概述
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。
HashMap是哈希表这种数据结构，在Java中的实现类。通过阅读源码可知，HashMap（jdk1.8）底层是通过数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。HashMap数据存储简化图如下：
继承关系图
说明：
HashMap继承抽象类（AbstractMap），并实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定义了一组通用的操作；Cloneable接口则表示该类可以拷贝，在HashMap中，实现的是浅拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象；Serializable接口表示HashMap实现了序列化，即可以将HashMap对象保存至本地，之后可以恢复状态。
属性及构造方法
属性
//序列化标志ID
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认Table(Node数组)初始容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//Table的最大容量2^30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//链表节点数转红黑树的最小阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树节点数转链表的最大阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转红黑树，Table最小阈值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//Map中真正的存储数据节点类
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;
}
}
//HashMap中的存储元素数组，大小2^n次方，首次使用初始化，或扩容重新申请
transient Node<K,V>[] table;
//HashMap中真实存储数据的索引缓存，KeySet（）,Map遍历等。
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//HashMap中数据的个数
transient int size;
//HashMap容量状态修改计数(删除，增加)，当遍历的同时修改，通过判断此状态值，抛出ConcurrentModificationException
transient int modCount;
//HashMap的扩容临界值（size*loadFractor）
int threshold;
//填充因子，用于扩容临界值计数
final float loadFactor;构造方法
/** * 默认构造方法，构造一个空Map,并将填充因子赋值默认填充因子（0.75) */
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/** * 构造一个空Map,指定Map的初始容量大小（计算扩容临界值），填充因子赋值默认（0.75） */
public HashMap(int initialCapacity) {
//内部调用双参数构造方法
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/** * 构造一个空Map，并指定Map初始容量大小，指定Map填充因子 * 当initialCapacity为负数或loadFactor为非正或Nan会抛出参数非法异常 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始容量非法，抛出参数异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//超过最大值，则赋值最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加载因子，非法抛出异常
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//赋值加载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//赋值扩容临界值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//根据传入参数计算大于该值第一个2^n次方的值
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;//避免传入参数正好为2^n次方
n |= n >>> 1;//确保第一位为1后全1
n |= n >>> 2;//确保第二位为1后全1
n |= n >>> 4;//....
n |= n >>> 8;//...
n |= n >>> 16;//确保第16位为1后全1（1+2+4+8+16 31位全1）
//经过以上运算 ，返回值可能为1、MAXIMUM_CAPACITY、n+1,均为2^n次方
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
/** * * 构造一个含有传入Mapy元素的的HashMap、加载因子为默认0.75 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//根据传入Map的大小，若table为null生成table，并将Map中的元素数据插入。
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
//通过加载因子计算，table扩容初始长度
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
//通过tableSizefor获得一个大于t的最小2^n次方数 作为扩容临界变量值
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();//tabel不为null,且s大于扩容临界值，则调用
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//真正的插入数据
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
//当HashMap中的容量大于扩容临界值，会调用此方法扩容
final Node<K,V>[] resize() {
//缓存旧table 旧容量，旧扩容临界值
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//HashMap table数组超过最大值，不扩容
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // table容量和下次扩容临界值都乘以2（翻倍）
}
else if (oldThr > 0) // oldCap<0且就扩容临界值大于0，则将新的table容量为旧的扩容临界值（指定初始容量的构造函数，第一次插入数据会走此逻辑）
newCap = oldThr;//
else { // 无参构造，第一次插入数据，会走此逻辑。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//容量16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//扩容临界值 16*0.75
}
if (newThr == 0) {
（指定初始容量的构造函数，第一次插入数据会走此逻辑）计算Map下次扩容临界值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;//赋值下次扩容临界值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//根据计算的扩容容量大小，生成新的table数组。
table = newTab;//将新生成的table数组，赋值给table成员变量
//将就缓存的oldTab中的数据节点赋值到新的table中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;//缓存节点
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;//将对数据头节点的索引置空
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//头节点没有下一个节点，通过节点hash求余找到在新table中的位置，并赋值
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//头结点为TreeNode
else { // 头节点不为空，切不是TreeNode则遍历链表，并将每个节点，放到新表中的合适位置
//新旧table同样位置节点构造新链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//新旧table不同位置节点构造新链表
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {//节点在旧table中的位置，与在新表中也在同样位置，构造一个新链表
if (loTail == null)
loHead = e;//头结点赋值
else
loTail.next = e;//添加到链表尾部
loTail = e;//移动尾指针
}
else {
//节点在旧table中的位置，与在新表中不在同样位置，构造一个新链表
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;//将新旧同样位置的链表移动到新table数组的相应位置
}
if (hiTail != null) {
//将新旧不同样位置的链表移动到新table数组的相应位置（在新table表中的高位）
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
//返回扩容后的table。
return newTab;
}说明：
构造函数构造的都是空Map，真正存储节点数据时候，才会真正构造table数组。
table数组的长度总为2^n次方，由tableForSize函数求出。
resize方法中通过与运算，代替了求余运算。
hashMap扩容的时候，新表长度扩容临界值均为旧表的2倍，就table中的node在新table中的位置，要么不变，要么是原来索引位置平移oldCap长度。由e.hash & oldCap是否等于0计算得出。
新增元素/修改元素
//新增一个元素/或修改一个元素
public V put(K key, V value) {
//内部真实插入数据方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//计算key值的hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
key==null返回0，其余值返回key值的hashCode并加入扰动处理，与自己低位异或运算，减少碰撞次数。
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//hashMap的内部插入数据函数
/** * @param key在hash值 * @param 插入数据的key * @param 插入数据的Value * @param onlyIfAbsent 当为true的时候不覆盖已存在的Value * @param evict 当为false的时候，表示Map为创建状态 * @return previous value, or null if none */
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)
n = (tab = resize()).length;//空Map调用resize()构造table数组
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//求余查找table位置，该位置为空，表示无节点，则直接构造节点，并赋值。
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//newNode构造新节点
else {//对应table位置已有值，则分为两种逻辑，一种key相同，则onlyIfAbsent||valueNULL决定是否覆盖，一种key不同发生碰撞，则构造链表或转换红黑树存储。
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//key相同，缓存当前节点
else if (p instanceof TreeNode)//当前节点为红黑树，分析TreeMap再说
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//key不相同，有可能首次出现碰撞
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {//遍历当到单向链表尾部，没有找到key相同的节点，发生首次碰撞，放到链表尾部，并结束循环
p.next = newNode(hash, key, value, null);//构造一个新节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //链表数量大于等于8个转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;//若在链表中找到相同的key（已处理过的碰撞）则缓存查找到的节点并结束循环
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//更加是否覆盖标志和value值，选择对已存在的节点数据赋值。
e.value = value;
afterNodeAccess(e);//空实现
return oldValue;//返回旧节点
}
}
++modCount;//对新增加数据，则修改Map结构变化状态值。
if (++size > threshold)
resize();//大于临界扩容值，进行扩容。
afterNodeInsertion(evict);//空实现
return null;//对于新增数据则，返回null
}
//向Map中插入一个Map
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);//在构造函数部分已经做过注释介绍。
}查找元素
//通过key获取Value值
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
//通过key的hash值，和Key查找对应节点
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) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;//第一个元素
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//红黑树种查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;//遍历链表查找节点
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;//没有找到对应节点
}删除元素
//通过key移除某个value
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
//调用removeNode移除hash表中的对应节点
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
//移除节点 matchValue表示是否通过value匹配移除，
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;
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;//直接通过索引获取节点
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);//从树中获取节点
else {
do {//从链表中获取节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
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);//数组删除节点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;//直接移除，将table[i]置null
else
p.next = node.next;//将节点从链表中移除
++modCount;//修改map结构改变变量值
--size;//容量减一
afterNodeRemoval(node);//空实现
return node;//返回移除节点
}
}
return null;//返回空
}其它方法
迭代器
//抽象迭代器类
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; //下一个节点
Node<K,V> current; // 当前节点
int expectedModCount; // 是否发生过变化modeCount
int index; // 遍历到数组的那个位置
//默认构造方法
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;//赋值modeCount
Node<K,V>[] t = table;//缓存当前table数组
current = next = null;//节点置空
index = 0;//数组索引置0
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);//index指向数组中第一个不为空的索引位置next！=NULL
}
}
//是否有下一个元素
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
//获取下一个节点
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)//遍历的时候，发生变化，fast-fail
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {//下一个节点为空，且table不为空
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);//index指向下一个不为空的table索引位置
}
return e;返回当前节点
}
//移除当迭代器的节点
public final void remove() {
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount;
}
}
//key迭代器实现类
final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {
public final K next() { return nextNode().key; }
}
//Value迭代器实现类
final class ValueIterator extends HashIterator implements Iterator<V> {
public final V next() { return nextNode().value; }
}
//Entry迭代器实现类
final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}说明：通过迭代器可以实现对Map的key遍历，Value遍历，Entry遍历。
希望对您有所帮助！
