HashMap原理-1.8

之前总结过HashMap的原理，同时对源码进行了阅读，不过是针对JDK1.7的版本，同样针对1.8的版本也来做一遍记录

1.HashMap1.8针对1.7的修改点有哪些？

JJDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等，其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合，也可以使用红黑树进行存储，总之，目标只有一个，那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快，提升性能。

具体结构大致如下，该图从别处借来

接下来还是从源码的角度的来分析1.8的HashMap

1.数据结构

/**
     * The table, initialized on first use, and resized as
     * necessary. When allocated, length is always a power of two.
     * (We also tolerate length zero in some operations to allow
     * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
     */
    transient Node<K,V>[] table;  //定义数组

/**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //内部类，定义Node
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        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;
        }

2.put方法

public V put(K key, V value) {
  //对key对hash获取Hash值
    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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  //如果table为空，则进行扩容处理
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)   //计算index，对null进行处理
            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))))  //判断节点是否存在，如果存在直接覆盖
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)  //判断是否为红黑树，如果是则进行红黑树的插入
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {  //节点为链表
                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  //判断链表数是否超过8，如果超过，则转换为红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  //如果key存在则覆盖
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)  //判断是否需要扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

再借个流程图说明：

3.get方法 

Get方法还是类似，获取hashindex，再判断第一个节点是否为红黑树，如果是红黑树，则通过树的方式获取，否则还是按照链表的方式获取 

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    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) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) { 
                if (first instanceof TreeNode)  //判断第一个节点是否为红黑树
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do { //否则遍历链表来获取
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);  
            }
        }
        return null;
    }

4.扩容

之前讲到1.8对1.7的扩容处理进行了优化，优化在哪个方面？

1.7的扩容，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），进行扩容的时候需要重新计算hash index

1.8的扩容，使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置；

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算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：

既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。