摘要：的相比的最大的變動(dòng)就是結(jié)構(gòu)的修改，在之前數(shù)組鏈表的基礎(chǔ)上，增加了紅黑樹的結(jié)構(gòu)。如下圖下面我們就來(lái)一起學(xué)習(xí)一下的源碼吧這里我想先吐槽一下的源碼，代碼可讀性比差太多了腦殼疼但是在精簡(jiǎn)程度上要比的好一些。
jdk1.8的hashMap相比1.7的最大的變動(dòng)就是結(jié)構(gòu)的修改，在之前數(shù)組+鏈表的基礎(chǔ)上，增加了紅黑樹的結(jié)構(gòu)。
1.7的hashMap我們已經(jīng)看過(guò)了，其中在查找節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，會(huì)去根據(jù)hash找到對(duì)應(yīng)的數(shù)組，接著去遍歷之后的鏈表結(jié)構(gòu)，當(dāng)hash沖突比較多的時(shí)候，鏈表就會(huì)非常的長(zhǎng)，此時(shí)遍歷鏈表的效率就會(huì)很低，所以大神們?cè)趯⒓t黑樹加入到了1.8的hashMap中，當(dāng)鏈表長(zhǎng)度大于8的時(shí)候，會(huì)將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，提高了查找節(jié)點(diǎn)的效率。如下圖：
下面我們就來(lái)一起學(xué)習(xí)一下jdk1.8的hashMap源碼吧！
這里我想先吐槽一下1.8的源碼，代碼可讀性比1.7差太多了...腦殼疼~但是在精簡(jiǎn)程度上要比1.7的好一些。
先看put()方法
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) {
// 這里p可以視為一個(gè)指針，指向tab[i]位置的節(jié)點(diǎn)
// n: 數(shù)組的length
// i: 根據(jù)hash算出的數(shù)組下標(biāo)
Node[] tab; Node p; int n, i;
// 將tab數(shù)組指向table，并判斷table如果為空，則進(jìn)入resize()中進(jìn)行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 1.8的hashMap將初始化方法和resize()合并到了一起
n = (tab = resize()).length;
// 很據(jù)hash值找到tab[i]并將p指向tabl[i]，如果沒(méi)有內(nèi)容，創(chuàng)建新的鏈表節(jié)點(diǎn)放到i的位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value,
else { // 進(jìn)入else表示tabl[i]處有內(nèi)容，下面需要進(jìn)一步判斷key是否一致
Node e; K k;
// 插入的key和tab[i]處的key相等，將p賦值給e(exist)節(jié)點(diǎn)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果該節(jié)點(diǎn)是代表紅黑樹的節(jié)點(diǎn)，調(diào)用紅黑樹的插值方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 進(jìn)入else說(shuō)明hash相同，且tab[i]處是一個(gè)多節(jié)點(diǎn)的鏈表
// 循環(huán)鏈表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 將e指向p.next，并判斷p.next是否有內(nèi)容，
// 如果沒(méi)有內(nèi)容，說(shuō)明tab[i]處沒(méi)找到一致的key，將會(huì)此節(jié)點(diǎn)作為新節(jié)點(diǎn)插入
// 插入的位置為鏈表尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 鏈表節(jié)點(diǎn)數(shù)如果大于8，調(diào)用treeifyBin將鏈表轉(zhuǎn)為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 在tab[i]中找到了相同的key，跳出循環(huán)
// 此時(shí)e指向tab[i]中key等于新插入key的鏈表節(jié)點(diǎn)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 插入的key在鏈表中已存在，只需要直接覆蓋即可
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 判斷是否需要擴(kuò)容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
還需要注意的是
1.8中的put方法是在鏈表結(jié)尾插入新節(jié)點(diǎn)，而1.7是在頭部插入新節(jié)點(diǎn)
1.8是先插入，再擴(kuò)容，1.7是先擴(kuò)容，再插入
接下來(lái)看一下resize()擴(kuò)容方法
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
// 當(dāng)前容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 當(dāng)前閾值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 當(dāng)前容量>0，表示map中已有內(nèi)容
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 擴(kuò)容一倍，并將閾值×2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 首次put，oldThr > 0 表示使用的是`new HashMap(int initialCapacity)`構(gòu)造器進(jìn)行的初始化
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 初始化大小=閾值
newCap = oldThr;
// 首次put，else 表示使用的是默認(rèn)構(gòu)造器`new HashMap()`進(jìn)行的初始化
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 初始化大小=默認(rèn)大小(16)并計(jì)算閾值
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;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 創(chuàng)建新數(shù)組
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 舊數(shù)據(jù)遷移
if (oldTab != null) {
// 遍歷舊數(shù)組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// oldTab[j]處只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，就不需要遍歷鏈表了，直接將此節(jié)點(diǎn)賦值到新數(shù)組對(duì)應(yīng)hash位置上
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 處理紅黑樹節(jié)點(diǎn)
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
// e.hash & oldCap 將舊的鏈表分成了lo(e.hash & oldCap為偶數(shù))和hi(e.hash & oldCap為奇數(shù))兩個(gè)鏈
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);
// lo鏈會(huì)分配到和原下標(biāo)相同的位置
// hi鏈會(huì)被分配到原下標(biāo)+oldCap的位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
// lo鏈
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// hi鏈
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
get() 方法
相對(duì)put方法，get就簡(jiǎn)單了許多
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果第一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是需要的，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 從紅黑樹中取節(jié)點(diǎn)
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 從鏈表中取節(jié)點(diǎn)
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
remove() 刪除節(jié)點(diǎn)
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node[] tab; Node p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// node: 要被刪除的節(jié)點(diǎn)
Node node = null, e; K k; V v;
// 如果頭節(jié)點(diǎn)匹配，直接將node指向頭節(jié)點(diǎn)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果頭節(jié)點(diǎn)不匹配，且頭節(jié)點(diǎn)屬于紅黑樹節(jié)點(diǎn)，從樹中取出要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
// 如果頭節(jié)點(diǎn)不匹配，且頭節(jié)點(diǎn)屬于鏈表節(jié)點(diǎn)，遍歷鏈表取出要?jiǎng)h除的節(jié)點(diǎn)
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果找到了符合條件的待刪除節(jié)點(diǎn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)類型去紅黑樹中或者鏈表中刪除指定節(jié)點(diǎn)
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
總結(jié)一下：
相對(duì)1.7的hashmap不同，1.8的結(jié)構(gòu)采用數(shù)組+鏈表+紅黑樹的結(jié)構(gòu)
1.8中的put方法是在鏈表結(jié)尾插入新節(jié)點(diǎn)，而1.7是在頭部插入新節(jié)點(diǎn)
1.8是先插入，再擴(kuò)容，1.7是先擴(kuò)容，再插入
至此，1.8的hashMap源碼閱讀到這里就告一段落了，后邊我們會(huì)繼續(xù)看一下不同版本的ConcurrentHashMap源碼，歡迎觀看~
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