深入浅出的理解HsahMap的实现原理及常见面试题

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Map继承树

1. 引入

Java中Collection是所有单列集合的最顶层接口，它的子接口包括List、Set、Queue，接口中定义了所有单列集合实现时应遵循的规范。Map接口是所有双列集合的顶层接口，它的继承树如上所示，它具有如下的特点：

Map集合中的元素，key和value的数据类型可以相同也可以不同
Map集合中的元素，key不允许重复，value可以重复
Map集合中的元素，key和value是一一对应的

关于Collection接口和Map接口，及其它们各自实现类的使用请参阅以下两篇博文，这里不再赘述。

浅析Java中的Collection接口

浅析Java中的Map接口及实现类

从文章的标题出发，我们下面着重关于与Map接口及其它的实现类底层的实现原理，并从源码的角度详细的进行剖析。

2. Map接口

从上面的叙述可知，Map中存放的是key-value类型的数据，key和value是一一对应的，即通过指定的key总能找到对应value。其中key用Set来存放，从而保证key的不重复，即同一个Map对象所对应的的类须重写hashCode()和equals()。通常使用不可变类型的值作为key，如常用的Integer和String。Map整体存放数据的原理如下所示：

Map存放原理示意图

其中Entry是定义在Map接口内部的一个接口，不同Map的实现类都需要实现Entry接口。当使用Map.put()往集合中存放key-value的数据时，实际上是存放到了一个一个的Entry中。因此，当需要遍历Map时，可以先获取到Entryset，然后使用Entry.getkey()和Entry.getValue()来进行键和值的获取。Entry接口定义如下：

interface Entry<K,V> {
	// 获取键
    K getKey();
	// 获取值
    V getValue();
	// 设置值
    V setValue(V value);

    boolean equals(Object o);
    int hashCode();

    // 一系列的定制的Comparator，供排序时使用
    public static <K extends Comparable<? super K>, V> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByKey() {
        return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
            (c1, c2) -> c1.getKey().compareTo(c2.getKey());
    }

    public static <K, V extends Comparable<? super V>> Comparator<Map.Entry<K,V>> comparingByValue() {
        return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
            (c1, c2) -> c1.getValue().compareTo(c2.getValue());
    }

    public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByKey(Comparator<? super K> cmp) {
        Objects.requireNonNull(cmp);
        return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
            (c1, c2) -> cmp.compare(c1.getKey(), c2.getKey());
    }

    public static <K, V> Comparator<Map.Entry<K, V>> comparingByValue(Comparator<? super V> cmp) {
        Objects.requireNonNull(cmp);
        return (Comparator<Map.Entry<K, V>> & Serializable)
            (c1, c2) -> cmp.compare(c1.getValue(), c2.getValue());
    }
}

3. 背景知识

在基本了解了Map接口底层的实现基础上，接下来分别来看一下Map接口的实现类，如HashMap、LinkedHashMap和TreeMap底层的实现原理，不过在阅读它们的源码之前，我们需要回顾一些背景知识，从而来方便后续源码的理解。

3.1 数据存储

计算机中常用于数据存储的数据结构有数组和链表，不管是各种类型的树还是更为复杂的图，它们底层的实现都是依赖于数组或是链表。例如，图有邻接矩阵和邻接表两种实现方式，它们各自的实现依赖就是数组和链表。数组使用的是一段物理上连续的空间来进行数据的存放，因此可以根据指定的索引进行数据的存取，适合于频繁进行查询的场景。但是物理上连续空间的要求，使得数据的插入和删除需要移动数组元素，因此并不适用于频繁进行数据插入和删除的操作。

链表并不要求使用物理上连续的空间，而是通过节点之间的引用来进行数据间的联系。因此，当需要进行数据的插入和删除时，只需要处理节点间的引用即可，适用于频繁进行插入和删除的场景。但是，链表并不能像数组一样通过索引来直接进行数据访问，而是每次访问都需要遍历一遍链表，时间复杂度相比数组较高。

数组和链表

基于数组和链表实现的诸如二叉树和图等其他的数据结构，由于各自结构上的特点，分别适合于不同的应用场景，这些不是这里关注的重点。之所以要讲到数组和链表，原因是Map的实现中需要用到它们。

3.2 哈希算法

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性，一般用于快速查找和加密算法。

哈希算法

简单来说，任意长度的数据经过哈希算法都可以得到一段固定长度的输出，这里的输出称为哈希值。而且对于一段具体的数据来说，如果哈希算法不变，那么它对应的哈希值就是唯一的，当然相同哈希值可能会对应不同的数据。

常用的哈希算法有：

算法	输入长度（位）	输入长度（字节）
MD5	128	16
SHA-1	160	20
RipeMD-160	160	20
SHA-256	256	32
SHA-512	512	64

3.3 哈希表

哈希表（散列表）就是哈希算法借助数组的一种具体实现，不管是查询操作，还是数据的插入和删除操作，哈希表都可以在O(1)时间复杂度内完成。哈希表的映射功能的实现还依赖于具体的哈希函数 f f f，它的形式如下所示：
存放位置 = f ( 数据 ) \text{存放位置} = f(数据) 存放位置=f(数据)
哈希函数的实现方式多种多样，原则上只要能满足哈希算法的功能要求都可以作为哈希函数，例如常用的取模等。一个优秀的哈希函数应该是计算上简单的，散列地址上分配是均匀的。前面讲到，对于一段具体的数据来说，只要哈希函数是固定的，那么它对应的哈希值就是唯一的。但是相同哈希值可能会对应不同的数据，这就是哈希冲突。即时再好的哈希函数，仍然无法彻底避免哈希冲突的出现。故而需要相应的方法来处理它。常用于解决哈希冲突的方法有：

开放定址法：当关键字key的哈希地址 p = H （ k e y ） p=H（key） p=H（key）出现冲突时，以 p p p为基础，产生另一个哈希地址 p 1 p_1 p1，如果 p 1 p_1 p1仍然冲突，再以 p 1 p_1 p1为基础产生另一个哈希地址 p 2 p_2 p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址 p i p_i pi，将相应元素存入其中
H i = ( H ( K e y ) + d i ) H_i = (H(Key) +d_i) % m Hi=(H(Key)+di)
其中H表示哈希函数，m为表长， d i d_i di为增长序列
再哈希法：同时构造不同的哈希函数，当某个哈希函数发生哈希冲突时，再使用另一个哈希函数计算，直到不再发生冲突为止
链地址法：将所有哈希地址相同的元素构成一个单链表，并将单链表的头指针存在哈希表中，适用于经常进行插入和删除的场景

4. HashMap实现原理

HashMap是Map接口最为常用的实现类，它的底层实现就是哈希表。针对于不同的JDK版本来说，又具有不同的实现方式：

JDK7及之前：数组 + 链表
JDK8及之后：数组 + 链表 + 红黑树

由于不同版本JDK中HashMap的实现有些差别，因此下面分别就JDK7和JDK8中的源码实现为例，对HahsMap的底层源码实现做一个分析。对于源码的解读来说，分别从属性字段、构造函数和常用方法三个方向入手。

4.1 JDK7

JDK 7中HashMap的定义如下所示：

public class HashMap<K,V>
    extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{}

它不仅继承了Map接口，同时还继承了Cloneable和Serializable两个接口，便于对象的克隆及序列化和反序列化操作。

4.1.1 字段

首先来看一下HashMap的字段定义：

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;  // 默认初始容量大小为16

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;  // 最大可设置容量

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  // 默认加载因子为0.75，用于扩容

transient Entry<K,V>[] table; // transient表示该字段不进行序列化，注意这里定义的为table，和JDK8中是不同的

transient int size;

int threshold;  // 扩容临界值

final float loadFactor;

transient int modCount;

static final int ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD_DEFAULT = Integer.MAX_VALUE;

transient boolean useAltHashing;

transient final int hashSeed = sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this);

其中：

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：定义了HashMap的默认容量为16，即初始时哈希表中数组的长度
MAXIMUM_CAPACITY：HashMap的最大容量
DEFAULT_LOAD_FACTOR：默认的加载因子为0.75，它和HashMap的容量决定了何时进行扩容
threshold：扩容的临界值，计算公式为 t h r e s h o l d = c a p a c i t y × l o a d F a c t o r threshold = capacity \times loadFactor threshold=capacity×loadFactor

4.1.2 构造函数

然后看一下HashMap的构造函数：

// 1. 无参构造，使用默认的容量大小和加载因子
public HashMap() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

// 2. 只指定初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

// 3. 指定初始容量和加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 初始容量不允许为负数值，否则抛参数非法异常
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    
    // 当初始容量超过了最大容量，则只能初始化为规定的最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        
    // 加载因子不允许为负数值和null，否则抛参数非法异常
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
    
    // 注意：初始容量最终只能是2的次幂，便于后续的扩容
    int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
        capacity <<= 1;
	
    // 初始化加载因子
    this.loadFactor = loadFactor;
    // 初始化扩容阈值
    threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    
    // 新建一个Entry类型的table，用于存放数据，大小就是前面得到的capacity
    table = new Entry[capacity];
    useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
        (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
    // 最后的初始化操作
    init();
}

// 4. 使用已有的Map对象进行初始化
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                  DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    putAllForCreate(m);
}

HashMap中提供了四种构造函数的实现方式，例如，最为常用的是直接调用无参构造来进行对象的实例化，此时初始容量和加载因子使用的就是字段中定义的默认值：

Map<String, String> map = new HashMap<>();

当然也可以调用HashMap(int initialCapacity)来创建对象，此时初始容量就是在函数中传入的值，最终内部调用全参的构造函数，详细的分析可见上面的源码注释。

至于最后一种构造函数，参数列表中传递的是一个已有的Map对象，首先计算得到初始容量和加载因子，再调用全参的构造函数进行字段的初始化，最后调用putAllForCreate()来进行对象的初始化。它的源码实现如下：

private void putAllForCreate(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet())
        putForCreate(e.getKey(), e.getValue());
}

遍历map中的每一个Entry，获取到对应的key和value后，又调用了putForCreate()，如下所示：

private void putForCreate(K key, V value) {
	// 如果此时key为null，则对应的哈希值为0，放到数组首部；否则计算对应的哈希值
    int hash = null == key ? 0 : hash(key);
    // 获取在数组中的存放位置
    int i = indexFor(hash, table.length);
	
    // 遍历此时table中的元素
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        // 如果两个map相等，直接返回
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
            e.value = value;
            return;
        }
    }
	// 否则初始化Entry对象
    createEntry(hash, key, value, i);
}

最终调用的是createEntry()来初始化每一个Entry对象。

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

4.1.3 常用方法

由上面的分析可知，HashMap的底层实现使用的是数组 + 链表形式的哈希表，而且比较重要有初始容量、最大容量和加载因子等参数。HashMap整体的数据存放如下所示：

HashMap存放结构

那么它们在提供的方法中是如何被使用的呢？

4.1.3.1 put

首先来看一下最常用的put()，方法的实现流程大致如下：

计算要添加的Entry对象中key的哈希值，经过一系列后续的计算，得到它在table中的索引位置
如果该位置没有其他Entry存放，则直接添加到该位置
如果当前索引处已有其他的Entry存在，那么依次遍历该位置的Entry链中的每个Entry，进行比较：
- 如果彼此哈希值不同，那么成功添加
- 如果彼此哈希值相同，那么继续使用equals()比较，如果为true，则使用当前的value进行覆盖；如果遍历结束都是false，则成功添加，添加的Entry指向原有的Entry元素

这里新添加的Entry作为该位置Entry链的head存在。方法的源码如下所示：

public V put(K key, V value) {
    // 如果此时key为null, 那么调用putForNullKey方法将其放到table中
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 如果key不为null，首先计算对应的哈希值
    int hash = hash(key);
    // 通过计算的哈希值找到table中对应的存放位置
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 得到了table对应的位置后，遍历该位置的链表
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        // 依次比较当前元素和链表中元素是否相等
        // 如果找到存在value相等的元素，则将当前元素的value覆盖掉原有的value
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            // 并返回旧的value
            return oldValue;
        }
    }
    
	// 如果当前位置没有其他元素存放，则调用addEntry将其直接存放到该位置
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

其中putForNullKey()的源码为：

private V putForNullKey(V value) {
	// 遍历table寻找key=null的位置，如果有，则使用传入的value替换掉旧的value
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            // 返回旧的value
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(0, null, value, 0);
    return null;
}

它的实现也是判当前table索引为0的位置有没有元素存放，如果有，则使用传入的value覆盖掉已有的value，否则调用addEntry()直接存到0位置。addEntry()的源码实现为：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 首先判断是否需要扩容
    // 如果需要满足了扩容的条件
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        // 先扩容
        resize(2 * table.length);
        // 计算扩容后对应的哈希值
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        // 获取到应存放的索引位置
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
	
    // 调用createEntry实现最终的保存
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

它最终调用的是createEntry()将元素存放到对应位置的Entry中，实现如下：

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    // 先取bucketIndex位置的元素
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    // 将传入的元素放到bucketIndex位置
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    // 元素个数加1
    size++;
}

此外，哈希值的计算使用的是hash()，它的实现如下所示：

final int hash(Object k) {
    int h = 0;
    if (useAltHashing) {
        // 如果此时的key为String类型，直接使用stringHash32获取到哈希值
        if (k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        // 否则先设定一个哈希种子
        h = hashSeed;
    }

    // 先使用hashCode方法获取到哈希值后，再和种子做异或操作
    h ^= k.hashCode();

    // 然后再和本身移位后的结果异或
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    // 返回最终使用的哈希值
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

4.1.3.2 get

get()就是使用指定的key来从Map中获取到相应的value，它的源码实现如下：

public V get(Object key) {
    // 如果输入的key为null，ze调用getForNullKey返回table索引为0位置的value
    if (key == null)
        return getForNullKey();
        
    // 否则，调用getEntry获取到相应的value
    Entry<K,V> entry = getEntry(key);
	
    // 如果获取到的entry为null，则返回null；否则返回相应的value
    return null == entry ? null : entry.getValue();
}

其中getForNullKey()的实现如下：

private V getForNullKey() {
	// 遍历table找到第一个存放key为null的值
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        // 如果之前已经存放过key为null的Entry，则返回对应的value
        if (e.key == null)
            return e.value;
    }
    // 如果table中没有针对key=null的值存在，直接返回null
    return null;
}

这就是HashMap和Hashtable的一个不同之处：

Hashtable不允许使用null作为key和value

HashMap允许使用null作为key和value

4.1.3.3 resize

resize()对应的功能就是扩容，那为什么需要扩容？以及HashMap中是如何实现扩容的呢？由上面的分析知道，一个优秀的哈希函数不仅计算要简单，更重要的是散列地址要均匀。哈希表中存放元素时，大部分的元素都可以直接存放到数组中，只有一小部分需构成链，这样在数据的有关操作时，只需要针对于数组即可，此时的效率是很高的。

HashMap在初始化时通过capacity指定了table的初始容量，当存放的元素不太多时，哈希冲突的概率很小，但是当存放的元素越来越多时，哈希冲突就会频繁发生。为了存放所有的元素，table的每个位置可能都会维持一条长长的链表，而对链表执行查询操作，效率是很低的。既然在初始容量下，当前的哈希函数已经无法保持它的优异性，那么就对table进行扩容。扩容后原来存放的元素要重新计算在新table中的位置，然后再放到相应的位置上，这里性能开销也是很大。但如果频繁的执行查询操作，相比于对链表不停地查询，这样的开销还是可以忍受的。

那么HashMap是怎么执行扩容操作的呢？当HashMap中元素的个数超过了数组大小和加载因子的乘积时，就会对table进行扩容。例如HashMap初始默认的数组大小为16，加载因子为0.75，那么当table中元素个数大于12（ 16 × 0.75 = 12 16 \times 0.75 = 12 16×0.75=12）时就会扩容，此时扩容操作会将table的大小扩展为当前的2倍，如 2 × 16 = 32 2 \times 16 = 32 2×16=32，然后重新计算元素在新table中的位置，最后将它们重新放到新table中。

具体表现在使用addEntry()最终添加元素时，如果满足了给定的条件，就需要进行扩容。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        // 扩容
        resize(2 * table.length);
        // 如果key不为null要重新计算哈希值，否则哈希值设为0
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        // 根据哈希值和新table的大小重新计算在table中的位置索引
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }
    // 最后按照新的位置存放元素
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

而resize()具体的源码实现如下：

// 参数列表中指定新的容量
void resize(int newCapacity) {
    	// 首先保存旧table
        Entry[] oldTable = table;
    	// 获取旧table的容量
        int oldCapacity = oldTable.length;
    	// 如果旧table的容量已经到达了HashMap的最大容量，即2^30
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 修改阈值为Integer的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
		// 如果table的容量还没有到达最大容量值
    	// 首先使用新容量构建一个Entry数组，即新的table
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        boolean oldAltHashing = useAltHashing;
        useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() &&
                (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
    	// 判断是否需要重新进行哈希值计算
        boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing;
    	// 将旧table中的元素重新放到新table对应的位置上
        transfer(newTable, rehash);
    	// 替换到原有的table
        table = newTable;
    	// 根据新table的大小重新计算threshold
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}

有关数组重复添加操作的方法实现transfer()源码如下所示：

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    // 获取新table的大小
    int newCapacity = newTable.length;
    // 遍历旧table中的每一个Entry
    for (Entry<K,V> e : table) {
        // 如果当前的Entry不为null
        while(null != e) {
            // 获取链上的Entry
            Entry<K,V> next = e.next;
            // 如果此时需要重新计算hash，则获取新的哈希值
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            // 重新计算每个元素在数组中的位置
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            // 标记
            e.next = newTable[i];
             // 将元素放在数组上
            newTable[i] = e;
            // 访问下一个Entry链上的元素
            e = next;
        }
    }
}

其中e.next = newTable[i]中newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插法，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话）。

4.2 JDK8

4.2.1 字段

HashMap在JDK8中是如何实现的呢？它和JDK7中的实现有何不同呢？下面我们依然通过字段、构造函数和常用方法来看一下区别之处。

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
	// 指定了一个固定的序列化ID
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // a 16
    
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;  // 链表转为红黑树的阈值
    
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;  // 红黑树重新转换为链表的阈值

    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 

    transient Node<K,V>[] table;  // ! 这里的table是Node类型，而不是JDK中的Entry类型

    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    transient int size;

    transient int modCount;

    int threshold;

    final float loadFactor;
}

除了和JDK7中定义的相同字段外，还有一些新的字段加入，如：

serialVersionUID：序列化ID，作为唯一识别标志，用于序列化和反序列化
TREEIFY_THRESHOLD：table的Bucket中链表的长度大于该值时，将链表转换为红黑树，默认为8
UNTREEIFY_THRESHOLD：Bucket中红黑树存储的元素个数小于该值时，转换为链表，默认为6
MIN_TREEIFY_CAPACITY：Bucket中元素数被转换为红黑树的最小容量，默认为64

table：此时的table的类型为Node，它是HashMap中定义的一个静态的内部类，Node的定义如下：

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;
    }
}

4.2.2 构造函数

接着看一下构造函数中如何操作上述定义的字段，同样提供了四个构造函数，基本上和JDK7中是一致的。

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);
    // 这里并没有直接按照默认初始容量初始化table
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}


public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}


public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}


public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

但不同之处在于，这里并没有在全参构造函数中直接初始化一个大小为capacity的table，只是设置了loadFactor和threshold。另外HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)中的实现也有差别，这些等看完常用方法中的改变后再回头来理解。

4.2.3 常用方法

4.2.3.1 put

方法执行流程如下：

在这里插入图片描述

下面依然看一下put()、get()和resize()这三个方面的具体实现，首先是put()的实现，源码如下所示：

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

这里在方法体内部并没有具体的实现逻辑，而是调用了putVal()，它的源码实现如下：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    // 常量定义
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 如果当前的table为null，调用resize()初始化table的大小，创建一个哈希表
    // 由于最一开始初始化时并没有初始化table，所以第一次调用put方法时table必定为null
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 如果当前Bucket没有哈希冲突，则直接把key和value构造为Node类型后插入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 如果有哈希冲突
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        //  比较头节点的扰动hash值及key值
        //  如果相同则说明存入的节点key已存在，而且就是头节点
        //  先获取该节点，是否覆盖其值进一步处理
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果是采用红黑树的方式处理冲突，则通过红黑树的putTreeVal方法去插入这个键值对
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 否则说明此时采用的仍是链表结构
            // 遍历当前的链表，判断链表中是否存在和要插入的数据中key相同的节点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 如果遍历到尾部仍未发现，说明要插入的数据可作为一个新节点
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 构造为Node类型作为当前链的最后一个数据插入
                    // 这里采用的是尾插法
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 如果此时链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则把链变为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 如果存在相等的节点
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // 把相等的键的值替换为新值
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            //  方法传入的onlyIfAbsent参数为false，或者旧值为null则直接替换掉旧值
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    //  以上操作以及全部完成，并且已经成功插入或更改一个节点的值
    //  修改modCount的值，记录修改次数
    ++modCount;
    // 更新size
    // 判断插入新节点后是否需要扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

可以看到，由于JDK8中HashMap采用了数组+ 链表+ 红黑树结构，在插入数据时，不仅要考虑是否需要扩容，还需要考虑当前的具体情况，是采用链表的方法插入还是使用红黑树的方法插入，以及是否需要将链表转换为红黑树。总体来说，put()的执行逻辑为：

首先计算哈希值找到应将其放入那个Bucket中
如果此时没有发生了哈希冲突，则直接插入即可
如果此时发生了哈希冲突，那么需要根据具体的情况进行处理：
- 如果此时Bucket已经采用了红黑树，那么就使用红黑树的方法插入
- 否则继续使用链表的方法插入，而且当插入后链表的长度到达设置的临界值时，还需要将链表转换为红黑树
插入的过程中，如果存在重复的key，还需要将其value替换为新的值
数据插入结束后，如果size超过了阈值，还需要进行扩容

理解了put()的实现后，再去看最后一个构造函数的实现就很轻松了。

4.2.3.2 get

get()的实现相比来说较为简单，源码如下：

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

它也并没有直接实现，而是调用了getNode()方法，如下所示：

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 如果哈希表不为空，以及Bucket不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 首先看第一个节点是否是要找的相等节点
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 如果是，直接返回该节点
            return first;
        // 如果还有后续的节点，继续遍历
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果当前的桶是采用红黑树处理冲突，则调用红黑树的get方法去获取节点
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 不是红黑树的话，那采用链表的方法，循环判断链中是否存在该key
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    // 如果所有情况下都找不到，那么返回null
    return null;
}

get()的执行逻辑同样需要区分此时是否已经采用了红黑树，如果是，则采用红黑树的方法进行处理，否则采用链表的方法处理。总体的执行逻辑如下：

首先计算哈希值找到应将其放入那个Bucket中
如果此时Bucket中的key就是传入的key，那么直接返回该节点
否则继续查看后续节点
- 如果已经采用了红黑树，使用红黑树的方法查找key
- 否则采用链表的方法，循环遍历整个链表查找key

4.2.3.3 resize

JDK8中扩容操作虽然仍然是将其变为当前的2倍，但实现的方法更为的巧妙。因为每次扩容都是翻倍，与原来计算 ( n − 1 ) & h a s h (n-1) \& \ hash (n−1)& hash的结果相比，只是多了一个bit位，所以节点要么就在原来的位置，要么就被分配到原位置+旧容量这个位置。

假设原来的容量为32，那么应该拿hash跟31（0x11111）做与操作；在扩容为64之后，应该拿hash跟63（0x111111）做与操作。新容量跟原来相比只是多了一个bit位，假设原来的位置在23，

那么当新增的那个bit位的计算结果为0时，那么该节点还是在23
反之，当计算结果为1时，则该节点会被分配到23+31的Bucket中

这样扩容后，每个Bucket中的节点数最多只能和之前的一样，而更大概率是比之前的少，这样就减少了哈希冲突的发生。resize()的源码实现如下：

final Node<K,V>[] resize() {
    // 首先获取旧table
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 获取旧table的容量
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 获取旧的阈值
    int oldThr = threshold;
    // 初始化新的容量和阈值为0
    int newCap, newThr = 0;
    // 如果旧table不为空
    if (oldCap > 0) {
        // 如果此时旧table已经达到了最大容量，则无法继续进行扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 否则将其扩充为原来的2倍
            newThr = oldThr << 1;
    }
    // 将旧的阈值作为新table的初始容量
    else if (oldThr > 0) 
        newCap = oldThr;
    else {           
        // 否则使用默认值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的阈值
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 更新当前阈值字段的值
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    // 使用扩容后的容量创建新的哈希表
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 遍历旧哈希表的每个Bucket，重新计算Bucket里元素的新位置
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 如果桶上只有一个键值对，则直接插入
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //如果是通过红黑树来处理冲突的，则调用相关方法把树分离开
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                // 如果采用链式处理冲突
                else { 
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }
    // 最后返回扩容后的新table
    return newTab;
}

5. 细节问题

经过前面对于HashMap的源码解读后，我们对于很多相关的问题应该是有所体会了。因此，这里趁热打铁来看一下所涉及的其他细节问题。

5.1 HashMap中存放自定义对象为什么要重写hashCode和equals方法？

HashMap在使用put方法存放新的键值对数据时，不仅要比较哈希值，而且还要使用equals方法进行比较。这是因为hashCode可以帮助快速的找到数据在哈希表中的位置，但是位置相同的数据并不一定相等，还需要使用equals方法进行最终判断两个Entry对象是否相等。

那为什么使用equals进行判断，而不使用==进行判断呢？这里因为，==用于比较两个对象是否相等时，实际上比较的是对象的引用，知道两个对象的引用指向的是同一地址，那么就判断相等。而equals方法判断两个对象相等的标识两个对象的类型一致且内容一致，而这显然更符合HashMap中的需求。

5.2 哈希表采用LinkedList实现是否可以？

答案当然是可以的！只要是可以根据给定的索引进行数据的查找的数据结构，理论上都可以作为哈希表实现的结构基础。HashMap之所以采用的是数组实现，是因为此时数组的实现方式已经够用，效率相比更复杂的实现更高。因此，HashMap采用了数组实现的哈希表。

5.3 扩容时为什么要求是2的幂次形式？

至于为什么是2的幂次，在JDK8的resize部分已有初步说明，更详细的内容可以看出HashMap实现原理及源码分析相关部分的阐述，这里就不再重写了。

5.4 为什么当链表的长度超过8时才转换为红黑树？什么时候又退化为链表？

当哈希表中Bucket中的链表长度超过8时，就需要将其转换为红黑树，从而保证查询的高效性。之所以不是只使用红黑树，是因为当Bucket中数据较少时，使用红黑树带来的查询的效率提升无法抵消红黑树左旋、右旋、变色等操作带来的额外开销。因此，当数据个数小于8时，仍采用传统的链表。

而当不断的扩容等操作导致树中的元素个数等于6时，红黑树再次转换为链表。中间的差值7是为了两者之间频繁的转换，而带来的性能开销。如果数据数为7时为链表，就继续使用链表；如果数据数为7时为红黑树，就继续使用红黑树。只有当达到了转换的阈值时才进行转换操作。

那么能否使用更简单的二叉树呢？答案是不可以的。因为二叉树极端情况下相当于单链表，那么使用它的意义就没有了。

5.5 通常使用何种类型数据作为key？

HashMap使用哈希值来找到数据在哈希表中的存放位置，因此，哈希值变化越小越好。因此，通常使用String或Integer类型的数据作为key，这样它对应的哈希值在每次使用时不需要重新计算，可以实现快速的存取。

5.6 HashMap为什么是线程不安全的？

线程不安全问题出在不同的线程对同一个HaahMap进行put操作的过程中，往深了说主要出现在HashMap的扩容过程中。如果不同的线程对HashMap只是执行get操作，并不会涉及改变HashMap内部结构和存储数据的情况。即使再多的线程访问，也不会出现线程不安全问题。

然而，put操作可能会触发扩容。扩容执行过程中不仅需要将当前HashMap扩充为当前容量的2倍，而且还需要根据新的容量来改变索引的计算规则。根据新的计算规则，将之前已有的Entry类型或是Node类型的数据重新放入扩容后的HashMap中。但是，如果现在多个线程都触发了HashMap的扩容机制，那么由于HashMap底层对于哈希冲突采用的是链地址法，所有重新存放的过程中就需要进行链表的构建。Jdk1.7及之前HashMap采用的都是头插法，如果不同线程之间的操作不同，那么对于同一个索引地址的链表就可能会出现循环链表的情况，这就是出现了所谓的线程不安全问题。另外，也可能会出现数据丢失问题。

Jdk8在重新放置元素的过程中，对于相同哈希值的元素放置过程中，可能会出现后面放的元素将前面放的元素覆盖的情况，此时也认为是线程不安全。

总结：

在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。
在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。

详细的分析过程可见：

三太子敖丙 - 面试官：HashMap 为什么线程不安全？

6. 参考

Java 集合系列10之 HashMap详细介绍(源码解析)和使用示例

 Java 8系列之重新认识HashMap

JDK8 HashMap 源码解析

 HashMap面试指南

 HashMap实现原理及源码分析

 Java中HashMap的实现原理

 一文解读JDK8中HashMap的源码