这可能是最细的HashMap详解了！

# 手撕HashMap源码

> 文章已同步至GitHub开源项目: [Java超神之路](https://github.com/shaoxiongdu/java-notes)

### HashMap一直是面试的重点。今天我们来了解了解它的源码吧！

> 首先看一下Map的继承结构图

![image-20210906151448379](https://gitee.com/ShaoxiongDu/imageBed/raw/master/image-20210906151448379.png)

> 源码分析

## 什么是哈希

**Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。**这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是`一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。`

衡量一个哈希函数的好坏的重要指标就是**发生碰撞的概率以及发生碰撞的解决方案**。

> 任何哈希函数基本都无法彻底避免碰撞两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出的散列值相同的现象叫做碰撞。

## HashMap 简介

HashMap 主要用来存放键值对，它基于哈希表的 Map 接口实现，是常用的 Java 集合之一。

## HashMap 底层数据结构

JDK 1.8 之前 HashMap 底层是`数组 + 链表` 结合在一起使用，也就是 **链表散列**。数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（”拉链法”解决冲突）。

JDK 1.8 之后 HashMap 底层是`数组 + 红黑树` 。

当链表长度大于阈值（默认为 8）时，会首先调用 treeifyBin() 方法。

这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。

只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是执行 resize() 方法对数组扩容。

## 源码分析

**类的属性：**

```java
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列号
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
    // 默认的初始容量是 16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    // 默认的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中结构转化为红黑树对应的 table 的最小值
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 存储元素的数组，总是 2 的幂次倍
    transient Node<k,v>[] table;
    // 存放具体元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
    transient int size;
    // 每次扩容和更改map结构的计数器
    transient int modCount;
    // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
    int threshold;
    // 加载因子
    final float loadFactor;
}
```

- **loadFactor 加载因子**

  loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度。loadFactor 越趋近于 1，那么数组中存放的数据 ( entry ) 也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于 0，数组中存放的数据 (entry) 也就越少，也就越稀疏。

  **loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值**。

  给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。

- **threshold**

  **threshold = capacity \* loadFactor**，**当 size>=threshold** 的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，**threshold 是衡量数组是否需要扩增的一个标准**。



## Node 节点类源码：

```java
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
       final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较
       final K key;// 键
       V value;// 值
       // 指向下一个节点
       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;
        }
        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }
        // 重写hashCode()方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        // 重写 equals() 方法
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
}
```

## 树节点类源码：

```java
static final class c<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        TreeNode<K,V> parent;  // 父
        TreeNode<K,V> left;    // 左
        TreeNode<K,V> right;   // 右
        TreeNode<K,V> prev;    // 删除后需要取消链接
        boolean red;           // 判断颜色
        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }
        // 返回根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
       }
```

## HashMap 源码分析

### 构造方法

```java
      // 默认构造函数
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
     }

     // 包含另一个“Map”的构造函数
     public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
         putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法
     }

     // 指定“容量大小”的构造函数
     public HashMap(int initialCapacity) {
         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     }

     // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
         if (initialCapacity < 0)
             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
         this.loadFactor = loadFactor;
         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
     }
```

### put 方法

HashMap 只提供了 put 用于添加元素，putVal 方法只是给 put 方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。

对 putVal 方法添加元素的分析如下：

1. 如果定位到的数组位置没有元素，就直接插入。
2. 如果定位到的数组位置有元素就和要插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，如果 key 不相同，就判断 p 是否是一个树节点，如果是就调用 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value) 将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。

```java
// 执行 HashSet()
public HashSet() {
        map = new HashMap<>();
    }
// 执行add()
public boolean add(E e) {// e="java"
        return map.put(e, PRESENT)==null;// PRESENT(共享) 占位作用
    }
// 执行 V put(K key,V value)
// key = e = "java",value=PRESENT
public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
// 执行 hash(Object key)，先求取出键值的 hashcode，然后在将 hashcode 得到的 int 值，对数组长度进行取模。为了考虑性能，Java总采用按位与操作实现取模操作。
static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 无符号，右移16位
    }
 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 定义辅助变量 n,i
        // table 是 HashMap 的一个数组，类型是 Node[]
        // if 语句表示如果当前 table 是 null，或者大小为 0.
        // 那么此时是第一次扩容，大小是16个空间
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 根据传入的 key 得到 hash ，去计算该 key 应该存放在 table 表的哪个索引位置。
        // 并且把这个位置的对象，赋值给 p ，再判断 p 是否为 null
        // 如果 p 为空，那么就表示还没有存放过元素，就创建一个 Node (key="java" value=PRESENT)，就放在该位置 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // (n-1) & hash ，按位与运算，将 10 进制数值转换为二进制，同为 1 的为 true
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            // 桶中已经存在了元素
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash && // 如果当前索引位置对应的链表的第一个元素和准备添加的 key 的 hash 值一样，并且满足下面两个条件之一：
                // 1)准备加入的 key 和 p 指向的 Node 的结点 key 是同一个对象
                // 2)指向的 Node 结点的 key 的 equals()(该 equals() 应是程序员自定义) 和准备加入的 key 比较后相同
                // 就不能加入
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 再判断 P 是不是一棵红黑树，如果是一棵红黑树就调用 putTreeVal ，来进行添加
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {// 如果 table 对应的索引位置，已经是一个链表了，那么就使用 for 循环依次比较。

                // 1）依次和该链表每个元素比较后都不相同，则加入到该链表的最后
                // 注意在把元素添加到链表后，立即判断该链表是否已经达到8个结点。
                // 如果达到了8个结点，那么就调用treeifyBin()对当前这个链表进行树化（转成红黑树）

                // 在转成红黑树时，要进行判断，如果该 table 数组的大小小于64，那么 table 会继续调用如下条件继续判断：
                //   if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
                //   resize();

                // 如果上述条件成立，就先对 table 扩容
                // 只有上面条件不满足时，才进行转成红黑树

                // 2）依次和该链表每个元素比较过程中，如果有相同情况，就直接break
               for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
                        // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                        // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        // 跳出循环
                        break;
                    }
                              // 判断链表中结点的 key 与插入元素的 key 是否相等
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                                    // 相等，跳出循环
                        break;
                              // 用于遍历桶中的链表，与前面的 e = p.next 组合，可以遍历链表
                    p = e;
                }
            }
                  // 表示在桶中找到 key hash 都与 插入元素相同结点
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // size 就是我们每加入一个结点Node(k,v,next)，size就会++
        if (++size > threshold)
            resize();// 扩容
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 定义辅助变量 n,i
        // table 是 HashMap 的一个数组，类型是 Node[]
        // if 语句表示如果当前 table 是 null，或者大小为 0.
        // 那么此时是第一次扩容，大小是16个空间
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 根据传入的 key 得到 hash ，去计算该 key 应该存放在 table 表的哪个索引位置。
        // 并且把这个位置的对象，赋值给 p ，再判断 p 是否为 null
        // 如果 p 为空，那么就表示还没有存放过元素，就创建一个 Node (key="java" value=PRESENT)，就放在该位置 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // (n-1) & hash ，按位与运算，将 10 进制数值转换为二进制，同为 1 的为 true
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            // 桶中已经存在了元素
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash && // 如果当前索引位置对应的链表的第一个元素和准备添加的 key 的 hash 值一样，并且满足下面两个条件之一：
                // 1)准备加入的 key 和 p 指向的 Node 的结点 key 是同一个对象
                // 2)指向的 Node 结点的 key 的 equals()(该 equals() 应是程序员自定义) 和准备加入的 key 比较后相同
                // 就不能加入
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 再判断 P 是不是一棵红黑树，如果是一棵红黑树就调用 putTreeVal ，来进行添加
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {// 如果 table 对应的索引位置，已经是一个链表了，那么就使用 for 循环依次比较。

                // 1）依次和该链表每个元素比较后都不相同，则加入到该链表的最后
                // 注意在把元素添加到链表后，立即判断该链表是否已经达到8个结点。
                // 如果达到了8个结点，那么就调用treeifyBin()对当前这个链表进行树化（转成红黑树）

                // 在转成红黑树时，要进行判断，如果该 table 数组的大小小于64，那么 table 会继续调用如下条件继续判断：
                // if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
                // resize();

                // 如果上述条件成立，就先对 table 扩容
                // 只有上面条件不满足时，才进行转成红黑树

                // 2）依次和该链表每个元素比较过程中，如果有相同情况，就直接break
               for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        // 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
                        // 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
                        // 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        // 跳出循环
                        break;
                    }
               // 判断链表中结点的 key 与插入元素的 key 是否相等
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                  // 相等，跳出循环
                        break;
               // 用于遍历桶中的链表，与前面的 e = p.next 组合，可以遍历链表
                    p = e;
                }
            }
         // 表示在桶中找到 key hash 都与 插入元素相同结点
            if (e != null) { // existing mapping for key
            // 记录 e 的 value
                V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent 为 false 或者旧值为 null
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
               // 用新值替换旧值
                    e.value = value;
            // 访问后回调
                afterNodeAccess(e);
            // 返回旧值
                return oldValue;
            }
        }
        // 结构性修改
        ++modCount;
        // size 就是我们每加入一个结点Node(k,v,next)，size就会++
      // 如果实际大小大于阈值则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();// 扩容
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }
```

**我们再来对比一下 JDK1.7 put 方法的代码**

**对于 put 方法的分析如下：**

- ① 如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
- ② 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。

```java
public V put(K key, V value)
    if (table == EMPTY_TABLE) {
    inflateTable(threshold);
}
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }

    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);  // 再插入
    return null;
}
```

### **get 方法**

```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) {
        // 数组元素相等
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 桶中不止一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
```

### **resize 方法**

进行扩容，会伴随着一次重新 hash 分配，并且会遍历 hash 表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免 resize。

```java
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 {
        // 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 {
                    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;
}
```

## **HashMap 常用方法测试**

```java
package map;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Set;

public class HashMapDemo {

    public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
        // 键不能重复，值可以重复
        map.put("san", "张三");
        map.put("si", "李四");
        map.put("wu", "王五");
        map.put("wang", "老王");
        map.put("wang", "老王2");// 老王被覆盖
        map.put("lao", "老王");
        System.out.println("-------直接输出hashmap:-------");
        System.out.println(map);
        /**
         * 遍历HashMap
         */
        // 1.获取Map中的所有键
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的键:------");
        Set<String> keys = map.keySet();
        for (String key : keys) {
            System.out.print(key+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 2.获取Map中所有值
        System.out.println("-------foreach获取Map中所有的值:------");
        Collection<String> values = map.values();
        for (String value : values) {
            System.out.print(value+"  ");
        }
        System.out.println();//换行
        // 3.得到key的值的同时得到key所对应的值
        System.out.println("-------得到key的值的同时得到key所对应的值:-------");
        Set<String> keys2 = map.keySet();
        for (String key : keys2) {
            System.out.print(key + "：" + map.get(key)+"   ");

        }
        /**
         * 如果既要遍历key又要value，那么建议这种方式，因为如果先获取keySet然后再执行map.get(key)，map内部会执行两次遍历。
         * 一次是在获取keySet的时候，一次是在遍历所有key的时候。
         */
        // 当我调用put(key,value)方法的时候，首先会把key和value封装到
        // Entry这个静态内部类对象中，把Entry对象再添加到数组中，所以我们想获取
        // map中的所有键值对，我们只要获取数组中的所有Entry对象，接下来
        // 调用Entry对象中的getKey()和getValue()方法就能获取键值对了
        Set<java.util.Map.Entry<String, String>> entrys = map.entrySet();
        for (java.util.Map.Entry<String, String> entry : entrys) {
            System.out.println(entry.getKey() + "--" + entry.getValue());
        }

        /**
         * HashMap其他常用方法
         */
        System.out.println("after map.size()："+map.size());
        System.out.println("after map.isEmpty()："+map.isEmpty());
        System.out.println(map.remove("san"));
        System.out.println("after map.remove()："+map);
        System.out.println("after map.get(si)："+map.get("si"));
        System.out.println("after map.containsKey(si)："+map.containsKey("si"));
        System.out.println("after containsValue(李四)："+map.containsValue("李四"));
        System.out.println(map.replace("si", "李四2"));
        System.out.println("after map.replace(si, 李四2):"+map);
    }

}
```

我是开源君，关注一波，以后还会带来更多的源码分析。让我们一起在java学习之路上进步！

> 文章已同步至GitHub开源项目: [Java超神之路](https://github.com/shaoxiongdu/java-notes) 更多Java相关知识，欢迎访问！