类图如下:
我们以无参构造器为例:
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}其它的参数均取默认。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}putVal源码:
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//1.初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2.bin为null，初始化第一个节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//指定key的值已存在，那么记录下原先的值
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//红黑树
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//bin不为空，且与链表头不相同(==或equals)
//3.
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//达到临界值转为红黑树
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;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//空实现，为LinkedHashMap预留
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//4.
if (++size > threshold)
resize();
//空实现，为LinkedHashMap预留
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}onlyIfAbsent参数如果为true，那么对于已经存在的key，将不替换其值 。table即HashMap进行数据存储的核心变量:
transient Node<K,V>[] table;Node代表了table中的一项，类图:
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}这里在原生hashCode的基础上做了一次与高16位相异或的处理，这样做的目的是将哈希值的高位纳入到取余运算中来，防止由于低位相同造成的频繁冲突的情况。
当bin中已含有节点链表，且要插入新的元素时从表头还是表尾插入?
从源码(3)中很明显可以看出是从表尾插入，因为HashMap需要判断链表中元素的个数以决定是否将其转为红黑树。
HashMap中维护有一个字段size记录当前元素的个数:
transient int size;从上面putVal方法源码(4)中可以看到其改变方式。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}剩下的脑补即可。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//原table不为null，
if (oldCap > 0) {
//MAXIMUM_CAPACITY取1 << 30，即table数组的大小，如果已到达此值，那么无需扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//threshold，CAPACITY乘以负载因子即扩容的临界值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//没有达到最大值，两倍扩容
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 {
//初始化，默认大小为16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
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;
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) {
//数组的此位置含有元素
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//如果桶位中只有一个元素=>直接设置
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;
}我们在guava-cache中已经见识过了，假设map的最初容量为8，现要扩容到16，实际上对于每一个桶位(bin)，只有两种情况:
- 无需移动(bin下标不变)，比如hashCode为7的情况。
- 移动到原先下标位置 + 最初容量的位置，比如对于hashCode 12，原本为4，现在要移动至12，移动了8.
那么如何判断是否需要移动呢?
因为我们的容量都是2的整次幂，对8取余我们只要& (8 - 1)即可，所以8和16的mask分别为:
0111
1111
我们只需hashCode & 8即可，这便是源码中preserve order部分所做的。
那么为什么要对一个bin中的每一个元素都要进行判断呢?因为比如对于bin 4，在容量为8的情况下，hashCode为4和12都会进入到这个位置，而扩容后就不一定了。
其时间复杂度为O(logn)，不再详细探究其细节，可参考:
查询是否包含特定的key较为简单，等同于一次get操作，而查询value则不是:
public boolean containsValue(Object value) {
Node<K,V>[] tab; V v;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
if ((v = e.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))
return true;
}
}
}
return false;
}这是一个遍历所有bin + 链表/红黑树的过程，所以有过有根据value查找key的需求我们可以使用双向Map，比如Guava的BiMap。