前言
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap的数据结构
在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap的结构图如下。
从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
下面先通过大概看下HashMap的核心成员。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 默认容量，默认为16，必须是2的幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量，值是2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
// 装载因子，默认的装载因子是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。
* 如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。
* 这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//...
}
// 存储数据的数组
transient Node<K,V>[] table;
// 遍历的容器
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
// Map中KEY-VALUE的数量
transient int size;
/**
* 结构性变更的次数。
* 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。
* 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。
*/
transient int modCount;
// 下次resize的操作的size值。
int threshold;
// 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactor
final float loadFactor;
}
HashMap的初始化
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值
}
整理了一下2021年的Java工程师经典面试真题，共485页大概850道含答案的面试题PDF，包含了Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等几乎所有技术栈，每个技术栈都有不少于50道经典面试真题，不敢说刷完包你进大厂，但有针对性的刷让你面对面试官的时候多几分底气还是没问题的。
通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组table，那只能在put操作时放入了，为什么要这样做？估计是避免初始化了HashMap之后不使用反而占用内存吧，哈哈哈。
HashMap的存储操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
下面我们详细讲一下HashMap是如何确定数组索引的位置、进行put操作的详细过程以及扩容机制(resize)
hash计算，确定数组索引位置
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。
看下源码的实现:
static final int hash(Object key) { //jdk1.8
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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。
大家都知道上面代码里的key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。理论上散列值是一个int型，如果直接拿散列值作为下标访问HashMap主数组的话，考虑到2进制32位带符号的int表值范围从‑2147483648到2147483648。前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，HashMap扩容之前的数组初始大小才16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个indexFor( )函数里完成。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
//indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度做一个"与"操作，
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整次幂。因为这样（数组长度‑1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16‑1=15。2进制表示是000000000000000000001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。
10100101 11000100 00100101
& 00000000 00000000 00001111
----------------------------------
00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，恰好使最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。这时候“扰动函数”的价值就出来了，说到这大家应该都明白了，看下图。
hash计算过程
右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
putVal方法
HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。
image.png
源码以及解释如下:
// 真正的put操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中
else {
Node<K,V> e; K k;
//判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true)
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true)
// 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果查已经存在key，停止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 已经存在元素时
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容机制
HashMap的扩容机制用的很巧妙，以最小的性能来完成扩容。扩容后的容量就变成了变成了之前容量的2倍，初始容量为16，所以经过rehash之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再向高下标移动上次容量次数的位置，也就是说如果上次容量是16，下次扩容后容量变成了16+16，如果一个元素在下标为7的位置，下次扩容时，要不还在7的位置，要不在7+16的位置。
我们下面来解释一下Java8的扩容机制是怎么做到的？n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
而hash值的高位是否为1，只需要和扩容后的长度做与操作就可以了，因为扩容后的长度为2的次幂，所以高位必为1，低位必为0，如10000这种形式，源码中有e.hash & oldCap来做到这个逻辑。
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。下面是JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 计算新的容量值和下一次要扩展的容量
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
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"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//如果位置上没有元素，直接为null
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是树状结构，使用红黑树保存
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表形式
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;
//hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 低hash值的链表放入数组的原始位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
```
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