【java源码一带一路系列】之HashMap.putAll()

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前言

本文以jdk1.8中HashMap.putAll()方法为切入点,分析其中难理解、有价值的源码片段(类似ctrl+鼠标左键查看的源码过程)。✈观光线路图:putAll() --> putMapEntries() --> tableSizeFor() --> resize() --> hash() --> putVal()...

将涉及到的源码全局变量:
  • transient Node<K,V>[] table; 哈希表,初始化长度length(默认值是16)
  • final float loadFactor; 负载因子(默认0.75),表示table的填满程度。
  • static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大容量
  • int threshold; 阈值 = table.length loadFactor(160.75=12)
  • static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 初始16
  • static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
前置知识:

好了,带全设备、干粮,准备出发~


putAll

public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    putMapEntries(m, true); // ↓
}

putMapEntries

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        if (table == null) { // pre-size
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; // ft即table此时所需capacity,“+1.0F”为什么,个人理解弥补float与int转换、比较精度弥补,加二也未尝不可?
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                     (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t); // ↓
        }
        else if (s > threshold)
            resize();  // ↓
            
        // 笔者疑问:原map加上m后可能需要扩容的判断在putVal中,在此是不是更佳呢?答:因为除此之外还有其他函数调用了putVal
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

tableSizeFor

// 找到大于等于cap的最小的2的幂(3的最小2的幂=4;4->4;5->8...)
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;
}

这里的“-1”可以理解为是为了++保证结果值≥原值++。举个栗子,假如cap=8(1000)。计算结果为16(10000)。这显然不是我们想要的最小的2的幂。

关于抑或、右移的计算过程,我以size=3为例,可以参考便于理解:
image

不对啊,图里算出来的结果等于7啊,说好的2的幂呢?别忘了这里return最后在返回值进行了+1。

那么问题来了。为什么要遵循“2的幂次方”的套路呢?不仅tableSizeFor如此,连一些参数初始值也暗含类似意图(如DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4)。

根本目的为了提高效率,为了使用借助以下规律:

取余(%)操作中如果除数是2的幂次方,则等同于与其除数减一的与(&)操作

因此在源码中会看到大量的“(n - 1) & hash”语句,也就是为什么要按“2的幂次方”的套路出牌了。

resize

// hash table扩容至原来2倍,并将原table数据重新映射到新table中
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) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        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) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null; // 清空原table
                if (e.next == null) // 哈希表只有一个节点,直接赋值
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); // 红黑树情况
                else { // preserve order
                    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;
}

hashMap起初使用链表法避免哈希冲突(相同hash值),当链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD(默认为8)时,将链表转换为红黑树,当然小于UNTREEIFY_THRESHOLD(默认为6)时,又会转回链表以达到性能均衡。

根据“e.hash & oldCap”是否为零将原链表拆分成2个链表,一部分仍保留在原链表中不需要移动,一部分移动到“原索引+oldCap”的新链表中。

那么问题来了,“e.hash & oldCap”从何而来!?

因为扩容前后hash(key)不变,oldCap与newCap皆为“2的幂次方”,则++newCap-1的二进制最高位与oldCap最高位相同++。结合上文“index=(n-1)&hash”可知:新的index的取决于:++(n-1)二进制最高位上是0还是1++;因此源码作者巧妙的拉关系,以“oldCap等价于newTab的(n-1)的最高位”推出“e.hash & oldCap”!

假设我们length从16resize到32(以下仅写出8位,实际32位),hash(key)是不变的。下面来计算一下index:

    n-1: 0000 1111-----》0001 1111【高位全0,&不影响】

hash1: 0000 0101-----》0000 0101

index1: 0000 0101-----》0000 0101【index不变】

hash2: 0001 0101-----》0001 0101

index2: 0000 0101-----》0001 0101【新index=5+16即原index+oldCap】

hash

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

原 来 的 hashCode : 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
移位后的hashCode: 0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
进行异或运算 结果:1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101

这样做的好处是,可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算,而且混合后,低位的信息中加入了高位的信息,这样高位的信息被变相的保留了下来。掺杂的元素多了,那么生成的hash值的随机性会增大。

putVal

参考文献:

  1. HashMap源码注解 之 静态工具方法hash()、tableSizeFor()(四);201604
  2. 源码分析之HashMap;201704
  3. 【集合详解】HashMap源码解析;201608
  4. HashMap源码分析(jdk1.8);201604

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