源码分析

小龙coding2023/4/9
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H扩容机制

HashMap 的扩容方式?

Hashmap 在容量超过负载因子所定义的容量之后,就会扩容。Java 里的数组是无法自动扩容的,方法是将 Hashmap 的大小扩大为原来数组的两倍,并将原来的对象放入新的数组中。

那扩容的具体步骤是什么?让我们看看源码。

先来看下JDK1.7 的代码:

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
        Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
            threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
        transfer(newTable);                         //!!将数据转移到新的Entry数组里
        table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
    }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

void transfer(Entry[] newTable) {
        Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
        int newCapacity = newTable.length;
        for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
            Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
            if (e != null) {
                src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象)
                do {
                    Entry<K,V> next = e.next;
                    int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
                    e.next = newTable[i]; //标记[1]
                    newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                    e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
                } while (e != null);
            }
        }
    }

newTable[i] 的引用赋给了 e.next ,也就是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)。

JDK1.8的优化open in new window

扩容在JDK1.8中有什么不一样?

JDK1.8做了两处优化:

  1. resize 之后,元素的位置在原来的位置,或者原来的位置 +oldCap (原来哈希表的长度)。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 ”。这个设计非常的巧妙,省去了重新计算 hash 值的时间。

    如下图所示,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。

image-20210113115127725元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1 bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:

image-20210113115401801

  1. 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(头插法)。JDK1.8 不会倒置,使用尾插法。

下图为 16扩充为 32 的 resize 示意图:

JDK1.8中resize示意图

感兴趣的小伙伴可以看下 JDK1.8 的 resize 源码:

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) {
            // 超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 没超过最大值,就扩充为原来的2倍
            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);
        }
        // 计算新的resize上限
        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) {
            // 把每个bucket都移动到新的buckets中
            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 { // 链表优化重hash的代码块
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            // 原索引
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            // 原索引+oldCap
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 原索引放到bucket里
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 原索引+oldCap放到bucket里
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }