1.HashMap的底层实现图示
如上图所示：
HashMap底层是由 数组+（链表）=（红黑树） 组成，每个存储在HashMap中的键值对都存放在一个Node节点之中，其中包含了Key-Value之外，还包括hash值（key.hashCode()) ^ (h >>> 16）） 以及执行下一个节点的指针next。
2.HashMap源码分析
2.1 重要常量
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64；transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size;
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : HashMap的默认容量，16
MAXIMUM_CAPACITY ： HashMap的最大支持容量，2^30
DEFAULT_LOAD_FACTOR：HashMap的默认加载因子
TREEIFY_THRESHOLD：Bucket中链表长度大于该默认值，转化为红黑树
UNTREEIFY_THRESHOLD：Bucket中红黑树存储的Node小于该默认值，转化为链表
MIN_TREEIFY_CAPACITY：桶中的Node被树化时最小的hash表容量。（当桶中Node的数量大到需要变红黑树时，若hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，此时应执行resize扩容操作这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。）
table：存储元素的数组，总是2的n次幂
entrySet：存储具体元素的集
size:HashMap中存储的键值对的数量
modCount：HashMap扩容和结构改变的次数。
threshold：扩容的临界值，=容量*填充因子
loadFactor：填充因子
2.2 重要方法
1.获取hash值 hash
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
hash方法用传入的key的hashCode和hashCode无符号右移16位的结果，做异或运算后作为hash值返回。
注：之所以获取hashCode后，还需要和右移16位的hashCode做异或运算，原因是：在根据hash值获取键值对在bucket数组中的下标时，采用的算法是：index=h & (length-1）,当数组的length较小时，只有低位能够参与到“与”运算中，但是将hashCode右移16位再与本身做异或获取到的hash，可以使高低位均能够参与到后面的与运算中。
下面图说明：
2.根据键值对数量获取HashMap容量方法 tableSizeFor
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; }
tabSizeFor方法，主要根据传入的键值对容量，来返回大于容量的最小的二次幂数值。
算法如下：
将传入的容量-1：至于这里为什么需要减1，是为了防止cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂, 又没有执行这个减1操作,则执行完后面的几条无符号右移操作之后,返回的capacity将是这个cap的2倍，各位可自行验证：
假设原始n: 0001 xxxx xxxx xxxx
第一次右移1位+或运算：二进制序列出现至少两个连续的1，如 0001 1xxx xxxx xxxx；第二次右移2位+或运算：二进制序列出现至少四个连续的1，如 0001 111x xxxx xxxx；
第三次右移4位+或运算：二进制序列出现至少八个连续的1, 如 0001 1111 1111 xxxx;
第四次右移8位+或运算：二进制序列至少出现16个连续的1，如 0001 1111 1111 1111;
第五次右移16位+或运算：二进制序列至少出现32个连续的1，如 0001 1111 1111 1111;上述运算中，若出现右移后为0，则或运算得到的结果和原始值一致，则后续推导过程可以忽略。
此时可以保证，原始序列从包含1的最高位，到最低位，全部都变成了1.
最后+1，返回的结果就是大于原值的最小二次幂数。
3.插入方法 putVal
1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 2 boolean evict) { 3 4 Node<K,V>[] tab; //存储Node节点的数组tab 5 Node<K,V> p; //单个Node节点p 6 int n, i; //HashMap的容量n 7 //初始化数组桶table 8 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 9 n = (tab = resize()).length; 10 //如果数组桶中不包含要插入的元素，将新键值对作为新Node存入数组， 11 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //此处p初始化，p和需要存储的键值对下标相同且P是链表的第一个元素 12 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 13 14 //桶中包含要插入的元素 15 else { 16 Node<K,V> e; K k; 17 //如果key和链表第一个元素p的key相等 18 if (p.hash == hash && 19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 20 //则将e指向该键值对 21 e = p; 22 //若p是TreeNode类型，则使用红黑树的方法插入到树中 23 else if (p instanceof TreeNode) 24 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 25 //else：键值对的引用不在链表的第一个节点，此时需要遍历链表 26 else { 27 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 28 //将e指向p的下一个元素，直到其next为null时，将键值对作为新Node放到p的尾部或树中。 29 if ((e = p.next) == null) { 30 p.next = newNode(hash, key, value, null); 31 //如果遍历链表的长度大于等于8，则变成树 32 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 33 treeifyBin(tab, hash); 34 break; //新元素已追加到链表尾部或树中，退出遍历 35 } 36 //在冲突链表中找到另一个具有相同key值的节点，退出遍历 37 if (e.hash == hash && 38 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 39 break; 40 41 //将e指向p,便于下次遍历e = p.next 42 p = e; 43 } 44 //上述for循环执行完毕后，e要么指向了存储的新节点，要么是原来已有的元素，具有和新节点一样key值 45 } 46 //当e非空时，说明e是原来HashMap中的元素，具有和新节点一样的key值 47 if (e != null) { // existing mapping for key 48 V oldValue = e.value; 49 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值 50 e.value = value; 51 //空实现，LinkedHashMap用 52 afterNodeAccess(e); 53 return oldValue; 54 } 55 } 56 //HashMap结构更改，modCount+1 57 ++modCount; 58 //判断是否需要扩容 59 if (++size > threshold) 60 resize(); 61 //空实现，LinkedHashMap用 62 afterNodeInsertion(evict); 63 return null; 64 }
HashMap中进行存储的入口方法是：put（K，V），但是核心方法是putVal方法，该方法一共有以下步骤：
- 初始化数组桶
- 判断数组桶中对应下标是否无元素存在，是，就直接存入
- 若数组桶中对应下标有元素存在，则开始遍历，根据长度将元素存入链表尾部或树中。
- 判断是否需要扩容
4.扩容方法 resize
1 final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //原HashMap的容量 4 int oldThr = threshold; //原HashMap的扩容临界值 5 int newCap, newThr = 0; 6 //case1:odlCap>0,说明桶数组已经初始化过 7 if (oldCap > 0) { 8 //原HashMap的越界检查 9 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 10 threshold = Integer.MAX_VALUE; 11 return oldTab; 12 } 13 //容量扩大一倍后的越界检查 14 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 15 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 16 newThr = oldThr << 1; // double threshold 17 } 18 //case2：oldCap=0 && oldThr >0，桶数组尚未初始化,当调用带初始化容量的构造函数时会发生该情况 19 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 20 //在前面HashMap的初始化中，将Initial capcity暂存在threshold中 21 newCap = oldThr; //未初始化，则用Initial capcity作为新的容量 22 23 //若oldThr = threshold = 0，则说明未传入初始化容量参数 24 25 //case3：oldCap=0 && oldThr = 0，当调用无参构造函数时会发生该情况，此时使用默认容量初始化 26 else { // zero initial threshold signifies using defaults 27 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //默认容量 28 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //默认扩容临界值 29 } 30 31 // 当newThr 为 0 时，阈值按照计算公式进行计算 32 if (newThr == 0) { 33 float ft = (float)newCap * loadFactor; 34 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 35 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 36 } 37 38 threshold = newThr; 39 /* 40 * 在上面的操作中，主要是获取了Resize之后的新的Capcity和新的扩容临界值threshold 41 */ 42 43 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 44 //上面获取到的新的Capcity，来创建一个新的桶数组 newTab，并指向table 45 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 46 table = newTab; 47 //若oldTab非空，则需要将原来桶数组的元素取出来放到新的桶数组中 48 if (oldTab != null) { 49 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 50 Node<K,V> e; 51 if ((e = oldTab[j]) != null) { 52 oldTab[j] = null; //将原桶数组的元素占用的空间释放，便于GC 53 if (e.next == null) 54 //若桶中元素的next为空，获取index后直接将其放入新桶数组中 55 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 56 //若桶中元素的next是树节点 57 else if (e instanceof TreeNode) 58 //采用树的方式插入 59 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 60 //若桶中元素的next是链表节点 61 else { // preserve order 62 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 63 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 64 Node<K,V> next; 65 66 /*遍历原链表，按照原来的顺序进行分组 67 */ 68 69 70 /*原始链表中的元素，在resize之后，其下标有两种可能，一种是在原来下标处，另一种是原来下标+oldCap处 71 *举例说明： 若原来的容量 -1后 只有n位，低位有n个1，去下标公式为：i = (oldCap - 1) & hash，若hash值只有低n为有值，则与运算后获得的值和 72 *扩容前是一样的，若hash不止第n位有值，那采用与运算后，结果比原来刚好大oldCap。 下面有图片示例） 73 */ 74
75 76 do { 77 next = e.next 78 //若e.e.hash & oldCap 结果为0，则下标在新桶数组中不用改变，此时，将元素存放在loHead为首的链表中 79 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 80 if (loTail == null) 81 loHead = e; 82 else 83 loTail.next = e; 84 loTail = e; 85 } 86 87 //若e.e.hash & oldCap 结果不为0，则下标在新桶数组等于原下标+oldCap，此时，将元素存放在hiHead为首的链表中 88 else { 89 if (hiTail == null) 90 hiHead = e; 91 else 92 hiTail.next = e; 93 hiTail = e; 94 } 95 } while ((e = next) != null); 96 97 98 99 if (loTail != null) { //loHead为首的链表中，下标不改变 100 loTail.next = null; 101 newTab[j] = loHead; 102 } 103 if (hiTail != null) { //hiHead为首的链表中，下标=原下标+oldCap 104 hiTail.next = null; 105 newTab[j + oldCap] = hiHead; 106 } 107 } 108 } 109 } 110 } 111 return newTab; 112 }
上述代码分析较长，总结如下：
1.获取不同情况下的 新的容量 和 新的扩容临界值
2.根据新容量创建新的桶数组tab。
3.根据节点类型，树节点和链表节点分别采用对应方法放入新的桶数组
5.移除元素 remove
1 final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, 2 boolean matchValue, boolean movable) { 3 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; 4 5 //通过hash值获取下标，下标对应的节点p不为空 6 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 7 (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { 8 Node<K,V> node = null, e; K k; V v; 9 //若节点p的key和待移除的节点key相等 10 if (p.hash == hash && 11 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 12 //则p就是待移除节点 13 node = p; //将p指向待移除节点 14 //p的key和待移除的节点key不相等，遍历p作为头的链表或者树 15 else if ((e = p.next) != null) { 16 //若p是树节点 17 if (p instanceof TreeNode) 18 //采用树节点方式获得要移除的节点 19 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); 20 else {//p是链表的头节点 21 do { 22 //采用循环，当p.next不为空，比对它和传入的key，直到找到相等的key 23 if (e.hash == hash && 24 ((k = e.key) == key || 25 (key != null && key.equals(k)))) { 26 //找到后，将节点指向node 27 node = e; //将e指向待移除节点，此时相当于p.next就是待移除的节点node，可自行验证循环便知 28 break; 29 } 30 p = e; 31 } while ((e = e.next) != null); 32 } 33 } 34 //若node非空，传入的matchValue参数为flase或 node的value等于传入value 35 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || 36 (value != null && value.equals(v)))) { 37 //若node是树节点 38 if (node instanceof TreeNode) 39 //采用树节点的方式移除 40 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); 41 //若待移除节点是链表头，将其指向待移除元素的next，移除对node的引用 42 else if (node == p) 43 tab[index] = node.next; 44 else//待移除元素是链表中的元素，此时其等于p.next 45 //将p.next指向node.next，移除了对node的引用 46 p.next = node.next; 47 //增加结构修改计数器 48 ++modCount; 49 //size-1 50 --size; 51 //空实现，LinkedHashMap用 52 afterNodeRemoval(node); 53 54 //返回移除的节点node 55 return node; 56 } 57 } 58 return null; 59 }
移除节点的入口方法是： public V remove(Object key) ，其核心方法是removeNode，主要做了以下几个工作：
- 通过用key获取的hash，来获取下标。
- 若下标对应处无元素，返回null。
- 若下标对应处有元素，判断是树或者链表，采用对应方法移除。
6.查找元素方法 get
1 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 2 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 3 //根据hash值，获取对应下标的第一个元素first 4 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 5 (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 6 //如果first的key和待查询的key相等，返回first 7 if (first.hash == hash && // always check first node 8 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 9 return first; 10 //若first不是待查询的元素 11 if ((e = first.next) != null) { 12 //若first是树节点，采用树节点的方式获取 13 if (first instanceof TreeNode) 14 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 15 //first是链表节点头，使用循环获取 16 do { 17 if (e.hash == hash && 18 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 19 return e; 20 } while ((e = e.next) != null); 21 } 22 } 23 return null; 24 }
查询元素的入口方法是：public V get(Object key)，返回值是node的value，核心方法是getNode(int hash, Object key)。
2.3 构造方法
1.无参构造函数
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted }
使用所有默认参数来构造一个HashMap，我们常用的就是这种。
2.给出容量的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }
此处调用了下面这个构造函数，将给出的容量传入和默认负载因子。
3.给出容量和负载因子的构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//容量越界检查 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子非负非空检查 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); //此处将初始化的容量暂存到threshold中 }
4.用一个map来初始化的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
此处将map中所有元素放入HashMap进行初始化。
3.常见问题解答
3.1 HashMap的容量为什么必须是2的n次幂？
答：当容量是2的n次幂时，不同的key获取在桶数组中的下标相同的概率减小，发生Hash碰撞几率减少，元素分布更加均匀，见下图。
结论：
1.由上述实例可以看出，当HashMap容量为2的n次幂的时候，length-1，可以使得在计算index的”&”运算过程中，hash值的对应位都能参与到计算；若HashMap容量不等于2的n次幂，leng-1后必然有一些位是等于0的，那么在计算index的”&”运算过程中，对应位的数字无论是0或者1，都未能参与到运算中。导致Hash冲突概率增大。
2.初次之外，若HashMap容量不为2的n次幂，无论Hash值如何变化，始终有一些下标值无法取得，因为”&”运算过程中，必然有一些位置结果始终为0，如实例所示，其最低位始终为0，因此下标 1（二进制0000 0001）、3（二进制0000 0011）、5（二进制0000 0101）、7（二进制0000 0111）等下标、永远都获取不了。造成了容量的浪费
3.2 HashMap的时间复杂度？
答：O(1)或者O(log(n))或O(n),分析如下:
根据第一节的内容可知，根据HashMap的数据结构，可能有以下三种情况：
1.无链表和红黑树，理想状态。每个桶只有一个或0个元素，不存在Hash冲突，此时时间复杂度为O(1);但此时耗费的内存空间较大。
2.只有链表，此时因为需要循环链表来获取元素，时间复杂度为O(n)
3.只有红黑树，此时时间复杂度为红黑树查找的时间复杂度，O(log(n)).
4.链表和红黑树均有，此时时间复杂度依据红黑树的层数和链表长度而定。为O(n)或者O(log(n)).
3.3 负载因子LoadFactor为何默认值为0.75。
当负载因子过大时，Hash冲突概率增加、读写的时间复杂度也大大增加，当负载因子过小时，Hash冲突概率较小，时间复杂度较低，但占用内存空间较大。
至于为什么默认值是0.75，这是一个基于时间和空间复杂度的综合考虑的结果，可以参考这篇文章：HashMap的loadFactor为什么是0.75？
3.4 作为HasHMap的key有什么条件？
使用HashMap，若用int/String等作为key值，因为Integer类和String类都以及重写了equals()和hashCode()方法.
但是如果key是自定义的类，就必须重写hashcode()和equals()。理由如下：
//在插入元素中，根据hash值后，与length-1做&运算获取下标 //获取hash static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //获取下标 p = tab[i = (n - 1) & hash] //用equals方法比对key值和节点的key值，来确认是否遍历到所需元素 (key != null && key.equals(k))) /*对比hash值，如果不重写hashCode方法，那么采用Object类的默认的hash方法是获取内存地址，此时即使两个key对象相等，但其内存地址不可能相等，所以必须重写hashCode方法。*/ /*equals方法若不重写，采用的Object的equals方法，比对的是内存地址，如果不重写，会造成两个一样的key值都插入，存在重复元素*/
//同理，在查找过程中，在第二节putVal方法中有分析，会用到hash值，以及用到key.equals方法，因此如果不重写equals()和hashCode()，会造成虽然元素存在，但是因内存地址不一致，差找不到对应元素。
3.5 HashMap key允许为空吗？，最多几个？
答：允许但只允许一个key值为空。当key值为空时，其hash值为0，因此在桶数组中位置是0，即第一个元素。
那么为什么不能有两个key值为null呢，原因是两个key为null，是一样的，后面put进去的(null,value2)会覆盖先put进去的(null,value1)。验证如下：
3.6 HashMap value允许为空吗？最多几个？
答：允许，可以有多个value为null，查看源码可知，在putVal中没有对value进行限制，验证如下：
写在最后：
1.本文中设计到数操作的都没有详细介绍，因为红黑树本身概念较为抽象复杂，打算下一篇文章中再来详细分析一下，还有其他一些类似于“map.clear()、map.ContainsKey()”等等逻辑较为简单的方法也未作赘述。
2.不得不感叹一些设计Java集合类的大牛是真的牛，看似一个简单的HashMap中、对于位运算、链表。红黑树的应用可谓是炉火纯青，看起来都不能一目了然，设计时那更是天马行空，匠心独运。
3.本人水平有限，如有错漏，请各位不吝赐教。
