chenrj/doc: 孙哥的笔记 @ 170c0082b9bacd7ee4b20497c79e7dbace49e74b

分析1.8

核心参数：

HashMap初始容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
HashMap的最大容量 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
加载因子 16×0.75=12 一旦size大于12提前扩容 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
链表长度大于8，将链表转换成红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
红黑树的节点个数小于6就将红黑树转换为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
数组容量大于64的情况下，将链表转换成红黑树 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

底层采用单向链表

final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;

为什么要将key的hash值保存起来？下次扩容的时候，能够计算该key在新的table中index值

// transient不能被序列化
transient Node<K,V>[] table;
transient int size;
// 遍历hashmap集合的时候，防止多线程篡改我们的数据
transient int modCount;
// 加载因子
final float loadFactor;

分析hashmap的put方法底层实现原理

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        // n是当前table数组的长度，i就是index下标位。table和p临时table大小接受
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // 将全局table=tab判断是否为空，如果为空的情况下，且长度=0开始对table实现扩容，实现懒加载
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        	// 默认的大小为16
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        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;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

n是当前table数组的长度，i就是index下标位。table和p临时table大小接受 Node[] tab; Node p; int n, i;
将全局table=tab判断是否为空，如果为空的情况下，且长度=0开始对table实现扩容，实现懒加载 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 默认的大小为16 n = (tab = resize()).length; 获取原来的table容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 下一次扩容的大小 int oldThr = threshold; 这一次扩容的大小，下一次扩容的阈值 int newCap, newThr = 0;
p就是链表 p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null
如果hash值相等并且equals也相等，直接覆盖 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;
将新的值覆盖 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; }
找到该结点 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break;
hashmap线程不安全防止hashmap线程冲突添加新元素 ++modCount;-----fastclass机制
如果size大于12，提前扩容 if (++size > threshold) if (++size > threshold) resize();

分析hashmap扩容原理

扩容的时候以2的幂次方扩容，将原来的table中存放的key循环遍历存入新的table中误区：不会重新计算hash值，重新计算index（为什么链表会缓存hash值）

1.7版本的扩容

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
　　　　int newCapacity = newTable.length;
　　　　// 遍历原来宿主中所有的链表
　　　　for (Entry<K,V> e : table) {
　　　　// 如果存在链表
　　　　　　while(null != e) {
　　　　　　　　Entry<K,V> next = e.next;
　　　　　　　　// 是否需要重新计算hash
　　　　　　　　if (rehash) {
　　　　　　　　　　e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
　　　　　　　　}
　　　　　　　　// 通过key值的hash值和新数组的大小算出在当前数组中的存放位置
　　　　　　　　int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
　　　　　　　　// 会发生死循环
　　　　　　　　// 这里使用了头插法
　　　　　　　　e.next = newTable[i];
　　　　　　　　newTable[i] = e;
　　　　　　　　e = next;
　　　　　　}
　　　　}
}

hashmap1.7 16×2=32 hashmap1.8 16<<1=32

线程安全问题，多线程访问共享全局变量什么情况下产生死循环？因为table多线程共享，newTable是线程私有的。会导致C->A->C 如果查询当前不存在的值会导致死循环，导致CPU飙升。为什么JDK官方不承认JDK1.7的BUG？多线程才会引起BUG，单线程不会有BUG 多线程推荐使用并发的多线程hashmap

1.8版本的扩容

// 查找所有链表
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
	Node<K,V> e;
	// 如果有链表
	if ((e = oldTab[j]) != null) {
	// 清空原来的链表，也为了避免死循环
		oldTab[j] = null;
		// 判断链表是否到底部
		// 新的值肯定比旧值大
		if (e.next == null)
 			newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
 		// 判断当前链表是否为红黑树
		else if (e instanceof TreeNode)
			((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
  		else { // preserve order
  		// 如果为链表的情况下
  			// 低位链表
			Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
			// 高位链表
			Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
 			Node<K,V> next;
 			// 遍历当前链表
			do {
 				next = e.next;
 				// 拆分成两个链表
				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;
			}
			// 这里肯定不会有冲突
			// 新的值一定比旧的值大oldCap
			if (hiTail != null) {
				hiTail.next = null;
				newTab[j + oldCap] = hiHead;
			}
	}

1.8解决死循环问题？将一个链表通过与运算拆分成两个链表存放在新的table中。

为什么加载因子不是1，而是0.75？

如果加载因子越大，空间利用率越高，冲突发生概率较大。反之，加载因子越小，空间利用率越低，冲突发生概率较小。综合泊松分布，得出0.75效率最高

如何存放一万条key效率最高？

会触发10次扩容！推荐指定hashmap集合的初始化容量，（initialCapacity） = 存储元素个数 / 加载因子 + 1

hashmap7与8的区别

1.7基于数组加链表，采用头插法
1.8基于数组加链表加红黑树，采用尾插法 A. 能够降低key对应的index冲突概率，提高查询概率 B. 会拆分链表

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