概述
HashMap根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。
内部结构
在jdk8中，HashMap处理“碰撞”增加了红黑树这种数据结构，当碰撞结点较少时，采用链表存储，当较大时（>8个），采用红黑树（特点是查询时间是O（logn））存储（有一个阀值控制，大于阀值(8个)，将链表存储转换成红黑树存储）
数据结构
1. 位桶数组
transient Node<K,V>[] table;
2.数组元素Node<K,V>实现了Entry接口
//Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用来定位数组索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; // 下一个节点 //构造函数Hash值 键 值 下一个节点 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } //判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } }
3. 红黑树
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 父节点 TreeNode<K,V> left; //左子树 TreeNode<K,V> right; //右子树 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; //颜色属性 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } /** * Returns root of tree containing this node. * 返回当前节点的根节点 */ final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { // 一层一层往上找 if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } }
源码阅读
1. 基本元素
//默认初始容量为16，这里这个数组的容量必须为2的n次幂。 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //最大容量为2的30次方 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认加载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //以Node<K,V>为元素的数组 transient Node<K,V>[] table; // 链表->红黑树阀值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 红黑树->链表阀值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 红黑树树化的最小表容量，最好>4*TREEIFY_THRESHOLD static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //已经储存的Node<key,value>的数量，包括数组中的和链表中的 transient int size; //扩容的临界值，或者所能容纳的key-value对的极限。当size>threshold的时候就会扩容 int threshold; //加载因子 final float loadFactor;
2.构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); //新的扩容临界值 } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
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 >= 1 << 30) ? 1 << 30 : n + 1; }
这个方法就是算>=cap，且是2的倍数的最小值，例如
确定哈希桶数组索引位置
不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。
// 第一步 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //第二步 (n - 1) & hash
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
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。
通过(n - 1) & hash来得到该对象的保存位，而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，(n - 1) & hash运算等价于对n取模，也就是h%n，但是&比%具有更高的效率。
添加元素
①.判断键值对数组table[i]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是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
1 public V put(K key, V value) { 2 // 对key的hashCode()做hash 3 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 4 } 5 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 7 boolean evict) { 8 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 9 // 步骤①：tab为空则创建 10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 11 n = (tab = resize()).length; 12 // 步骤②：计算index，并对null做处理 13 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 14 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 15 else { 16 Node<K,V> e; K k; 17 // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value 18 if (p.hash == hash && 19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 20 e = p; 21 // 步骤④：判断该链为红黑树 22 else if (p instanceof TreeNode) 23 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 24 // 步骤⑤：该链为链表 25 else { 26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 27 if ((e = p.next) == null) { 28 p.next = newNode(hash, key,value,null); //链表长度大于8转换为红黑树进行处理 29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 30 treeifyBin(tab, hash); 31 break; 32 } // key已经存在直接覆盖value 33 if (e.hash == hash && 34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; 36 p = e; 37 } 38 } 39 40 if (e != null) { // existing mapping for key 41 V oldValue = e.value; 42 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 43 e.value = value; 44 afterNodeAccess(e); 45 return oldValue; 46 } 47 } 48 ++modCount; 49 // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 50 if (++size > threshold) 51 resize(); 52 afterNodeInsertion(evict); 53 return null; 54 }
扩容机制
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。通过扩容也可以有效的解决碰撞问题。
final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 9 threshold = Integer.MAX_VALUE; 10 return oldTab; 11 } 12 // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 15 newThr = oldThr << 1; // double threshold 16 } 17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 18 newCap = oldThr; 19 else { // zero initial threshold signifies using defaults 20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 22 } 23 // 计算新的resize上限 24 if (newThr == 0) { 25 26 float ft = (float)newCap * loadFactor; 27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 29 } 30 threshold = newThr; 31 @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"}) 32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 33 table = newTab; 34 if (oldTab != null) { 35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中 36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 37 Node<K,V> e; 38 if ((e = oldTab[j]) != null) { 39 oldTab[j] = null; 40 if (e.next == null) 41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 42 else if (e instanceof TreeNode) 43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 44 else { // 链表优化重hash的代码块 45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 47 Node<K,V> next; 48 do { 49 next = e.next; 50 // 原索引 51 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 52 if (loTail == null) 53 loHead = e; 54 else 55 loTail.next = e; 56 loTail = e; 57 } 58 // 原索引+oldCap 59 else { 60 if (hiTail == null) 61 hiHead = e; 62 else 63 hiTail.next = e; 64 hiTail = e; 65 } 66 } while ((e = next) != null); 67 // 原索引放到bucket里 68 if (loTail != null) { 69 loTail.next = null; 70 newTab[j] = loHead; 71 } 72 // 原索引+oldCap放到bucket里 73 if (hiTail != null) { 74 hiTail.next = null; 75 newTab[j + oldCap] = hiHead; 76 } 77 } 78 } 79 } 80 } 81 return newTab; 82 }