JDK版本 1.8
结构：
HashMap实现了Map Cloneable Serializable接口；
基础了AbstractMap类，AbstractMap提供一些通用方法，如put remove等，但子类一般会重写put等方法；
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{
}
HashMap中定义了一些常量
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 1 << 4 默认初始化容量值
MAXIMUM_CAPACITY 1 << 30 最大容量值
DEFAULT_LOAD_FACTOR 0.75f 默认负载因子
TREEIFY_THRESHOLD 8 树化门槛值
UNTREEIFY_THRESHOLD 6 反树化门槛值
MIN_TREEIFY_CAPACITY 64 最小树化容量
数据结构节点
HashMap中定义了2个重要的数据结构，Node和TreeNode
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
// hashCode值是key和value的hashcode取异或值
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
}
存储节点Node的容器
// 实际上就是一个Node数组
transient Node<K,V>[] table;
hash方法
相当于是HashMap自己的取Hash值的方法
// 将key的hashcode值和hashcode值的低16值进行异或 记过就是在HashMap中的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
HashMap的put方法实现
put函数大致的思路为：
- 对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
- 如果没碰撞直接放到bucket里；（实际上是看index所在的位置是否有节点）
- 如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
- 如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
- 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
- 如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。
put()方法是public的，会调用putVal()方法。
计算index，通过i = (n - 1) & hash来确定桶的位置 再根据桶是否为空（以及桶元素的长度 延长链表或者变树）
代码
// 先对key进行hash计算 再调用putVal去存
public V put(K key, V value) {
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; // table的临时引用
Node<K,V> p; // p是桶位置上存放的节点
int n, i; // n存放table数组的长度 i是元素数组下标 即桶位置
// 判断table是否为null 或者容量为空 是则初始化tablesize
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 桶位置上的节点为null 则创建一个节点（使用本次存放的keyvalue）
// ***计算位置索引 i = (n - 1) & hash
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果桶位置有节点 则验证是否是同一个hash值 是则替换value
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果桶节点元素已经是树节点 则调用putTreeVal()放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果达到树化阈值 则进行树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果找到key的对应节点 则break
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果映射存在 则根据onlyIfAbsent进行存储
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 更新计数器+1
++modCount;
// 如果size大于阈值 则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// LinkedHashMap的回调 对节点插入完成后的操作
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容的源码
/**
* 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() {
// 记录老容量值和阈值 生成新容量值和新阈值
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 达到最大容量 直接返回 不扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将老容量值右移1位 即乘以2 并将阈值也翻倍
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);
}
// 如果新阈值为0 则按重新计算阈值
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) {
// 老table不为null 则遍历
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
// 通过 e.hash & (newCap - 1)来重新计算桶位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
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;
}