本文详细介绍了HashMap的内部实现原理，包括成员变量、构造函数、Node节点、put和get方法以及resize方法等核心内容。
**HashMap介绍
HashMap实现了Map接口，以key-value的形式存储。所以当需要以键值对存储的时候会选用HashMap
-HashMap源码分析
1）成员变量：
// 序列号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
// 默认的初始容量是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组，总是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;
// 填充因子
final float loadFactor;
2）构造函数：
HashMap共有四个构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
默认构造函数：HashMap()指定了初始容量为16，加载因子为0.75。DEFAULT_LOAD_FACTOR的值为0.75
HashMap(int initialCapacity)构造函数：加载因子仍为0.75，但是初始化容量可以自己定义，它调用了另外一个构造函数HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)构造函数：既可以自定因加载因子，又可以定义初始容量。前面几个构造函数都是通过调用这个函数进行初始化的
HashMap(Map< ? extends K, ? extends V> m)：用集合去初始化
注：在构造函数中只是对loadFactor，threshold进行了初始化，没有对table数组进行初始化
那什么是加载因子和初始化容量呢，先来介绍一下HashMap的数据结构。jdk1.8中HashMap是一个数组加链表加红黑书的数据结构。当数组中，一条链的长度大于8时会转化为红黑树进行存储，当树结构中节点个数小于6时会转化为链表存储
table数组的大小就是初始容量。加载因子是其容量在自动增加之前可以达到的一种状态，形容的是达到多满的一种状态。0.75很适合，一般也不会再去对它进行修改了。在HashMap中，key-value会当作一个整体进行处理（即将它作为一个Entry节点），通过计算key的hash值将它存储进去，在jdk1.8的版本中为Node节点
3）Node节点
Node为HashMap的内部类，构成了table数组为链表
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;
}
public final K getKey() { return key; }
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;
}
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;
}
}
实现了Map.Entry< K,V >接口。里面的成员变量有hash,到时候需要通过它去确定存储的位置。key键，value值。Node< K, V >next下一个节点。这里有三个比较重要的方法
setValue()方法:会返回旧值
hashCode值的计算：最终hashCode的值是通过计算key的hashCode和value的hashCode的值做异或运算
重写了equals方法
4）put方法：
put方法将键值进行存储：
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;
//如果存储节点的table为null或者没有为里面的数组分配内存空间
//则需要对table数组进行一次扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//最后节点在桶上的位置确定是由key的hash和数组长度减1进行与运算
//共同确定下来的，如果那个位置没有存放节点，则直接将key,value
//hash构成一个节点存储进去，next节点为null
//注：最先加入进去的节点总是存储在table[i]这个位置上的
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//如果计算所得的桶位置上已经有节点存放了
else {
Node<K,V> e;
K k;
//p==table[i = (n - 1) & hash]
//比较两个结点的键是否相同，比较方式：如果两个节点的hash值相
//同，并且key也是相同的，这两个节点是相同的情况下则先将值
//保存下来
//因为hashMap中允许存在null值，所以key有两种比较的方法
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);
//如果不相等的情况下，则将节点添加到原来节点的后面
//如果原来桶位置只有一个节点的话，则p.next = newNode(...)
//否则需要移动到节点的next为null的那个节点上
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);
//需要返回value的旧值
return oldValue;
}
}
++modCount; //进行了一次修改，需要修改modCount的值
//++size以后在判断是否达到阈值，还不够恰当，如果此时扩容以后
//没有新元素加入，则进行了一次无效扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put方法最终调用的是putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict)方法，在put方法中传入的hash值是通过调用hash方法计算得来的，我们先看一下它是如何计算的：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
主要是通过key的值来计算，如果key为null，则返回null，所以HashMap中可以存储null值。如果不为null，则计算key的HashCode并和h >>> 16做异或，最后将hash值返回
putVal方法中成员变量简单介绍一下：
Node< K,V >[] table:table数组
Node< K,V >p：存储的key-value节点
n:table数组的长度
i:节点存储的位置
方法介绍：
1.首先判断table是不是空数组，如果是空数组的话，则调用resize方法将数组容量进行扩大
2.到这里我们才真正知道如何来存储的，计算i = (n - 1) & hash，获得节点存储位置，如果该位置没有其他的节点，则直接存储，并且下一个节点元素为null。之前计算key的hash这里终于用上了。那么为什么要这样计算呢。h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这样计算可以使table均匀分布数据，充分利用空间
3.如果原来的table表上已经有节点怎么办，先去查询该链上的key有没有相同的，如果有则直接用新值覆盖原来的旧值，并返回旧值，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾），并且将修改次数(modCount)加1
4)resize()方法：
作用：resize()既可以用来当桶中元素达到阈值时，进行扩容，也可以初始化数组，之前构造函数的时候都没有进行初始化table，初始化table是在第一次调用put方式时调用resize()方法实现的
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab保存原来的table
Node<K,V>[] oldTab = table;
//原来数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原来数组的阈值
int oldThr = threshold;
//新数组的阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { //这种情况下应该是数组已经被初始化了不为null
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//已经达到最大的初始容量了，则不扩容了，返回原来的数组
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//old<<2，数组扩大为原来的两倍，阈值也扩大为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//以下是针对第一次数组初始化
//如果原来的数组的阈值大于0，则它成为新数组的阈值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr; //返回的是大于initCapacity最小2的次方
//如果小于等于0的情况下则使用初始化默认值
//和jdk1.8版本之前的初始化类似
else { // zero initial threshold signifies using default
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//调用resize()方法必定会调用if
//这里确定newThre的值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//如果newCapacity和ft都小于默认的最大值，则将使用ft，否则//即为允许的最大值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; //类成员变量变成新值，下次进行扩容的时候需要使用到
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//在这里初始化数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; //将table赋值给类成员变量table
//数组已经初始化过了，下面为当达到阈值桶需要扩容的操作
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//依次将桶中的元素置为null，首先将桶中的值保存在e节点中
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//如果桶的位置只有一个节点
//重新找桶的位置，找桶的位置算法不变
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是树节点
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//如果不是树节点并且有多个节点的情况下
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
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; //返回新数组
}
代码稍微有点长，基本逻辑是这样的。第一次调用resize()方法时， 直接进入oldThr>0和newThre=0这两层逻辑。oldThr>0确定newCap的值，等于oldThr的值(oldThr为大于initCapacity的最小2的n次方)。newThre=0确定newThre的值，等于newCap*loadFactor。在总结一下，我们调用构造函数的时候，只会初始化loadFactor和initCapacity以及基于initCapacity初始化的threshold。在初始化table数组时，数组大小一般为threshold，threshold为initCapacity*loadFactor。特殊情况，当原来的threshold<=0的情况下，会调用默认的初始化值，即16和16*0.75。如果已经调用过一次resize()方法了，则在调用时则为扩容操作了，如果此时容量已经等于最大的初始化容量，则将不会进行扩容了，返回原先的数组。如果未达到最大容量，则将容量和阈值都扩大为原来的两倍。在扩容的过程中，会重新进行一次hash分配，在扩容以后的数组中找元素存在的位置，查找算法还是一样。这个过程非常耗时，所以使用前进行一下容量的估计，尽量避免扩容操作。因为目前对红黑数不是特别了解，所以没有讲解，以后再来补充
5）get方法：
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;
}
get方法最终调用的是getNode方法，所以重点研究一下getNode方法。
首先定位到table上(通过计算hash(key)&(n-1))，如果不为空的话，并且table[i]的key的hash值等于查找的key,则返回那个节点
如果不想等的话，则查找下一个节点,如果找不到的话将返回null
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