一、HashMap数据结构
HashMap由 数组+链表+红黑树实现，桶中元素可能为链表，也可能为红黑树。为了提高综合（查询、添加、修改）效率，当桶中元素数量超过TREEIFY_THRESHOLD（默认为8）时，链表存储改为红黑树存储，当桶中元素数量小于UNTREEIFY_THRESHOLD（默认为6）时，红黑树存储改为链表存储。
table即Node<k,v>[] table，Node有两种，分别为链表节点Node和其子类TreeNode（红黑树节点）
每一个table槽称为桶，用于装hash%table.length的元素
table.length为2的整数幂，主要是为了提高取模运算效率，即对于2的整数幂n，hash%n可以转化为hash&(n-1)
二、HashMap类属性及构造函数
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
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
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
}
构造函数HashMap(int,flaot)
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则报错
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 初始化填充因子
this.loadFactor = loadFactor;
// 初始化threshold大小
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
tableSizeFor为取不小于capacity的最小2的整数幂，该算法的详解参考本文的上一篇博客
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;
}
三、HashMap类的主要方法
putVal函数（put操作的基础函数）
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//检测table是否为空，如果为空，则使用扩容函数进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果通过hash值取模得到的桶为空，则直接把新生成的节点放入该桶
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//以下为该桶不为空的逻辑
Node<K,V> e; K k;
//判断桶的第一个元素的key值是否相同（hash值相同，且能equals）
//如果相同，则返回当前元素（函数末尾进行统一处理）
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//桶元素采用的是红黑树结构
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//桶元素采用的是链表结构
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果遍历到了链表末端，则直接在链表末端插入新元素
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//插入之后，检查是否达到了转成红黑树结构的标准
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果在遍历过程中，发现了key值相同，则返回当前元素（函数末尾进行统一处理）
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//处理相同元素的情况
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//如果onlyIfAbsent为ture，则在oldValue为空时才替换
//否则直接替换
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;//修改次数+1
//map的size加1，然后判断是否达到了threshold，否则进行扩容
//threshold由Node[] table的长度及loadFactor控制
if (++size > threshold)
resize();
//执行回调函数
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put函数
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
hash函数的作用是使元素hash值更加发散，经过hash()处理之后，hash值的高16位没变，低16为原来的低16与高16异或的结果，即用16位来综合了高16位和低16位的影响，这样能提高key的发散性的主要原因是table的长度通常小于2^16，通过hash%table.length就能更发散
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static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
getNode函数（get操作的基础函数）
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果table不为空，则再进行查询操作
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//先检查第一个元素是否key相同
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果为红黑树结构，则走红黑树的查询逻辑
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//否则遍历链表
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
resize()函数
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果扩容之前的容量已经达到了最大值
//则只把threshold变成Integer.MAX_VALUE，即不限制map的最大size，之后不管插入多少元素也不触发resize
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}//把新容量变成原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 初始capacity（构造函数输入的）被设置成了threshold
newCap = oldThr;
else { // oldThr=0的情况，此时表明采用默认的参数进行初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//处理好newThr和newCap之后，开始resize()函数的真正逻辑
threshold = newThr;//设置threshold
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//如果原来桶的首元素不为空，则进行复制逻辑
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果该桶只装了一个元素，则直接复制
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)//红黑树的情况
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 链式情况，此时会把原来的链分成两个链loHead和hiHead
//loHead存储(e.hash & oldCap) == 0的元素
//hiHead存储(e.hash & oldCap) != 0的元素
//扩容之后，由于新的capacity为oldCap的2倍，且它们都为2的整数幂
//对于该链上的元素，如果(e.hash & oldCap) == 0，则新的槽位(hash%capacity)==旧的槽位(hash%oldCap)
//否则，它们新的槽位都一样，且都为原来的槽位后移oldCap
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;
}
链式情况的resize()图解：
四、对扩容的理解
扩容触发的条件是map中的元素个数达到threshold，threshold的一般值为table.length*loadFactor
扩容的作用是提高数据访问效率，通过扩容，元素会更分散，可以减少单个桶中元素的个数，进而减少链表的长度或红黑树的深度，进而可以提高数据的访问效率
扩容是一个很重的操作，需要遍历所有的元素，因此当扩容带来的性能提升优势不明显时，尽量避免扩容