本文解析了JDK1.8中HashMap的数据结构及其核心操作，包括数组+链表+红黑树的结构特点、数据存取原理、扩容机制等。
目录
2.为什么构造参数（数组大小）无论设置为什么都会被改成2的指数倍呢？
HashMap源码解析
一、什么是HashMap
Jdk1.7：HashMap底层是采用数组+链表的数据结构；当并发的情况下，会产生死锁的情况。虽然在jdk1.8中解决了这个问题，但是并发情况下，还是使用ConcurrentHashMap
Jdk1.8：HashMap底层采用的是数组+链表+红黑树（在一定的情况下才会有红黑树）；
HashMap是我们开发中最常用的工具类之一了，是key-value键值对的形式来使用。那么我们就来好好的从源码层次的来理解HashMap的数据结构，以及他如何进行增删改查的。
HashMap是线程不安全的，线程安全的是ConcurrentHashMap；
二、JDK1.8的HashMap的数据结构图
三、针对HashMap提出的疑问
1.数据是如何存入数组的呢？
会通过key的hashCode方法，并且会将其高16位和低16位进行异或来作为最终的hash，然后用这个hash值与数组大小减1来进行位与运算，得出的值就是该数据存放数组的位置。
为什么要这样做呢？因为在后面的所有对数据位置的判断都使用的方法是(table.length - 1) & hash来进行定位数组在数组中的位置。
2.为什么构造参数（数组大小）无论设置为什么都会被改成2的指数倍呢？
因为2的指数倍减1的二进制刚好是1111…，这样的话，与任何数计算的hash值进行位与运算都是hash值低位上的数，也能够尽量避免hash冲突。这里需要细细的体会。打个比方，9的hash值的二进制是1001，16的二进制是0001000，那么16-1的二进制就是00001111，我们将1001与1111进行位与运算，得出的是1001，那么这个数就放在数组下标9这个桶中。想想看，是不是任何数的hash值与1111这种数进行位与运算，可以的出0-15的任意值，不会让某一个数组节点是空着的，能尽量让数组填满，也从而达到减少hash碰撞的效果。
3.为什么要用红黑树呢？
红黑树是一种高级的平衡二叉树结构，他的查找、插入、删除的时间复杂度最差的情况下为O(logn)。当数据量很大的时候，红黑树的性能会比链表更好。
一个数组里面的链表我们统称为桶，当一个桶中node的数量达到了8个时，并且数组的大小超过了64时，才会将后面的链表转成红黑树。当桶中node的数量减少到6个时，会将红黑树退化成链表。为什么不直接时7的时候就给退化成链表呢？因为时7时，可能还会增加到8，可能到8后又会减到7，频繁的链表转化为红黑树，红黑树转化为链表是很耗性能的。
4.为什么不直接用数组＋红黑树呢？
因为红黑树每新增或删除都需要自旋来保证其平衡，这样在数据量少的情况下，性能效率是没有链表高的
四、上源码，源码解析
1.Node的数据结构
//Node数据结构：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;
}
}2.构造函数及部分参数
HashMap的构造函数，由此源码可以看出，当new HashMap时，并没有初始化这个数组，只是给这个设置了一些参数
初始化数组放在了第一个put的时候进行了，为什么要这样呢？
因为有的人HashMap新new出来并没有用他，那么就给他在内存上开辟了一个空间，很浪费资源，所以在第一个put的时候再给他开辟空间//未设置的话默认map的大小是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//负载因子，当数组中有参数的数据达到数组大小的0.75时，进行扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当数组的大小超出该值时，才会进行转红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//初始化
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始化大小非负校验
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
//初始化大小设置超过2的30次方，就设为2的30次方
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子的非负校验及数字校验
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//将其大小设置为2的幂次方，入构造参数是10，那么会将其修改为16
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}3.put操作
//put操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//先通过hash算法获取key值应放在的数组的位置,后面的get请求也会通过相同方法获取数据存放的位置
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//put
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//第一次put时这个table是null
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//来初始化这个table，resize()
n = (tab = resize()).length;
//(n - 1) & hash，通过与运算来得出新增的这个node要放在哪个数组位置
//为什么是n-1，这个n就是我们初始化的数组的长度，因为n是2的幂次方，比如n是8，二进制是1000，那么n-1的二进制就是0111，这样的话一个小于8的数与0111进行与运算，
//就会得到0-7中的一个数，那么就会尽量减少这个数组的hash碰撞，能够尽量填满这个数组
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//当数组的当前值为空时，走该逻辑
//初始化完这个table后，我们知道HashMap是数组+链表组成的
//我们put的数据是放在Node中的，因此，我们要先创建一个Node，源码：return new Node<>(hash, key, value, next);
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//走此逻辑说明了该数组中的当前位置已经有一个node了，因为node是一个链表，那么就会再新增一个node，形成一个链表放在该数组中
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果hash相同，key也相同，那么就将原来的node赋值给e，后面将会进行覆盖
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//当这个数组还只有一个node的时候且是第一次循环，那么这个node的next节点必然是null，那么就会新创建一个node，且当前node的下一个节点指向新创建node
//当这个数组多个node时，由下面的p = e再加上循环已经将最后node给了我们，这个node的next节点必然是null，那么就会新创建一个node，且当前node的下一个节点指向新创建node
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//转化为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果hash相同，key也相同，那么跳出循环，后面将会进行覆盖
break;
//如果hash不相同，key也不相同，那么就会将下一个node赋值给p,然后再进行循环操作
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
//知道了当前需要put的值的位置之前也有参数在。且key值相同，hash相同，那么将进行覆盖操作
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//将新值进行赋值
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
//返回老值
return oldValue;
}
}
++modCount;
//threshold就是我们初始化bin的时候通过table大小*负载因子0.75得出来的扩展值，这里的意思就是说，如果table中数据量已经大于扩展值了，那么就要开始对table进行扩容了
//而且还有一点，若是初始化的HashMap大小是小于16的，比如初始化为8，那么当某一个数组位置的node链表已经有了6个时，还未到第9个转化为红黑树，这里就已经将数组进行扩容了。目前由此可见，若想转化为红黑树，数组大小（也可称为bin大小，桶的大小）起码要大于16，因为16*0.75=12.其实在转化红黑树的逻辑中，是给认为当bin大小超过64，才给转成红黑树，不然数组大小没到64的话还是会对数组进行扩容的
if (++size > threshold)
//扩容
resize();
//LinkHashMap中用到，HashMap直接返回true
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}4.扩容操作
//初始化或者扩容table大小
//如果为空，则在创建阈值内的初始容量目标
//不为空，则进行扩容，扩展为原来的2倍容量。每个bin中的元素必须保持在同一索引中，或者移动 在新表中有两个偏移量的幂
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//判断table是否为空
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//当数组大小小于16时，通过(newCap = oldCap << 1)直接扩容了
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//当老的数组大小大于16时，扩容
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//初始化容量，大小为构造参数给的值
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果没传构造参数，那么就使用默认值16
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//获取扩容的条件，为容量大小*0.75
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//新建一个Node数组，由此可见，我们的HashMap的基础数据结构是数组
//而Node跟进去看可以看出他是一个链表的数据结构，目前为止，我们就知道HashMap底层的数据结构是数组+链表组成的
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//将节点值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //判断当前节点是不是树节点
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
/**那么现在的问题就是通过什么办法来判断到底是插入到j位置还是j+旧数组容量的位置呢？
其实也很简单，就是通过节点的哈希值和旧数组的容量按位与的方式来判断的。旧数组容量
经过上面的分析后可以知道，肯定是一个2的幂，也就是1000...000，最高位为1，而剩余位都是0的形式
这样按位与的结果就是取出了节点hash上的那个与旧数组所对应的1的那个位置上的数。
比如说节点的hash值是1010110，旧数组容量是16（1000），那么按位与的结果就是
取出了hash值中从右往左第四位的值，即0。也就是说，存在新数组哪个位置上，取决于hash值
所对应旧数组容量为1的那个位置上到底是0还是1。从这里也可以看出，除了
(table.length - 1) & hash这种方式用来判断插入桶的位置，是必须要求数组容量是2的幂之外，
在扩容做迁移的时候，也必须要求了这点
按位与的结果只有两种，不是0就是1，所以如果为0的话最后就会插入到新数组的j位置，
为1就插入到j+旧数组容量的位置（后面会解释如果换一下的话，到底行不行）
*/
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
//如果当前是第一个插进来的节点，就将loHead头指针指向它
loHead = e;
else
//不是第一个的话，就将loTail尾指针的下一个next指针指向它，loTail在之前已经指向了最后一个节点处
loTail.next = e;
//更新一下loTail尾指针，重新指向此时的最后一个节点处
loTail = e;
}
else {
//(e.hash & oldCap) == 1
if (hiTail == null)
//如果当前是第一个插进来的节点，就将hiTail头指针指向它
hiHead = e;
else
//不是第一个的话，就将hiTail尾指针的下一个next指针指向它，hiTail在之前已经指向了最后一个节点处
hiTail.next = e;
//更新一下hiTail尾指针，重新指向此时的最后一个节点处
hiTail = e;
}
//遍历链表上的节点，一直循环到最后一个节点
} while ((e = next) != null);
/*
走到这里说明已经将原来的旧数组上的链表拆分完毕了，现在分成了两个链表，low和high
接下来需要做的工作就很清楚了：将这两个链表分别插入到j位置和j+旧数组容量的位置就可以了
*/
if (loTail != null) {
/*
如果low链表有节点的话（没节点说明之前的按位与的计算结果都是1），就重新更新一下low链表上
最后一个节点的next指针指向null。这步操作很重要，因为如果之前这个节点不是
旧数组桶上的最后一个节点的话，next是有值的。不改成null的话指针指向就乱了
*/
loTail.next = null;
//将链表插入到j位置
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
/*
如果high链表有节点的话（没节点说明之前的按位与的计算结果都是0），就重新更新一下high链表上
最后一个节点的next指针指向null。这步操作很重要，因为如果之前这个节点不是
旧数组桶上的最后一个节点的话，next是有值的。不改成null的话指针指向就乱了
*/
hiTail.next = null;
//将链表插入到j+旧数组容量的位置
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
//返回新的数组
return newTab;
}5.转化为红黑树（不详细介绍了）
//转化为红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//这里可以看出，当数组的大小小于MIN_TREEIFY_CAPACITY(64)时，也不会创建红黑树，而是继续扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}6.get操作
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//先通过hash算法获取key值所在的数组的位置，然后再去数组中取相对应的node，node.value就是我们要取得值
getNode(hash(key), key)
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//获取存放数据的node节点
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//判断当前桶位置有没有node节点，没有的话说明为空，直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //tab[(n - 1) & hash],通过与运算来得出新增的这个node要放在哪个数组位置
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//判断第一个节点是不是我们需要的值，如果是，直接返回node即可
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
//判断是否是树节点
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//通过next循环往下找node节点，一直找到我们需要的值，返回node
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}7.remove操作
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
//删除节点
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;
//remove操作是有返回值的，返回值就是删除的那个参数，因此，前面一段代码与get请求一样，找出这个node节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { //tab[index = (n - 1) & hash],通过与运算来得出删除的这个node是在哪个数组位置
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//当node节点不是空时，进行删除操作
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
//是树节点时进行删除操作
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
//如果是要删除数组节点上的第一个node节点，直接将第一位置赋值给下一个节点
tab[index] = node.next;
else
//如果不是第一个节点，就让当前node的上一个节点的next指针指向当前node的下一个节点,当前node就会被移除这个链表，然后被GC掉
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}8.clear操作
//清空map中所有数据
public void clear() {
Node<K,V>[] tab;
modCount++;
//取到当前table数组，当有值时，进行清空
if ((tab = table) != null && size > 0) {
//重置为0
size = 0;
//循环数组，赋值为null
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}到这里JDK1.8的HashMap的主要源码已经解析完了。
这里再讲一下扩容的操作：
新插入数组的位置是原位置和原位置+旧数组容量，为什么这里加上的是旧数组容量呢？加别的值不可以吗？其实这里加旧数组容量是有原因的。我们都知道，数组容量必须是2的幂，即100…000，而新数组的容量是原数组的2倍，也就是把原来值中的“1”往左移了一位，而我们在判断插入桶位置时用的方式是（数组容量 - 1）& hash值。这样的话，我们就知道在新数组中计算桶位置和在旧数组中计算桶位置的差异，其实就在于旧数组二进制为1上的这位上。如果该位是0，那就是和原来旧数组是同一个位置，如果是1，就是旧数组位置处+旧数组的容量。
五、JDK1.7的HashMap扩容的基本原理及流程图
源码就不再贴了，大家可以自己去看一看；死循环也是在并发的同时扩容导致的。
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