专治你不会看源码的毛病---HashMap源码分析

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HashMap是基于哈希表实现的Map接口实现类。这个实现提供所有的map相关的操作，允许使用null的键和null的值。（HashMap与Hashtable大致是一样的，只是HashMap是不同步的，且它允许你null的键和值。）；另外，HashMap内部元素排列是无序的。

假设哈希函数能将元素合理地分散在各个哈希桶中，那么HashMap的put、get等基础操作的效率会很高（时间复杂度是常数级别O(n)）。HashMap的迭代所有元素的时间与它的实例的容量（哈希桶的数量）及大小（键值对的数量）之和成正比。因此，如果你很在意HashMap的迭代性能，就不应该初始容量设置得很高，或者把负载因子设置得很低。
在这里插入图片描述

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一个HashMap的实例有两个参数会影响到它的性能：初始容量和负载因子。容量是指哈希表中桶的数量，初始容量就是哈希表创建时指定的初始大小。负载因子是一个度量，用来衡量当哈希表的容量满到什么程度时，哈希表就应该自动扩容。到哈希表中元素的数量超过负载因子和当前容量的乘积时，哈希表会重新计算哈希（rehashed）（即重建内部数据结构），哈希表桶的数量大约会变成原来的两倍。

一般来说，默认把负载因子值设置成0.75，在时间成本和空间成本之间是比较好的权衡。该值再高一点能减少空间开销，但会增加查找成本（表现在HashMap类的大多数操作中，包括get和put）。所以我们在设置初始化容量时，应该合理考虑预期装载的元素数量以及负载因子，从而减少rehash的操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子（initial capacity > max entries / load factor），则不会发生重新加载操作。

如果HashMap的实例需要存储很多元素（键值对），创建HashMap时指定足够大的容量可以令它的存储效率比自动扩容高很多。

请注意如果很多的键使用的hashCode()方法结果都相同，那么哈希表的性能会很慢。为了改善影响，当键是Comparable时，HashMap会用这些键的排序来提升效率。

请注意，HashMap是不同步的。如果多条线程同时访问一个HashMap，且至少有一条线程发生了结构性改动，那么它必须在外部进行同步。（结构性改动是指任何增加或删除键值对的操作，在源码中具体体现是导致modCount属性改动的操作，仅仅修改一个键对应的值则不属于结构性改动）。外部同步通常通过同步一个封装了这个map的对象完成。

如果没有这样的对象，那么可以使用Collections.synchronizedMap把一个map转换成同步的map，这个动作最好在创建的时候完成，避免在转换前意外访问到不同步的map。

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

HashMap的迭代器所有集合相关的方法都是快速失败的（fail-fast）：如果创建迭代器后，除了迭代器自身的remove方法之外，map发生了结构性改动，迭代器会抛出ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代吗快速、干净利落地失败，而不会冒任何风险。

请注意，迭代器快速失败的特性在不同步的并发修改时，是不能作出硬性保证的。快速失败的迭代器会尽最大努力抛出ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序以确保其正确性是错误的：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测错误。

构造函数

HashMap的构造函数一共有四种：

无参构造，初始容量默认16，负载因子默认0.75
指定初始容量，负载因子默认0.75
指定初始容量和负载因子
通过传入的map构造
其中1、2、4都会调用第3种构造函数，第4种只是用已有的Map构造一个HashMap的便捷方法，所以这里重点看3、4两种构造函数的实现。

public class HashMap<K,V> 
 	extends AbstractMap<K,V> 
 	implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { 
 	
	//......
	
	// 空表
 static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
 // 哈希表
 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
	
 // 容器扩容阈值，当容器大小（size）达到此值时，容器就会扩容。
 // size = 容量 * 负载因子
 // 如果table == EMPTY_TABLE，那么就会用这个值作为初始容量，创建新的哈希表
 int threshold;
 
 // 负载因子
 final float loadFactor;
 // 构造函数3：指定初始容量和负载因子
 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
 // 检查参数
 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);
 // 设置负载因子	
 this.loadFactor = loadFactor;
 // 默认的阈值等于初始化容量
 threshold = initialCapacity;
 init();
 }
 // 构造函数4：用传入的map构造一个新的HashMap 
 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
 this(Math.max((int) ( m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
 // 分配哈希表空间
 inflateTable(threshold);
 putAllForCreate(m);
 }
 
 //......
 
}

上面的源码中，需要注意几点：

扩容阈值默认等于初始容量，16。当哈希表为空表时，HashMap会在内部以该阈值作为初始容量建哈希表，哈希表实质是一个数组
inflateTable方法就是建立哈希表，分配表内存空间的操作（inflate翻译为“膨胀”的意思，后面会详述）。但是指定初始容量和负载因子的构造方法并没有马上调用inflateTable。查找源码中全部调用inflateTable的地方有：

graph LR
HashMap构造函数-Map为参数 --> inflateTable
put --> inflateTable
putAll --> inflateTable
clone --> inflateTable
readObject --> inflateTable

初步看上去，只有参数列表是Map的构造函数调用了inflateTable，但HashMap(Map map)构造函数内部的逻辑是先调用一下HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)构造函数初始化完了容量和负载因子后，再调用inflateTable的。所以小结一点：HashMap在初始化阶段不会马上创建哈希表。

调用逻辑

为了更好理解代码的调用，下图列出一些方法之间的调用关系：
在这里插入图片描述
内部数据结构

HashMap内部维护的数据结构是数组+链表，每个键值对都存储在HashMap的静态内部类Entry中，结构如下图：在这里插入图片描述
put的实现

public V put(K key, V value) {
 if (table == EMPTY_TABLE) {
 inflateTable(threshold);
 }
 if (key == null)
 return putForNullKey(value);
 int hash = hash(key);
 int i = indexFor(hash, table.length);
 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
 Object k;
 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
 V oldValue = e.value;
 e.value = value;
 e.recordAccess(this);
 return oldValue;
 }
 }
 modCount++;
 addEntry(hash, key, value, i);
 return null;
 }
 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
 // 如果容器大小大于等于阈值，且目标桶的entry不等于null
 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
 // 容器扩容: 哈希表原长度 * 2
 resize(2 * table.length);
 // 重新计算键的哈希值
 hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
 // 重新计算哈希值对应存储的哈希表的位置
 bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
 }
 createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
 }

在put方法内部，会先判断哈希表是不是空表，如果是空表就建立哈希表（上面提到的内部数据结构中的数组），建好表后，就有空间可以存放键值对了。
要存放键值对，需要先根据key计算哈希码（hash），哈希码返回是一个int类型的数值，再根据哈希码计算出在固定长度的数组中存放的位置（下标）
得到下标后，就要在哈希表中找到存储的位置。HashMap会先加载指定下标中存放的Entry对象，如果Entry不为空，就比较该Entry的hash和key（比较key的时候，用==和equals来比较）。如果跟put进来的hash、key匹配，就覆盖该Entry上的value，然后直接返回旧的value；否则，就找该Entry指向的下一个Entry，直到最后一个Entry为止。
如果HashMap加载指定下标中存放的Entry对象是null，又或者是找完整条Entry链表都没有匹配的hash和key。那么就调用addEntry新增一个Entry
addEntry方法中会做一些前置处理。HashMap会判断容器当前存放的键值对数量是否达到了设定的扩容阈值，如果达到了就扩容2倍。扩容后重新计算哈希码，并根据新哈希码和新数组长度重新计算存储位置。做好潜质处理后，就调用createEntry新增一个Entry。
由于上面已经做了前置的处理，createEntry方法就不用担心扩容的问题，放心存Entry即可。该方法会在给定的下标为止存放put进来的key，value，当然这个key，value是包装在Entry中的，让后将Entry指向旧的Entry。

建哈希表的逻辑（inflateTable）

建哈希表是在inflateTable方法中实现的：

	/**
 * 将一个数换算成2的n次幂
 * @param number
 * @return
 */
 private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
 // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
 return number >= MAXIMUM_CAPACITY
 ? MAXIMUM_CAPACITY
 : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
 // 理解 Integer.highestOneBit((number - 1) << 1)
 // 比如 number = 23，23 - 1 = 22，二进制是：10110
 // 22 左移一位（右边补1个0），结果是：101100
 // Integer.highestOneBit() 函数的作用是取左边最高一位，其余位取0，
 // 即：101100 -> 100000，换成十进制就是 32
 }
 /**
 * inflate有“膨胀”、“充气”的意思。
 * 理解为初始化哈希表，分配哈希表内存空间
 */
 private void inflateTable(int toSize) {
 // Find a power of 2 >= toSize
 // 找出大于等于toSize的2的n次幂，作为哈希表的容量
 int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
 // 计算新的扩容阈值： 容量 * 负载因子
 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
 // 指定容量建哈希表
 table = new Entry[capacity];
 // 根据容量判断是否需要初始化hashSeed
 initHashSeedAsNeeded(capacity);
 }

理解一下roundUpToPowerOf2方法：

roundUpToPowerOf2部分计算结果：
roundUpToPowerOf2(0) = 1
roundUpToPowerOf2(1) = 1
roundUpToPowerOf2(2) = 2
roundUpToPowerOf2(3) = 4
roundUpToPowerOf2(4) = 4
roundUpToPowerOf2(5) = 8
roundUpToPowerOf2(6) = 8
roundUpToPowerOf2(7) = 8
roundUpToPowerOf2(8) = 8
roundUpToPowerOf2(9) = 16
roundUpToPowerOf2(10) = 16
roundUpToPowerOf2(11) = 16
roundUpToPowerOf2(12) = 16
roundUpToPowerOf2(13) = 16
roundUpToPowerOf2(14) = 16
roundUpToPowerOf2(15) = 16
roundUpToPowerOf2(16) = 16
roundUpToPowerOf2(17) = 32
roundUpToPowerOf2(6)计算示例：
计算公式：Integer.highestOneBit((5 - 1) << 1)
计算5<<1：
 00000101
<<1
-------------
 00001010
 
1010的十进制是10，然后计算Integer.highestOneBit(10),
该函数的作用是取传入数值的最高位然后其余低位取0,
所以Integer.highestOneBit(10)应该等于二进制的1000，即8

值得注意的是，inflateTable中最后还调用了一个initHashSeedAsNeeded(capacity)方法，该方法是用来依据容量决定是否需要初始化hashSeed，hashSeed默认是0，如果初始化hashSeed，它的值将会是一个随机值。

Alternative hashing与hashSeed

在源码中有一个常量ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT，它的注释提供了一些值得注意的信息：

/**
 * The default threshold of map capacity above which alternative hashing is
 * used for String keys. Alternative hashing reduces the incidence of
 * collisions due to weak hash code calculation for String keys.
 * <p/>
 * This value may be overridden by defining the system property
 * {@code jdk.map.althashing.threshold}. A property value of {@code 1}
 * forces alternative hashing to be used at all times whereas
 * {@code -1} value ensures that alternative hashing is never used.
 */
 static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

大意是说，ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT是一个默认的阈值，当一个键值对的键是String类型时，且map的容量达到了这个阈值，就启用备用哈希（alternative hashing）。备用哈希可以减少String类型的key计算哈希码（更容易）发生哈希碰撞的发生率。该值可以通过定义系统属性jdk.map.althashing.threshold来指定。如果该值是1，表示强制总是使用备用哈希；如果是-1则表示禁用。

HashMap有一个静态内部类Holder,它的作用是在虚拟机启动后根据jdk.map.althashing.threshold和ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT初始化ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD，相关代码如下：

	/**
 * Holder维护着一些只有在虚拟机启动后才能初始化的值
 */
 private static class Holder {
 /**
 * 触发启用备用哈希的哈希表容量阈值
 */
 static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD;
 static {
 // 读取JVM参数 -Djdk.map.althashing.threshold
 String altThreshold = java.security.AccessController.doPrivileged(
 new sun.security.action.GetPropertyAction(
 "jdk.map.althashing.threshold"));
 int threshold;
 try {
 // 如果该参数没有值，采用默认值
 threshold = (null != altThreshold)
 ? Integer.parseInt(altThreshold)
 : ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT;
 // 如果参数值为-1，禁用备用哈希
 // ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT也是等于Integer.MAX_VALUE
 // 所以jdk默认是禁用备用哈希的
 if (threshold == -1) {
 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 }
 // 参数为其它负数，则视为非法参数
 if (threshold < 0) {
 throw new IllegalArgumentException("value must be positive integer.");
 }
 } catch(IllegalArgumentException failed) {
 throw new Error("Illegal value for 'jdk.map.althashing.threshold'", failed);
 }
 ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = threshold;
 }
 }

之前提到过，inflateTable中最后还调用了一个initHashSeedAsNeeded(capacity)方法，该方法是用来依据容量决定是否需要初始化hashSeed，hashSeed默认是0，如果初始化hashSeed。所以下面来看看这个方法：

 /**
 * A randomizing value associated with this instance that is applied to
 * hash code of keys to make hash collisions harder to find. If 0 then
 * alternative hashing is disabled.
 */
 transient int hashSeed = 0;
 /**
 * 按需初始化哈希种子
 */
 final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
 // 如果hashSeed != 0，表示当前正在使用备用哈希
 boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
 // 如果vm启动了且map的容量大于阈值，使用备用哈希
 boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
 (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
 // 异或操作，如果两值同时为false，或同时为true，都算是false。
 boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
 if (switching) {
 // 把hashSeed设置成随机值
 hashSeed = useAltHashing
 ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
 : 0;
 }
 return switching;
 }

从hashSeed变量的注释可以看出，哈希种子一个随机值，在计算key的哈希码时会用到这个种子，目的是为了进一步减少哈希碰撞。如果hashSeed=0表示禁用备用哈希。

而Holder中维护的ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD是触发启用备用哈希的阈值，该值表示，如果容器的容量（注意是容量，不是实际大小）达到了该值，容器应该启用备用哈希。

Holder会尝试读取JVM启动时传入的参数-Djdk.map.althashing.threshold并赋值给ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD。它的值有如下含义：

ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = 1，总是使用备用哈希
ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD = -1，禁用备用哈希

在initHashSeedAsNeeded(int capacity)方法中，会判断如果容器的容量>=ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD，就会生成一个随机的哈希种子hashSeed，该种子会在put方法调用过程中的hash方法中使用到：

 /**
 * 获取key的哈希码，并应用一个补充的哈希函数，构成最终的哈希码。
 * This is critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that
 * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ
 * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0.
 */
 final int hash(Object k) {
 // 如果哈希种子是随机值，使用备用哈希
 // （方法调用链：inflateTable()-->initHashSeedAsNeeded()-->hash()，
 // 在initHashSeedAsNeeded()中已判断了是否需要初始化哈希种子）
 int h = hashSeed;
 if (0 != h && k instanceof String) {
 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
 }
 h ^= k.hashCode();
 // This function ensures that hashCodes that differ only by
 // constant multiples at each bit position have a bounded
 // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }

计算存储下标（indexFor）

/**
 * 根据哈希码计算返回哈希表的下标
 */
 static int indexFor(int h, int length) {
 // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
 return h & (length-1);
 }

这段代码和简单，却有几个有意思的地方。

为什么容量要设计成２的ｎ次幂

注意，容量实质就是内部数组的length，还要注意是2的n次幂，不是2的倍数。先看下面的测试代码：

public class Main {
 static final int hash(Object k) {
 int hashSeed = 0;
 int h = hashSeed;
 if (0 != h && k instanceof String) {
 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
 }
 h ^= k.hashCode();
 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }
 static int indexFor(int h, int length) {
 return h & (length-1);
 }
 public static void main(String[] args) {
 String key = "14587";
 int h = hash(key);
 int capacity = 16;
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 System.out.println(String.format("哈希码: %d, 容量: %d, 下标: %d",
 h, // 同一个哈希码
 (capacity<<i), // 不同的容量
 indexFor(h,capacity<<i))); //计算出来的下标
 }
 }
// key: hello
// 哈希码: 96207088, 容量: 16, 下标: 0
// 哈希码: 96207088, 容量: 32, 下标: 16
// 哈希码: 96207088, 容量: 64, 下标: 48
// 哈希码: 96207088, 容量: 128, 下标: 112
// 哈希码: 96207088, 容量: 256, 下标: 240
// 哈希码: 96207088, 容量: 512, 下标: 240
// 哈希码: 96207088, 容量: 1024, 下标: 240
// 哈希码: 96207088, 容量: 2048, 下标: 240
// 哈希码: 96207088, 容量: 4096, 下标: 240
// 哈希码: 96207088, 容量: 8192, 下标: 240
// key: 4
// 哈希码: 55, 容量: 16, 下标: 7
// 哈希码: 55, 容量: 32, 下标: 23
// 哈希码: 55, 容量: 64, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 128, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 256, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 512, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 1024, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 2048, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 4096, 下标: 55
// 哈希码: 55, 容量: 8192, 下标: 55
// key: 14587
// 哈希码: 48489485, 容量: 16, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 32, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 64, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 128, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 256, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 512, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 1024, 下标: 13
// 哈希码: 48489485, 容量: 2048, 下标: 1037
// 哈希码: 48489485, 容量: 4096, 下标: 1037
// 哈希码: 48489485, 容量: 8192, 下标: 1037
}

上面的hash、indexFor都是从HashMap源码中拷过来的，hashSeed=0也是HashMap默认的值，main方法中按key计算哈希码再按哈希码和数组长度计算下标也是put方法中的执行逻辑。从测试结果可以看出，相同的哈希码，在多次扩容时，使用indexFor的算法，下标变动较少，这样能减少扩容引起的移动Entry的操作次数。

可以看看key为4，容量为16、32、64…时indexFor计算下标的过程。

字符串“4”的哈希码是：55（二进制110111）
当length = 16时：
 h & (length-1)
= 55 & (16-1)
= 110111 & 1111
当length = 32时：
 h & (32-1)
= 55 & (16-1)
= 110111 & 11111
当length = 64时：
 h & (length-1)
= 55 & (64-1)
= 110111 & 111111

在这里插入图片描述
由于容量每次扩容都会翻倍（容量 x 2），翻到特定次数后（红色虚线往左），跟h做与运算的位肯定是全部都是1，所以算出来的下标都会是一样的。这样子，虽然扩容会引起下标变动，但相对稳定。

试想想，如果容量是17、33、65…那么lenght-1的二进制除了高位（最左一位）是1，其余是0，不同hash和length-1做与运算算出来的下标就更容易有重复的下标。使lenght-1的全部位为1，能使计算出来的下标分布更均匀，减少哈希碰撞。

小结一下，容量设计成2的n次幂是为了：

在put方法中，有调用indexFor计算下标，容量设计成2的n次幂能使下标相对均匀，减少哈希碰撞
在扩容相关的transfer方法中，也有调用indexFor重新计算下标。容量设计成2的n次幂能使扩容时重新计算的下标相对稳定，减少移动元素

扩容与线程安全问题

/**
 * Rehashes the contents of this map into a new array with a
 * larger capacity. This method is called automatically when the
 * number of keys in this map reaches its threshold.
 *
 * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
 * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
 * This has the effect of preventing future calls.
 *
 * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
 * must be greater than current capacity unless current
 * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
 * is irrelevant).
 */
 void resize(int newCapacity) {
 // 缓存就哈希表数据
 Entry[] oldTable = table;
 int oldCapacity = oldTable.length;
 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
 threshold = Integer.MAX_VALUE;
 return;
 }
 // 用扩容容量创建一个新的哈希表
 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
 table = newTable;
 threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
 }
 /**
 * 把所有条目从当前哈希表转移到新哈希表
 */
 void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
 int newCapacity = newTable.length;
 for (Entry<K,V> e : table) {
 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);
 e.next = newTable[i];
 newTable[i] = e;
 e = next;
 }
 }
 }

在这里插入图片描述
从上图显示的转移过程可以看出，链表在转移后会逆序。3–>7–>9 变成 9–>7–>3。在单线程环境下，是不会出现闭合的回路的。

但是在多线程环境下，有可能多条线程都调用transfer，而transfer方法中访问了一个全局变量table，并修改下标中指向的Entry。由于转移过程会导致链表逆序，就有可能出现闭环的引用：3–>7–>9–>3，然后，在调用get方法的时候，就出现死循环。

希望对大家有所帮助，一起进步。点个赞吧，给个肯定！

专治你不会看源码的毛病---HashMap源码分析

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