HashMap工作原理和扩容机制

什么是哈希表

数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”。

HashMap工作原理

HashMap内部是通过 数组 + 链表 的结构实现的，每个数组单元中存放着一个单链表的头结点，其中每个结点是一个Node对象，Node对象包含了Key-Value键值对，还有一个Node<K,V> next指向链表中下一个结点。 HashMap采用拉链法解决哈希冲突。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

HashMap是如何通过key来计算索引的呢

首先计算key的hashcode，再对hashcode进行二次hash，然后再对数组的长度进行取模

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

在getNode方法里 对数组长度取并，作用上相当于取模或取%

first = tab[(n - 1) & hash]

HashMap提供两个重要的基本操作，put(K, V)和get(K)

get(K)

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) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

从getNode方法可以看出 如果第一个结点不为null 先判断第一个结点 如果hash值和key相等就返回第一个解点，否则，判断是否是红黑树，是则按照红黑树查询，否则，while循环遍历该数组位置下对应的链表 找到对应的hash值和key相等的结点，如果没有就返回null

put(K, V)

首先通过resize()初始化数组或双培扩容
根据key计算出数组下标索引，定位到数组元素，如果第一个结点为null,则说明没有链表，则直接new一个新Node结点插入数组，如果第一个结点不为null，则判断第一个结点是不是要更新的结点，如果是就更新，否则再判断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，否则转向下面； 遍历链表，p.next是否为null，是则new一个新结点，p.next指向这个新结点，否则判断是否是要找的结点，是则跳出循环，否则继续遍历

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

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)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        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;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

Java8的性能改善

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。

当插入新元素时，对于红黑树的判断如下：

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，否则转向下面；

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；

HashMap扩容机制

什么时候扩容：当向容器添加元素的时候，会判断当前容器的元素个数，如果大于等于阈值---即当前数组的长度乘以加载因子的值的时候，就要自动扩容啦。

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。

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量  
    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最大(2^30)了  
        threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(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);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里  
    table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组  
    threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改阈值  
}