前言:HashMap是集合里重要的一个成员，也是面试中高频率问的。下面分析下HashMap的源码思路。
目录
一. 概述
(1) HashMap是基于数组+链表+红黑树实现的。
数组称之为哈希桶，每个桶里面放的是链表，链表中的每个节点，就是哈希表中的每个元素。当链表长度达到8，会转化成红黑树，以提升它的查询、插入效率。
(2) HashMap不保证有序(如插入顺序)，也不保证不随时间变化
(3) HashMap允许key、value为null，并且是线程不安全的。
(4) HashMap继承了AbstractMap类，实现了Map、Serializable、Cloneable接口。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
二. 源码分析
(1) HashMap初始化
1.先分析下HashMap中重要的参数(变量)
// 即：容量、加载因子、扩容阈值
//容量必须是2的幂次方 &&小于2的30次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认容量大小，2的4次方（00001向左移4位为10000），16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大的容量，2的30次方
//默认加载因子，衡量其容量增加到多满的一种尺度
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//扩容阈值=容量大小*加载因子，即哈希表的大小大于扩容阈值时，就会扩容哈希表
int threshold;
//实际加载因子
final float loadFactor;
/**
* 与红黑树相关的参数
*/
//1.桶的树化阈值,即 链表转成红黑树的阈值，在存储数据时，当链表长度 > 该值时，则将链表转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//2.桶的链表还原阈值,即 红黑树转为链表的阈值，当在扩容（resize（））时（此时HashMap的数据存储位置会重新计算），
//在重新计算存储位置后，当原有的红黑树内数量 < 6时，则将 红黑树转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//3.最小树形化容量阈值：即 当哈希表中的容量 > 该值时，才允许树形化链表 （即 将链表 转换成红黑树）
// 否则，若桶内元素太多时，则直接扩容，而不是树形化
// 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;2.构造器
有四个构造器。
//带有初始容量、加载因子参数的构造器
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);
}
//带有初始容量的参数的构造器
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//默认构造器
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
//参数为Map的构造器
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}3.链表结点实现类
/**
* Node是HashMap的内部类，实现了Map.Entry接口，本质是 = 一个映射(键值对)
* 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法
**/
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;
}
}
4..红黑树结点实现类
/**
* 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:父结点，左右子树，删除辅助结点，颜色
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;
//构造器
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//返回当前结点的根结点
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
//后面代码省略......
}这里只是对红黑树的简单介绍，要深入了解红黑树请找更多详细资料的介绍。
(2) HashMap的增加元素操作【增】 重点中的重点
1.添加单个键值对，put(K key, V value) 方法
public V put(K key, V value) {
//1.对传入的key进行hash值
//2.再调用putVal（）将键值对放入
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
// a. 当key = null时，hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null
// 注：对比HashTable，HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，
// 所以HashTable的key不可为null
// b. 当key ≠ null时，则通过先计算出 key的 hashCode()（记为h），
//然后 对哈希码进行 扰动处理： 按位 异或（^） 哈希码自身右移16位后的二进制
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//申明变量
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//1.如果哈希表数组为空，则通过resize()扩容方法
//从这可以看出初始化数组的时机是在第一次执行put()函数，调用resize()去构建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//2.计算出插入的数组索引，插入时判断是否存在hash冲突
//如果不存在，则直接在数组位置插入结点，否则即当前存储位置已存在结点，进入下一个处理
//2.1判断当前位置的key是否与需插入的key一样，
//2.2判断插入元素的数据结构是链表还是红黑树
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//2.1.判断tab[i]的元素的key是否与插入的key相同，若相同则直接新的value覆盖旧的value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.2 如果是红黑树结点，调用putTreeVal()方法，否则就是链表，进入下一步处理
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 若是链表,则在链表中插入 or 更新键值对
// a.遍历table[i]，判断Key是否已存在：采用equals（） 对比当前遍历节点的key与
// 需插入数据的key：若已存在，则直接用新value 覆盖 旧value
// b.遍历完毕后仍无发现上述情况，则直接在链表尾部插入数据
// 注：新增节点后，需判断链表长度是否>8（8 = 桶的树化阈值）：若是，则把链表转换为红黑树
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//对于b.遍历链表到最后一个位置还是为null，则新建结点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null)
//当链表的长度>8时，会进行数化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//对于a.
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//更新p指向下一个结点，继续遍历
p = e;
}
}
//对于a.情况的操作，发现key已存在，直接用新value 覆盖 旧value & 返回旧value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//插入成功后，当键值对数量size>最大容量threshold(扩容阈值)，就会触发扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
//插入成功时调用该方法,默认空实现
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
//作用：向红黑树插入 or 更新数据（键值对）
//过程：遍历红黑树判断该节点的key是否与需插入的key 相同：
// a. 若相同，则新value覆盖旧value
// b. 若不相同，则插入
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
} put(K key,V value)总体的大致思路：
a. 先根据key计算出存储的数组位置。
首先对key进行hash码，h=key.hashCode()；两次处理哈希码,h ^ (h >>> 16)；最终计算存储的数组位置 (n - 1) & hash。
所有处理的根本目的，都是为了提高 存储key-value的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性，尽量避免出现hash值冲突。即：对于不同key，存储的数组下标位置要尽可能不一样
b.下面是张put(K key,V value)的流程图：
扩容机制解析:
//该方法有2种情况需要调用：
//1.初始化哈希表 2.当前数组容量>最大容量
final Node<K,V>[] resize() {
//扩容前的数组(当前数组)
Node<K,V>[] oldTab = table;
//扩容前的数组容量长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//扩容前的数组的扩容阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//当前的数组容量>最大值，则不需要扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//当前的数组容量的2倍<最大值&&当前的数组容量>=默认的初始化大小(16)，就扩容
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//说明此时在初始化哈希表（采用指定还是默认）
//如果当前数组是空的，阈值时
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值
else {}//如果当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的阈值为默认容量16 * 默认加载因子0.75f = 12
}
if (newThr == 0) {//如果新的阈值是0，对应的是 当前表是空的，但是有阈值的情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;//根据新表容量 和 加载因子 求出新的阈值
//进行越界修复
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//更新阈值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据新的容量 构建新的哈希桶
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//更新哈希桶引用
table = newTab;
//如果以前的哈希桶中有元素
//下面开始将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中
if (oldTab != null) {
//遍历老的哈希桶
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//取出当前的节点 e
Node<K,V> e;
//如果当前桶中有元素,则将链表赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将原哈希桶置空以便GC
oldTab[j] = null;
//如果当前链表中就一个元素，（没有发生哈希碰撞）
if (e.next == null)
//直接将这个元素放置在新的哈希桶里。
//注意这里取下标 是用 哈希值 与 桶的长度-1 。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
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（暂且不谈 避免过于复杂， 后续专门研究一下红黑树）
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
//低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;//临时节点 存放e的下一个节点
do {
next = e.next;
//这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点： 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//给头尾节点指针赋值
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}//高位也是相同的逻辑
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}//循环直到链表结束
} while ((e = next) != null);
//将低位链表存放在原index处，
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//将高位链表存放在新index处
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}2.添加map集合， putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) 方法
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);
}
//将另一个Map的所有元素加入表中，参数evict初始化时为false，其他情况为true
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//拿到m的元素数量
int s = m.size();
//如果数量大于0
if (s > 0) {
//如果当前表是空的
if (table == null) { // pre-size
//根据m的元素数量和当前表的加载因子，计算出阈值
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
//修正阈值的边界 不能超过MAXIMUM_CAPACITY
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//如果新的阈值大于当前阈值
if (t > threshold)
//返回一个 》=新的阈值的 满足2的n次方的阈值
threshold = tableSizeFor(t);
}
//如果当前元素表不是空的，但是 m的元素数量大于阈值，说明一定要扩容。
else if (s > threshold)
resize();
//遍历 m 依次将元素加入当前表中。
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);
}
}
}
(3) HashMap的删除元素操作【删】
1.删除单个键值对，remove(Object key) 方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
// p 是待删除节点的前置节点
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//如果哈希表不为空，则根据hash值算出的index下 有节点的话。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//node是待删除节点
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果链表头的就是需要删除的节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;//将待删除节点引用赋给node
else if ((e = p.next) != null) {//否则循环遍历 找到待删除节点，赋值给node
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);
}
}
//如果有待删除节点node， 且 matchValue为false，或者值也相等
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)//如果node == p，说明是链表头是待删除节点
tab[index] = node.next;
else//否则待删除节点在表中间
p.next = node.next;
++modCount;//修改modCount
--size;//修改size
afterNodeRemoval(node);//LinkedHashMap回调函数
return node;
}
}
return null;
}
2.删除单个键值对，remove(Object key，Object value) 方法
@Override
public boolean remove(Object key, Object value) {
//调用removeNode(),将matchValue设为true
return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}(4) HashMap的替换元素操作【改】
相当于增，覆盖操作。
(5) HashMap的获取元素操作【查】
1.查询单个键值对，get(Object key) 方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//传入扰动后的哈希值 和 key 找到目标节点Node
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//查找过程和删除基本差不多， 找到返回节点，否则返回null
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;
}
2.判断是否包含key，containskey(Object key) 方法
public boolean containsKey(Object key) {
return getNode(hash(key), key) != null;
}3.判断是否包含Value，containsValue(Object value) 方法
public boolean containsValue(Object value) {
Node<K,V>[] tab; V v;
//遍历哈希捅里的每一个链表
if ((tab = table) != null && size > 0) {
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
//如果找到value一直就返回true
if ((v = e.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))
return true;
}
}
}
return false;
}三. 与其他集合类的区别
(1) 与HashTable的区别
1.与之相比HashTable是线程安全的，且不允许key、value是null。
2.HashTable默认容量是11。
3.HashTable是直接使用key的hashCode(key.hashCode())作为hash值，不像HashMap内部使用static final int hash(Object key)扰动函数对key的hashCode进行扰动后作为hash值。
4.HashTable取哈希桶下标是直接用模运算%.（因为其默认容量也不是2的n次方。所以也无法用位运算替代模运算）
扩容时，新容量是原来的2倍+1。int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
5.Hashtable是Dictionary的子类同时也实现了Map接口，HashMap是Map接口的一个实现类；
(2) 与HashMap(基于1.7JDK实现)的区别
1.数据结构不同
2.获取数据不同
3.扩容机制不同
四. 总结
1.HashMap以前只会调用API使用，殊不知原理藏着这么多东西，所以学东西不仅仅要知其然，更要知其所以然。
参考资料:
https://blog.youkuaiyun.com/carson_ho/article/details/79373134
https://blog.youkuaiyun.com/zxt0601/article/details/77413921
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