//HashMap 中 table 角标计算及table.length 始终为2的幂，即 2 ^ n
//返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值
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;
}
Node
HashMap将hash，key，value，next已经封装到一个静态内部类Node上。它实现了Map.Entry<K,V>接口。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// 哈希值，HashMap根据该值确定记录的位置
final int hash;
// node的key
final K key;
// node的value
V value;
// 链表下一个节点
Node<K,V> next;
// 构造方法
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
// 返回 node 对应的键
public final K getKey() { return key; }
// 返回 node 对应的值
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;
}
//作用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
TreeNode
继承于LinkedHashMap.Entry<K,V>，而LinkedHashMap.Entry<K,V>是Node<K,V>的子类，因此HashMap的底层数组数据类型即为Node<K,V>
/**
- 红黑树节点 实现类：继承自LinkedHashMap.Entry<K,V>类
*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
// 属性 = 父节点、左子树、右子树、删除辅助节点 + 颜色
TreeNode<K,V> parent;
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev;
boolean red;
// 构造函数
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
// 返回当前节点的根节点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;😉 {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
}
hash()算法
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法，换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
// 取key的hashCode值、高位运算、取模运算
// 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，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。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
（1）首先获取对象的hashCode()值，然后将hashCode值右移16位，然后将右移后的值与原来的hashCode做异或运算，返回结果。（其中h>>>16，在JDK1.8中，优化了高位运算的算法，使用了零扩展，无论正数还是负数，都在高位插入0）。
（2）在putVal源码中，通过(n-1)&hash获取该对象的键在hashmap中的位置。（其中hash的值就是（1）中获得的值）其中n表示的是hash桶数组的长度，并且该长度为2的n次方，这样(n-1)&hash就等价于hash%n。因为&运算的效率高于%运算。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
…
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//获取位置
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
…
}
tab即是table，n是map集合的容量大小，hash是上面方法的返回值。因为通常声明map集合时不会指定大小，或者初始化的时候就创建一个容量很大的map对象，所以这个通过容量大小与key值进行hash的算法在开始的时候只会对低位进行计算，虽然容量的2进制高位一开始都是0，但是key的2进制高位通常是有值的，因此先在hash方法中将key的hashCode右移16位在与自身异或，使得高位也可以参与hash，更大程度上减少了碰撞率。
下面举例说明下，n为table的长度。
对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码。
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
//将m的所有元素存入本HashMap实例中
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
// 判断table是否已经初始化
if (table == null) { // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
put()方法
当我们put的时候，首先计算 key的hash值，这里调用了 hash方法，hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作，高16bit补0，一个数和0异或不变，所以 hash 函数大概的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或，目的是减少碰撞。按照函数注释，因为bucket数组大小是2的幂，计算下标index = (table.length - 1) & hash，如果不做 hash 处理，相当于散列生效的只有几个低 bit 位，为了减少散列的碰撞，设计者综合考虑了速度、作用、质量之后，使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞，而且JDK8中用了复杂度 O（logn）的树结构来提升碰撞下的性能。
putVal方法执行流程图
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//实现Map.put和相关方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①：tab为空则创建
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②：计算index，并对null做处理
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
// 步骤④：判断该链为红黑树
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
// 如果当前元素类型为TreeNode，表示为红黑树，putTreeVal返回待存放的node, e可能为null
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤：该链为链表
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
//判断该链表尾部指针是不是空的
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断链表的长度是否达到转化红黑树的临界值，临界值为8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//链表结构转树形结构
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
//判断当前的key已经存在的情况下，再来一个相同的hash值、key值时，返回新来的value这个值
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 步骤⑥：超过最大容量就扩容
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.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⑤；
⑤.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；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
resize()方法
①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
②.每次扩展的时候，都是扩展2倍；
③.扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
在putVal()中，我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法，resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容，或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发，这也是JDK1.8版本的一个优化的地方，在1.7中，扩容之后需要重新去计算其Hash值，根据Hash值对其进行分发，但在1.8版本中，则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0，重新进行hash分配后，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//如果oldCap不为空的话，就是hash桶数组不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了，就赋值为整数最大的阀值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//返回
}//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold
}
// 旧的容量为0，但threshold大于零，代表有参构造有cap传入，threshold已经被初始化成最小2的n次幂
// 直接将该值赋给新的容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 无参构造创建的map，给出默认容量和threshold 16, 16*0.75
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新的threshold = 新的cap * 0.75
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 计算出新的数组长度后赋给当前成员变量table
@SuppressWarnings({“rawtypes”,“unchecked”})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//新建hash桶数组
table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
// 如果原先的数组没有初始化，那么resize的初始化工作到此结束，否则进入扩容元素重排逻辑，使其均匀的分散
if (oldTab != null) {
// 遍历新数组的所有桶下标
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 旧数组的桶下标赋给临时变量e，并且解除旧数组中的引用，否则就数组无法被GC回收
oldTab[j] = null;
// 如果e.next==null，代表桶中就一个元素，不存在链表或者红黑树
if (e.next == null)
// 用同样的hash映射算法把该元素加入新的数组
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果e是TreeNode并且e.next!=null，那么处理树中元素的重排
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// e是链表的头并且e.next!=null，那么处理链表中元素重排
else { // preserve order
// loHead,loTail 代表扩容后不用变换下标，见注1
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHead,hiTail 代表扩容后变换下标，见注1
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
// 初始化head指向链表当前元素e，e不一定是链表的第一个元素，初始化后loHead
// 代表下标保持不变的链表的头元素
loHead = e;
else
// loTail.next指向当前e
loTail.next = e;
// loTail指向当前的元素e
// 初始化后，loTail和loHead指向相同的内存，所以当loTail.next指向下一个元素时，
// 底层数组中的元素的next引用也相应发生变化，造成lowHead.next.next…
// 跟随loTail同步，使得lowHead可以链接到所有属于该链表的元素。
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
// 初始化head指向链表当前元素e, 初始化后hiHead代表下标更改的链表头元素
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 遍历结束, 将tail指向null，并把链表头放入新数组的相应下标，形成新的映射。
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
treeifyBin()方法
在putVal()方法中，我们能够看到，当链表的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值时，这个时候就会调用treeifyBin()方法，将链表的结构转化为红黑树结构，这也是JDK1.8版本新优化的功能点
在此方法中主要做了：
1、判断桶是否初始化、或者判断桶中的元素个数是否达到MIN_TREEIFY_CAPACITY阈值，没有的话则去进行初始化或者扩容
2、若不符合上述条件，则会对其进行树形化，首先会先去遍历桶中链表的元素，并创建相同的树节点，接着会根据桶的第一个元素而去创建树的头结点，并以此建立联系
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();
//开始树形化
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
//对桶Node中的链表元素进行循环，从链表的头节点开始将链表的头元素改为树的头节点
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
//树的头节点不为空时
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
//将桶中的元素与树的头节点进行连接
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
get()方法
说明：HashMap同样并没有直接提供getNode接口给用户调用，而是提供的get方法，而get方法就是通过getNode来取得元素的。
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;
// table已经初始化，长度大于0，根据hash寻找table中的项也不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 桶中第一项(数组元素)相等
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 桶中不止一个结点
if ((e = first.next) != null) {
// 为红黑树结点
if (first instanceof TreeNode)
// 在红黑树中查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 否则，在链表中查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
remove()方法
/**
-
从HashMap中删除掉指定key对应的键值对，并返回被删除的键值对的值
-
如果返回空，说明key可能不存在，也可能key对应的值就是null
-
如果想确定到底key是否存在可以使用containsKey方法
*/
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e; // 定义一个节点变量，用来存储要被删除的节点（键值对）
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value; // 调用removeNode方法
}
可以发现remove方法底层实际上是调用了removeNode方法来删除键值对节点，并且根据返回的节点对象取得key对应的值，那么我们再来详细分析下removeNode方法的代码
/**
-
方法为final，不可被覆写，子类可以通过实现afterNodeRemoval方法来增加自己的处理逻辑（解析中有描述）
-
@param hash key的hash值，该值是通过hash(key)获取到的
-
@param key 要删除的键值对的key
-
@param value 要删除的键值对的value，该值是否作为删除的条件取决于matchValue是否为true
-
@param matchValue 如果为true，则当key对应的键值对的值equals(value)为true时才删除；否则不关心value的值
-
@param movable 删除后是否移动节点，如果为false，则不移动
-
@return 返回被删除的节点对象，如果没有删除任何节点则返回null
*/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; // 声明节点数组、当前节点、数组长度、索引值
/*
-
如果 节点数组tab不为空、数组长度n大于0、根据hash定位到的节点对象p（该节点为 树的根节点 或 链表的首节点）不为空
-
需要从该节点p向下遍历，找到那个和key匹配的节点对象
*/
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v; // 定义要返回的节点对象，声明一个临时节点变量、键变量、值变量
// 如果当前节点的键和key相等，那么当前节点就是要删除的节点，赋值给node
if (p.hash == hash &&
最后
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。
因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，不论你是刚入门Java开发的新手，还是希望在技术上不断提升的资深开发者，这些资料都将为你打开新的学习之门！
如果你觉得这些内容对你有帮助，需要这份全套学习资料的朋友可以戳我获取！！
由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！
ect value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; // 声明节点数组、当前节点、数组长度、索引值
/*
-
如果 节点数组tab不为空、数组长度n大于0、根据hash定位到的节点对象p（该节点为 树的根节点 或 链表的首节点）不为空
-
需要从该节点p向下遍历，找到那个和key匹配的节点对象
*/
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v; // 定义要返回的节点对象，声明一个临时节点变量、键变量、值变量
// 如果当前节点的键和key相等，那么当前节点就是要删除的节点，赋值给node
if (p.hash == hash &&
最后
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。
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