标签：java集合类 java java编程 java集合源码解析 源码
Map如我们所知，存储的是键值对，它的基本单位是实现了Map.Entry<K,V>的Node<K,V>，Node 的属性如下：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
看到这之后，再看源码，应该能够清楚好多。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
/*
* HashMap 的默认初识容量
* */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* HashMap的最大容量，假如存储1 << 30，需要在栈中存在2 ^ 30个指向指定堆
* 空间的对象空间，在32位机下，每个这样的对象空间为4字节；也就是说所有的
* 内存空间都会被用来存储Map，而jvm的堆大小和栈大小都是有上限的所以，一般
* 很难达到这么大
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认的加载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 链表数组，它的索引稍后会详细说明
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 使用keySet()和values()时会用到
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* 存储了键值对的数量
*/
transient int size;
/**
* 当前Map的修改次数，保持一致性
*/
transient int modCount;
/**
* 数值为(capacity * load factor),是否进行resize的判断阙值
*
*/
int threshold;
/**
* Map的加载因子
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
} 它有四个构造函数，如下：
HashMap()
HashMap(int initialCapacity)
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
HashMap(Map<? extends K,? extends V> m)
假如没有传入initialCapacity 或 loadFactor时会使用默认的 1<< 4也就是16 和 0.75两个参数。
当传入了initialCapacity 时，不会直接使用该值，而是计算大于他的最小2的 幂值。在jdk1.8相对于之前版本是由改进的：
//jdk 1.8
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
//jdk 1.7
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1; 每次想到这两个代码都很激动，代码很美，但也会产生一个疑问，我们在学数据结构的时候，书上教我们哈希表的大小应该设为大于指定值得最小质数，而这明显不符合说明，其实，这是为后续好多操作提供了方便。
这样操作之后n 其实是一个大于指定值得最小2的幂值再少1的值，假如传入的是9，n的值便是15，单看十进制好像没什么，但是化为2进制是1111，全部为1的话，能够很好的进行很多的操作。
计算出大小，分配空间之后我们便可以进行存储工作了。
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;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
它能够保证在计算时，hashCode 高位的可用，使存入元素尽可能分散开来，同也可以观察到，元素存在的索引值之和key有关。
从整体来看，当传入值时，通过传入的hash值与capacity-1进行 & 操作得出索引i，通过访问p = table[i]，判断p是否为空或者p.key 是否与key相等，当为空时，直接插入元素；当p.key == key时，更新value,不相等时，在链表最后面插入指定结点。
newNode代码如下:
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
} 有一个操作 在我们去面试的时候，面试官可能会很感兴趣，resize();
在上代码之前，我们先来聊聊它的主要操作。
在不考虑极端的情况下，当之前的capacity大于0时，新的capacity会变成之前的两倍，而阙值也会同样增长；当之前的capacity小于0，但是阙值大于0，新的capacity就赋值为阙值；capacity和阙值等于0时，会被赋值为他们的默认值。容量规定好了，就需要把之前Map里的键值对存入到新的容器table里面，因为是通过计算哈希值确定索引，所以注定不能像List一样直接进行copy,于是只有重新根据每个Entry中存储的hash与capacity-1来计算索引。这是我们都会想到的。但是通过翻阅源码，我们又可以发现它的精妙之处。先附上代码吧。
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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 { // zero initial threshold signifies using defaults
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"})
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) {
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 { // 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;
}
假如需要将某个节点重新分配，它只有如上两种位置可以存放，当它的hash & oldCapacity == 1时，存在New区域；否则在Old区域。同时他也说明，键值对仍在固定位置或者New区相对应的固定位置，不可能Old区域中的简直到跑到Old区域的其他位置。
再看看具体代码：
首先先看 if(e.next == null),当它的next为null时，说明在这个位置上就只有一个键值对，所以，可以直接插入，当不为null时，为了提高效率，每个区域都存在tail 和head 节点，当tail != null时，直接将新节点插入在tail之后，否则加入到 head中。它的hi 和 lo区域就像我们图中的New和Old区域。
从上可以看到，每次讲容量扩大成2的幂级数，是非常漂亮的设计，其中很大的提高了效率。
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原文地址：http://blog.csdn.net/u010233260/article/details/45665755
