HashMap主要是有数组+链表的结构实现的，相当于数组中的每个元素都维护了一个链表。
在JDK1.8中，引入了红黑树，当链表长度大于8时会变成红黑树的结构，当红黑树中的元素数量小于6时又会变回链表结构。
其实初学者的话不需要去了解红黑树的部分，只要了解到数组+链表这一层，就已经算是对HashMap有一定认识了，探索过深反而得 不偿失。
首先呢，先来认识几个常量
//数组的默认长度为2^4=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//数组的最大长度为2^30=1073741824
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//加载因子的默认值为0.75，加载因子的用途下文会解释
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当链表存在多少个元素时，需要转化为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当红黑树的元素数量少于多少时，需要转化为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//红黑树的最小长度，也就是链表转化为红黑树时，会直接扩容到64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;然后再来看一下几个成员变量和构造方法
/*
*数组中的Node有两种，一种是链表的节点，也就是Node，另外一种是红黑树的节点，
*也就是TreeNode。
*链表的节点包括哈希值、key、value、后继
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
//而红黑树的节点包括父节点、左孩子、右孩子、颜色
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
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;
}
//hash数组
transient Node<K,V>[] table;
//键值对
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//当前hashMap含有多少个元素
transient int size;
//当前HashMap的修改次数
transient int modCount;
//加载因子
final float loadFactor;
//当 size >= threshold 时就需要对数组执行扩容操作了
//threshold = capacity(当前容量) * loadFactor(加载因子)
int threshold;
//两个参数的构造函数，用户可以设置初始容量和加载因子，从而计算出threshold
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);
}
//一个参数的构造函数，用户可以自定义初始容量，加载因子默认为0，75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//无参构造函数，加载因子默认为0.75
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
下面是对put方法的分析
//前三个参数分别为通过key算出的Hash值、Key、Value后面两个参数暂时不需要理解
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//Hash值的算法为取hashCode并且移位，然后取余，用这种方式减少hash冲突
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//下面就是put方法的业务主体了，关于红黑树和扩容的部分不会在本文详细介绍
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)
//如果当前hashmap为空，那么直接扩容，得到n为当前可用长度
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//通过hash值与n-1进行与运算，得到一个必然小于n的整数
//若数组的该索引下的元素为空，那么直接将节点加进去。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果当前要put的key已经存在与hashmap中，则覆盖
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果发现p是一个红黑树，那么以红黑树的方式添加当前节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果不是以上的情况，那说明数组的元素中已经存在了一个链表，往链表结尾添加当前的节点
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
//若链表的长度已经大于了链表最大长度，那么则转化为红黑树
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);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//如果当前hashmap长度>threshold则开始扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}跟put相比，get方法就要简单很多了
下面的逻辑看上去比较乱，实际上思路很简单。
首先，通过hash算出的索引值可以直接找到位于数组的元素，我们都知道数组的查找效率是O(1)的。
接着，判断一下这个元素是不是没有后继，也就是只存在一个节点，那么直接返回
最后，判断这个元素是链表的节点还是红黑树的节点、如果是链表，那么遍历链表，找到key一样的，然*后返回，如果是红黑树，则按照红黑树的方式去寻找。
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;
//判断数组是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//判断否否只有一个节点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//如果不是红黑树，遍历链表，找key的所属节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}下面是扩容的部分
当发生扩容操作时，如果说旧数组已经到了数组最大长度了，那么则不继续扩容了，任由它hash碰撞。否则会创建一个新的数组，长度为旧数组的两倍，然后把旧数组的元素放到新数组里。比方说旧数组的长度为len，旧数组的某个元素下标为index，新数组的长度为index*2，旧数组的元素要么停留在index，要么会移位到index+len的位置。
那么是根据什么来判断是否移位呢，hashmap中实现的算法非常巧妙，是根据当前新数组最高位的二进制数字判断的，也就是(oldhash&index)，若这个值为0，则停留在原地不动，若这个值不为零，那么则移位。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果旧数组达到了最大长度，那么直接返回
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//创建长度为旧数组两倍的新数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//遍历旧数组，把元素都放到新数组里
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//该元素只有一个节点，，那么直接放入新数组中
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//红黑树的话先不管
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表则执行以下操作
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//如果值为0，那么这个元素停留在原地
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//如果值不为0，那么则移位到index+len中
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//在下面分别把停留在原地和移位的链表，放入新数组中。
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}本文只作为学习过程中的随笔，如果有不正确的地方欢迎指出。
参考文章 tech.meituan.com/2016/06/24/…
