1.0 类的定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
2.0 数据结构
2.1 简要描述
HashMap 采用的数据结构 = 数组 + 链表 该数据结构也被称为拉链法,具体描述如下:
2.2 示意图
2.3 简单存储流程
2.4 数组&链表元素的实现类
HashMap中的数组元素和链表节点采用Entry类实现
Entry对象本质 = 1个映射(键 - 值对),属性包括:键(key)、值(value) & 下1节点(next) = 单链表的指针 = 也是一个Entry对象,用于解决hash
冲突
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; ... }
3.0 使用方式
public class Test{ public static void main(String[] args) { Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("1", "value1"); map.put("2", "value2"); map.put("3", "value3"); //第一种:普遍使用,二次取值 System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value:"); for (String key : map.keySet()) { System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key)); } //第二种 System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value:"); Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Map.Entry<String, String> entry = it.next(); System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue()); } //第三种:推荐,尤其是容量大时 System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value"); for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue()); } //第四种 System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value,但不能遍历key"); for (String v : map.values()) { System.out.println("value= " + v); } } }
4.0 重要参数(变量)
HashMap 中的重要参数 = 容量 、加载因子、扩容阈值
容量(capacity):Hashmap中数组长度 必须是2的幂,且小于最大容量2的30次方
默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
最大容量 = 2的30次方(若传入的容量过大,将被最大值替换)
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
加载因子(Load factor)HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度
a. 加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低(因为链表变长了)
b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减小、查找效率高(链表不长)
默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
实际加载因子
final float loadFactor;
扩容阈值(threshold)当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时,就会扩容哈希表
a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作(即重建内部数据结构),从而哈希表将具有大约两倍的桶数
b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子
int threshold;
其它
数据存储的位置
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
HashMap存储的最大数量
transient int size;
5.0 源码分析
5.1构造函数分析
/** * 函数使用原型 */ Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); /** * 源码分析:主要是HashMap的构造函数 = 4个 * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码 */ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 省略上节阐述的参数 /** * 构造函数1:默认构造函数(无参) * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16 */ public HashMap() { // 实际上是调用构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 传入的指定容量 & 加载因子 = 默认 this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数2:指定“容量大小”的构造函数 * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3:指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量 = 自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY,哪怕传入的 > 最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 = 初始容量 // 注:此处不是真正的阈值,是为了扩展table,该阈值后面会重新计算,下面会详细讲解 threshold = initialCapacity; init(); // 一个空方法用于未来的子对象扩展 } /** * 构造函数4:包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 该方法用于初始化 数组 & 阈值,下面会详细说明 inflateTable(threshold); // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putAllForCreate(m); } }
- 此处仅用于接收初始容量大小(
capacity
)、加载因子(Load factor
),但仍无真正初始化哈希表,即初始化存储数组table
- 此处先给出结论:真正初始化哈希表(初始化存储数组
table
)是在第1次添加键值对时,即第1次调用put()
时。下面会详细说明
5.2 向HashMap中添加数据
/** * 函数使用原型 */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 源码分析:主要分析: HashMap的put函数 */ public V put(K key, V value) (分析1)// 1. 若 哈希表未初始化(即 table为空) // 则使用 构造函数时设置的阈值(即初始容量) 初始化 数组table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } // 2. 判断key是否为空值null (分析2)// 2.1 若key == null,则将该键-值 存放到数组table 中的第1个位置,即table [0] // (本质:key = Null时,hash值 = 0,故存放到table[0]中) // 该位置永远只有1个value,新传进来的value会覆盖旧的value if (key == null) return putForNullKey(value); (分析3) // 2.2 若 key ≠ null,则计算存放数组 table 中的位置(下标、索引) // a. 根据键值key计算hash值 int hash = hash(key); // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 int i = indexFor(hash, table.length); // 3. 判断该key对应的值是否已存在(通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断) for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; (分析4)// 3.1 若该key已存在(即 key-value已存在 ),则用 新value 替换 旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //并返回旧的value } } modCount++; (分析5)// 3.2 若 该key不存在,则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
根据上述源码分析可以画出以下流程图
下面对五个分析点进行详细分析
分析一:初始化哈希表
/** * 函数使用原型 */ if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } /** * 源码分析:inflateTable(threshold); */ private void inflateTable(int toSize) { // 1. 将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的次幂 // 即如果传入的是容量大小是19,那么转化后,初始化容量大小为32(即2的5次幂) int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);->>分析1 // 2. 重新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); // 3. 使用计算后的初始容量(已经是2的次幂) 初始化数组table(作为数组长度) // 即 哈希表的容量大小 = 数组大小(长度) table = new Entry[capacity]; //用该容量初始化table initHashSeedAsNeeded(capacity); } /** * 分析1:roundUpToPowerOf2(toSize) * 作用:将传入的容量大小转化为:>传入容量大小的最小的2的幂 * 特别注意:容量大小必须为2的幂,该原因在下面的讲解会详细分析 */ private static int roundUpToPowerOf2(int number) { //若 容量超过了最大值,初始化容量设置为最大值 ;否则,设置为:>传入容量大小的最小的2的次幂 return number >= MAXIMUM_CAPACITY ? MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
分析二:当 key ==null时,将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置,即table [0]
/** * 函数使用原型 */ if (key == null) return putForNullKey(value); /** * 源码分析:putForNullKey(value) */ private V putForNullKey(V value) { // 遍历以table[0]为首的链表,寻找是否存在key==null 对应的键值对 // 1. 若有:则用新value 替换 旧value;同时返回旧的value值 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; // 2 .若无key==null的键,那么调用addEntry(),将空键 & 对应的值封装到Entry中,并放到table[0]中 addEntry(0, null, value, 0); // 注: // a. addEntry()的第1个参数 = hash值 = 传入0 // b. 即 说明:当key = null时,也有hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null // c. 对比HashTable,由于HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null // d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中即可,关于addEntry()的源码分析将等到下面再详细说明, return null; }
分析三:计算存放数组 table 中的位置(即 数组下标 or 索引)
/** * 函数使用原型 * 主要分为2步:计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置 */ // a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1 int hash = hash(key); // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2 int i = indexFor(hash, table.length); /** * 源码分析1:hash(key) * 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同,但原理一样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码(hash值)分布更加均匀、更具备随机性,避免出现hash值冲突(即指不同key但生成同1个hash值) * JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算 * JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算 */ // JDK 1.7实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算(9次扰动) static final int hash(int h) { h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } // JDK 1.8实现:将 键key 转换成 哈希码(hash值)操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算(2次扰动) // 1. 取hashCode值: h = key.hashCode() // 2. 高位参与低位的运算:h ^ (h >>> 16) static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // a. 当key = null时,hash值 = 0,所以HashMap的key 可为null // 注:对比HashTable,HashTable对key直接hashCode(),若key为null时,会抛出异常,所以HashTable的key不可为null // b. 当key ≠ null时,则通过先计算出 key的 hashCode()(记为h),然后 对哈希码进行 扰动处理: 按位 异或(^) 哈希码自身右移16位后的二进制 } /** * 函数源码分析2:indexFor(hash, table.length) * JDK 1.8中实际上无该函数,但原理相同,即具备类似作用的函数 */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) (数组长度-1),最终得到存储在数组table的位置(即数组下标、索引) }
可能存在的疑惑:
为什么不直接采用经过hashCode()处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置?
为什么采用 哈希码 与运算(&) (数组长度-1) 计算数组下标?
为什么在计算数组下标前,需对哈希码进行二次处理:扰动处理?
分析4:若对应的key已存在,则 使用 新value 替换 旧value
/** * 函数使用原型 */ // 2. 判断该key对应的值是否已存在(通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断) for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; // 2.1 若该key已存在(即 key-value已存在 ),则用 新value 替换 旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //并返回旧的value } } modCount++; // 2.2 若 该key不存在,则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); return null;
替换流程如下:
分析五:若对应的key不存在,则将该“key-value”添加到数组table的对应位置中(头插法&扩容)
// 2.2 若 该key对应的值不存在,则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); /** * 源码分析:addEntry(hash, key, value, i) * 作用:添加键值对(Entry )到 HashMap中 */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 参数3 = 插入数组table的索引位置 = 数组下标 // 1. 插入前,先判断容量是否足够 // 1.1 若不足够,则进行扩容(2倍)、重新计算Hash值、重新计算存储数组下标 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); // a. 扩容2倍 --> 分析1 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // b. 重新计算该Key对应的hash值 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // c. 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置 } // 1.2 若容量足够,则创建1个新的数组元素(Entry) 并放入到数组中--> 分析2 createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } /** * 分析1:resize(2 * table.length) * 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍) */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组(old table) Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量(old capacity ),即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将阈值设置成整型的最大值,退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. 将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1:transfer(newTable); * 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 * 过程:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组,将旧数组上的数据(键值对)转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象) src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注:转移链表时,因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.4 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.5 将元素放在数组上:采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后,可能出现逆序:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 3.6 访问下1个Entry链上的元素,如此不断循环,直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环,直到遍历完数组上的所有数据元素 } } } /** * 分析2:createEntry(hash, key, value, bucketIndex); * 作用: 若容量足够,则创建1个新的数组元素(Entry) 并放入到数组中 */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 1. 把table中该位置原来的Entry保存 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 2. 在table中该位置新建一个Entry:将原头结点位置(数组上)的键值对 放入到(链表)后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中(数组上)-> 从而形成链表 // 即 在插入元素时,是在链表头插入的,table中的每个位置永远只保存最新插入的Entry,旧的Entry则放入到链表中(即 解决Hash冲突) table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 3. 哈希表的键值对数量计数增加 size++; }
链表的头插法如下如所示
链表的扩容转移流程如下图所示
5.3 从hashMap中获取数据
源码分析如下所示
/** * 函数原型 * 作用:根据键key,向HashMap获取对应的值 */ map.get(key); /** * 源码分析 */ public V get(Object key) { // 1. 当key == null时,则到 以哈希表数组中的第1个元素(即table[0])为头结点的链表去寻找对应 key == null的键 if (key == null) return getForNullKey(); --> 分析1 // 2. 当key ≠ null时,去获得对应值 -->分析2 Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } /** * 分析1:getForNullKey() * 作用:当key == null时,则到 以哈希表数组中的第1个元素(即table[0])为头结点的链表去寻找对应 key == null的键 */ private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } // 遍历以table[0]为头结点的链表,寻找 key==null 对应的值 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { // 从table[0]中取key==null的value值 if (e.key == null) return e.value; } return null; } /** * 分析2:getEntry(key) * 作用:当key ≠ null时,去获得对应值 */ final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } // 1. 根据key值,通过hash()计算出对应的hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 根据hash值计算出对应的数组下标 // 3. 遍历 以该数组下标的数组元素为头结点的链表所有节点,寻找该key对应的值 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; // 若 hash值 & key 相等,则证明该Entry = 我们要的键值对 // 通过equals()判断key是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
5.4其它api分析
/** * 函数:isEmpty() * 作用:判断HashMap是否为空,即无键值对;size == 0时 表示为 空 */ public boolean isEmpty() { return size == 0; } /** * 函数:size() * 作用:返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 */ public int size() { return size; } /** * 函数:clear() * 作用:清空哈希表,即删除所有键值对 * 原理:将数组table中存储的Entry全部置为null、size置为0 */ public void clear() { modCount++; Arrays.fill(table, null); size = 0; } /** * 函数:putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) * 作用:将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 * 原理:类似Put函数 */ public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 1. 统计需复制多少个键值对 int numKeysToBeAdded = m.size(); if (numKeysToBeAdded == 0) return; // 2. 若table还没初始化,先用刚刚统计的复制数去初始化table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold)); } // 3. 若需复制的数目 > 阈值,则需先扩容 if (numKeysToBeAdded > threshold) { int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1); if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int newCapacity = table.length; while (newCapacity < targetCapacity) newCapacity <<= 1; if (newCapacity > table.length) resize(newCapacity); } // 4. 开始复制(实际上不断调用Put函数插入) for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) put(e.getKey(), e.getValue()); } /** * 函数:remove(Object key) * 作用:删除该键值对 */ public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } // 1. 计算hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 计算存储的数组下标位置 int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; // 若删除的是table数组中的元素(即链表的头结点) // 则删除操作 = 将头结点的next引用存入table[i]中 if (prev == e) table[i] = next; //否则 将以table[i]为头结点的链表中,当前Entry的前1个Entry中的next 设置为 当前Entry的next(即删除当前Entry = 直接跳过当前Entry) else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; } /** * 函数:containsKey(Object key) * 作用:判断是否存在该键的键值对;是 则返回true * 原理:调用get(),判断是否为Null */ public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } /** * 函数:containsValue(Object value) * 作用:判断是否存在该值的键值对;是 则返回true */ public boolean containsValue(Object value) { // 若value为空,则调用containsNullValue() if (value == null) return containsNullValue(); // 若value不为空,则遍历链表中的每个Entry,通过equals()比较values 判断是否存在 Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true;//返回true return false; } // value为空时调用的方法 private boolean containsNullValue() { Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (e.value == null) return true; return false; }
6.0 与jdk1.8中的差别
数据结构
获取数据
扩容机制
其它对比
7.0 为什么高并发下会死循环
多线程下容易出现resize()
死循环本质 = 并发 执行 put()
操作导致触发 扩容行为,从而导致 环形链表,使得在获取数据遍历链表时形成死循环,即Infinite Loop。
/** * 源码分析:resize(2 * table.length) * 作用:当容量不足时(容量 > 阈值),则扩容(扩到2倍) */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组(old table) Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量(old capacity ),即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了,那么将阈值设置成整型的最大值,退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量(2倍容量)新建1个数组,即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. (重点分析)将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1:transfer(newTable); * 作用:将旧数组上的数据(键值对)转移到新table中,从而完成扩容 * 过程:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组,将旧数组上的数据(键值对)转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用(for循环后,旧数组不再引用任何对象) src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注:转移链表时,因是单链表,故要保存下1个结点,否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.3 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.4 将元素放在数组上:采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后,可能出现逆序:按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 访问下1个Entry链上的元素,如此不断循环,直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环,直到遍历完数组上的所有数据元素 } } }
注:由于 JDK 1.8
转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的尾部依次插入,所以不会出现链表 逆序、倒置的情况,故不容易出现环形链表的情况。
但
JDK 1.8
还是线程不安全,因为 无加同步锁保护