上文详解HashMap源码解析(上)介绍了HashMap整体介绍了一下数据结构,主要属性字段,获取数组的索引下标,以及几个构造方法。本文重点讲解元素的添加查找扩容等主要方法。

添加元素

put(K key, V value)

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

首先算出key的哈希码,调用hash方法,获取到hash值。

  • 调用putVal()

      /**
       * @param hash hash for key       hash 值
       * @param key the key             key 值
       * @param value the value to put  value 值
       * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value   只有不存在,才不改变他的值
       * @param evict if false, the table is in creation mode.          
       * @return previous value, or null if none                                返回上一个值,如果不存在返回null
       */
      final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                     boolean evict) {
          // 声明一个node数组 tab,node 节点 
          Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
          // 如果 table 为 null 或者 tab的长度为 0 ,|| 两边都要做一下判断,table 为空,或者table的长度为0
          if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
              // table 初始化
              n = (tab = resize()).length;
          //  不存在,直接新建一个Node节点
          if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
              // 新建节点
              tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
          else {
              // 存在节点
              Node<K,V> e; K k;
              // hash值 和 p 节点的hash值一致,(键值的地址)一致或者(键的值)一致,直接替换
              if (p.hash == hash &&
                  ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                  e = p;
              // 节点是红黑树
              else if (p instanceof TreeNode)
                  e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
              else {
                  // 节点是链表,从前往后遍历
                  for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                      // 遍历链表的最后一个节点
                      if ((e = p.next) == null) {
                          p.next = newNode(hash, key, value, null);
                          // 链表个数大于等于 8,因为从零开始所以要减一
                          if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                              // 转成红黑树
                              treeifyBin(tab, hash);
                          break;
                      }
                      // hash一致 或者 值一致 
                      if (e.hash == hash &&
                          ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                          break;
                      p = e;
                  }
              }
             // e不为空,直接替换赋值
              if (e != null) { // existing mapping for key
                  V oldValue = e.value;
                  if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                     // 原来的值为空,赋值
                      e.value = value;
                  afterNodeAccess(e);
                  return oldValue;
              }
          }
          ++modCount;
          if (++size > threshold)
              resize();
          afterNodeInsertion(evict);
          return null;
      }
  • 首先判断哈希数组table是否为null,如果为null,就扩容。
  • (n - 1) & hash对应的下标是否存在节点。

    • 不存在节点,就创建新的节点并赋值。
    • 存在节点

      • 节点key值是否相等,相等就替换 value
      • 是否为红黑树,添加数据到红黑树中。
      • 上面都不符合,就是普通链表,遍历链表,如果链表存在相同key就替换,否则在链表最后添加数据。

流程图:

putAll(Map<? extends K, ? extends V> m)

putAll 是将集合元素全部添加到HashMap中,putAll调用了putMapEntries方法,putMapEntries先判断是否需要扩容,然后遍历元素,调用putVal添加元素,下面是添加元素代码:

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);
}

获取数据

get(Object key)

通过key找到哈希表的中Node节点的value值。

// 返回map映射对应的value值
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

首先使用hash方法算出哈希值,然后再调用getNode()获取数据:

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 判断tab有数据,并且对应下标存在数据
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // hash相等以及key相等(key地址相等或者key的值相等),找的就是第一个元素
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 遍历链表    
        if ((e = first.next) != null) {
            // 红黑树找到当前key所在的节点位置 
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                // 普通链表,往后遍历,直到找到数据或者遍历到链表末尾为止
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
  • 判断哈希数组是否不为null并且数组下标(n - 1) & hash处不为null,如果都有值,就查询首节点first,否则返回null
  • 找到首节点,匹配上相等的hashkey,返回首节点。
  • 链表有多个元素,是否为红黑树

    • 是红黑树,在红黑树查找
    • 不是红黑树,就遍历普通链表,直到匹配到相同的hashkey值。

流程图:

resize 扩容

当哈希数组为null,或元素个数超过了阈值,就调用resize扩容方法:

final Node<K,V>[] resize() {
    // 记录原数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 原数组长度 
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 原阈值(数组长度达到阈值)
    int oldThr = threshold;
    // 新容量,新阈值
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 数组长度大于或者等于MAXIMUM_CAPACITY(1>>30)不做扩容操作。
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 扩容后长度小于MAXIMUM_CAPACITY(1>>30)并且数组原来长度大于16
        // 阈值和新容量都翻倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 阈值大于零,旧阈值替换成新容量
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        // oldCap 和 oldThr 都小于等于0,说明是调用无参构造方法,赋值默认容量16,默认阈值12。
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        // 新阈值为零,计算阈值
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    // 新建Node数组。调用无参构造方法,并不会创建数组,在第一次调用put方法,才会调用resize方法,才会创建数组,延迟加载,提高效率。
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 原来的数组不为空,把原来的数组的元素重新分配到新的数组中
    // 如果是第一次调用resize方法,就不需要重新分配数组。
    if (oldTab != null) {
        // 旧数组遍历 
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            // 存在下标下的第一个元素
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 当前元素下一个元素为空,说明此处只有一个元素,直接使用元素的hash值和新数组的容量取模,获得新下标的位置
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 红黑树,拆分红黑树,必要时可能退化为链表    
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                // 长度大于1的普通链表    
                else { // preserve order
                    // loHead、loTail分别代表旧位置的头尾节点
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // hiHead、hiTail分别代表新位置的头尾节点
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 遍历链表
                    do {
                        next = e.next;
                        // & 与运算,两个都会1,结果才为1
                        // 元素的hash值和oldCap与运算为0,原位置不变
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 移动到原来位置 + oldCap
                        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;
}
  • 原容量是否为空

    • 不为空,是否大于最大容量

      • 大于最大容量,不做扩容
      • 小于最大容量,并且大于默认容量16。阈值和容量都翻倍。
    • 为空,原阈值大于零, 就阈值赋值给新容量。
  • 原容量和原阈值都小于等于零,赋值默认容量16和默认阈值12。
  • 做完阈值和容量的赋值之后,遍历数组。
  • 有值,是否只有一个元素,如果是就放入新数组n-1&hash下标处。
  • 如果是红黑树就拆分红黑树。
  • 上面两个都不符合就是普通链表。
  • 遍历链表,如果hash&数组原长度为0

    • 放在数组原下标处。
    • 不为零,放在原位置+原数组长度处。

流程图:

image.png

总结

本文主要讲解了元素的添加查找扩容等主要方法,其中添加查询都需要先获取数组的下标,然后进行对应的操作。

put添加

  • 首次添加数据需要对数组进行扩容。
  • 对应下标是否有值

    • 没有值,直接赋值
    • 有值

      • key一致,替换value值。
      • key不一致

        • 是红黑树,在红黑树添加数据。
        • 不是红黑树,就是链表,遍历链表,存在相同节点key,替换。否者添加在链表的尾部。

get查询

  • 下标是否有值

    • 没有值,返回null
    • 有值
      *hashkey相等的话,返回节点。

      • 是否是多链表。

        • 不是,返回null
        • 是的话,是否是红黑树。

          • 红黑树,在红黑树中查找
          • 否则就是普通链表,遍历链表知道匹配到相同的hashkey

resize 扩容

  • 容量大于零

    • 大于最大容量值,不再扩容。
    • 介于最大和默认容量之间,阈值和容量都翻倍。
  • 初始化的时候,设置默认容量和默认阈值。
  • 遍历原数组
  • 节点有值,并且只有一个值,赋值给新数组n-1&hash处。
  • 如果是红黑树,就拆分红黑树。
  • 以上都不符合,就是普通链表,遍历链表。因为数组长度都是2的幂次方,扩容后元素的位置*要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置

    • hash&与运算原数组长度,等于0,存在原来的位置。
    • 不等于0,就存放下标原来位置+原数组长度位置处。

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