简介
HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键、值对)处理的数据类型，它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null，且HashMap不是线程安全的类，可以使用ConcurrentHashMap和Collections的SynchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力。在JDK1.8中对HashMap底层的实现进行了优化，引入红黑树、扩容优化等。那就重新认识一下JDK1.8的HashMap，来看看对其做了什么优化。
存储结构
要搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构；其次弄明白它能干什么，即它的功能如何实现。我们都知道HashMap使用哈希表来存储的数据的，根据key的哈希值进行存储的，但是不同的key之间可能存在相同的哈希值，这样就会产生冲突；哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中的HashMap采用了链地址法来解决哈希冲突，简单来说就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当存放数据的时候如果产生了哈希冲突，先得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。这里我们思考一个问题，即使哈希算法设计的再合理，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，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；当链表长度太长（默认超过7）时，链表就转换为红黑树，如下图所示。
hashMap.png
重要字段
HashMap是根据key的哈希值进行存取的，那HashMap的性能和哈希算法的好坏有着直接的关系，哈希算法计算结果越分散均匀，哈希碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。当然，也和哈希数组的大小有关系，如果哈希数组很大，即使较差的哈希算法也会比较分散，如果哈希数组较小，即使较好的哈希算法也会出现较多的碰撞，所以就需要权衡空间和时间成本，找到比较平衡的值。
JDK1.8版本也是权衡了时间、空间成本以及效率，对之前的版本做出了很多优化；不仅对数据结构进行了优化，除此之外还对扩容进行的优化，大大的提高的HashMap的性能。下面我们通过源码来一起看一下具体的实现。
我们来看一下HashMap中比较重要的几个属性。
//默认的初始容量，必须是2的幂次方.
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//所能容纳 key-value 个数的极限，当Map 的size > threshold 会进行扩容 。容量 * 扩容因子
int threshold;
//hashMap最大的容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//HashMap 默认的桶数组的大小
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 16
//默认的加载因子.当容量超过 0.75*table.length 扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//HashMap的加载因子，在构造器中指定的.
final float loadFactor;
//链表节点数大于8个链表转红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树节点转换链表节点的阈值, 6个节点转
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//以Node数组存储元素，长度为2的次幂。
transient Node<K,V>[] table;
// 转红黑树, table的最小长度
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 链表节点, 继承自Entry
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
// ... ...
}
// 红黑树节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
// ...
}
HashMap中的属性还是比较好理解的。其实到这里会有一个疑问，为什么默认的哈希桶数组table的长度为16，而且长度必须为2的n次方呢？
这里我们先说一下为什么哈希数组的长度是2的n次方。
其实不管是在JDK1.7还是JDK1.8中，计算key索引位置都是通过hash & (length-1)计算得来的。
我们应该知道 hash % length 等价于 hash & （length - 1）。
假如有一个key的哈希值二进制如下：这里我们就只看低位。
hahsCode 0010 0011 ———————转成十进制—————————> 35
& %
(length-1)=15: 0000 1111 length = 16
-----------------------------------------------------------------------------------------------
（二进制） 0011 = （十进制）3 3
为什么不用 hash % length 计算索引位，要使用 hash & (length -1)来计算呢？计算机底层是二进制数进行计算和存储，&是接近计算机底层运算，相比于% 运算效率上应该会快。
那为什么length必须是2的n次方呢？
hahsCode 0010 0011 0010 1111
&
(length-1)=15: 0000 1111 (length-1) = 13: 0000 1111
------------------------------------------------------------
0011 1111
hahsCode 0010 1110 1110 1100
&
(length-1)=13: 0000 0101 (length-1) = 13: 0000 0101
-----------------------------------------------------------
0100 0100
其实我们可以发现，当哈希数组的长度为2的n次方时，length - 1的二进制码全都是1，这样的话索引的位置，完全依赖于hash值的低位值，而且产生冲突的几率要比容量不是2的n次方的概率要低，索引位就完全依赖于哈希值的低位，所以只要哈希值分布均匀，那产生冲突的概率就会低很多，故而length是2的n次方更优。
其次，当length为2的n次方时，也方便做扩容，JDK1.8在扩容算法上也进行了优化，使用的方法也非常巧妙。会在扩容方法的时候讲到。
功能实现
确定索引位置
不管是增加、删除、查找，都需要定位到哈希桶的数组位置，前面也说过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，不用再遍历链表查询，大大优化了查询效率。
tableSizeFor()这个方法，就是保证在HashMap()进行初始化的时候，哈希桶数组的大小永远是2^n。
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
/**
假如现在传入的参数cap = 3
那 n = 2 对应的二进制 为 10
n = n | n>>>1 10|01 得到 11
....
....
n = 11(二进制) = (10进制) 3
最后return 返回的是4
*/
}
//JDK1.8的Hash算法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// JDK 1.7的Hash算法
static final int hash(int h) {
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
//索引位置
index = hash & (length-1);
//JDK1.7 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动）
//JDK 1.8 简化了hash函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算。
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，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，相比于JDK1.7来说，JDK1.8降低了哈希函数扰动的次数，也算是优化了hash算法。这么做可以在HashMap容量较小的时候，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。
假如有一个key的哈希值二进制如下
hahsCode 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1000 1011
hahsCode>>>16 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 0011
———————————————————————————————————————————————————————————————
位或^运算 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1011 1000
&
HashMap.size()-1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
———————————————————————————————————————————————————————————————
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000 转成十进制是 8
put方法
从网上找到了一个流程图，感觉很不错，就直接拿过来用了，嘿嘿....画的也是比较清楚的。看着流程图，再结合源码一看就明白。
<img src="https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/12/30/16f547c76710e6d7?w=1716&h=1360&f=png&s=314628" width = "550" height = "450" alt="图片名称" align="center">
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判断哈希桶数组是否为空。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//如果哈希桶数组为空，对其进行初始化。默认的桶数组大小为16
n = (tab = resize()).length;
//如果桶数组不为空，得到计算key的索引位置，判断此索引所在位置是否已经被占用了。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果没有被占用，那就封装成Node节点，放入哈希桶数组中。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果要插入的Node节点已经存在，那就将旧的Node替换。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果不存在，那就插入，判断插入的节点是不是树节点。
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果是普通节点，循环哈希桶对应的链表,将节点插入到链表末尾
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {d
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表的长度大于7，就把节点转成树节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果链表中节点已经存在，那就将旧的节点替换。
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;
//如果超过了扩容的临界点，就进行扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get方法
get方法相对于put方法可能简单一点，通过源码一看就能明白。废话不多说，直接上代码看一下吧。
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;
//哈希桶数组不为空，且根据传入的key计算出索引位置的Node不为空。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果计算出来的第一个哈希桶位置的Node就是要找的Node节点，直接返回。
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果是树节点，直接通过树节点的方式查找。
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//循环遍历哈希桶所在的链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
扩容机制（resize）
我个人认为HashMap的扩容算法是整个HashMap中的精髓部分，使用的方法也十分巧妙，不得不佩服，大佬还是大佬。
final Node<K,V>[] resize() {
//将当前的table 暂存的 oldTab中进行操作
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前的哈希桶数组大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前的扩容临界值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果当前哈希桶数组不为空
if (oldCap > 0) {
//如果容量超过最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//修改阈值为2^31-1
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)
// 当使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
newCap = oldThr;
else {
//如果代码到这里，说明hashMap还没有进行初始化, 对应 new HashMap（）；
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);
}
// 将当前阈值设置为刚计算出来的新的阈值，定义新表，容量为刚计算出来的新容量。将旧Hash桶中的元素，移动到新的Hash数组中。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
/**
如果只是对HashMap的初始化来说，到这里已经结束了
下面代码是将老的数组中的数据，移动到扩容以后的哈希桶数组中。
**/
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 将老表的节点设置为空, 以便垃圾收集器回收
oldTab[j] = null;
//判断哈希桶位置是否只有一个节点。如果这个位置只有一个节点，那就将这个节点在扩容以后的哈希桶数组中重新计算位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//如果是红黑树节点，则进行红黑树的重hash分布
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//如果是普通的链表节点，则需要将这个位置上的所有节点重新在新的哈希桶数组中计算位置。
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//如果要移动节点的hash值与老的容量进行 "&" 运算，如果结果为0，那在扩容以后的数组中，还是同样的位置。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//如果运算不为0,则扩容后的索引位置为:老表的索引位置＋扩容之前的
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;
}
在源码中有这么一段(e.hash & oldCap) == 0,怎么理解这个呢，我们通过下面的来看一下。
假设扩容之前 数组大小为16
假如有两个key：
key1(hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1011 1000
key2(hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1010 1000
&
length-1 = 15 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
——————————————————————————————————————————————————————————————————
key1: 1000 转成十进制 8
key2: 1000 转成十进制 8
哈希冲突的两个key，在扩容到32之后
key1(key的hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1011 1000
key2(key的hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1010 1000
&
length-1 = 31 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
——————————————————————————————————————————————————————————————————
key1: 1 1000 转乘二进制 24=16+8
key2: 0 1000 转乘二进制 8
我们可以发现，代码中利用的是 hash & oldCap（key的哈希值 & 扩容之前的哈希桶长度），而不是利用hash & newCap- 1 ，为什么要这样做呢？
通过上面的情况我们应该可以看出，原本冲突的两个key，在扩容以后的位置是由新增的那一个bit位来决定的。所以直接用 hash & 扩容之前的容量来判断新增的那个bit位是0 还是 1 ，就可以知道是在原来的位置上，还是在 原来位置+oldCap 位置上。
哈希冲突的两个key，在扩容到32之后
key1(key的hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1011 1000
key2(key的hash&hash>>>16) 0000 0000 0011 0011 0111 1010 1010 1000
&
oldCap=16 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000
--------------------------------------------------------------------
key1: 1 0000
key2: 0 0000
通过以上，我们可以看到，原来在同一个位置上的两个key，通过扩容之后的位置要不在原来的位置上，要不在oldCap+原位置上。这样不需要像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”。同时也是更加充分的说明了，为什么HashMap的容量必须是2的n次方了。
知道HashTable的同学应该也知道，HashTable默认的容量是11，每次扩容之后的容量是length*2+1。HashTable在设计上，想通过保证哈希桶数组为质数，来尽可能保证哈希散列均匀。这里也就不对HashTable的容量为什么是质数进行展开，感兴趣的同学可以查一下资料，为什么对质数求模会比对合数求模的哈希散列效果要好，可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159。HashMap虽然也是想通过类似HashTable中的哈希算法那样(通过对质数求模来）降低哈希冲突，显然HashMap中的哈希算法要比HashTable中哈希算法要优秀很多。
HashMap保证哈希数组的大小为2的n次方，这个设计确实非常的巧妙，利用2的n次方 - 1 二进制码全为1这个特性，在扩容的时候，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。
hashMap_resize.png
总结
- 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当我们在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
- HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中使用HashMap，使用ConcurrentHashMap或者SynchronizedMap
- 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改。
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