本文深入解析HashMap的数据结构、构造方法、put、get等核心方法，探讨其扩容机制及线程安全性，适合Java开发者深入理解。
前言：作为存储数据的容器，HashMap的重要性不言而喻。本文将会围绕其数据结构、构造方法、put、get、resize等方法进行展开，来解析HashMap的源码。以最简单的方式，来读懂最难的代码。
一：HashMap的数据结构
1.1：HashMap底层的数据结构
在jdk1.7中，HashMap是基于数组和链表来实现的，但是随着数据存储量的提高带来两大问题，其一是hash碰撞概率越来越大，导致链表越来越长。其二是随着链表长度的增长，导致数据查询变慢。所以jdk1.8在jdk1.7的基础上增加了红黑树，在一定条件下底层的数据存储会由单链表转换成红黑树，以此来提高查询效率。HashMap在JDK8中基本结构示意图如下所示：
从上图我们可以看到，HashMap由一个数组外加单向链表和红黑树结构组成的。图中0-15的部分是哈希数组，数组里面的元素就是一个单项链表，图中是一个长度为16位的数组，每个数组储存的元素代表的是每一个链表的头结点。HashMap的数据存储过程是：首先会通过key的hashCode来计算hash值，然后会在数组中找到位置存储该元素，如果不同的key获取到的hash值是一样的，那么就出现了hash碰撞，此时数据就会存储到同一个链表中。那么当数据量很大的时候，hash碰撞的次数也会随之增多，导致链表太长查询很慢的结果，因此在jdk1.8中就引进了红黑树的结构，但是使用红黑树结构也是有一定的前提条件的，我们可以带着这个问题往下去研究，后面我会做总结。
通过上面我们可以知道大概的存储流程，内部的具体实现也先简单说一下，后续在源码中也会详细的讲解。通过key计算完hashCode后，就去链表中存储元素，而链表中的元素类型为Node<K, V> 。HashMap里有个静态内部类：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//hash值
final int hash;
final K key;
V value;
//指向下一个元素
Node<K,V> next;
}
其实在HashMap中也是一个数组来实现的，但是它在存储数据时是通过Node<K,V>来存储到哈希表中，而存储的位置是通过
int index = HashCode(key) % Array.length
这个公式来决定的。
二：HashMap的具体实现
2.1：HashMap中成员属性的详细介绍
//默认初始容量为16，且规定该数组的容量必须为2的n次幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//规定数组最大的容量 为2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表可能转换为红黑树的基本阈值（链表长度>=8）
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//哈希表扩容后，如果发现红黑树节点数小于6，则退化为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转换为红黑树的另一个条件，哈希表长度必须大于等于64才会转换，否则会扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//以Node<K,V>为元素的数组，也就是上图HashMap的纵向的长链数组，起长度必须为2的n次幂
transient Node<K,V>[] table;
// Node<K, V>的Set集合,HashMap将数据转换成set的另一种存储形式，这个变量主要用于迭代功能
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//已经储存的Node<key,value>的数量，包括数组中的和链表中的
transient int size;
//map内部元素修改的次数
transient int modCount;
//扩容的临界值，或者所能容纳的key-value对的极限。当size>=threshold的时候就会扩容resize()
int threshold;
// 自定义加载因子
final float loadFactor;
-
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f 这个属性时默认的加载因子，他是哈希表扩容的基础，当HashMap中存储的元素大于等于哈希表中现有的容量乘以这个加载因子时，就会触发扩容机制，并且扩容为原来的两倍。例如：我们创建HashMap时未指定哈希表容量，使用默认的16，当调用HashMap对象的put方法存储数据的时候，当存储的数量达到16*0.75f=12的时候，将触发扩容机制，此时哈希表容量将扩充为32，
-
TREEIFY_THRESHOLD = 8 和 MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 这两个属性组成链表转换为红黑树的条件，当哈希表长度大于等于 64 且链表长度达到 8 就会转换为红黑树，否则就会使用扩容机制。
-
UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 红黑树退化成链表的阈值，当红黑树节点小于等于
6的时候，红黑树会转换成普通的链表。 -
modCount 该属性是记录了map新增/删除K-V对，或者内部结构做了调整的次数。其主要作用，是对Map的遍历操作做一致性校验，如果在iterator操作的过程中，map的数值有修改，直接抛出ConcurrentModificationException异常。
2.2：HashMap的链表节点Node< K , V >
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; }
/**
* 每一个节点的hash值，是将key的hashCode和value的hashCode异或得到的
* ^:异或，两个操作数的位中，相同则结果为0，不同则结果为1
*/
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;
}
}
2.3：HashMap的构造方法
jdk1.8中HashMap有四种构造方法：
//方法一：
//初始化容量和加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//如果初始化容量大于规定的最大容量 那么把最大容量给初始化容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//tableSizeFor()方法，为了计算出了最接近initialCapacity且大于initialCapacity的2的N次幂的值
//假如初始化传入20，因为20在2的4次幂到2的5次幂之间，那么最接近20且大于20的2的N次幂是32
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//方法二：
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//方法三：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//方法四：传入Map类型参数，将参数map中元素加到HashMap表中
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//获取map的size、
int s = m.size();
if (s > 0) {
//当前hash表为空
if (table == null) { // pre-size
//根据map的元素数量和当前表的加载因子，计算出最优的扩容阈值
//这个地方给我们的启示就是：当我们自己规定初始容量时，就可以使用这个公式
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
//让规定的阀值不超过最大值
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//如果新的阀值大于旧的阀值，那么启用返回最近的2的次幂的阀值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//如果元素表不为空，并且新加入的map的size大于旧的阀值，那么启动扩容机制
else if (s > threshold)
resize();
//遍历map将元素加入到当前表中
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);
}
}
}
//扩容机制
final Node<K,V>[] resize() {
//表示当前hash表（桶）
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前hash表的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//当前扩容的阀值
int oldThr = threshold;
//定义新的hash表的长度和扩容阀值
int newCap, newThr = 0;
//如果当前hash表的长度大于0
if (oldCap > 0) {
//如果当前的hash表的长度大于等于最大的容量，那么扩容阀值取到Integer的最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果当前hash表的长度不是最大、当前hash表的长度的两倍小于最大容量并且大于等于默认的初始长度
//那么新的hash的长度为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果当前的hash表为空，并且有初始化阀值，那么新表的长度等于旧表的阀值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//如果当前的hash表为空，那么使用默认参数
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新的hash表没有阀值，因为上面条件中没有设置扩容阀值、
if (newThr == 0) {
//根据新表容量和自定义的加载因子得到阀值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//保证阀值在规定范围内
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新扩容阀值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据得到的新的长度来创建新的hash表
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//赋值操作
table = newTab;
//如果旧的哈希表中有元素，那么就把旧的哈希表中的元素转移到新的哈希表中
if (oldTab != null) {
//遍历旧的哈希表
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//获取当前节点
Node<K,V> e;
//如果当前节点有元素，则将当前链表赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将旧的哈希节点置为null
oldTab[j] = null;
//如果当前哈希节点下的链表只有一个元素，那么直接计算索引放入新数组
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个，转化成了红黑树
//如果该节点是红黑树，执行split方法来处理红黑树节点，包括升级、降级、回退到链表等操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
/**
* 接下来说明是链表操作，发生哈希碰撞且节点数小于8，就会根据链表上每个节点的hash值，依次
* 放入新的哈希表的对应的下标中。因为新的哈希表进行了扩容，那么转换时可能位置就会改变。
* "lo"前缀代表的是存储原bucket的节点，"hi"前缀代表的是存储在新bucket的节点
* Head是头节点，Tail是尾节点
*/
//原链表的头节点和尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//新链表的头节点和尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
//指向e的下一个节点
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 从if-else可以看出，对一条链表进行遍历，将链表中的元素通过
// 条件(e.hash & oldCap) == 0来进行分类，满足条件的存放在loHead链上
// 不满足条件的存放在hiHead链上，且都是尾部插入方式，这和JDK7的头部插入有区别
//下面有详细解析
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);
// 将loHead链放在数组的原位置
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 将hiHead链放在数组的（j + oldCap）位置
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
-
这里把上面感到困惑的点拉出来单独分析一下：上面是通过计算 (e.hash&oldCap)==0 分成两条链表,再将两条链表放 到新数组的不同位置上。
-
这个表达式的具体含义就是：根据key的hash值的二进制和旧数组的长度进行 & 运算(两个二进制位有一个为1就为1，否者为0)，计算完后根据最高位的是0还是1来判断位置。
-
举个例子：
键值对 键哈希值（二进制） 扩容前 & 扩容前下标 扩容后 & 扩容后下标 { 5 : A } 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101 0101 5 0 0101 5 { 21 : B } 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0101 0101 5 1 0101 21 { 37 : C } 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 0101 0101 5 0 0101 5 { 53 : D } 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 0101 0101 5 1 0101 21 看上面表格，健的哈希值与旧的数组长度进行 & 运算，旧的数组的默认长度为15，15的二进制为 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111，与健5，21，37，53进行 & 运算后都会得到到 0101 此时就放在一个链表下。当进行扩容后，长度就会增加一个二进制位，数组长度由之前的 (2的4次幂 -1) = 15变成(2的5次幂-1)=31，31的二进制为 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111，同样的进行 & 运算后得到 0 0101 和 1 0101 两种情况，0 0101和之前并没有区别下标还是 5 而 1 0101 其实等于 00101 + 10000 = 5 + 16 = j + oldCap = 21。下标就会变成21，那么数组扩容后数据就会添加到下标为21 的位置。这个地方多说一句，扩容后的二进制位数由4位数变成5位数是因为数组扩容的机制是增加2的次幂的个数导致的。
-
总结：数组的大小一直是2的倍数，所以当你扩容一次，数组长度和下标的 & 运算就会增加一位，最后截取的高位也就是左边第一位将会决定元素的下标。如果高位为0，那么不需要进行位置调整，如果高位为1，那么元素会调整到 j + oldCap位置。
2.4：HashMap中的一些主要方法
2.4.1：HashMap中的Put()方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* onlyIfAbsent为true时，相同key的元素，只有原来元素的value不为null时，新put的元素才会对value进行覆盖
* onlyIfAbsent 默认是 false
* evict为false，那么HashMap为创建模式 默认是true 该参数用于LinkedHashMap，这里没有其他作用（空实现）
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//变量tab作为接下来操作数组的引用、p作为需要操作的节点、n为tab的长度、i为tab的下标
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果tab没有初始化、通过resize()方法进行扩容和初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过tab的长度进行 & 运算来获取tab的下标，p=tab[i]，并判断p是否为null。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//如果为null，说明该位置之前没有元素，无hash碰撞、新建一节点放进去
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//当p不等于null 时
Node<K,V> e; K k;
//如果p的hash值和key的hash值想等或者p节点的key和传入的key一致
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果相等，则将p的引用赋给e
e = p;
//如果p节点是个红黑树节点
else if (p instanceof TreeNode)
//强转后put进去、返回应用给到e
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//接下来会判断插入后链表是维持链表结构还是转变为红黑树
//binCount计算链表元素的个数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//当链表中p的下一个元素为null时，那么把该元素插入到p的后面、
//并且把新节点的引用给到p.next
//最后一个参数传 null 保证此节点还是最后一个
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//插入成功后，判断是否要转化成红黑树结构
//插入元素后，此时链表元素已经增加一个，但是binCount还没有++，所以阀值减小一个
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//如果链表节点已经达到8个并且数组的长度达到64，那么转化成红黑树存储
//否则，扩容
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍历时如果发现有相同的节点，将这个节点引用赋值给e，最后统一处理
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//对已经存在key的情况做处理
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//前面提到，onlyIfAbsent表示存在key相同时不做覆盖处理，
//这里作为判断条件，可以看出当onlyIfAbsent为false或者oldValue为null时，进行覆盖操作。
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//linkedHashMap的尾部操作，HashMap中并无实际意义
afterNodeAccess(e);
//在这里如果插入的是key之前存在，返回oldValue，如果是新添加数据，那么就是返回null
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
//linkedHashMap的尾部操作，HashMap中并无实际意义
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
2.4.2：HashMap中的get()方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//根据key的hash值去获取value
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
// tab：内部数组 first: 索引位首节点 n: 数组长度 k: 索引位首节点的key
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 数组不为null 数组长度大于0 索引位首节点不为null
//根据key的hash值，计算出下标（n - 1）& hash，如果有这个下标，那么直接得到元素
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;
//接下来就是遍历链表和红黑树结构，直到下一个元素为null
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;
//如果key不同，一直遍历下去直到链表尽头，e.next == null
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//没找到就返回null
return null;
}
- 判断key的想等条件：hash值相同 并且 符合equals方法。
- 查哈希表数组是否为null和索引位首节点（bucket的第一个节点）是否为null。
- 不是首节点，也不是红黑树，那么就开始遍历链表，获取与key相同键的节点
三：HsahMap中常见的问题
3.1：HashMap的扩容机制是什么，什么时候会发生扩容？
-
哈希表为null或者长度为0。
-
哈希表中存储的K-V对数超过了threshold。
-
链表中长度超过了8，并且哈希表长度到达64，此时也会发生扩容。
3.2：HashMap不是线程安全的，为什么？如何保证线程安全？
解析：在put()方法中有这样的代码
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果没有hash碰撞则直接插入元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
假如我们通过多线程来往HashMap中插入元素，线程A和线程B都进行put操作，且线程A和线程B插入元素下标的哈希值是一致的，当线程A走到 if 条件里面时暂时挂起，线程B走进来也插入元素，并且成功插入了元素，此时线程B挂起，线程A此时被放开，由于之前做过hash碰撞的判断，进来后直接进行插入操作，此时就会导致线程B插入的数据被线程A插入的数据覆盖了，导致数据前后不一致的情况。所以线程是不安全的。
对于线程不安全的情况，可以使用
Collections.SynchronizedMap()
来实现。
3.3：HashMap中为什么会选择8作为链表转红黑树的阈值？
解析：根据泊松分布，在负载因子默认为0.75的时候，单个hash槽内元素个数为8的概率小于百万分之一，所以将7作为一个分水岭，等于7的时候不转换，大于等于8的时候才进行转换，小于等于6的时候就化为链表。
至此，HashMap的源码研究告一段落，欢迎大家一起讨论学习。
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