public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash return putVal(hash(key), key, value, false, true); } static final int hash(Object key) { int h; // 计算 key 的 hashCode 将散列(XOR)更高的散列位降低 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // tab 第一次为 null 进行创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 计算index,并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 节点存在 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 该链为红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 该链为链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 写入 存在有映射的 key 进行修改 // 修改 value 值不进行修改次数的变更 if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } //变更次数 ++modCount; // 超过load factor*current capacity,resize if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
代码如下: ```java 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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 总是优先检查第一个,如果命中,返回 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; //第一次没有查找到,则遍历查找 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } ``
在对hashCode()计算hash时具体实现是这样的:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
(n - 1) & hash
设计者认为这方法很容易发生碰撞。为什么这么说呢?不妨思考一下,在n - 1为15(0x1111)时,其实散列真正生效的只是低4bit的有效位,当然容易碰撞了。
因此,设计者想了一个顾全大局的方法(综合考虑了速度、作用、质量),就是把高16bit和低16bit异或了一下。设计者还解释到因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了,就算是发生了碰撞也用O(logn)的tree去做了。仅仅异或一下,既减少了系统的开销,也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时),从而引起的碰撞。 如果还是产生了频繁的碰撞,会发生什么问题呢?作者注释说,他们使用树来处理频繁的碰撞(we use trees to handle large sets of collisions in bins)
在Java 8之前的实现中是用链表解决冲突的,在产生碰撞的情况下,进行get时,两步的时间复杂度是O(1)+O(n)。因此,当碰撞很厉害的时候n很大,O(n)的速度显然是影响速度的. 因此在Java 8中,利用红黑树替换链表,这样复杂度就变成了O(1)+O(logn)了,这样在n很大的时候,能够比较理想的解决这个问题
如果超过阈值后HashMap开始将列表升级成一个二叉树,使用哈希值作为树的分支变量,如果两个哈希值不等,但指向同一个桶的话,较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等,HashMap希望key值最好是实现了Comparable接口的,这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的,不过如果实现了当然最好。如果没有实现这个接口,在出现严重的哈希碰撞的时候,你就并别指望能获得性能提升了。
因此元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化
因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:
代码实现如下
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) {
// 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值,就扩充为原来的2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 { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
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) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
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)
((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;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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 }