法初始化节点并赋值到tab对应下标
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// p不为空,发生碰撞.进行后续处理
// e - 目标节点
// k - 目标节点的key
Node<K,V> e; K k;
// 判断key是否相同.(这里除了比较key以外,还比较了hash)
// 注意,这里同时初始化了局部变量k,但是在第二组条件不满足的情况下,没有使用价值,可以被忽略
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// key相同,将e(目标节点)设置为p
e = p;
// 判断节点是否是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
// 确定时,直接委派处理
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 走到这里,代表当前节点为普通链表,进行遍历查找
// 变量binCount只作为是否达到tree化的阈值判断条件.
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 获取链表的下一个元素,并赋值到e(此时e是一个中间变量,不确定是否是目标节点)
// 第一次for循环时,p代表hash桶中的节点(同时也是链表的头部节点),之后一直等于p.next
if ((e = p.next) == null) {
// 链表遍历到末尾
// 向链表中追加新的节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断当前链表长度是否达到tree阈值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 调用treeifyBin方法直接处理
treeifyBin(tab, hash);
// 中断循环
// 注意,此时局部变量e=null
break;
}
// 能走到此处,说明链表未结束,比较e的k是否相同(hash与==)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// key相同
break;
// e既不为null也不是目标节点,赋值到p,准备进行下次循环
p = e;
}
}
// 判断e是否存在
if (e != null) { // existing mapping for key
// e不等于null说明操作为"替换"
// 缓存老值
V oldValue = e.value;
// 判断是否必须替换或老值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 必须替换或老值为空,更新节点e的value
e.value = value;
// 调用回调
afterNodeAccess(e);
// 返回老值
// 注意,这里直接返回了,而没有进行modCount更新与下面的后续操作
return oldValue;
}
}
// 除了更新链表节点以外,都会走到这里(putTreeVal的返回值是什么有待确认)
// modCount+1
++modCount;
// size+1(元素数量+1)
// 判断是否超过阈值
if (++size > threshold)
// 重置大小
resize();
// 调用后置节点插入回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
resize方法
描述:
用于添加键值对后的扩容与对槽重新分布的操作
代码:
final Node<K,V>[] resize() {
//----------------------------------- 新容量与阈值计算 -----------------------------------
// 缓存桶引用
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 缓存老的桶的长度,桶为null时,使用0
// 注意,这里用的是oldTab.length,而不是size
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 缓存阈值
int oldThr = threshold;
// 新桶容量与阈值
int newCap, newThr = 0;
// 老容量大于.这一般代表这个桶已经经过了resize的数次处理
if (oldCap > 0) {
// 老容量大于MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 = 1073741824
// 容量计算方式为n<<1,当oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY时,再次执行位移.其可能的最大值就是Integer.MAX_VALUE
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 设置阈值为Integer.MAX_VALUE
threshold = Integer.MAX_VALUE;
// 直接return.放弃全部后续处理
return oldTab;
}
// 使用oldCap << 1初始化newCap
// 当oldCap小于MAXIMUM_CAPACITY并且oldCap大于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16)时
// 此时newCap可能已经大于MAXIMUM_CAPACITY并且newThr=0或者newCap很小(小于16>>2)并且newThr=0
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//设置newThr为oldThr << 1(这里没有做正确性校验,待查)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 判断老阈值是否大于0
// 走到这说明oldCap==0,并且使用了包含initialCapacity参数的构造器构造了这个map,且没有被添加过元素
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 使用将新容量复制为老阈值(newCap此时为0)
// 注意: 在使用了包含initialCapacity参数的构造方法时,其threshold已经被计算为2的n次幂
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 默认方法,当使用无参构造方法时,会出现oldThr与oldCap都等于0的情况
// 使用默认初始化容量赋值到newCap
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
// 使用默认初始化容量与加载因子相乘赋值到newThr
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 统一处理newThr
if (newThr == 0) {
// 新容量与加载因子相乘
float ft = (float)newCap * loadFactor;
// 当newCap与ft均小于MAXIMUM_CAPACITY时,newThr=ft.否则newThr=Integer.MAX_VALUE
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//----------------------------------- 元素重排 -----------------------------------
// 更新threshold
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 更新桶对象(此时是空的)
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 判断老桶是否为空
if (oldTab != null) {
// 老桶不为空.进行遍历
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
// 桶元素
Node<K,V> e;
// 进行桶元素获取
// 判断桶元素是否存在(因为使用(n-1)&hash的方式进行计算,所以经常会出现这种情况)
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 删除引用
oldTab[j] = null;
// 判断桶元素是否有下一个元素
if (e.next == null)
// 没有下一个元需.使用相同的算法计算在新桶中的下标并赋值
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 桶元素存在next,判断是否为TreeNode
else if (e instanceof TreeNode)
// 进行委派执行
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 对于链表结构,拆分到高位与低位两组
// loHead与loTail非别代表低位头与低位尾
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHead与hiTail非别代表高位头与高位尾
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
// next
Node<K,V> next;
// 已经存在遍历目标,直接使用do while
do {
// 拿到e的next.
next = e.next;
// 判断e的hash是否是高位
// 判断原理如下.
// 首先oldCap恒定为2的n次幂,二进制表达为1000...
// 下标计算方程为(n-1)&hash
// 带入n后,为...111&hash
// 当n=111时,hash为1101,结果为101
// 当n=1111时,hash为1101,结果为1101.表示为高位(注意hash的高位)
// 当n=1111时,hash为0101,结果为101.表示为低位(注意hash的高位)
// 这样就,可以直接求出新的下标.但是,这种方式需要对所有的元素进行重新计算,非常低效
// 所以jdk使用了一个特别的方法.就是直接比较最高位,当一个hash与数组长度(也就是n的n次幂)时,如1101&1000
// 当结果等于0时,代表这个hash是低位hash,其他就是高位hash
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 低位
// 判断低位尾部是否存在
if (loTail == null)
// 不存在,代表头部也没有,进行初始化
loHead = e;
else
// 存在,追加到尾部的next
loTail.next = e;
// 更新尾部
loTail = e;
}
else {
// 高位
if (hiTail == null)
// 不存在,代表头部也没有,进行初始化
hiHead = e;
else
// 存在,追加到尾部的next
hiTail.next = e;
// 更新尾部
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 进行收尾处理
// 判断低位是否为空
if (loTail != null) {
// 不为空
// 清除末尾元素的next.当loTail是链表倒数第二个元素且倒数第一个元素是高位元素时,需要清空loTail的next对高位元素的引用
loTail.next = null;
// 低位使用原下标进行保存
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
// 不为空
// 清除末尾元素的next.理由同上但判断方式相反
hiTail.next = null;
// 低位使用原下标+原容量进行保存
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 返回newTab
return newTab;
}
treeifyBin方法
描述:
当某槽内的链表长度大于阈值后,此方法会被调用.将槽内对应位置的链表替换为红黑树.
注意:这个方法内只是将链表替换成了红黑树对象TreeNode.此时还是链状结构,没有组装成红黑树的结构.需要在最后带用链表头部对象的TreeNode.treeify方法完成树化
代码:
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
// n - 代表参数tab长度
// index - tab中表示hash的下标
// hash - 待处理的链表节点hash
// e - 目标节点
int n, index; Node<K,V> e;
// 判断tab是否为空或tab长度MIN_TREEIFY_CAPACITY=64
// 也就是说,在桶中单个链表长度可能已经达到要求(如putVal中的binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1),但是桶容量未达标时,也不会进行tree化
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 表是空的或表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY
// 重置大小
resize();
// 可以tree化,检查链表节点是否存在
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 链表节点存在
// 树节点头与尾
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
// 已经有第一个目标,直接do while
do {
// 构造一个TreeNode.(这里没有额外逻辑,仅仅是使用当前的e创建了TreeNode)
// 注意,这里的Tree继承自LinkedHashMap.Entry,内部包含了before与after的双向链表.但是TreeNode又自行实现了双向链表prev与next,并没有使用前者的数据结构
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
// 判断尾部是否为空
if (tl == null)
// 初始化头部
hd = p;
else {
// 尾部不为空
// 设置上一个节点
// 设置尾部下一个节点
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
// 交换尾部
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 赋值并判断头部节点是否为空
if ((tab[index] = hd) != null)
// 调用TreeNode的treeify组装红黑树
hd.treeify(tab);
}
}
即使被调用,这个方法也不保证替换对应槽内的链表到红黑树.这还需要检查当前桶的容量是否达到阈值
MIN_TREEIFY_CAPACITY
TreeNode.treeify方法
描述:
将链表结构的数据转换成红黑树结构的数据的实际执行者(此时链表中的所有对象已经是TreeNode类型的了)
代码:
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
// 根节点(黑色节点)
TreeNode<K,V> root = null;
// 进行迭代.(当前this作用域位于TreeNode实例)
// x表示当前遍历中的节点
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
// 缓存next
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
// 保证当前节点左右节点为null
x.left = x.right = null;
// 判断是否存在根节点
if (root == null) {
// 不存在
// 跟节点没有父级.所以设置为null
x.parent = null;
// 红黑树中,根节点是黑色的
x.red = false;
// 保存到局部变量
root = x;
}
else {
// 跟节点已确认
// 缓存key
K k = x.key;
// 缓存hash
int h = x.hash;
// key类型
Class<?> kc = null;
// -------------------- 对跟节点进行遍历,查找插入位置 --------------------
// p是插入节点的父节点
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
// dir - 用来表达左右.
// ph - 父节点hash
int dir, ph;
// 父节点key
K pk = p.key;
// -------------------- 判断插入到左还是右节点 --------------------
// 初始化父节点hash
// 判断父节点hash是否大于当前节点hash
if ((ph = p.hash) > h)
// dir = -1 插入节点在父节点左侧
dir = -1;
// 判断父节点hash是否小于当前节点hash
else if (ph < h)
// dir = 1 插入节点在父节点右侧
dir = 1;
// 父节点hash等于当前节点hash,进行额外的处理
// 这里使用了基于Class的一些处理办法,最终保证了dir的正确值(不为0) TODO 待补充
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
// -------------------- 获取左或右节点并进行操作 --------------------
// 缓存插入节点的父节点
TreeNode<K,V> xp = p;
// 使用dir获取父节点对应的左或右节点,并且检查这个节点是否为null.不为null时,进入下一次循环
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
// 父节点左或右节点为null
// 设置父级节点
x.parent = xp;
// 再次判断左右
if (dir <= 0)
// 将父节点的左子节点复制为当前节点
xp.left = x;
else
// 将父节点的右子节点复制为当前节点
xp.right = x;
// 进行平衡
root = balanceInsertion(root, x);
// 退出查找插入位置的循环,进行下一个元素的插入
break;
}
}
}
}
// 因为在进行旋转操作时,可能会修改根节点到其他节点.导致桶中的直接节点为分支节点,所以需要进行修正
moveRootToFront(tab, root);
}
hash方法
描述:
HashMap自己使用的hash的计算方式.作为key比较,index的计算依据.它通过对象原hash与其高16位进行^运算,而得出一个新值做回hash.
代码:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这里之所以没有直接使用key的hash.是为了应对当key的hash分布非常差的时候,会间接导致
hash桶的分布非常差,从而影响性能.所以使用原hash异或(XOR)原hash的高16位,作为实际使用的hash
这里之所以使用16:16,而不是8:8:8:8或其他值,是因为jdk开发者充分考虑了时间,效率,性能等各方面
的情况后的折中选择.
同时也是因为当前jdk大多数的hash已经有了较好的分布,所以也不需要进行过多的处理
计算过程如下
10000000000000000000000000000000
00000000000000001000000000000000
10000000000000001000000000000000
tableSizeFor方法
描述:
一般用作threshold的初始化工作.他会返回一个大于输入值的最小的2的幂.已经是2的幂时会再次返回它.
代码:
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;
}
直接上流程(暂时忽略cap - 1部分,最后说)
10000 16 n初始状态
11000 24 n|=n>>>1 等价于 n = 10000|01000 = 11000
11110 30 n|=n>>>2 等价于 n = 11000|00110 = 11110
11111 31 n|=n>>>4 等价于 n = 11110|00001 = 11111
11111 31 略
11111 31 略
100000 32 n+1
最后,通过+1,将...111变为100...,即2的n次幂这里使用了一个很有意思的方式完成了工作,就是输入值的最高有效位.
通过不断的向低位复制最高有效位(1),将所有低位换为1,最终这个值等于(2^n)-1.同时
也是当前数字的最高位能表达的最大值
那么,再对这个值+1就可以使这个值变成2^n.也就是大于输入值的最小的2的幂cap - 1的作用:
如果输入值已经是2的幂,那么这个方法应该直接返回他.直接进行-1,使用原逻辑即可
内部类
HashIterator
描述:
HashMap自己实现的迭代器.主要用来约束对父类成员的引用.同时实现了remove,nextNode,hasNext等必须方法.为了方便子类实现,在nextNode方法中直接返回了Node类型对象.用来直接获取key与value
代码:
abstract class HashIterator {
/**
* 下一个节点
*/
Node<K,V> next; // next entry to return
/**
* 当前节点
*/
Node<K,V> current; // current entry
/**
* 修改计数
*/
int expectedModCount; // for fast-fail
/**
* 当前下标(对于父级成员变量table来说,它指向桶中的一个槽(slot))
*/
int index; // current slot
/**
* 构造方法
*/
HashIterator() {
// 缓存修改计数
expectedModCount = modCount;
// 缓存桶
Node<K,V>[] t = table;
// 进行置空(这一步是必须的吗????)
current = next = null;
// 索引置0(为啥?????)
index = 0;
// 检查桶是否已经初始化
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 提前获取并保存next
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
// 指向当前桶
Node<K,V>[] t;
// 缓存next.准备替换next.同时e作为结果返回
Node<K,V> e = next;
// fast-fail
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
// next不应为空
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
// -------------------- 寻找next --------------------
// 设置current为e,next为e.next
// 判断next是否为null
// 如果为空,获取当前桶
// 判断桶是否为空(能走到这里,说明之前已经在桶中获取了节点,那桶怎么回事空的呢?????)
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
// 上面的next获取失败,这里使用切换槽位的方式寻找下一个next
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
public final void remove() {
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
// fast-fail
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
// 删除当前迭代其中的current
current = null;
// 获取key
K key = p.key;
// 调用父级删除方法
// 这里设置了movable为false,删除后不移动节点.这个值只对treeNode生效,去要考证设置成false的作用
// 貌似是在迭代器中被设置了false
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
// 更新计数
expectedModCount = modCount;
}
}
KeyIterator
描述:
HashIterator的实现.包装了其中的nextNode方法,返回Node的key
代码:
final class KeyIterator extends HashIterator
implements Iterator<K> {
public final K next() { return nextNode().key; }
}
ValueIterator
描述:
HashIterator的实现.包装了其中的nextNode方法,返回Node的value
代码:
final class ValueIterator extends HashIterator
implements Iterator<V> {
public final V next() { return nextNode().value; }
}
EntryIterator
描述:
HashIterator的实现.包装了其中的nextNode方法,直接返回了Node
代码:
final class EntryIterator extends HashIterator
implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}
KeySet
描述:
继承了AbstractSet,并通过内部类的特性,使实现方法通过直接调用父类HashMap的引用完成完成
代码:
final class KeySet extends AbstractSet<K> {
/**
* 返回hashMap的成员变量size
* @return
*/
public final int size() { return size; }
/**
* 因为是同名方法,所以只能使用类名.this.MethodName()的方式调用了
*/
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
/**
* 返回一个内部类key迭代器
* @return
*/
public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); }
/**
* 调用父类方法
* @param o
* @return
*/
public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
/**
* 调用父类方法.标记不需要匹配值,删除后重建
* @param key
* @return
*/
public final boolean remove(Object key) {
return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
}
/**
* 返回一个内部类keySpl迭代器
* @return
*/
public final Spliterator<K> spliterator() {
return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
}
/**
* 实现forEach
* 这里有个需要注意的地方
* 对于fail-fast,这个方法会在所有元素迭代完成之后进行,才进行判断
* @param action
*/
public final void forEach(Consumer<? super K> action) {
Node<K,V>[] tab;
if (action == null)
throw new NullPointerException();
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
int mc = modCount;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next)
action.accept(e.key);
}
if (modCount != mc)
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
}