本篇文章已授权微信公众号 guolin_blog （郭霖）独家发布

HashMap是Map中最为常用的一种，面试中也经常会被问到相关的问题。由于HashMap数据结构较为复杂，回答相关问题的时候往往不尽人意，尤其是在JDK1.8之后，又引入了红黑树结构，其数据结构变的更加复杂，本文就JDK1.8源码为例，对HashMap进行分析；

1、源码分析

1.1 老规矩，先上构造方法

  
    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);
    }

构造方法一共重载了四个，主要初始化了三个参数：

initialCapacity 初始容量（默认16）： hashMap底层由数组实现+链表（或红黑树）实现，但是还是从数组开始，所以当储存的数据越来越多的时候，就必须进行扩容操作，如果在知道需要储存数据大小的情况下，指定合适的初始容量，可以避免不必要的扩容操作，提升效率
threshold 阈值：hashMap所能容纳的最大价值对数量，如果超过则需要扩容，计算方式：threshold=initialCapacity*loadFactor（构造方法中直接通过tableSizeFor(initialCapacity)方法进行了赋值，主要原因是在构造方法中，数组table并没有初始化，put方法中进行初始化，同时put方法中也会对threshold进行重新赋值，这个会在后面的源码中进行分析）
loadFactor 加载因子（默认0.75）：当负载因子较大时，去给table数组扩容的可能性就会少，所以相对占用内存较少（空间上较少），但是每条entry链上的元素会相对较多，查询的时间也会增长（时间上较多）。反之就是，负载因子较少的时候，给table数组扩容的可能性就高，那么内存空间占用就多，但是entry链上的元素就会相对较少，查出的时间也会减少。所以才有了负载因子是时间和空间上的一种折中的说法。所以设置负载因子的时候要考虑自己追求的是时间还是空间上的少。（一般情况下不需要设置，系统给的默认值已经比较适合了）

我们最常使用的是无参构造，在这个构造方法里面仅仅设置了加载因子为默认值，其他两个参数会在resize方法里面进行初始化，在这里知道这个结论就可以了，下面会在源码里面进行分析；另外一个带有两个参数的构造方法，里面对初始容量和阈值进行了初始化，对阈值的初始化方法为 tableSizeFor(int cap),看一下源码：

    /**
     * 找到大于或等于 cap 的最小2的幂
     */
    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;
    }

第一次看大这个方法的时候，我当时的心情是：

接下来分析一下这个方法，对于无符号右移运算符不了解的，可以看一下这篇文章了解一下，下面偷一张图（真的是借别人的图，google搜索的,不知道是谁的，如果大佬觉得太可耻，私信我我删了他）以10为例进行分析：

另外，需要注意一下的是，第一步 int n = cap - 1; 这个操作，执行这个操作的主要原因是为了防止在cap已经是2的n次幂的情况下，经过运算后得到的结果是cap的二倍的结果，例如如果n为l6，经过一系列运算之后，得到的结果是0001 1111，此时最后一步n+1 执行之后，就会返回32，有兴趣的可以自己进行尝试；

1.2 put方法

在hashMap源码中，put方法逻辑是最为复杂的，接下来先看一下源码：

  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;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
             //如果table尚未初始化，则此处进行初始化数组，并赋值初始容量，重新计算阈值
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //通过hash找到下标，如果hash值指定的位置数据为空，则直接将数据存放进去
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            //如果通过hash找到的位置有数据，发生碰撞
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //如果需要插入的key和当前hash值指定下标的key一样，先将e数组中已有的数据
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                //如果此时桶中数据类型为 treeNode，使用红黑树进行插入
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //此时桶中数据类型为链表
                // 进行循环
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //如果链表中没有最新插入的节点，将新放入的数据放到链表的末尾
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);

                        //如果链表过长，达到树化阈值，将链表转化成红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果链表中有新插入的节点位置数据不为空，则此时e 赋值为节点的值，跳出循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }

            //经过上面的循环后，如果e不为空，则说明上面插入的值已经存在于当前的hashMap中，那么更新指定位置的键值对
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //如果此时hashMap size大于阈值，则进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

从代码看，put方法分为三种情况：

table尚未初始化，对数据进行初始化
table已经初始化，且通过hash算法找到下标所在的位置数据为空,直接将数据存放到指定位置
table已经初始化，且通过hash算法找到下标所在的位置数据不为空，发生hash冲突（碰撞），发生碰撞后，会执行以下操作：
- 判断插入的key如果等于当前位置的key的话，将 e 指向该键值对
- 如果此时桶中数据类型为 treeNode，使用红黑树进行插入
- 如果是链表，则进行循环判断，如果链表中包含该节点，跳出循环，如果链表中不包含该节点，则把该节点插入到链表末尾，同时，如果链表长度超过树化阈值（TREEIFY_THRESHOLD）且table容量超过最小树化容量（MIN_TREEIFY_CAPACITY），则进行链表转红黑树（由于table容量越小，越容易发生hash冲突，因此在table容量<MIN_TREEIFY_CAPACITY 的时候，如果链表长度>TREEIFY_THRESHOLD,会优先选择扩容，否则会进行链表转红黑树操作）

首先分析table尚未初始化的情况：

1.2.1 table尚未初始化

n = (tab = resize()).length;

从代码可以看出，table尚未初始化的时候，会调用resize()方法：

final Node<K,V>[] resize() {

        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;

        //1、table已经初始化，且容量 > 0
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //如果旧的容量已近达到最大值，则不再扩容，阈值直接设置为最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //如果旧的容量不小于默认的初始容量，则进行扩容，容量扩张为原来的二倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        //2、阈值大于0 threshold 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        //3 threshold 和 table 皆未初始化情况，此处即为首次进行初始化
        //也就在此处解释了构造方法中没有对threshold 和 初始容量进行赋值的问题
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            //如果阈值为零，表示使用默认的初始化值
            //这种情况在调用无参构造的时候会出现，此时使用默认的容量和阈值
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            //此处阈值即为 threshold=initialCapacity*loadFactor
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算，容量*负载因子
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }

        //更新阈值
        threshold = newThr;

        //更新数组桶
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;

        //如果之前的数组桶里面已经存在数据，由于table容量发生变化，hash值也会发生变化，需要重新计算下标
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                //如果指定下标下有数据
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //1、将指定下标数据置空
                    oldTab[j] = null;
                    //2、指定下标只有一个数据
                    if (e.next == null)
                        //直接将数据存放到新计算的hash值下标下
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //3、如果是TreeNode数据结构
                    else if (e instanceof TreeNode)

                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //4、对于链表，数据结构
                    else { // preserve order
                        //如果是链表，重新计算hash值，根据新的下标重新分组
                        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;
    }

resize方法逻辑比较复杂，需要静下心来一步步的分析，但是总的下来，分为以下几步：

首先先判断当前table是否进行过初始化，如果没有进行过初始化，此处就解决了调用无参构造方法时候，threshold和initialCapacity 未初始化的问题，如果已经初始化过了，则进行扩容，容量为原来的二倍
扩容后创建新的table，并对所有的数据进行遍历
- 如果新计算的位置数据为空，则直接插入
- 如果新计算的位置为链表，则通过hash算法重新计算下标，对链表进行分组
- 如果是红黑树，则需要进行拆分操作

1.3 get方法，查找

put方法分析完成之后，剩下的就很简单了，先看一下源码：

    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) {

            //1、根据hash算法找到对应位置的第一个数据，如果是指定的key，则直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;

            if ((e = first.next) != null) {
                //如果该节点为红黑树，则通过树进行查找
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                //如果该节点是链表，则遍历查找到数据
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

get方法相对于put来说，逻辑实在是简单太多了

根据hash值查找到指定位置的数据
校验指定位置第一个节点的数据是key是否为传入的key，如果是直接返回第一个节点，否则继续查找第二个节点
如果数据是TreeNode（红黑树结构），直接通过红黑树查找节点数据并返回
如果是链表结构，循环查找所有节点，返回数据
如果没有找到符合要求的节点，返回null

在这个方法里面，需要注意的有两个地方：hash（key）和hash的取模运算 (n - 1) & hash

1.3.1 hash（key）的源码

 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

这段代码叫做扰动函数，也是hashMap中的hash运算，主要分为下面几步：

key.hashCode()，获取key的hashCode值，如果不进行重写的话返回的是根据内存地址得到的一个int值
key.hashCode() 获取到的hashcode无符号右移16位并和元hashCode进行^ ，这样做的目的是为了让高位与低进行混合，让两者都参与运算，以便让hash值分布更加均匀

1.3.2 取模运算 (n - 1) & hash

在hashMap的代码中，在很多地方都会看到类似的代码：

first = tab[(n - 1) & hash])

hash算法中，为了使元素分布的更加均匀，很多都会使用取模运算，在hashMap中并没有使用hash%n这样进行取模运算，而是使用(n - 1) & hash进行代替，原因是在计算机中，&的效率要远高于%；需要注意的是，只有容量为2的n次幂的时候，(n - 1) & hash 才能等效hash%n，这也是hashMap 初始化初始容量时，无论传入任何值，都会通过tableSizeFor(int cap) 方法转化成2的n次幂的原因，这种巧妙的设计真的很令人惊叹；至于为什么只有2的n次幂才能这样进行取模运算，这里就不再详细叙述了，有兴趣的可以看一下一位大佬写的文章：由HashMap哈希算法引出的求余%和与运算&转换问题

1.4 remove方法，删除

了解完get方法之后，我们再最后了解一下remove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) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;

        //根据key和key的hash值，查找到对应的元素
        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;
            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);
                }
            }

            //如果查找的了元素node，移除即可
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                //如果是TreeNode，通过树进行移除
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                //如果是第一个节点，移除第一个节点，将index下标的位置指向第二个节点
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;
                else
                    //如果不是链表的第一个节点，则移除该节点
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

从源码可以看出来，通过key找到需要移除的元素操作过程和get方法几乎一致，最后在查找到key对应的节点之后，根据节点的位置和类型，进行相应的移除操作就完成了，过程非常简单

1.4.0 其他源码

到这里，hashMap的源码基本就解析完成了，其余的方法和源码逻辑相对非常简单，大部分还是使用上述代码来实现的，例如containsKey（jey），就是使用get方法中的getNode（）来判断的，由于篇幅原因就不一一介绍。

另外，中间有很部分不影响逻辑理解的代码被一笔带过，比如红黑树的转化，查找，删除等操作，有兴趣的可以自己进行学习，不过还有一些其他的特性需要提醒一下

最后总结一下：

HashMap 底层数据结构在JDK1.7之前是由数组+链表组成的，1.8之后又加入了红黑树；链表长度小于8的时候，发生Hash冲突后会增加链表的长度，当链表长度大于8的时候，会先判读数组的容量，如果容量小于64会先扩容（原因是数组容量越小，越容易发生碰撞，因此当容量过小的时候，首先要考虑的是扩容），如果容量大于64，则会将链表转化成红黑树以提升效率
hashMap 的容量是2的n次幂，无论在初始化的时候传入的初始容量是多少，最终都会转化成2的n次幂，这样做的原因是为了在取模运算的时候可以使用&运算符，而不是%取余，可以极大的提上效率，同时也降低hash冲突
HashMap是非线程安全的，在多线程的操作下会存在异常情况（如形成闭环（1.7），1.8已修复闭环问题，但仍不安全），可以使用HashTable或者ConcurrentHashMap进行代替