概念
- 元素(entry): 具体存储数据的东西
- 桶(bucket): 存放元素的容器，可以是单个元素，可以是一个链表或者树
- 容量(capacity): 可以放多少个桶
- 负载因子(Load factor): 当元素的个数大于容量*负载因子(默认.75)，那么需要扩容
- 树化因子(
TREEIFY_THRESHOLD): 当一个桶中的元素超过这个阈值时，会把链表转为红黑树；反过来还有一个反树化因子(UNTREEIFY_THRESHOLD)，当桶中的元素少于这个阈值时，会把树转为链表
以上，其实应该没有中文名，我这为了叫着方便~ 如果不合适，请忍耐~ 毕竟中文才是最博大精深的语言~ 没有之一，不接受反驳~
方法
构造函数
HashMap一共提供了三个构造函数，区别主要在于是否要设定容量和阈值～
源码如下：
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and load factor.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 1
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); // 2
}
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) { // 3
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() { // 4
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) { // 5
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;
}
说明：
- 带有两个参数的构造函数，可以指定容量和负载因子。
- 这个函数的作用是把容量修改到大于等于容量的最小的2的幂，见5
- 单参数构造函数，传入容量，使用默认的负载因子(.75)
- 无参构造函数，容量和负载因子均使用默认值(16, .75)
- 找到大于等于容量的最小的2的幂，为啥要把容量设定为2的幂数呢，见下文~
hash
先来看一下源码～
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hashCode()返回一个int型数据，然后这里是将这个hashCode的高16位和低16位进行了一个异或运算～
据说，这是一个可以在一定程度上减少冲突，并且运算简单的好方法～ 又便宜又好吃～
在下面，我们会看见index的计算方式: (n-1) & hash。n是当前的容量，那么如果当这个n比较小的时候，相当于只有hashCode低位参与了运算，而通过现在的hash函数，相当于把高位也引入到了计算当中～
put
重头戏来了，这应该是我们最关心的方法，还是先上代码～
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V put(K key, V value) { // 1
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // 2
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 3
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { // 4
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 5
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) // 6
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 7
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); // 8
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key // 9
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold) // 10
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
说明：
put方法，先计算key的hash值，然后调用putVal方法。- 初始化
table，在构造函数中，仅仅是指定了容量和负载因子，并没有初始化容器。 - 这里是，如果对应的索引位置没有元素，那么直接把新元素放到这里。同时可以看到，计算索引的方式是
(n - 1) & hash，而不是取余之类的。 - 如果对应的索引位置，已经有元素了，那么执行下面的逻辑。
- 如果索引位置的当前元素
p的key和新元素一样，那么用e指向这个元素(也就是我们要put进去的key，其实已经存在了)。 - 当前元素
p的key和新元素不一样，同时p又是一个树节点，那么就要调用putTreeVal方法；同时，如果这棵树中，已经包含了新元素的key，那么用e指向他。 - 同上，不过这个不是树，而是链表的情况。
- 如果，链表的长度超过树化阈值(
TREEIFY_THRESHOLD)，那么就要把链表转化为红黑树 - 这里检查一下
e，他表示的意思是，是否map中已经存在key对应的元素了。这里要根据onlyIfAbsent参数来决定是否用新元素替换老元素。 - 如果元素的数量超过了阈值(
threshold)，那么需要进行扩容(resize)。
这里需要注意的是，我们在双参数版本的构造函数中将threshold赋值为容量了，但是在这里的threshold其实是容量*负载因子，这是咋回事呢？table的初始化是在第一次进行put操作时，调用resize方法完成的，而这个threshold的值，也是在resize方法中被重新赋值的。
详见下文～
resize
resize这个方法，有两个作用～
第一个就是初始化table时需要，另一个就是扩容的时候需要～
每次扩容后的容量都会变成之前的二倍～
扩容实际上是创建了一个新的table，然后还需要把数据迁移过来～
源码如下：
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 1
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 2
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 3
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold // 4
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults // 5
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { // 6
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; // 7
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; // 8
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 9
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) // 10
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) // 11
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order // 12
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
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;
}
说明：
- 这里是处理正常扩容的情况(非初始化)。
- 如果容量已经超过最大容量(
MAXIMUM_CAPACITY)了，那就不能扩容了，并把扩容的阈值(threshold)设置为最大，即无法再触发resize方法。 - 正常扩容成原来的二倍，包括容量和阈值(
threshold)，因为这个最大容量值(MAXIMUM_CAPACITY)为1 << 30，所以这里并不会溢出。 - 这里是处理使用带参构造函数构造的情况。
- 这里是处理使用无参构造函数构造的情况，均使用默认值。
- 计算阈值(
threshold)。 - 这里就是修改阈值(
threshold)的地方，在构造函数中阈值等于容量，而在这里进行了重新赋值，赋值为容量*负载因子。 - 创建一个新的扩容后的
table。 - 将数据从老
table中转移到新table。 - 老
table中对应位置的元素是普通元素，那么直接把它挪过去就好了。 - 如果原来的元素是一棵树，那么需要把树拆为两部分，原来索引的部分，和新索引的部分，如拆分后树的元素过少，还需要将树转为链表～
- 如果原来的元素是一个列表，那么也需要将他拆分为两部分，分别放在原来的索引，和新索引处。
补充：关于转移数据时候的索引：
因为HashMap的容量，永远是2的幂数，而扩容也是扩容到原来的2倍，那么从二进制上来讲，加入原来的容量是2，那么就是00000010，扩容后就变成了4，也就是00000100。
那么，假如以前有两个key，分别是1，5，也就是00000001和00000101，他们两个的索引都是1，而扩容后，他们的索引分别是1和5。
其实，再举几个例子也是一样的，从老table到新table迁移数据的时候，只有两种情况，还在原索引位置，以及原索引位置+原容量。
仔细想想是不是这么一回事，因为扩容后，就是容量左移一位而已，再计算索引的时候，差别也仅仅是看新容量的高位与元素的高位进行与运算是否为1，差的正好也是原来的容量的值而已。
上面代码中，树也好，链表也好，其实都是根据这个原理来计算索引和迁移元素的。
(这也是在初始化时，会自动把容量转换为大于等于我们想要的容量的最小的2的幂所带来的一个很大的好处~)
get
get方法就很简单了，简单说就是计算hash值，然后去table里去取值～
源码如下：
/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*
* <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
* {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
* key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
* it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
*
* <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
* indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
* possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
* The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
* distinguish these two cases.
*
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; // 1
}
/**
* Implements Map.get and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node // 2
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode) // 3
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { // 4
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
说明：
- 计算
key的hash，然后调用getNode方法。 - 计算索引并判断对应位置是否有元素，有的话那第一个元素(
first)是不是我们要拿的元素(比较key)。 - 如果第一个元素(
first)不对的话，分两种情况，如果第一个元素是树节点，那么就调用getTreeNode方法。 - 接上面，如果不是树节点，那就是链表，遍历链表找我们要的元素～
关于多线程
HashMap不是线程安全的，所以在多线程下使用就会出现一些问题～ 比如死循环，比如元素丢失问题等～
(人家本来就不是线程安全的，非用它干啥呀？生活本该简简单单～ 简直就是没事找事～)
死循环
这个问题好像是一个很经典的问题～不过仅限于1.8之前的版本～
1.8版本之后，把头插改为了尾插，就把这个问题解决了，但是，好像这个问题太经典了，老是出现在各个地方，无处可逃哇～
原因：
1.7版本的相关代码如下：
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
transfer方法是在resize后调用的，作用是迁移数据~
我们可以看他这个链表部分，是在遍历过程中，给倒了个顺序(头插)~
所以，假设本来table[1]处的链表为A -> B -> C，那么正常resize后，会变成C -> B -> A(假设恰好没有元素的索引发生变化)。
但是在多线程的情况下，可能会同时触发resize方法~
那么假设有两个线程：Thread1和Thread2，以及一个HashMap，如下所示~
-----
| 0 | -> 0
| 1 | -> 3 -> 7 -> 1
-----
这时触发了resize，则新的table应该长这样：
-----
| 0 | -> 0
| 1 | -> 1
| 2 |
| 3 | -> 7 -> 3
-----
然而，在执行过程中，当Thread1执行到table[1] : 3 -> null，准备处理7结点时，没有抢占到CPU。
而这时Thread2抢到了，开始执行，并一直执行完成。
这时Thread1继续执行，因为Thread2已经执行完成，并且把最新的数据刷回主存了，所以Thread1会得到最新的结果。
当他执行到table[1] : 3 -> 7 -> null后，需要继续处理下一个结点，但是这个下一个结点本来是null，但是却变成了3。
这个时候，新HashMap就变成了这样：
-----
| 0 | -> 0
| 1 | -> 1
| 2 |
| 3 | -> 3 <-> 7
-----
而，这时，如果get(3), get(7)，还是不会发生任何问题，但是如果get(11)，那么就会现在table[3]这个环中，无法自拔。死循环就产生了~
注：
虽然这也只是偶然现象，但是 好像有这么一句话：任何在多线程下可能发生的错误场景最终一定会发生。
而在1.8以及之后的版本中，不管是处理红黑树，还是链表，都保证原来的顺序~ 就避免了这个问题~
源码如下：
final Node<K,V>[] resize() {
......
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); // 1
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do { // 2
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;
}
}
......
}
说明：
- 处理树的过程，见下面代码~
- 链表的处理过程，因为迁移时索引只有两种情况，还是原索引不变(低位)，原索引+原容量(高位)，所以代码中搞了两个链表，分别对应低位和高位，并保证了原来的顺序不变~
/**
* Splits nodes in a tree bin into lower and upper tree bins,
* or untreeifies if now too small. Called only from resize;
* see above discussion about split bits and indices.
*
* @param map the map
* @param tab the table for recording bin heads
* @param index the index of the table being split
* @param bit the bit of hash to split on
*/
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}
说明：
其实跟链表大同小异，核心就是把之前一个位置的元素按照索引分成了两个部分，并保证了顺序~
丢失元素
至于丢失元素这个问题，就很简单了，HashMap并没有去解决这个问题，毕竟本身就不是线程安全的~
简单提一嘴就是，在putVal方法中(见下面代码)~
假设两个线程同时执行到1处，然后第一个线程执行完之后，第二个线程得到了CPU开始执行，那么tab[i]的值就是第二个线程的元素了~
第一个线程的元素被覆盖掉了~
如果要解决这个问题，请使用ConcurrentHashMap~
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
......
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 1
......
}