Java詳解HashMap實(shí)現(xiàn)原理和源碼分析
HashMap實(shí)現(xiàn)原理和源碼詳細(xì)分析
ps：本篇基于Jdk1.8
學(xué)習(xí)要點(diǎn)：
1、知道HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2、了解HashMap中的散列算法
3、知道HashMap中put、remove、get的代碼實(shí)現(xiàn)
4、HashMap的哈希沖突是什么？怎么處理的？
5、知道HashMap的擴(kuò)容機(jī)制
1、什么是HashMap？
HashMap 基于哈希表的 Map 接口實(shí)現(xiàn)，是以 key-value 存儲(chǔ)形式存在 ，HashMap 的實(shí)現(xiàn)不是同步的，這意味著它不是線程安全的。它的 key、value 都可以為 null，此外，HashMap 中的映射不是有序的。
2、HashMap的特性
Hash存儲(chǔ)無序的
key和value都可以存儲(chǔ)null值，但是key只能存唯一的一個(gè)null值
jdk8之前的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組+鏈表，Jdk8之后變成數(shù)組+鏈表+紅黑樹
閥值大于8并且數(shù)組長(zhǎng)度大于64才會(huì)轉(zhuǎn)為紅黑樹
3、HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
JDK7的情況，是數(shù)組加鏈接，hash沖突時(shí)候，就轉(zhuǎn)換為鏈表：
jdk8的情況，jdk8加上了紅黑樹，鏈表的數(shù)量大于8而且數(shù)組長(zhǎng)度大于64之后，就轉(zhuǎn)換為紅黑樹，紅黑樹節(jié)點(diǎn)小于6之后，就又轉(zhuǎn)換為鏈表：
翻下HashMap源碼，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)信息：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// hashCode
final int hash;
final K key;
V value;
// 鏈表的next指針就不為null
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
// ...
}
4、HashMap初始化操作
4.1、成員變量
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
/**
* 序列號(hào)版本號(hào)
*/
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/**
* 初始化容量，為16=2的4次冪
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 最大容量，為2的30次冪
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默認(rèn)的負(fù)載因子，默認(rèn)值是0.75
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 鏈表節(jié)點(diǎn)樹超過8就轉(zhuǎn)為為紅黑樹
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 紅黑樹節(jié)點(diǎn)少于6就再轉(zhuǎn)換回鏈表
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 桶中結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為紅黑樹對(duì)應(yīng)的數(shù)組長(zhǎng)度最小的值
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// ...
/**
* HashMap存儲(chǔ)元素的數(shù)組
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 用來存放緩存
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* HashMap存放元素的個(gè)數(shù)
*/
transient int size;
/**
* 用來記錄HashMap的修改次數(shù)
*/
transient int modCount;
/**
* 用來調(diào)整大小下一個(gè)容量的值（容量*負(fù)載因子）
*/
int threshold;
/**
* Hash表的負(fù)載因子
*/
final float loadFactor;
}
4.2、 構(gòu)造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，小于0直接拋出IllegalArgumentException
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量大于最大容量的時(shí)候，取最大容量作為初始容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 負(fù)載因子不能小于0，而且要是數(shù)值類型，isNan:true,表示就是非數(shù)值類型
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 將指定的負(fù)載因子賦值給全局變量
this.loadFactor = loadFactor;
// threshold = (容量) * (負(fù)載因子)
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
// 初始化容量和默認(rèn)負(fù)載因子
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
// 默認(rèn)的負(fù)載因子為0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
然后，我們知道HashMap的默認(rèn)容量是16，然后是在哪里賦值的？從上面這個(gè)代碼就可以知道this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
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;
}
這里涉及到計(jì)算機(jī)基本知識(shí)的，右移運(yùn)算和或運(yùn)算，下面給出圖例：通過比較麻煩的計(jì)算得出n為16
往代碼里翻，還找到下面這個(gè)構(gòu)造方法public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)：這個(gè)構(gòu)造方法是用于構(gòu)造一個(gè)映射關(guān)系與指定 Map 相同的新 HashMap：
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
看一下putMapEntries這個(gè)方法：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
// 傳入的集合長(zhǎng)度
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判斷table是否已經(jīng)初始化處理
if (table == null) { // pre-size 未初始化的情況
// 加上1.0F的目的是對(duì)小數(shù)向上取整，保證最大容量，減少resize的調(diào)用次數(shù)
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 計(jì)算出來的t大于HashMap的閥值，進(jìn)行tableSizeFor
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold) // 已經(jīng)初始化的情況，進(jìn)行擴(kuò)容resize
resize();
// 遍歷，將map中的所有元素都添加到hashMap中
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);
}
}
}
5、Jdk8中HashMap的算法
5.1、HashMap中散列算法
在HashMap的java.util.HashMap#hash，這個(gè)方法中有特定的用于計(jì)算哈希值的方法：這個(gè)方法的作用？這個(gè)方法就是用于hashMap當(dāng)put對(duì)應(yīng)的key之后，計(jì)算特定的hashCode，然后再(n-1)&hash計(jì)算對(duì)應(yīng)的數(shù)組table的下標(biāo)，這個(gè)后面跟一下HashMap源碼才比較清楚：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
看起來代碼只有兩行，然后其實(shí)蘊(yùn)含了一種散列算法的思想，下面簡(jiǎn)單分析一下：這里先將代碼進(jìn)行拆分，看起來清晰點(diǎn)：
static final int hash(Object key) {
// 傳入的key為null，返回默認(rèn)值0
if (key == null) return 0;
// 計(jì)算哈希code
int h = key.hashCode();
// 將計(jì)算出來的hashCode右移16位，相當(dāng)于乘于(1/2)的16次方
int t = h >>> 16;
// 將兩個(gè)值做異或運(yùn)算然后返回
return h ^ t;
}
其實(shí)里面要做的事情是先計(jì)算出hashCode，然后將hashCode右移16位，然后這兩個(gè)數(shù)再做異或運(yùn)算?？雌饋硎沁@么一回事，然后作者的意圖是什么？首先既然是散列算法，散列算法的目的就是為了讓數(shù)據(jù)均勻分布
從圖可以看出，使用異或運(yùn)算，出現(xiàn)0和1的概率是相等的，所以這就是為什么要使用異或運(yùn)算的原因，散列算法的本質(zhì)目的就是為了讓數(shù)據(jù)均勻分布，使用異或運(yùn)算得出的哈希值因?yàn)楸容^均勻散列分布，所以出現(xiàn)哈希沖突的概率就小很多
補(bǔ)充：
- 與運(yùn)算：兩個(gè)數(shù)相應(yīng)的位數(shù)字都是1，與運(yùn)算后是1，其余情況是0；
- 或運(yùn)算：兩個(gè)數(shù)相應(yīng)的位數(shù)字只要有1個(gè)是1，或運(yùn)算后是1，否則是0；
- 異或運(yùn)算：兩個(gè)數(shù)相應(yīng)的位數(shù)字相同，結(jié)果是1，否則是0；
然后為什么再進(jìn)行右移16位？我們知道，int類型最大的數(shù)值是2的32次方，然后可以分為高16位加上低16位，右移16位就是使數(shù)值變小了，“左大右小”，這個(gè)是位移運(yùn)算的準(zhǔn)則
5.2、什么是HashMap中哈希沖突？
哈希沖突也可以稱之為哈希碰撞，理論上的哈希沖突是指計(jì)算出來的哈希值一樣，導(dǎo)致沖突了，不過在HashMap中的哈希沖突具體是指(n-1)&hash，這個(gè)值是hashMap里數(shù)組的下標(biāo)。Jdk8之前的處理方法是通過鏈表處理，只要hash沖突了，就會(huì)將節(jié)點(diǎn)添加到鏈表尾部；jdk8之后的做法是通過鏈表+紅黑樹的方法，最開始哈希沖突了，也是用鏈表，然后鏈表節(jié)點(diǎn)達(dá)到8個(gè)，數(shù)組長(zhǎng)度超過64的情況，轉(zhuǎn)成紅黑樹，這個(gè)可以在源碼里找到答案
翻下源碼，HashMap#putVal，里面的邏輯，先校驗(yàn)計(jì)算出來的，數(shù)組tab的下標(biāo)，i=(n-1)&hash是否沖突了，不沖突就新增節(jié)點(diǎn)，沖突的情況，轉(zhuǎn)鏈表或者紅黑樹
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
6、Jdk8中HashMap的put操作
- put方法的核心流程
- 根據(jù)hashcode計(jì)算數(shù)組的下標(biāo)
- 對(duì)應(yīng)下標(biāo)數(shù)組為空的情況，新增節(jié)點(diǎn)
- 否則就是哈希沖突了，如果桶使用鏈表節(jié)點(diǎn)，就新增到鏈表節(jié)點(diǎn)尾部，使用了紅黑樹就新增到紅黑樹里
上面是核心的流程，忽略了存在重復(fù)的鍵，則為該鍵替換新值 value， size 大于閾值 threshold，則進(jìn)行擴(kuò)容等等這些情況
ok，還是跟一下put源碼：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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1次新增，初始數(shù)據(jù)resize
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 判斷是否出現(xiàn)hash沖突
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// hash不沖突，新增節(jié)點(diǎn)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { // 哈希沖突的情況，使用鏈表或者紅黑樹處理
Node<K,V> e; K k;
// 存在重復(fù)的鍵的情況，key和hash都相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將舊的節(jié)點(diǎn)對(duì)象賦值給新的e
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) // 使用了紅黑樹節(jié)點(diǎn)
// 將節(jié)點(diǎn)放到紅黑樹中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 鏈表的情況
// 無限循環(huán)
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 一直遍歷，找到尾節(jié)點(diǎn)
if ((e = p.next) == null) {
// 將新節(jié)點(diǎn)添加到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 節(jié)點(diǎn)數(shù)量大于8，轉(zhuǎn)為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循環(huán)
break;
}
// 也是為了避免hashCode和key一樣的情況
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 重新賦值，用于鏈表的遍歷
p = e;
}
}
// 桶中找到的key、hash相等的情況，也就是找到了重復(fù)的鍵，要使用新值替換舊值
if (e != null) { // existing mapping for key
// 記錄e的值
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 用新值替換舊值
e.value = value;
// 訪問后回調(diào)
afterNodeAccess(e);
// 返回舊值
return oldValue;
}
}
// 記錄修改次數(shù)
++modCount;
// size大于threshole，進(jìn)行擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
// 回調(diào)方法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
然后是怎么轉(zhuǎn)換為紅黑樹的？紅黑樹的知識(shí)相對(duì)比較復(fù)雜，所以比較詳細(xì)的可以參考HashMap紅黑樹入門(實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的紅黑樹)
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// MIN_TREEIFY_CAPACITY值為64，也就是說數(shù)組長(zhǎng)度小于64是不會(huì)真正轉(zhuǎn)紅黑樹的
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 擴(kuò)容方法
resize();
// 轉(zhuǎn)紅黑樹操作
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 紅黑樹的頭節(jié)點(diǎn)hd和尾節(jié)點(diǎn)t1
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 構(gòu)建樹節(jié)點(diǎn)
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
// 新節(jié)點(diǎn)p賦值給紅黑樹的頭節(jié)點(diǎn)
hd = p;
else {
// 新節(jié)點(diǎn)的前節(jié)點(diǎn)就是原來的尾節(jié)點(diǎn)t1
p.prev = tl;
// 尾部節(jié)點(diǎn)t1的next節(jié)點(diǎn)就是新節(jié)點(diǎn)
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 讓數(shù)組的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行新建的樹節(jié)點(diǎn)，之后這個(gè)節(jié)點(diǎn)就變成TreeNode
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
7、HashMap的擴(kuò)容機(jī)制
這個(gè)知識(shí)點(diǎn)是HashMap中的一個(gè)重點(diǎn)之一，也是一個(gè)比較難的問題
7.1、什么時(shí)候需要擴(kuò)容？
當(dāng)hashMap中元素個(gè)數(shù)超過threshold，threshold為數(shù)組長(zhǎng)度乘以負(fù)載因子loadFactor，loadFactor默認(rèn)是0.75f
7.2、什么是HashMap的擴(kuò)容？
resize這個(gè)方法是HashMap的擴(kuò)容方法，是比較耗時(shí)的。HashMap在擴(kuò)容時(shí)，都是翻兩倍，比如16的容量擴(kuò)大到32,。HashMap進(jìn)行擴(kuò)容的方法是比較巧妙的，擴(kuò)容后，與原來的下標(biāo)(n-1)&hash相對(duì)，其實(shí)只是多了1bit位。擴(kuò)容后節(jié)點(diǎn)要么是在原來位置，聽起來好像很懵，所以還是認(rèn)真看下面的分析：
下面給出例子，比如從容量為16擴(kuò)容到32時(shí)，畫圖表示：
進(jìn)行擴(kuò)容，擴(kuò)大到原來的兩倍：
到這一步，下標(biāo)(n-1) & hash，擴(kuò)容后的數(shù)據(jù)10101和原來的00101相比，其實(shí)就是多了1bit，10101是十進(jìn)制的21，而21=5+16，就是“原位置+舊容量”，還有另外一種情況是保持為0的情況，這種情況是不改變位置的
下面給出一份表格，數(shù)據(jù)如圖：
容量為16的情況
有低位的兩個(gè)指針loHead、lloTail，高位的兩個(gè)指針hiHead、hiTail
擴(kuò)容到32之后，再兩個(gè)鏈表加到對(duì)應(yīng)位置。分別有兩種情況，保持原來位置的和“原位置+舊容量”這個(gè)位置
所以，擴(kuò)容的過程，對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)位置改變是這樣的過程：
7.3、resize的源碼實(shí)現(xiàn)
經(jīng)過上面比較詳細(xì)的分析，這個(gè)實(shí)現(xiàn)邏輯是可以在代碼里找到對(duì)應(yīng)的，ok，跟一下對(duì)應(yīng)的源碼：
final Node<K,V>[] resize() {
// 得到當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)數(shù)組
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 數(shù)組的長(zhǎng)度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 計(jì)算擴(kuò)容后的大小
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 超過最大容量 即 1 <<< 30
// 超過最大容量就不擴(kuò)充了，修改閥值為最大容量
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 沒超過的情況，擴(kuò)大為原來的兩倍
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
// 老閥值賦值給新的數(shù)組長(zhǎng)度
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 使用默認(rèn)值16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 重新計(jì)算閥值，然后要賦值給threshold
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 新的閥值，原來默認(rèn)是12，現(xiàn)在變?yōu)?4
threshold = newThr;
// 創(chuàng)建新的節(jié)點(diǎn), newCap是新的數(shù)組長(zhǎng)度，為32
@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;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 是紅黑樹節(jié)點(diǎn)，調(diào)用split方法
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order 是鏈表的情況
// 定義相關(guān)的指針
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 不需要移動(dòng)位置
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { // 需要移動(dòng)位置 ，調(diào)整到“原位置+舊容量”這個(gè)位置
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
// hiTail指向要移動(dòng)的節(jié)點(diǎn)e
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
// 位置不變
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
// hiTail指向null
hiTail.next = null;
// oldCap是舊容量 ，移動(dòng)到“原位置+舊容量”這個(gè)位置
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
8、Jdk8中HashMap的remove操作
remove方法，這里思路是先要找到元素的位置，如果是鏈表，遍歷鏈表remove元素就可以，紅黑樹的情況就遍歷紅黑樹找到節(jié)點(diǎn)，然后remove樹節(jié)點(diǎn)，如果這時(shí)候樹節(jié)點(diǎn)數(shù)小于6，這種情況就要轉(zhuǎn)鏈表
@Override
public boolean remove(Object key, Object value) {
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
// 數(shù)組下標(biāo)是(n-1)&hash，能找得到元素的情況
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 桶上的節(jié)點(diǎn)就是要找的key
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 將Node指向該節(jié)點(diǎn)
node = p;
else if ((e = p.next) != null) { // 鏈表或者是紅黑樹節(jié)點(diǎn)的情況
if (p instanceof TreeNode)
// 找到紅黑樹節(jié)點(diǎn)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else { // 鏈表的情況
// 遍歷鏈表，找到需要找的節(jié)點(diǎn)
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找到節(jié)點(diǎn)之后
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
// 紅黑樹remove節(jié)點(diǎn)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
// 鏈表remove，通過改變指針
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
// 記錄修改次數(shù)
++modCount;
// 變動(dòng)的數(shù)量
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
9、Jdk8中HashMap的get操作
get方法：通過key找到value，這個(gè)方法比較容易理解
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 如果哈希表不為空并且key對(duì)應(yīng)的桶上不為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 根據(jù)索引的位置檢查第一個(gè)節(jié)點(diǎn)
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { // 不是第1個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況，那就有可能是鏈表或者紅黑樹節(jié)點(diǎn)
if (first instanceof TreeNode)
// 根據(jù)getTreeNode獲取紅黑樹節(jié)點(diǎn)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 鏈表的情況，只能遍歷鏈表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
10、HashMap相關(guān)面試題
- HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么？在jdk8之前是數(shù)組+鏈表，jdk8之后是數(shù)組+鏈表+紅黑樹
- HashMap 中 hash 函數(shù)是怎么實(shí)現(xiàn)的？先通過jdk的
hashCode()方法獲取hashCode，右移16位，然后這兩個(gè)數(shù)再做異或運(yùn)算 - 什么是HashMap中的哈希沖突？哈希沖突，也可以稱之為哈希碰撞，一般是值計(jì)算出的哈希值一樣的，在HashMap中是根據(jù)計(jì)算出的hash，再去計(jì)算數(shù)組table下標(biāo)(n-1)&hash一樣了，也就是沖突了
- HashMap是如何處理哈希沖突問題的？在jdk8之前是通過鏈表的方法，jdk8之后是通過鏈表+紅黑樹的方法
- HashMap是線程安全的？HashMap不是線程安全的，因?yàn)樵创a里沒加同步鎖也沒其它保證線程安全的操作
- HashMap不是線程安全的，然后有什么方法？可以使用ConcurrentHashMap
- ConcurrentHashMap是怎么保證線程安全的？ConcurrentHashMap在Jdk8中 使用了CAS加上synchronized同步鎖來保證線程安全
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