Java8 HashMap 소스 코드 분석 단계를 안내합니다.

Java를 사용해본 친구들은 HashMap에 대해 잘 모를 수도 있습니다. 기사의 내용은 매우 간단하므로 꼭 읽어보시기 바랍니다.

Foreword

Java7의 HashMap은 Java8의 HashMap과 다릅니다. 배열 + 연결리스트, Java8의 HashMap은 배열 + 연결리스트 + 레드-블랙 트리로 구성됩니다. 연결리스트의 길이가 8을 초과하면 검색 시간 복잡도를 줄이기 위해 레드-블랙 트리로 변환됩니다. 정도이므로 효율성이 향상됩니다. 여기서 주요 분석은 Java8의 HashMap입니다.

사용 소개

일상적인 개발에서 HashMap을 사용할 때 다음과 같은 두 가지 초기화 방법이 있습니다.
1. 초기 값 크기를 지정하지 않고 new HashMap()을 통해
2. new HashMap<>(int initialCapacity)는 초기 값 크기를 지정합니다.

Initialization

//  数组的默认初始容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//  最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//  默认负载因子（用来控制阈值和容量，当数组已经存放的容量超过了阈值时，容量会扩大一倍
//  阈值 = 最大容量 * 负载因子）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//  默认链表的最大长度（当链表的长度超过8时会被转换为红黑树）
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//  使用第一种初始化方式时，默认初始化容量是2的4次
public HashMap() {    
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}
public HashMap(int initialCapacity) {   
     this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {   
      //  不能小于0
    if (initialCapacity < 0) 
             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: initialCapacity); 
                //  超过2的30次方，则最大容量为2的30次方
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;  
                  if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))   
                       throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: loadFactor);
                           this.loadFactor = loadFactor;   
                 //  计算阈值（在第一次put值的时候，会在resize()方法中重新计算）
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

HashMap#put()

public V put(K key, V value) 
{    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

static final int hash(Object key) {  
  int h;    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

hash() 메서드는 주로 저장된 키 값을 판단하는 데 사용되며, null이면 0을 반환하고, null이 아니면 해시 값을 반환합니다. 16비트의 부호 없는 오른쪽 시프트 후의 값에 대해 비트별 XOR을 수행한 결과입니다(비트가 복잡함). HashMap의 키 값이 null일 수 있음을 알 수 있습니다.

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值时，会初始化当前数组长度，如果没有指定，则默认为16
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;  
          //  找到在数组中对应的下标，如果该位置没有值，那么直接初始化一个Node放在此位置
             // 由&运算可以确保(n - 1) & hash一定是小于数组容量
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);  
          else {
        Node<K,V> e; K k;        
        //  如果key值已经存在，则取出这个节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;       
             //  如果当前key值的节点是红黑树，则调用红黑树的插值算法
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);    
                else {            
                //  如果是链表，则遍历链表，采用尾插的方式
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {               
             if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);        
                   //  如果链表的长度大于等于8，则将链表转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);       
                                 break;
                }               
                 //  如果在链表的节点中存在相同的key，则结束循环
                if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                    break;
                p = e;
            }
        }        //  如果存在相同的key值，则重新赋值，并且返回旧值
        if (e != null) { 
        // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;           
             //  由源码可知onlyIfAbsent默认false 
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);  
          return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;   
     //  如果数组已经容纳的长度超过了设定的阈值，则会对该数组进行扩容，每次扩容是之前长度的两倍
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);   
     //  每一个不同的key值第一次put的时候返回null。
    return null;
}

HashMap#resize()

resize() 메서드는 주로 배열을 초기화하거나 배열에 대한 확장 계산을 수행하는 데 사용됩니다.

    final Node<K,V>[] resize() {    
       //  备份原始数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;    
    //  第一次put值的时候为0
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;   
     //  如果没有指定初始值大小，第一次put值的时候阈值为0
    int oldThr = threshold;    int newCap, newThr = 0;   
     //  如果数组不为null且长度不为0，则会
    if (oldCap > 0) {       
     //  如果长度大于等2的30次方，则默认阈值为int的最大值（即2的31次方减1）
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;            
            return oldTab;
        }       
         //  如果将数组长度扩大一倍后的值小于2的30次方并且数组之前的长度大于等于2的4次方，则将阈值扩大
          //  一倍，否则阈值会在下面的if (newThr == 0)中进行赋值
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)     
               //  将阈值扩大一倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
          }   
     //  如果使用new HashMap(int initialCapacity)初始化，则第一次put值时会进入这里
    else if (oldThr > 0) 
        initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;  
          //  如果使用new HashMap()初始化，则第一次put值时会进入这里
    else {             
          zero initial threshold signifies using defaults
        //  默认数组大小是2的4次方
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;        
        //  默认负载因子是0.75，即默认阈值为12
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }   
     //  只有以下两种情况会进入到if判断中：
      //  1、在使用new HashMap(int initialCapacity)初始化，并且第一次put值的时候
      //   2、对数组进行扩容且数组的原始长度小于2的4次方的时候
    if (newThr == 0) {       
     //  根据指定的数组大小和负载因子乘积得到阈值
        float ft = (float)newCap * loadFactor;       
      //  如果数组大小和阈值都小于2的20次方，则确定阈值
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                    (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;   
     @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})   
      //  用新的数组大小初始化新的数组
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;   
     //  如果是第一次初始化，则直接返回newTab。如果不是则会进行数据的迁移操作
    if (oldTab != null) {  
          //  遍历数组
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;            
            if ((e = oldTab[j]) != null) {         
                   //  将已经被取出的位置置空
                oldTab[j] = null;       
                         //  如果数组该位置只是单个节点，那么直接赋值
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;   
                                 //  如果数组该位置是红黑树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);    
                                //  如果数组该位置是链表，保证原始的循序进行迁移
                else { 
                      preserve order
                    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;
                        newTab[j] = loHead;
                    }                    
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }    return newTab;
}

resize() 메서드에서 볼 수 있듯이 로드 비율에 따라 배열의 용량과 사용량이 결정됩니다.
부하율이 클수록 어레이의 충전 밀도가 높아져 더 많은 요소를 수용할 수 있습니다. 그러나 배열에 요소를 추가하거나 삭제하는 데 걸리는 시간 복잡도는 O(n)이므로 인덱스의 효율성은 떨어지게 됩니다.
그러나 부하 계수가 작을수록 배열의 채우기 밀도가 희박해 공간이 낭비되지만 인덱싱 효율성은 높습니다(공간이 시간으로 교환됨).

HashMap#get()

put 메소드에 비해 get 메소드는 특히 간단합니다. 더 이상 확장 문제를 걱정할 필요가 없고 데이터 수집만 처리하면 되기 때문입니다.

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;    //  首先判断数组不为null以及长度大于0并且对应位置节点不为null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {        //  判断第一个节点是否满足条件
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            return first;        //  如果节点的下一个节点不为null
        if ((e = first.next) != null) {            //  判断该节点是否为红黑树
            if (first instanceof TreeNode)                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);            //  遍历链表，判断是否有满足条件的节点存在
            do {                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }    return null;
}

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