// 默認的初始化容量，十進制數為 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// 極限容量，也就是說 table 數組再大也不能超過這個容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默認的負載因子：0.75（關系到 HashMap 本身的性能）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 一個空的 Entry 數組，在 table 數組沒有進行初始化擴容之前一直就是這個空數組
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
// HashMap 的存儲結構就是這個 table 數組，長度為 2 的 n 次方數;
// 數組中存儲的元素是一個個 Entry 對象，而 Entry 對象又實現了鏈表結構;
// 所以說 HashMap 的數據結構是 數組 + 鏈表，具體請看【存儲結構】章節
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
// HashMap 存儲的元素多少
transient int size;
// 閥值，一般來說為 實際容量 * 負載因子
int threshold;
// 實際的負載因子
final float loadFactor;
// 修改次數，用於快速失敗，具體請看【快速失敗】章節
transient int modCount;
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
init();// 此方法是空的
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
inflateTable(threshold);
putAllForCreate(m);
}
(1). 前三個構造方法，無非就是設置一下初始化容量和負載因子，不多說。
(2). 而第四個構造方法：
inflateTable(...)
// 對 table 數組進行擴容
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}
(1). 一直往前推，很容易得知傳進來的 toSize 參數就是初始化容量；
(2). roundUpToPowerOf2(toSize) 方法得到返回值是一個比 toSize 大的最小的 2 的 n 次方數 capacity，capacity 就是實際容量；
(3). 計算得出 閥值 = 實際容量 * 負載因子（capacity * loadFactor）。
(4). new 出一個真實容量為 capacity 的 Entry 數組。
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
首先我們要明確一點，hash 算法有什麼目的，說簡單了就是為了快。
通常情況下，有 hash 函數的地方也能見到 indexFor 函數的身影。
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
h & (length -1) 得到這個元素應該存儲在數組的哪個索引處。
h & (length -1) 得到值永遠在數組的索引值范圍內，不會出現數組下標越界的情況，為什麼呢 ?
因為數組的長度是 2 的 n 次方數，所以 length -1 位最大的 n 位二進制數，即所有位都是 1：
hash 函數並不是簡簡單單的求下哈希碼，而是在這個基礎上又做了多次位操作，這樣做有何目的呢 ?
如果 hashCode 值都大於 length，而且這些 hashCode 的低位���化不大，就會出現很多沖突。舉個例子：
因此，發生沖突的原因是 16 限制了只能用低位來計算，高位直接被捨棄無法參與計算，所以需要進行位操作使高位對低位造成影響改變低位的值，從而變相地使高位也參與運算。
先看一下單個元素的 put 操作：
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
(1). 如果數組為空，先對其進行初始化並擴容；
(2). 如果 key==null，使用 putForNullKey 操作（下面有代碼）：
由此可見，如果有key==null 的元素肯定存儲在table[0] 位置的鏈表中。
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
(3). 如果 key不為 null，hash 之後進行定位得到數組下標 x，對 table[x] 遍歷所有進行比較，如果找得到就進行替換，找不到就插入鏈首
再看下 putAll 操作：
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold));
}
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
put(e.getKey(), e.getValue());
}
(1). 若 map 長度為0，到此為止；
(2). 若 table 為空，進行數組初始化並擴容；
(3). 若 map 的元素個數大於閥值，進行擴容，擴充後的容量和目標容量進行比較，若還是如此繼續擴容，直到容量滿足條件為止（條件就是數組容量不小於目標容量），擴容為向左移一位變為兩倍。
(4). 剩下的就是遍歷 map 一個一個元素 put，不多說。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
resize 會改變 HashMap 的存儲結構，對元素進行重新映射，是非常耗性能的操作。所以最好一開始就能確定新容量的取值（這一點在 putAll 中有很好的體現）
疑問：HashMap 使用數組 + 鏈表的存儲結構，理論上可以無限存儲數據，為什麼要對數組進行擴容呢？
進行擴容能夠優化存儲結構，提高 HashMap 的性能。
如果不進行擴容，鏈表長度就會慢慢變得很長，查找的時候很大概率遍歷到鏈表深處，就失去的 hash 查找的優勢。
先上代碼。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
/**
* 構造方法，創建一個 Entry 節點
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
// key，value，next 指針，hash 碼
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
// 設置新的 value，返回舊的 value
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判斷兩個節點是否相等
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
Entry 實現了單向鏈表的功能。
所以，HashMap 的數據結構就是數組 + 鏈表：元素本身是存儲在 Entry 中的，這些 Entry 構成許多條鏈表，而所有鏈表的鏈首構成了 table 數組。數組的下標就是 indexFor 計算出的索引，但是不同元素會出現計算出索引相同的情況，這就是沖突了，解決這個沖突的辦法是具有相同索引的元素會以單向鏈表的方式存在。
找到一個網站有助於理解 HashMap 的結構以及增刪改查操作：
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/OpenHash.html
public V get(Object key) {
// 若key == null，就會調 getForNullKey()，得到並且返回 value，否則返回 null。
// 若key != null，就會尋找該 Entry，得到並且返回 value，否則返回 null。
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
// 1. 數組長度為0，找不到，返回 null。
// 2. 遍歷數組和鏈表尋找，找到返回 value，否則返回 null。
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
// 根據 key 值尋找 Entry
// 1. 數組長度為0，找不到，返回 null。
// 2. 根據 key 值獲得 hash 碼，再根據 hash 碼得到應該存儲在數組的哪個位置。
// 3. 在數組的該位置從鏈首開始遍歷尋找，找到返回 value，否則就返回 null。
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
// 如果元素個數為0，直接返回 null
// 元素個數不為0，根據 key 獲得 hash碼，根據 hash 碼定位數組下標。
// 得到數組在該位置的 Entry，遍歷如果找到這個 key，就刪除並且返回該元素，找不到就返回 null。
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
上面部分也有提到，這裡再補充一張圖吧。
與 ArrayList 等集合的快速失敗原理一樣。
先舉個例子：
public class Test {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
test.putAndPrint();
test.remove_1();
}
public void remove_2() {
try {
// 暫停10秒。目的是保證迭代器正在迭代過程中。
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();
iterator.remove();
}
public void remove_1() {
try {
// 暫停10秒。目的是保證迭代器正在迭代過程中。
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
map.remove(1000);
}
public void putAndPrint() {
T1 t1 = new T1();
Thread thread = new Thread(t1);
thread.start();
}
class T1 implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
map.put(i, i);
}
Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();
for (;iterator.hasNext();) {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Integer integer = (Integer) iterator.next();
System.out.println(integer);
}
}
}
}
輸出為：
我們可以分析一下，另起了一個線程向 map 中 put 1000000個元素（這個時間可以忽略），生成迭代器，每隔大約 0.1 秒輸出一個元素。
同時，主線程在 sleep 一秒鐘後對 map 進行了 remove 操作，此時迭代器正在迭代過程中。
map.remove 中有操作 modCount++，因此迭代器在 nextEntry 方法中發現 modCount != expectedModCount 為 false 拋出異常。
同理若把 main 方法中的 test.remove_1()，改為 test.remove_2()，也會拋出這個異常，因為 HashIterator 的 remove 方法同樣調的 map 的 remove 方法。