1.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?源码
2.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
3.Hermes源码分析（二）——解析字节码
4.String源码分析(1)--哈希篇
5.结合源码探究HashMap初始化容量问题
concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?解读
ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现，而非早期版本的源码分段锁。
在JDK1.7版本中，解读ConcurrentHashMap采用分段锁机制，源码包含一个Segment数组，解读圣经app 源码每个Segment继承自ReentrantLock，源码并包含HashEntry数组，解读每个HashEntry相当于链表节点，源码用于存储key、解读value。源码默认支持个线程并发，解读每个Segment独立，源码互不影响。解读
对于put流程，源码与普通HashMap相似，首先定位至特定的Segment，然后使用ReentrantLock进行操作，后续过程与HashMap基本相同。
get流程简单，通过hash值定位至segment，再遍历链表找到对应元素。需要注意的是，value是volatile的，因此get操作无需加锁。
在JDK1.8版本中，线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值，遍历node数组。若位置为空，则通过CAS+自旋方式初始化。
若数组位置为空，尝试使用CAS自旋写入数据；若hash值为MOVED，表示需执行扩容操作；若满足上述条件均不成立，则使用synchronized块写入数据，同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同，链表长度超过8时转换为红黑树。华为980源码
get查询流程与HashMap基本一致，通过key计算位置，若table对应位置的key相同则返回结果；如为红黑树结构，则按照红黑树规则获取；否则遍历链表获取数据。
JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：
如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：
如何计算hash值？
计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少？
如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是，如何进行hash寻址的？
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。清远商城源码hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩，看如下图：
当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：
情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,伍德源码放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：
上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：
竟然不是大小*扩容因子？
n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：
n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。
最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是androi源码定制计算了扩容阈值，没有初始化数组。
为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？
所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
Hermes源码分析（二）——解析字节码
前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的，这里我们分析一下源码里面是怎么处理的这里可以看到首先写入的是魔数，他的值为
对应的二进制见下图，注意是小端字节序
第二项是字节码的版本，笔者的版本是，也即 上图中的4a
第三项是源码的hash，这里采用的是SHA1算法，生成的哈希值是位，因此占用了个字节
第四项是文件长度，这个字段是位的，也就是下图中的为0aa，转换成十进制就是，实际文件大小也是这么多
后面的字段类似，就不一一分析了，头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到，Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化，就得到了我们看到的字节码文件。
这里写入的数据很多，以函数头的写入为例，我们调用了visitFunctionHeader方法，并通过byteCodeModule拿到函数的签名，将其写入函数表（存疑，在实际的文件中并没有看到这一部分）。注意这些数据必须按顺序写入，因为读出的时候也是按对应顺序来的。
我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法， 那这个方法做了些什么事呢？
这里做了两件事情：
1. 判断是否是字节码，如果是则调用createBCProviderFromBuffer，否则调用createBCProviderFromSrc，我们这里只关注createBCProviderFromBuffer
2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息（populateFromBuffer方法），下面是这个方法的实现。
BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法，注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象，他代表的是不可变的字节码字段。
细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法， 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑，把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容，并提前加载到BytecodeFileFields里面，以减少后面执行字节码时解析的时间。
Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息，例如bundle是否是字节码格式，是否包含了函数，字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部，没有解析整个字节码，后面执行字节码时才会解析剩余的部分。
evaluatePreparedJavaScript这个方法，主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法，这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。
runBytecode这个方法比较长，主要做了几件事情：
这里说明一下，Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理， Domain被创建时是空的，并跟随着运行时模块进行传播， 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。
未完待续。。。
String源码分析(1)--哈希篇
本文基于JDK1.8，从Java中==符号的使用开始，解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着，通过分析String类的equals()方法实现，说明了在比较字符串时，应使用equals()而非==，因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。
深入探讨了String类作为“值类”的特性，即它需要覆盖Object类的equals()方法，以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时，强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法，以确保基于散列的集合（如HashMap、HashSet和Hashtable）可以正常工作。解释了哈希码（hashcode）在将不同的输入映射成唯一值中的作用，以及它与字符串内容的关系。
在分析String类的hashcode()方法时，介绍了计算哈希值的公式，包括使用这个奇素数的原因，以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响，提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间，并介绍了生日攻击这一概念，解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。
最后，总结了哈希碰撞与散列表性能的关系，以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素，并提醒读者在理解和学习JDK源码时，可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。
结合源码探究HashMap初始化容量问题
探究HashMap初始化容量问题
在深入研究HashMap源码时，有一个问题引人深思：为何在知道需要存储n个键值对时，我们通常会选择初始化容量为capacity = n / 0. + 1？
本文旨在解答这一疑惑，适合具备一定HashMap基础知识的读者。请在阅读前，思考以下问题：
让我们通过解答这些问题，逐步展开对HashMap初始化容量的深入探讨。
源码探究
让我们从实际代码出发，通过debug逐步解析HashMap的初始化逻辑。
举例：初始化一个容量为9的HashMap。
执行代码后，我们发现初始化容量为，且阈值threshold设置为。
解析
通过debug，我们首先关注到构造方法中的初始化逻辑。注意到，初始化阈值时，实际调用的是`tabliSizeFor(int n)`方法，它返回第一个大于等于n的2的幂。例如，`tabliSizeFor(9)`返回，`tabliSizeFor()`返回，`tabliSizeFor(8)`返回8。
继续解析
在构造方法结束后，我们通过debug继续追踪至`put`方法，直至`putVal`方法。
在`putVal`方法中，我们发现当第一次调用`put`时，table为null，从而触发初始化逻辑。在初始化过程中，关键在于`resize()`方法中对新容量`newCap`的初始化，即等于构造方法中设置的阈值`threshold`()。
阈值更新
在初始化后，我们进一步关注`updateNewThr`的代码逻辑，发现新的阈值被更新为新容量乘以负载因子，即 * 0.。
案例分析
举例：初始化一个容量为8的HashMap。
解答：答案是8，因为`tableSizeFor`方法返回大于等于参数的2的幂，而非严格大于。
扩容问题
举例：当初始化容量为时，放入9个不同的entry是否会引发扩容。
解答：不会，因为扩容条件与阈值有关，当map中存储的键值对数量大于阈值时才触发扩容。根据第一问，初始化容量是，阈值为 * 0. = 9，我们只放了9个，因此不会引起扩容。
容量选择
举例：已知需要存储个键值对，如何选择合适的初始化容量。
解答：初始化容量的目的是减少扩容次数以提高效率并节省空间。选择容量时，应考虑既能防止频繁扩容又能充分利用空间。具体选择取决于实际需求和预期键值对的数量。
总结
通过本文的探讨，我们深入了解了HashMap初始化容量背后的逻辑和原因。希望这些解析能够帮助您更深入地理解HashMap的内部工作原理。如果您对此有任何疑问或不同的见解，欢迎在评论区讨论。
最后，如有帮助，欢迎点赞分享。
