等于大于号 HashMap 源码详细分析(5)

我们都知道往底层数据结构中插入节点时，一般都是先通过模运算计算桶位置，接着把节点放入桶中即可。事实上，我们可以把重新映射看做插入操作。在 JDK 1.7 中，也确实是这样做的。但在 JDK 1.8 中，则对这个过程进行了一定的优化，逻辑上要稍微复杂一些。在详细分析前，我们先来回顾一下 hash 求余的过程：

上图中，桶数组大小 n = 16，hash1 与 hash2 不相等。但因为只有后4位参与求余，所以结果相等。当桶数组扩容后，n 由16变成了32，对上面的 hash 值重新进行映射：

扩容后，参与模运算的位数由4位变为了5位。由于两个 hash 第5位的值是不一样，所以两个 hash 算出的结果也不一样。上面的计算过程并不难理解，继续往下分析。

假设我们上图的桶数组进行扩容，扩容后容量 n = 16，重新映射过程如下:

依次遍历链表，并计算节点 hash & oldCap 的值。如下图所示

如果值为0，将 loHead 和 loTail 指向这个节点。如果后面还有节点 hash & oldCap 为0的话，则将节点链入 loHead 指向的链表中，并将 loTail 指向该节点。如果值为1的话，则让 hiHead 和 hiTail 指向该节点。完成遍历后，可能会得到两条链表，此时就完成了链表分组：

最后再将这两条链接存放到相应的桶中，完成扩容。如下图：

从上图可以发现，重新映射后，两条链表中的节点顺序并未发生变化，还是保持了扩容前的顺序。以上就是 JDK 1.8 中 HashMap 扩容的代码讲解。另外再补充一下，JDK 1.8 版本下 HashMap 扩容效率要高于之前版本。如果大家看过 JDK 1.7 的源码会发现，JDK 1.7 为了防止因 hash 碰撞引发的拒绝服务攻击，在计算 hash 过程中引入随机种子。以增强 hash 的随机性，使得键值对均匀分布在桶数组中。在扩容过程中，相关方法会根据容量判断是否需要生成新的随机种子，并重新计算所有节点的 hash。而在 JDK 1.8 中，则通过引入红黑树替代了该种方式。从而避免了多次计算 hash 的操作，提高了扩容效率。

本小节的内容讲就先讲到这，接下来，来讲讲链表与红黑树相互转换的过程。

JDK 1.8 对 HashMap 实现进行了改进。最大的改进莫过于在引入了红黑树处理频繁的碰撞，代码复杂度也随之上升。比如，以前只需实现一套针对链表操作的方法即可。而引入红黑树后，需要另外实现红黑树相关的操作。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，本身就比较复杂。本篇文章中并不打算对红黑树展开介绍，本文仅会介绍链表树化需要注意的地方。至于红黑树详细的介绍，如果大家有兴趣，可以参考我的另一篇文章 - 红黑树详细分析。

在展开说明之前，先把树化的相关代码贴出来，如下：

在扩容过程中，树化要满足两个条件：

链表长度大于等于 TREEIFY_THRESHOLD

桶数组容量大于等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY

第一个条件比较好理解，这里就不说了。这里来说说加入第二个条件的原因，个人觉得原因如下：

当桶数组容量比较小时，键值对节点 hash 的碰撞率可能会比较高，进而导致链表长度较长。这个时候应该优先扩容，而不是立马树化。毕竟高碰撞率是因为桶数组容量较小引起的，这个是主因。容量小时，优先扩容可以避免一些列的不必要的树化过程。同时，桶容量较小时，扩容会比较频繁，扩容时需要拆分红黑树并重新映射。所以在桶容量比较小的情况下，将长链表转成红黑树是一件吃力不讨好的事。