HashMap源码深入

　　一提到HashMap我们再熟悉不过，HashMap也是我经常使用的一种容器，常用来存储一些属性值。HashMap常作为局部变量，或者并发性比较小的环境使用，因为HashMap是非线程安全的。学了这么久的Java，只是知道如何使用并不知道其内部原理，只有了解内部编码和实现方式，才能写出高效的代码和功能。那么接下来我们就进一步学习HashMap的源码。。。。。

　　一、构造函数

　　HashMap<K,V>类继承Map<K,V>接口，并实现了AbstractMap<K,V>抽象类。这个是所有构造函数最终要调用的HashMap构造函数，HashMap的内部结构是一个数组，初始化容量是用来指定这个数组的长度。

/**
 * @params initialCapacity 初始化大小, loadFactor填充因子
 */
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();
}

　　上面的构造函数我们很少直接使用，并不会直接指定填充因子和初始化的容量长度，下面的构造函数都是采用默认值调用上面构造函数，返回一个空的HashMap。

/**
 * 功能描述：使用传入的初始化容量值和默认的填充因子构造一个空的HashMap
 */
public HashMap(int initialCapacity) {
    //使用最终的构造函数
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/**
 * 构造一个空的HashMap，使用默认的初始化容量值，默认的初始化容量是16，对应的填充因子是0.75
 * (16) and the default load factor (0.75).
 */
public HashMap() {
    //调用最终构造函数
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

　　二、HashMap的初始化

　　初始化HashMap的数组，数组长度大小为2的指数，threshold是 capacity * loadFactor 与 MAXIMUM_CAPACITY的最小值

/**
 * 初始化HashMap的内部数组
 */
private void inflateTable(int toSize) {
    // 找到一个大于等于toSize的 2的指数作为数组填充值
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
    //比较
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

　　三、HashMap的resize和transfer

　　在初始化HashMap的时候设置了capacity-填充长度和loadFactor-填充因子，当数组中填充的元素大于（capacity * loadFactor）的值，就将扩充HashMap中存储元素的数组大小，新建一个是原来数组长度2倍长度的新数组，将原来数组中的元素通过重新hash映射到新的数组当中。扩充数组使用的resize(int newCapacity)函数

/**
 * 扩充数组大小，创建一个是原表2倍的新数组，通过再hash将原数组的数据转移到新的数组
 */
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);
}

　　数组转移函数transfer(Entry[] newTable, boolean rehash)，当出现resize是需要调用的函数

/**
 * 将所有当前数组中的数据再hash存储到新的数组当中
 */
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    //遍历当前数组中的值放到新的数组之中
    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;
        }
    }
}

　　　添加元素put，添加到数组当中，如果出现

/**
 * 添加元素，如果此时数组是空的就会创建一个新的数组
 */
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);
　　 // 循环遍历对应坐标下的链表，如果遇到了key和value都相同的，替换原有的值
    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;
}

　　下面我们介绍一个更为重要的函数，那就是hash()函数，为什么说这个函数重要呢？因为一个设计好的hash函数才能将对象散列的更好，也减少了hash时出现的碰撞情况。

/**
 * hash函数，用来计算hash值进行散列
 */
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);
}

　　总结：

　　总结一下，通过对HashMap源码的学习，对其内部实现有了进一步的了解。知其然更要知其所以然，这是我学习的初心和出发点，只要能够沉下心来仔细研究、多思考，这样才能让自己做的更好。学会如何使用是第一步，学习如何实现是更进一步，从中吸收好的设计思想应用于自己的设计当中才是最终的目标。

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