1.底层存储特征
HashMap底层实现采用了哈希表，这是一种非常重要的数据结构。
数据结构中由数组和链表来实现对数据的存储，各有特点。
那么能否结合数组和链表的优点（查询快，增删效率高），答案就是哈希表，哈希表的本质就是“数组+链表”
下图为基于1.8版本的HashMap示意图，在链表中添加元素会放到链表的末尾。如果节点个数大于8时转换为红黑树。如果红黑树中节点个数小于6时转换为链表。
2.成员变量
//初始长度为16，必须为2的n次方
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//数组扩容负载因子，当数组长度为12个元素的时候，就要进行扩容
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表的长度为8时，转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//将红黑树转换为链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//数组长度超过64才会对长度为8的链表进行树形化处理
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//键值对的数量
transient int size;
//Node类型的数组
transient Node<K,V>[] table;3.HashMap中存储元素的节点类型
//静态内部类，定义节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //Map.Entry获得的就是Node
final int hash; //存放HashCode值
final K key; //存放key,key不能被修改
V value; //存放value，可以被修改
Node<K,V> next; //这个单向链表，记录下一个
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;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
return o instanceof Map.Entry<?, ?> e
&& Objects.equals(key, e.getKey())
&& Objects.equals(value, e.getValue());
}
}
//定义红黑树时候节点对象的定义
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links，父节点
TreeNode<K,V> left; //左孩子
TreeNode<K,V> right; //右孩子
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion，前一个节点
boolean red; //判断红树还是黑树
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
...
}//这玩意太长了，放一部分就行
//红黑树节点对象，TreeNode继承了Node
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
//Node实现了Entry接口，Entry类继承了Node类，TreeNode继承了Entry4.数组初始化
数组初始化，延迟初始化，通过resize方法实现初始化处理，resize既实现数组初始化，也实现了数组扩容处理。
//数组初始化,resize方法
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //table是null
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //返回0
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { //初始化先不看
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果数组长度达到最大上限值
threshold = Integer.MAX_VALUE; //就不能扩容了
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //这里是进行两倍扩容，newCap第一次等于32
newThr = oldThr << 1; // double threshold，阈值由原来12乘2变为24
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // 数组初始化，zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //初始化长度
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//扩容阈值
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; //长度为12，如果扩容为24
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //创建一个长度16的Node数组
table = newTab; //这也是扩容的关键
if (oldTab != null) { //这里的内容是做元素移动
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((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;
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;
}5.计算Hash值
-
获得key对象的hashcode，首先调用key对象的hashcode()方法，获得key的hashcode值。
-
根据hashcode计算出hash值(要求在[0,数组长度-1]区间)。hashcode是一个整数，我们需要将它转化成[0,数组长度-1]的范围，我们要求转化后的hash值尽量均匀地分布在[0,数组长度-1]这个区间，减少"hash冲突"。
一种极端简单和低下的算法是：
hash值 = hashcode/hashcode
也就是说，hash值总是1，这意味着，键值对对象都会存储到数组索引1的位置，这样就形成一个非常长的链表。相当于每存储一个对象都会发生“hash冲突”，HashMap也退化成了一个“链表”。
另一种简单和常用的算法是相除取余算法：
hash值 = hashcode%数组长度
这种算法可以让hash值均匀的分布在[0,数组长度-1]的区间。但是，这种算法由于使用了除法操作，效率低下。JDK后来改进了算法。首先约定数组长度必须为2的整数幂，这样采用位运算即可实现取余的效果。hash值=hashcode&(数组长度-1)。
看源码
static final int hash(Object key) { //返回了一个预处理，并不是真正的hashcode，为了结果更加散列
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); //32位长度，取出的高16位与低16位的值做异或运算
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //15的二进制与hash结果与运算，决定最后放到哪里
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //如果没有元素，就创建节点
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; //有重复元素
else if (p instanceof TreeNode) //判断是否是树形节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //key不相同的，实现节点的插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //寻找最后一个节点
p.next = newNode(hash, key, value, null); //新节点挂到旧节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash); //如果长度超过8，转成树
break;
}
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; //这里e.value是原来key对应的value
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value; //这里的value是传进来新的value值，完成了value覆盖
afterNodeAccess(e);
return oldValue; //返回旧的value
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}6.添加元素
添加元素，源码看上面，下面是链表做树形化的方法
//链表树形化
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize(); //数组小于64，先做扩容处理
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}7.数组扩容
//数组扩容，还是上面putVal源码中内容
++modCount;
if (++size > threshold) //判断数组是否需要做扩容,threshold是判断是否扩容的阈值
resize(); //resize()方法在上面有，往上翻，按照两倍扩容
afterNodeInsertion(evict);