HashMap源码深度剖析
* HashMap底层数据结构(为什么引入红黑树、存储数据的过程、哈希碰撞相关问题) * HashMap成员变量(初始化容量是多少、负载因子、数组长度为什么是2的n次幂) * HashMap扩容机制(什么时候需要扩容？ 怎么进行扩容？) * JDK7 与 Jdk8比较，JDK8进行了什么优化？ ***代码
1 定义
HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
JDK1.7 HashMap数据结构：数组 + 链表JDK1.8 HashMap数据结构：数组 + 链表 / 红黑树思考：为什么1.8之后，hashMap的数据结构要增加红黑树？
2 哈希表
Hash表也称为散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种根据关键字值（key - value）而直接进行访问的数据结构。也就是说它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以此来加快查找的速度。在链表、数组等数据结构中，查找某个关键字，通常要遍历整个数据结构，也就是O(N)的时间级，但是对于哈希表来说，只是O(1)的时间级
哈希表，它是通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做**散列表，只需要O(1)**的时间级
思考：多个 key 通过散列函数会得到相同的值，这时候怎么办？
解决：
（1）开放地址法
（2）链地址法
对于开放地址法，可能会遇到二次冲突，三次冲突，所以需要良好的散列函数，分布的越均匀越好。对于链地址法，虽然不会造成二次冲突，但是如果一次冲突很多，那么会造成子数组或者子链表很长，那么我们查找所需遍历的时间也会很长。
3 JDK1.8前HashMap的数据结构
JDK 8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，极端情况HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。4 JDK1.8后HashMap的数据结构
JDK 8 后 HashMap 的实现是 数组+链表+红黑树桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值，默认为8)并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。5. 类构造器
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { ***代码
JDK 为我们提供了一个抽象类 AbstractMap ，该抽象类继承 Map 接口，所以如果我们不想实现所有的 Map 接口 ，就可以选择继承抽象类 AbstractMap 。
HashMap ***实现了 Cloneable 接口以及 Serializable 接口，分别用来进行对象克隆以及将对象进行序列化。
注意：HashMap 类即继承了 AbstractMap 接口，也实现了 Map 接口，这样做难道不是多此一举？
据 java ***框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。在java***框架中，类似这样的写法很多，最开始写java***框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。 ***代码
6 字段属性
//序列化和反序列化时，通过该字段进行版本一致性验证 private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; //默认 HashMap ***初始容量为16（必须是 2 的倍数） static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 //***的更大容量，如果通过带参构造指定的更大容量超过此数，默认还是使用此数 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认的填充因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树(JDK1.8新增) static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //当桶(bucket)上的节点数小于这个值时会转成链表(JDK1.8新增) static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /**(JDK1.8新增) * 当***中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容， * 而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; /** * 初始化使用，长度总是 2的幂 */ transient Node<K,V>[] table; /** * 保存缓存的entrySet（） */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * 此映射中包含的键值映射的数量。（***存储键值对的数量） */ transient int size; /** * 跟前面ArrayList和LinkedList***中的字段modCount一样，记录***被修改的次数 * 主要用于迭代器中的快速失败 */ transient int modCount; /** * 调整大小的下一个大小值（容量*加载因子）。capacity * load factor */ int threshold; /** * 散列表的加载因子。 */ final float loadFactor; ***代码
下面我们重点介绍上面几个字段：
①、Node<K,V>[] table
我们说 HashMap 是由数组+链表+红黑树组成，这里的数组就是 table 字段。后面对其进行初始化长度默认是 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY= 16。而且 JDK 声明数组的长度总是 2的n次方(一定是合数)，为什么这里要求是合数，一般我们知道哈希算法为了避免冲突都要求长度是质数，这里要求是合数，下面在介绍 HashMap 的hashCode() (散列函数)，我们再进行讲解。
②**、size**
***中存放key-value 的实时对数。
③、loadFactor
装载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，计算HashMap的实时装载因子的 为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。
默认的负载因子0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子loadFactor 的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 的值，这个值可以大于1。
④、threshold
计算公式：capacity * loadFactor。这个值是当前已占用数组长度的更大值。过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍
7 构造函数
①、默认无参构造函数
/** * 默认构造函数，初始化加载因子loadFactor = 0.75 */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } ***代码
②、指定初始容量的构造函数
/** * * @param initialCapacity 指定初始化容量 * @param loadFactor 加载因子 0.75 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始化容量不能小于 0 ，否则抛出异常 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //如果初始化容量大于2的30次方，则初始化容量都为2的30次方 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //如果加载因子小于0，或者加载因子是一个非数值，抛出异常 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } // 返回大于等于initialCapacity的最小的二次幂数值。 // >>> 操作符表示无符号右移，高位取0。 // | 按位或运算 static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; } ***代码
8 确定哈希桶数组索引位置
前面我们讲解哈希表的时候，我们知道是用散列函数来确定索引的位置。散列函数设计的越好，使得元素分布的越均匀。HashMap 是数组+链表+红黑树的组合，我们希望在有限个数组位置时，尽量每个位置的元素只有一个，那么当我们用散列函数求得索引位置的时候，我们能马上知道对应位置的元素是不是我们想要的，而不是要进行链表的遍历或者红黑树的遍历，这会大大优化我们的查询效率。我们看 HashMap 中的哈希算法：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } i = (table.length - 1) & Hash;//这一步是在后面添加元素putVal() 中进行位置的确定 ***代码
主要分为三步：
①、取 hashCode 值： key.hashCode()
②、高位参与运算：h>>>16
③、取模运算：(n-1) & hash
这里获取 hashCode() 的值是变量，但是我们知道，对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(Object key) 所计算得到的 hash码 值总是相同的。
为了让数组元素分布均匀，我们首先想到的是把获得的 hash码对数组长度取模运算( hash%length)，但是计算机都是二进制进行操作，取模运算相对开销还是很大的，那该如何优化呢？
HashMap 使用的 很巧妙，它通过 hash & (table.length -1)来得到该对象的保存位，前面说过 HashMap 底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当 length 总是2的n次方时，hash & (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 hash%length，但是&比%具有更高的效率。比如 n % 32 = n & (32 -1)
这也解释了为什么要保证数组的长度总是2的n次方。
再就是在 JDK1.8 中还有个高位参与运算，hashCode() 得到的是一个32位 int 类型的值，通过hashCode()的高16位 异或 低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
下面举例说明下，n为table的长度：
9 添加元素
//hash(key)就是上面讲的hash ，对其进行了之一步和第二步处理 public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** * * @param hash 索引的位置 * @param key 键 * @param value 值 * @param onlyIfAbsent true 表示不要更改现有值 * @param evict false表示table处于创建模式 * @return */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //如果table为null或者长度为0，则进行初始化 //resize() 本来是用于扩容，由于初始化没有实际分配空间，这里用该 进行空间分配，后面会详细讲解该 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //注意：这里用到了前面讲解获得key的hash码的第三步，取模运算，下面的if-else分别是 tab[i] 为null和不为null if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//tab[i] 为null，直接将新的key-value插入到计算的索引i位置 else {//tab[i] 不为null，表示该位置已经有值了 Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;//节点key已经有值了，直接用新值覆盖 //该链是红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //该链是链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //链表长度大于8，转换成红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 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) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount;//用作修改和新增快速失败 if (++size > threshold)//超过更大容量，进行扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } ***代码
①、判断键值对数组 table 是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②、根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③、判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④、判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤、遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥、插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了更大容量threshold，如果超过，进行扩容。
⑦、如果新插入的key不存在，则返回null，如果新插入的key存在，则返回原key对应的value值（注意新插入的value会覆盖原value值）
注意1：其中代码：
if (++size > threshold)//超过更大容量，进行扩容 resize(); ***代码
这里有个考点，我们知道 HashMap 是由数组+链表+红黑树（JDK1.8）组成，如果在添加元素时，发生冲突，会将冲突的数放在链表上，当链表长度超过8时，会自动转换成红黑树。
那么有如下问题：数组上有5个元素，而某个链表上有3个元素，问此HashMap的 size 是多大？
我们分析代码，很容易知道，只要是调用put() 添加元素，那么就会调用 ++size(这里有个例外是插入重复key的键值对，不会调用，但是重复key元素不会影响size),所以，上面的答案是 7。
10 扩容机制
扩容（resize），我们知道***是由数组+链表+红黑树构成，向 HashMap 中插入元素时，如果HashMap ***的元素已经大于了更大承载容量threshold（capacity * loadFactor），这里的threshold不是数组的更大长度。那么必须扩大数组的长度，Java中数组是无法自动扩容的，我们采用的 是用一个更大的数组代替这个小的数组，就好比以前是用小桶装水，现在小桶装不下了，我们使用一个更大的桶。
JDK1.8融入了红黑树的机制，比较复杂，这里我们先介绍 JDK1.7的扩容源码，便于理解，然后在介绍JDK1.8的源码。
//参数 newCapacity 为新数组的大小 void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table;//引用扩容前的 Entry 数组 int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//扩容前的数组大小如果已经达到更大(2^30)了 threshold = Integer.MAX_VALUE;///修改阈值为int的更大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了 return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//初始化一个新的Entry数组 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));//将数组元素转移到新数组里面 table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//修改阈值 } void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) {//遍历数组 while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//重新计算每个元素在数组中的索引位置 e.next = newTable[i];//标记下一个元素，添加是链表头添加 newTable[i] = e;//将元素放在链上 e = next;//访问下一个 Entry 链上的元素 } } } ***代码
通过 我们可以看到，JDK1.7中首先是创建一个新的大容量数组，然后依次重新计算原***所有元素的索引，然后重新赋值。如果数组某个位置发生了hash冲突，使用的是单链表的头插入 ，同一位置的新元素总是放在链表的头部，这样与原***链表对比，扩容之后的可能就是倒序的链表了。
下面我们在看看JDK1.8的。
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//原数组如果为null，则长度赋值0 int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) {//如果原数组长度大于0 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//数组大小如果已经大于等于更大值(2^30) threshold = Integer.MAX_VALUE;//修改阈值为int的更大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了 return oldTab; } //原数组长度大于等于初始化长度16，并且原数组长度扩大1倍也小于2^30次方 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 阀值扩大1倍 } else if (oldThr > 0) //旧阀值大于0，则将新容量直接等于就阀值 newCap = oldThr; else {//阀值等于0，oldCap也等于0（***未进行初始化） newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//数组长度初始化为16 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//阀值等于16*0.75=12 } //计算新的阀值上限 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; if (oldTab != null) { //把每个bucket都移动到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null;//元数据j位置置为null，便于垃圾回收 if (e.next == null)//数组没有下一个引用（不是链表） newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode)//红黑树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 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; //原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } //原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); //原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } //原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } ***代码
该 分为两部分，首先是计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr，然后将原***的元素重新映射到新***中。
相比于JDK1.7，1.8使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。
11 删除元素
HashMap 删除元素首先是要找到 桶的位置，然后如果是链表，则进行链表遍历，找到需要删除的元素后，进行删除；如果是红黑树，也是进行树的遍历，找到元素删除后，进行平衡调节，注意，当红黑树的节点数小于 6 时，会转化成链表。
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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //根据key计算的索引检查之一个索引 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; //不是之一个节点 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode)//遍历树查找元素 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { //遍历链表查找元素 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } ***代码
12 查找元素
①、通过 key 查找 value
首先通过 key 找到计算索引，找到桶位置，先检查之一个节点，如果是则返回，如果不是，则遍历其后面的链表或者红黑树。其余情况全部返回 null。
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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //根据key计算的索引检查之一个索引 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; //不是之一个节点 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode)//遍历树查找元素 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { //遍历链表查找元素 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } ***代码
总结
①、基于JDK1.8的HashMap是由数组+链表+红黑树组成，当链表长度超过 8 时会自动转换成红黑树，当红黑树节点个数小于 6 时，又会转化成链表。相对于早期版本的 JDK HashMap 实现，新增了红黑树作为底层数据结构，在数据量较大且哈希碰撞较多时，能够极大的增加检索的效率。
②、允许 key 和 value 都为 null。key 重复会被覆盖，value 允许重复。
③、非线程安全
④、无序（遍历HashMap得到元素的顺序不是按照插入的顺序）
原文链接：https://juejin.cn/post/7148312314314227725
