java/javaSE/map.md · 万孝国/note

### jdk8中的HashMap源码
+ Map中的Node定义
```java
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  final int hash;
  final K key;
  V value;
  Node<K,V> next; // 表示链表的下一个节点

Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
    this.hash = hash;
    this.key = key;
    this.value = value;
    this.next = next;
  }

public final K getKey()        { return key; }
  public final V getValue()      { return value; }
  public final String toString() { return key + "=" + value; }

public final int hashCode() {
    return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
  }

public final V setValue(V newValue) {
    V oldValue = value;
    value = newValue;
    return oldValue;
  }

public final boolean equals(Object o) {
    if (o == this)  return true;
    if (o instanceof Map.Entry) {
      Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
      if (Objects.equals(key, e.getKey()) & &Objects.equals(value, e.getValue()))
        return true;
    }
    return false;
  }
}
```
+ `HashMap`源码中包含一下几个属性：
```java
// HashMap初始化长度
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// HashMap最大长度
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //1073741824
// 默认加载因子（扩容因子）较大发生Hash冲突的几率就会提升,较小占用更多的空间
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//转换红黑树的临界值，当链表长度大于此值时，会把链表结构转换为红黑树结构
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//转换链表的临界值，当元素小于此值时，会将红黑树结构转换成链表结构
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//最小树容量
static final int MIN TREEIFY CAPACITY = 64;
```

+ 重要方法

```java
public V get(Object key) {
  Node<K,V> e; // 对key进行哈希操作
  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;
  // 非空判断
  if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    // 判断第一个是否是要查询的元素
    if (first.hash == hash &&  ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first;
    // 判断下一个节点是否非空
    if ((e = first.next) != null) {
      // 如果第一节点时树结构，则使用getTreeNode获取相应的数据
      if (first instanceof TreeNode)  return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
      do {
          // 非树结构，循环判断, hash相等并且key相等，返回此节点
          if (e.hash == hash &&   ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e;
      } while ((e = e.next) != null);
    }
  }
  return null;
}
public V put(K key, V value) {
  return putVal(hash(key), key, value, false, true); // 对key进行哈希操作
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
  if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  n = (tab = resize()).length; // 哈希表为空则创建表
  // 根据 key 的哈希值计算出要插入的数组索引 i
  if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 如果table[i]等于nul1，则直接插入    
  else {
    Node<K,V> e; K k;
    if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 如果key已经存在了，直接覆盖 value
    else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 红黑树直接插入键值对
    else {
      // 为链表结构，循环准备插入
      for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
        // 下一个元素为空时
        if ((e = p.next) == null) {
          p.next = newNode(hash, key, value, null);
          //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
          if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)   treeifyBin(tab, hash);
          break;
        }
        // key已经存在直接覆盖 value
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;
        p = e;
      }
    }
    if (e != null) {
      V oldValue = e.value;
      if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value;
      afterNodeAccess(e);
      return oldValue;
    }
  }
  ++modCount;
  if (++size > threshold) resize(); // 超过最大容量，扩容
  afterNodeInsertion(evict);
  return null;
}
final Node<K,V>[] resize() {
  Node<K,V>[] oldTab = table; // 扩容前的数组
  int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 扩容前的数组的大小和阈值
  int oldThr = threshold; 
  //预定义新数组的大小和阈值
  int newCap, newThr = 0; 
  if (oldCap > 0) {
    //超过最大值就不再扩容了
    if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
      threshold = Integer.MAX_VALUE;
      return oldTab;
    }
    //扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过MAXIMUM_CAPACITY
    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
      newThr = oldThr << 1; // double threshold
  }
  else if (oldThr > 0)  newCap = oldThr;   //当前数组没有数据，使用初始化的值
  else {               // zero initial threshold signifies using defaults
    newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //如果初始化的值为0，则使用默认的初始化容量
    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;
  @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
  Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
  table = newTab; //开始扩容，将新的容量赋值给 table
  //原数据不为空，将原数据复制到新 table中
  if (oldTab != null) {
    //根据容量循环数组，复制非空元素到新 table
    for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
      Node<K,V> e;
      if ((e = oldTab[j]) != null) {
        oldTab[j] = null;
        //如果链表只有一个，则进行直接赋值
        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 { // preserve order
          //链表复制，JDK1.8扩容优化部分
          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;
            }
            else {
              if (hiTail == null)  hiHead = e;
              else hiTail.next = e;
              hiTail = e;
            } // 原索引 + oldCap
          } while ((e = next) != null);
          // 将原索引放到哈希桶中
          if (loTail != null) {
            loTail.next = null;
            newTab[j] = loHead;
          }
          // 将 原索引+oldCap 放到哈希桶中
          if (hiTail != null) {
            hiTail.next = null;
            newTab[j + oldCap] = hiHead;
          }
        }
      }
    }
  }
  return newTab;
}
```

### HashMap死循环分析

以JDK1.7为例，假设`HashMap`默认大小为2，原本`HashMap`中有一个元素key(5)，我们再使用两个线程：t1添加元素key(3)，t2添加元素key(7)，当元素key(3)和key(7)都添加到`HashMap`中之后，线程t1在执行到`Entry<K，V>next=e.next`；时，交出了CPU的使用权，源码如下：

```java
void transfer(Entry[] newTable,boolean rehash){
  int newCapacity = newTable.length;
  for(Entry<K,V> e : table){
    while(null != e){
      Entry<K,V> next = e.next; //线程一执行此处
      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;
    }
  }
}
```
那么此时线程t1中的e指向了key(3)，而next指向了key(7)；之后线程t2重新rehash之后链表的顺序被反转，链表的位置变成了key(5)→key(7)→ key(3)，其中 “→” 用来表示下一个元素。
当 t1 重新获得执行权之后，先执行`newTalbe[i] = e` 把 key(3) 的 next 设置为 key(7)，而下次循环时查询到 key(7) 的 next 元素为 key(3)，于是就形成了 key(3) 和 key(7) 的循环引用，因此就导致了死循环的发生
当然发生死循环的原因是JDK1.7链表插入方式为首部倒序插入，这个问题在JDK1.8得到了改善，变成了尾部正序插入。

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