028-86922220
根据您的个性需求进行定制 先人一步 抢占小程序红利时代
创新互联建站专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站建设、成都网站制作、海门网络推广、成都微信小程序、海门网络营销、海门企业策划、海门品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；创新互联建站为所有大学生创业者提供海门建站搭建服务，24小时服务热线：18980820575，官方网址：www.cdcxhl.com
1.1 包含的属性
1.2 构造器
1.3 hash方法源码
1.4 put源码
1.5 resize源码
1.6 table 变量为什么用transient 修饰
public class HashMap extends AbstractMap implements Map, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值(容量*填充因子) 当实际大小超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 加载因子
final float loadFactor;
}
loadFactor 加载因子
loadFactor 加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor 越趋近于 1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于 0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12就需要将当前 16的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。
理想情况下，在随机 hashCodes 下，桶 中节点的频率遵循泊松分布，默认调整大小阈值为 0.75，参数平均约为 0.5，尽管由于调整大小粒度而存在很大差异。
**当阈值为0.75，泊松分布的参数为0.5时，桶中元素超过8的概率极低
threshold
threshold = capacity * loadFactor，当 Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的扩增了，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 16
}
public HashMap(int initialCapacity) {
//this(16,0.75)
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(Map m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
/**
* 构造一个具有指定初始容量和负载因子的空 HashMap。
参数：
initialCapacity - 初始容量
loadFactor – 负载因子
抛出：
IllegalArgumentException – 如果初始容量为负或负载因子为非正
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//异常检测
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);
//赋值负载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//计算容量，并将容量赋值给阈值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 返回给定目标容量的 2 次方。
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置，使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
这里的 Hash 算法本质上就是三步：取key的 hashCode 值、根据 hashcode 计算出hash值、通过取模计算下标。
扰动hash的好处
当n比较小时，hash只有低16位参与了计算，高位的计算可以认为是无效的。这样导致了计算结果只与低位信息有关，高位数据没发挥作用。为了处理这个缺陷，我们可以让 hash 高16位数据与低16位数据进行异或运算，通过这种方式，让高位数据与低位数据进行异或，让高位数据参与到计算中
增加 hash 的复杂度。当覆盖的 hashCode 方法分布性不佳时， hash 的冲突率比较高。通过移位和异或运算，可以让 hash 变得更复杂，进而影响 hash 的分布性。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中
//(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node e; K k;
// 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
// 这个方法会根据 HashMap 数组来决定是否转换为红黑树。
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，
//以减少搜索时间。否则，就是只是对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）
final Node[] resize() {
//保存旧map
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //旧数组的容量
int oldThr = threshold; //旧数组的阈值
int newCap, newThr = 0; //初始化新容量和新阈值
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 否则，按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) // 桶未初始化，且旧阈值大于0
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 由于newThr是移位计算，所以可能为0，newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //如果桶中只有一个节点
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //若无红黑树
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order //若无链表
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap 并没有使用默认的序列化机制，而是自己实现了readObject和writeObject两个方法自定义了序列化的内容
table 多数情况下是无法被存满的，序列化未使用的部分，浪费空间
同一个键值对在不同 JVM 下，所处的桶位置可能是不同的，在不同的 JVM 下反序列化 table 可能会发生错误。
