1.1 类图结构
注意这个table，就是我们HashMap底层的数组,这是一个Node数组，我们传入的键值对就是封装在这样的一个Node中后存放的。Node是HashMap的一个静态内部类，内部维护了一个next指针，指向的下一个Node，所以Node就是一个单向链表的节点。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
1.2 加入元素与扩容机制分析
先根据以下测试代码进行debug来对HashMap的底层进行分析
public static void main(String[] args) {
Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i <= 80; i++) {
map.put(i, i + "");
}
}
首先调用HashMap的无参构造器
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
调用无参构造器的时候，会初始化加载因子，初始值采用默认值0.75
调用map的put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
- 计算传入key的hash值——调用hash()方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
? 这就是我们计算我们传入的key的hash值的方法，可以看到是调用了对象的hashcode方法；
? 计算key的hash值的目的就是为了在后面计算出当前传入的key应该放在table的哪个位置上。
调用putVal()方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
/**
* 第一次添加元素的时候我们的table还没有初始化仍然是null
* 故进入以下逻辑，进入resize()方法
*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 根据传入的hash值来计算当前元素应该放在tab的哪个位置(i = (n - 1) & hash)上
// 若计算的位置上没有元素，则直接将传入的键值对封装后放入到tab数组中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//若计算后的位置上已经有了元素p,则进入以下逻辑
Node<K,V> e; K k;
/**
* p的hash值与传入的hash相同并且传入的key满足:
* 1 和p的key指向同一个对象
* 或者 2 和p的key equals
* 那么就执行e = p;
* 这一段逻辑就是与table[i]中的第一个元素进行比较
*/
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果此时我们的p是树节点则直接调用putTreeVal()方法向树中添加元素
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
/**
* 当我们table[i]第一个元素的key与传入的key不相同且该节点不是树节点，就进入以下判断逻辑
* 这时我们table[i]处维护的还是一个单向链表
*/
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
/**
* 如果table[i]处的链表已经遍历完了，还没有找到和key相同的节点
* 则直接在链表的最后面加上我们键值对节点
* 然后需要对该链表进行判断 看是否需要树化：若当前链表的大小大于8了就会进入treeifyBin()方法
* 进入该方法后并不会直接据开始树化，还要对当前的table大小进行判断，如果当前数组的大小小于64则是调用resize()方法，即增大table的大小而不是树化
* 否则就会进入树化的逻辑
*/
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//这里就不赘述了，和前面以上来和table[i]处第一个元素进行比较的逻辑一样
//就是为判断当前key是否已经存在
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
/**
* e != null 说明我们在现在的hashmap中找到了相同的key
* 这时就会更改旧的值为新值并返回旧值
*/
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果当前table数组的容量已经大于threshold(这个值是在resize()方法中计算并赋值的)，则进行resize()
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容放法resize()如下
final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
//获得当前table的容量与threshold值
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;
}
/**
* 从这里可以看到我们的新数组容量是按照原数组的两倍进行扩容
* 这里我们的新阈值也更新为原来的两倍
*/
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 {
//当我们的当前数组为null时，直接设置newCap为默认值 16
//所以从这儿可以看到我们的table的初始大小是16，当然也是在第一次添加元素的时候才进行的初始化
//new的时候并没有初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//计算我们新的阈值newThr 0.75 * 16 = 12
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;
//初始化我们底层的table
HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
table = newTab;
//如果我们的老table不为null，则需要将原数组的元素全部拷贝拷贝到我们的新数组中来
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
HashMap.Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
HashMap.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;
}
}
}
}
}
//返回我们新的数组
return newTab;
}
1.3 总结
对以上过程总结了一个流程图，如下所示
