Java8 HashMap Java8 對 HashMap 進行了一些修改，最大的不同就是利用了紅黑樹，所以其由 數組+鏈表+紅黑樹 組成。 根據 Java7 HashMap 的介紹，我們知道，查找的時候，根據 hash 值我們能夠快速定位到數組的具體下標，但是之後的話，需要順著鏈表一個個比較下去才 ...
Java8 HashMap
Java8 對 HashMap 進行了一些修改，最大的不同就是利用了紅黑樹，所以其由 數組+鏈表+紅黑樹 組成。
根據 Java7 HashMap 的介紹，我們知道，查找的時候，根據 hash 值我們能夠快速定位到數組的具體下標，但是之後的話，需要順著鏈表一個個比較下去才能找到我們需要的，時間複雜度取決於鏈表的長度，為 O(n)。
為了降低這部分的開銷，在 Java8 中，當鏈表中的元素超過了 8 個以後，會將鏈表轉換為紅黑樹，在這些位置進行查找的時候可以降低時間複雜度為 O(logN)。
來一張圖簡單示意一下吧：
註意，上圖是示意圖，主要是描述結構，不會達到這個狀態的，因為這麼多數據的時候早就擴容了。
下麵，我們還是用代碼來介紹吧，個人感覺，Java8 的源碼可讀性要差一些，不過精簡一些。
Java7 中使用 Entry 來代表每個 HashMap 中的數據節點，Java8 中使用 Node，基本沒有區別，都是 key，value，hash 和 next 這四個屬性，不過，Node 只能用於鏈表的情況，紅黑樹的情況需要使用 TreeNode。
我們根據數組元素中，第一個節點數據類型是 Node 還是 TreeNode 來判斷該位置下是鏈表還是紅黑樹的。
put 過程分析
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } // 第三個參數 onlyIfAbsent 如果是 true，那麼只有在不存在該 key 時才會進行 put 操作 // 第四個參數 evict 我們這裡不關心 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 第一次 put 值的時候，會觸發下麵的 resize()，類似 java7 的第一次 put 也要初始化數組長度 // 第一次 resize 和後續的擴容有些不一樣，因為這次是數組從 null 初始化到預設的 16 或自定義的初始容量 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 找到具體的數組下標，如果此位置沒有值，那麼直接初始化一下 Node 並放置在這個位置就可以了 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {// 數組該位置有數據 Node<K,V> e; K k; // 首先，判斷該位置的第一個數據和我們要插入的數據，key 是不是"相等"，如果是，取出這個節點 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果該節點是代表紅黑樹的節點，調用紅黑樹的插值方法，本文不展開說紅黑樹 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 到這裡，說明數組該位置上是一個鏈表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 插入到鏈表的最後面(Java7 是插入到鏈表的最前面) if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // TREEIFY_THRESHOLD 為 8，所以，如果新插入的值是鏈表中的第 9 個 // 會觸發下麵的 treeifyBin，也就是將鏈表轉換為紅黑樹 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 如果在該鏈表中找到了"相等"的 key(== 或 equals) if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 此時 break，那麼 e 為鏈表中[與要插入的新值的 key "相等"]的 node break; p = e; } } // e!=null 說明存在舊值的key與要插入的key"相等" // 對於我們分析的put操作，下麵這個 if 其實就是進行 "值覆蓋"，然後返回舊值 if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 如果 HashMap 由於新插入這個值導致 size 已經超過了閾值，需要進行擴容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
和 Java7 稍微有點不一樣的地方就是，Java7 是先擴容後插入新值的，Java8 先插值再擴容，不過這個不重要。
數組擴容
resize() 方法用於初始化數組或數組擴容，每次擴容後，容量為原來的 2 倍，併進行數據遷移。
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) { // 對應數組擴容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 將數組大小擴大一倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 將閾值擴大一倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // 對應使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化後，第一次 put 的時候 newCap = oldThr; else {// 對應使用 new HashMap() 初始化後，第一次 put 的時候 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; // 用新的數組大小初始化新的數組 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; // 如果是初始化數組，到這裡就結束了，返回 newTab 即可 if (oldTab != null) { // 開始遍歷原數組，進行數據遷移。 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 如果該數組位置上只有單個元素，那就簡單了，簡單遷移這個元素就可以了 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // 如果是紅黑樹，具體我們就不展開了 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 這塊是處理鏈表的情況， // 需要將此鏈表拆成兩個鏈表，放到新的數組中，並且保留原來的先後順序 // loHead、loTail 對應一條鏈表，hiHead、hiTail 對應另一條鏈表，代碼還是比較簡單的 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; // 第一條鏈表 newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; // 第二條鏈表的新的位置是 j + oldCap，這個很好理解 newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
get 過程分析
相對於 put 來說，get 真的太簡單了。
- 計算 key 的 hash 值，根據 hash 值找到對應數組下標: hash & (length-1)
- 判斷數組該位置處的元素是否剛好就是我們要找的，如果不是，走第三步
- 判斷該元素類型是否是 TreeNode，如果是，用紅黑樹的方法取數據，如果不是，走第四步
- 遍歷鏈表，直到找到相等(==或equals)的 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) { // 判斷第一個節點是不是就是需要的 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 判斷是否是紅黑樹 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 鏈表遍歷 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
出處：https://www.javadoop.com/post/hashmap#Java7%20ConcurrentHashMap本人免費整理了Java高級資料，涵蓋了Java、Redis、MongoDB、MySQL、Zookeeper、Spring Cloud、Dubbo高併發分散式等教程，一共30G，需要自己領取。
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