HashMap 核心源碼分析 JDK8


HashMap 核心源碼分析 JDK8

java.util.HashMap#putVal

<code>final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;

// table 為 null 說明是首次調用 put 方法 , 進行 resize 操作真正為 table 分配存儲空間

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;

// i = (n - 1) & hash 計算出的值判斷 table[i] 是否為 null ,
// 如果為 null 就為 key , value 創建一個新的 Node 節點 ,
// 不需要進行碰撞檢測直接存儲在 table 中 i 的位置上

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;

// 檢測要存儲的 key 是否和 bucket 中存儲的頭節點相同
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;

// 檢測 bucket 中當前存放的節點類型是不是紅黑樹結構 ,
// 是紅黑樹結構 , 存儲為一個紅黑樹節點

else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {

// 這個 bucket 中存放的節點是鏈表結構 ,
// 循環直到鏈表的末尾或者是找到相同的 key

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);

// 存儲新節點的時候 , 檢測鏈表長度是否超過 TREEIFY_THRESHOLD - 1 ,
// 超過的話將鏈表轉換為紅黑樹結構 ,提高性能

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}

if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}

// 併發修改計數器 ,有併發修改就拋異常 ConcurrentModificationException
++modCount;

// 存儲了一個新節點 , 檢測 size 是否超過 threshold
// 如果超過了要進行 resize 操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/<code>

java.util.HashMap#getNode

<code>    final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;

// 檢測 table 中是否已經存儲了節點 ,
// 檢測key所在的 bucket 是否存儲了節點 ,
// 以上兩點都不滿足說明 key 不存在

if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

// 對 bucket 中存儲節點的頭結點進行碰撞檢測 ,
// 如果運氣好的話只需要進行這一次碰撞檢測

if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;

// 檢測 bucket 存儲的節點是否是單個節點

if ((e = first.next) != null) {

// 檢測節點數據結構是否是紅黑樹

if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
do {

// 節點是鏈表數據結構,循環直到鏈表末尾或者是發現 key 一致的節點
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
/<code>

java.util.HashMap#removeNode

<code>final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node[] tab; Node p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}

// p 是 node 的前一個節點
p = e;
} while ((e = e.next) != null);

}
}

// 以上代碼是 getNode(hash , key) , 個人覺得這個函數中的代碼冗餘了

// 獲取到 key 對應的節點 , 判斷是否要進行值匹配

if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {

// 進行刪除操作 , 紅黑樹的刪除是比較複雜的 , 鏈表的刪除十分簡單

if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
/<code>

java.util.HashMap#clear

<code>    public void clear() {
Node[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;


// 很簡單把數組中每個位置設置為 null
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}
/<code>
<code>    public void clear() {
Node[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;

// 很簡單把數組中每個位置設置為 null
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}
/<code>


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