本文基于JDK1.8 >读完本文预计需要25分钟(因有大量源代码，电脑屏观看体验较佳)
摘要
HashMap相信这是出现频率最高的面试点之一，应该是面试问到烂的面试题之一，同时也是Java中用于处理键值对最常用的数据类型。那么我们就针对JDK8的HashMap共同学习一下！
主要方法
关键变量：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 初始容量大小 必须是2的次幂
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 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.
* 最大的容量大小
* 超过这个值就将threshold修改为Integer.MAX_VALUE，数组不进行扩容
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 负载因子 为什么是0.75？因为统计学中hash冲突符合泊松分布，7-8之间冲突最小
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
* 链表大于这个值就会树化
* 注意：树化并不是整个map链表，而是某一个大于此阈值的链表
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
* 小于这个值就会反树化
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
四个构造方法：
//构造方法1
//指定初始容量大小，负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) //1<<30 最大容量是 Integer.MAX_VALUE;
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//tableSizeFor这个方法用于找到大于等于initialCapacity的最小的2的幂
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//构造方法2
//其实调用了上边的构造方法1 负载因子给的默认值0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//构造方法3
//空参构造，均使用默认值
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//构造方法4
//与其他三个相比，初始化了
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;//0.75f
//调用了putVal方法，而putVal方法中有resize方法，有初始化
putMapEntries(m, false);
}
对四个构造方法简单总结一下：
1、前三个构造函数并没有初始化，都是用到的时候去初始化
2、构造方法4相当于用到了put方法，所以初始化了
hashmap->hash()
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
* 计算key.hashCode（）并将哈希的较高位（XOR）扩展为较低。
* 由于该表使用2的幂次掩码，因此仅在当前掩码上方的位中发生变化的哈希集将始终发生冲突。
* （众所周知的示例是在小表中包含连续整数的Float键集。）因此，我们应用了一种变换，
* 将向下扩展较高位的影响。 在速度，实用性和位扩展质量之间需要权衡。
* 由于许多常见的哈希集已经合理分布（因此无法从扩展中受益），
* 并且由于我们使用树来处理容器中的大量冲突，因此我们仅以最便宜的方式对一些移位后的位进行XOR，
* 以减少系统损失， 以及合并最高位的影响，否则由于表范围的限制，这些位将永远不会在索引计算中使用。
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
//为什么^ (h >>> 16) 更加散列,性能考量，方便位运算
//方便在put,get方法中(n - 1) & hash计算数组下标
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
//HashMap中key值可以为null, 看到0那么我们可以判断null值一定存储在数组的第一个位置
}
hashmap->put()
主要逻辑：
put.png
以下是源代码（带注释）：
/**
* Associates the specified value with the specified key in this map.
* If the map previously contained a mapping for the key, the old
* value is replaced.
* //将指定的值与此映射中的指定键关联。如果该映射先前包含了该键的映射，则旧值将被替换。
*
* @param key key with which the specified value is to be associated
* @param value value to be associated with the specified key
* @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
* <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
* (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
* previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
*/
public V put(K key, V value) {
//把key先去hash一下拿到hash值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value //if true 则不改变原来存在的值
* @param evict if false, the table is in creation mode.//if false 则表处于创建模式
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//数组+链表+红黑树，链表型（Node泛型)数组，每一个元素代表一条链表，则每个元素称为桶
//HashMap 的每一个元素，都是链表的一个节点（Entry<K,V>）这里也就是Node<K,V>
//tab:桶 p:桶 n:哈希表数组大小 i:数组下标(桶的位置)
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//1.判断当前桶是否为空，空的就调用resize()方法（resize 中会判断是否进行初始化）
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2.判断是否有hash冲突，根据入参key与key的hash值找到具体的桶并判空，空则无冲突 直接新建桶
//？为什么采用(n - 1) & hash计算数组下标，感兴趣的可以深入了解
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//3.以下表示有冲突，处理hash冲突
else {
Node<K,V> e; K k;//均为临时变量
//4.判断当前桶的key是否与入参key一致，一致则存在，把当前桶p赋值给e,覆盖原 value 在步骤10进行
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//5.如果当前的桶为红黑树，用putTreeVal()方法写入 赋值给e
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//6.则当前的桶是链表 遍历链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//7.尾插法，链表下一个节点是null（链表末尾），就new一个新节点写入到当前链表节点的后面
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//8.判断是否大于阈值，需要链表转红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//binCount从0开始的, 所以当binCount为7时，链表长度为8（算上数组槽位开始的那个节点，总长度为9），则需要树化桶
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//9.与步骤4一致，如果链表中key存在则直接跳出 步骤10覆盖原值
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//10.存在相同的key的Node节点,则覆盖原value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//onlyIfAbsent为true：不改变原来的值 ；false： 改变原来的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//LinkedHashMap用到的回调方法
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
/*记录修改次数标识
用于fast-fail，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时，
如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），
需要抛出异常ConcurrentModificationException
*/
++modCount;
//11.容量超过阈值，扩容
if (++size > threshold)
resize();
//LinkedHashMap用到的回调方法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
那么我们来总结一下put方法：
1、开始，入参key、value
2、判断当前table是否为空或者length=0？
是，去扩容，（resize()方法中有判断是否初始化）
否，根据key算出hash值并得到插入的数组的索引
判断找到的这个table[i]是否为空？
是，直接插入，再到步骤
否，判断key是否存在？
是，直接覆盖对应的value,再到步骤3
否，去判断当前这个table[i]是不是treeNode？
是，使用红黑树的方式插入key、value
否，开始遍历链表准备插入
判断链表长度是不是大于8？
是，链表转红黑树插入key、value
否，以链表的方式插入key、value如果key存在就直接覆盖对应value
3、判断map的size()是否大于阈值？
是 就去扩容resize()
4、结束
hashmap->get()
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods.
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//1、判断当前数组不为空并长度大于0 && 由key的hash值找到对应数组下的桶（可能是红黑树或者链表）
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//2、先判断桶的第一个节点 如果key一致 返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//3、再判空下一个节点不为空 && 判断是红黑树还算链表
if ((e = first.next) != null) {
//4、如果是红黑树 则按红黑树方式取值
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//否则就是链表，遍历取值
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
那么我们来总结一下get()方法：
1、开始，入参key
2、判断当前的数组长度不为空&&length>0
是 return null;
否，去判断第一个节点，如果key符合，返回
再去判断下一个节点是否为空
是，return null
否，判断否是红黑树？
是，按红黑树的方式取值
否，遍历链表取值
3、结束
hashmap->resize()
/**
* Initializes or doubles table size. If null, allocates in
* accord with initial capacity target held in field threshold.
* Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
* elements from each bin must either stay at same index, or move
* with a power of two offset in the new table.
*初始化或增加表大小。 如果为空，则根据字段阈值中保持的初始容量目标进行分配。
* 否则，因为我们使用的是2的幂，所以每个bin中的元素必须保持相同的索引，或者在新表中以2的幂偏移。
* @return the table
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//1、原数组扩容
if (oldCap > 0) {
//如果原数组长度大于最大容量，把阈值调最大，return
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//把原数组大小、阈值都扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//使用了指定initialCapacity的构造方法，则用原阈值作为新容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//使用空参构造，用默认值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//0.75*16=12
}
//使用了指定initialCapacity的构造方法，新阈值为0，则计算新的阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//2、用新的数组容量大小初始化数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//如果仅仅是初始化过程,到此结束 return newTab
table = newTab;
//3、开始扩容的主要工作，数据迁移
if (oldTab != null) {
//遍历原数组开始复制旧数据
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;//清除旧表引有
//原数组中单个元素，直接复制到新表
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果该元素类型是红黑树，按红黑树方式处理
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//这段代码设计巧妙，环环相扣啊
//先定义了两种类型的链表 以及头尾节点 高位链表与低位链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//按顺序遍历原链表的节点
do {
next = e.next;
//这是一个核心的判断条件，感兴趣的可以深入了解？为什么这么做
//=0则放到低位链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//否则放到高位链表
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
//以上实际上就是对原来链表拆分成了两个高低位链表
} while ((e = next) != null);
//把整个低位链表放到新数组的j位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//把整个高位链表放到新数组的j+oldCap位置上
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
总结一下resize()方法：
1、开始，拿到原数组
2、对原数组扩容
2.1如果原数组中的容量到最大，不再扩容，return原数组
2.2把原数组容量大小与阈值都扩大一倍
3、如初始化用的指定initialCapacity的构造方法，则用原阈值作为新容量
4、如初始化时候用的空参构造，用默认容量与默认阈值
5、如初始化用的指定initialCapacity的构造方法，阈值=0，计算新的阈值
6、用新的容量初始化数组，如果是初始化，结束返回新数组
7、开始扩容，做数据迁移
7.1遍历原数组copy数据到新数组
7.1.1如数组中只有一个元素，则直接复制
7.1.2如元素是红黑树数类型，则按红黑树的方式处理
7.1.3对原数组的链表进行处理
定义一个高位链表、一个低位链表（对原链表拆分）
开启一个循环，遍历原链表
判断条件e.hash & oldCap == 0?
是，把这些链表节点放到低位链表
否，放到高位链表
循环结束，遍历链表完成
把整个低位链表放到新数组j位置
把整个高位链表放到新数组j+oldCap位置
7.2循环结束，遍历旧数组完成
8、返回新数组
我想这会阅读结束之后应该对HashMap有了一定的认识，希望能在面试或者工作中帮到您！
Hongchen闲谈
微信图片_20210123214932.jpg
看起来是不是有点酷，它的名字叫”茑屋“，北京温榆河公园。
上周跟女友在家待闷了出门转转，于是我们找了个公园，秋冬的公园还是比较萧瑟。
年底了，疫情零零散散，希望早点过去！peaceeeee
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