JDK1.7之 HashMap 源码分析

---

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/crazy1235/article/details/75451812

---

JDK1.7 及之前的版本中，HashMap中通过散列链表的形式来存储数据，基于一个数组及多个链表的方式，当hash值冲突的时候，就会在对应的节点以链表的形式存储这些hash值冲突的数据！

整个HashMap的源码实现主要应该关注的有以下几点：

• 扩容算法

• put()

• get()

• 为什么HashMap不是线程安全的？

• hash算法

---

类继承关系

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

---

构造函数

先来看几个常量

/**
     * 初始容量为16。容量必须是2的指数倍
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

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

/**
     * 加载因子默认是0.75.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

平衡因子的作用在于，当存储的容量超过阈值（存储容量和加载因子的乘积）时，要对哈希表进行扩展操作。这个平衡因子的默认数值是JDK约定的。

    /**
     * 存储键值对对应的Entry数组
     */
    transient Entry<K,V>[] table;

    /**
     * 键值对的个数
     */
    transient int size;

    /**
     * 表示一个阈值，当size超过了threshold就会扩容
     */
    int threshold;

    /**
     * 加载因子
     */
    final float loadFactor;

    /**
     * map结构修改次数，累加
     */
    transient int modCount;

    /**
     * 默认阈值
     */
    static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

public HashMap() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

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);

        // 找到一个大于等于initialCapacity并且是2的指数的值作为初始容量
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        // 初始化阈值
        threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
        // 初始化Entry数组
        table = new Entry[capacity];
        useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
                (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        init();
    }

// 空实现
 void init() {
    }

// 传进来一个Map存储到HashMap中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        putAllForCreate(m);
    }

private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) // 遍历map
            putForCreate(e.getKey(), e.getValue()); 

            // putForCreate() 这里先不说
    }

通过上面看到，构造函数的处理无非就是通过传入的初始容量和加载因子（没有则用默认值），然后出事化Entry数组及其他一些变量。

构造函数先分析到这里。

---

Entry

来看看Entry这是类的内容

// 静态内部类
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next; // 只想下一个entry节点
        int hash;

        /**
         * 构造函数，每次都用新的节点指向链表的头结点。新节点作为链表新的头结点
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n; // !!!
            key = k;
            hash = h;
        }

        public final K getKey() {
            return key;
        }

        public final V getValue() {
            return value;
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            Object k1 = getKey();
            Object k2 = e.getKey();
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                Object v1 = getValue();
                Object v2 = e.getValue();
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }

        public final int hashCode() {
            return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^
                   (value==null ? 0 : value.hashCode());
        }

        public final String toString() {
            return getKey() + "=" + getValue();
        }

        /**
         * This method is invoked whenever the value in an entry is
         * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
         * in the HashMap.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }

        /**
         * This method is invoked whenever the entry is
         * removed from the table.
         */
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
    }

从Entry的构造函数可以看出，每次创建新的Entry对象，就会把链表的头结点作为next拼接到新的entry对象上。也就是说每次插入新的map数据时，就会在一个bucket的最前面（链表头部）！

---

put

put()

/* 
 * 1. 通过key的hash值确定table下标 
 * 2. 查找table下标，如果key存在则更新对应的value 
 * 3. 如果key不存在则调用addEntry()方法 
*/  
public V put(K key, V value) {
        if (key == null) 
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key); // 重点!!!
        int i = indexFor(hash, table.length); // 查找对应的数组下标
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        // 没有在相同hash值的链表中找到key相同的节点
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i); // 在i位置对应的链表上添加一个节点
        return null;
    }

当key为null的时候调用了putForNullKey()函数。

可见HashMap可以put进去key值为null的数据。

从for循环的if判断条件可以看出，如果key值有相同的数据则会覆盖value值，可见HashMap中key值都是唯一的！

putForNullKey()

private V putForNullKey(V value) {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { // 寻找数组0位置对应的链表key值为null的节点，进而更新value值
            if (e.key == null) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(0, null, value, 0); // 在数组0位置对应的链表上添加一个节点
        return null;
    }

下面来看addEentry()

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { // 如果数据大小已经超过阈值并且数组对应的bucket不为空，则需要扩容
            resize(2 * table.length); // 扩容
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // key为null的时，hash值设为0
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // 确定是哪一个链表（bucket下标）
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

//判断k的数据类型选择不同的hash计算方式
final int hash(Object k) {
        int h = 0;
        if (useAltHashing) {
            if (k instanceof String) { // 如果k是Sting类型
                return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
            }
            h = hashSeed;
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

HashMap采用一个Entry数组来存储bucket 。一个bucket就代表一条hash相同的节点链表。

如下图：

接着上面的函数实现来分析。先不看resize()这个扩容算法，先来看createEntry()

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

putForCreate()

此方法用在构造函数、克隆或者反序列化的时候调用。不会调整table数组的大小。

private void putForCreate(K key, V value) {
        int hash = null == key ? 0 : hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);

        /**
         * 如果存在key值相同的节点，则更新value值
         */
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                e.value = value;
                return;
            }
        }
        // 否则创建新的entry加入某个bucket对应的链表中
        createEntry(hash, key, value, i);
    }

---

扩容

现在假设需要扩容，及数据量已经达到了阈值了。

// 
void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //当当前数据长度已经达到最大容量
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 创建新的数组
        boolean oldAltHashing = useAltHashing;
        useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() &&
                (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
        boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing; // 是否需要重新计算hash值
        transfer(newTable, rehash);  // 将table的数据转移到新的table中
        table = newTable; // 数组重新赋值
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //重新计算阈值
    }

// 转移数据
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) { //遍历旧数组
            while(null != e) { //将这一个链表遍历添加到新的数组对应的bucket中
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

    /**
     * 得到hash值在table数组中的位置
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

---

get

    /**
     * 得到 key = null 对应的value值
     */
    private V getForNullKey() {
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }

    /**
     * 根据key得到对应的value值
     */
    public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey(); // 如果key为null，则调用getForNullKey()
        Entry<K,V> entry = getEntry(key); // 重点在getEntry()函数

        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }

    /**
     * 根据key得到对应的Entry对象
     */
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) { // 遍历hash值相同（通过key得到）的那个bucket（链表）
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

---

remove

public V remove(Object key) {
        Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); // ！！！
        return (e == null ? null : e.value); // 返回key对应的value值
    }

final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //计算hash值
        int i = indexFor(hash, table.length); // 得到下标
        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++; // 操作次数+1
                size--;
                if (prev == e) // 如果是buckek的头节点是要找的结点，直接将数组指向next
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }

        return e; // 如果链表遍历结束还是没找到，则此时e为null，返回null
    }

---

clear

public void clear() {
        modCount++; // +1
        Entry[] tab = table;
        for (int i = 0; i < tab.length; i++)
            tab[i] = null;
        size = 0; // 置0
    }

---

hash()

每次put一个键值对或者，通过get得到一个值的时候，都会对key进行hash运算得到hash值

final int hash(Object k) {
        int h = 0;
        if (useAltHashing) {
            if (k instanceof String) {
                return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
            }
            h = hashSeed;
        }

        h ^= k.hashCode();

        // This function ensures that hashCodes that differ only by
        // constant multiples at each bit position have a bounded
        // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);                                                                                          
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

通过上述函数得到hash值之后，在通过 indexFor()函数得到对应table数组的下标！

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

举个例子：

通过二进制的异或，移位，与 等操作，最后运算得到一个下标。

---

Fail-Fast

下面来关注一下modCount这本变量！

在put() 、remove()、 clear()的时候modCount都会进行+1操作。

对HashMap内容的修改都会增加这个值。

// hash迭代器
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
        Entry<K,V> next;        // next entry to return
        int expectedModCount;   // For fast-fail
        int index;              // current slot
        Entry<K,V> current;     // current entry

        HashIterator() {
            expectedModCount = modCount; // 临时存储
            if (size > 0) { // advance to first entry
                Entry[] t = table;
                while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                    ;
            }
        }

        public final boolean hasNext() {
            return next != null;
        }

        final Entry<K,V> nextEntry() {
            if (modCount != expectedModCount) // 判断
                throw new ConcurrentModificationException();
            Entry<K,V> e = next;
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();

            if ((next = e.next) == null) {
                Entry[] t = table;
                while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                    ;
            }
            current = e;
            return e;
        }

        public void remove() {
            if (current == null)
                throw new IllegalStateException();
            if (modCount != expectedModCount) // 判断
                throw new ConcurrentModificationException();
            Object k = current.key;
            current = null;
            HashMap.this.removeEntryForKey(k);
            expectedModCount = modCount;
        }
    }

　在迭代的过程中，如果发现modCount != expectedModCount，那么就表示有其他的线程对HashMap进行了修改操作，进而就抛出 ConcurrentModificationException 这个异常！

所以可以得出结论：HashMap是非线程安全的！

---

小结

从上面的分析可以得到以下结论：

• HashMap的value可以为null

• HashMap是非线程安全的

• 初始容量和加载因子会影响HashMap的性能

---

参考

https://www.zhihu.com/question/20733617?wechatShare=1
http://blog.csdn.net/yesuhuangsi/article/details/12241101
http://www.cnblogs.com/todayjust/p/5876533.html