HashMap源码阅读小记

1. HashMap中Node类:

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        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;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        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;
        }
    }

1. 重写hashCode，key和value的hashcode取异或。
2. 重写equals，当为同一个对象或是同一个key和同一个value都认为这两个对象相等。

2.散列值的计算

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

1. 与无符号右移的自己异或同时兼顾了hash高16位和低16位，让散列值更散。

3. 关注 get(Object key)

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) {
            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)
                    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;
    }

1. 可以看出，get()是拿着key的hash和key去找的值。
2. 在getNode()中先是一系列判断和赋值，然后通过下标找定位到key在table中的位置
3. 定位的方式：(n - 1) & hash，这样取出的值总是小于table长度n的。
4. 然后对比key是否相等，相等就返回，不相等则判断是否是红黑树存储结构，若是则在红黑树上查找。
5. 若不是则在链表结构上查找。

4.核心put(K key, V value)

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) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        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))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            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;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //判断是否扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

1. 首先调用了putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict)，
2. 第一步做初始化工作。
3. 然后，定位到table没有冲突，则直接存到table上。
4. 若是冲突了，则判断key是否相等，若相等则，直接将旧德的Node覆盖。
5. 否则，继续判断头节点是否是TreeNode的实例，TreeNode是一个红黑树，若是，则直接在树中插入。
6. 如果不是红黑树，插到链表的尾部。
7. 在hashmap中有一个属性为TREEIFY_THRESHOLD，这是一个阈值，若数量超过它，链表会转化为红黑树，小于它则会换回链表。所以hashMap同时用到了数组，链表，红黑树这三种数据结构。
8. 每次新添一个节点都会判断是否需要扩容。

5. 扩容机制resize()

首先涉及三个成员变量:

1. capacity:容量
2. loadFactor:装载因子(0-1之间)
3. threshold:判断是否需要扩容的标志threshold = capacity * loadFactor
4. 所以装载因子控制着HashMap冲突比例。
5. 每次扩容都扩大到之前的两倍。
6. 扩容会重新建table等变量，因此开销比较大。