概述
本文是基于jdk8_271版本进行分析的。
HashMap是Map集合中使用最多的。底层是基于数组+链表实现的，jdk8开始底层是基于数组+链表/红黑树实现的。HashMap也会动态扩容，与ArrayList不同的是，HashMap有一个阈值字段，元素数量达到阈值之后就会进行扩容。HashMap允许key为null。同时HashMap也是线程不安全的。
数据结构
实现继承关系
1 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>2 implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
静态变量
选择0.75作为默认的加载因子，完全是时间和空间成本上寻求的一种折中选择。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本；加载因子过低虽然可以减少查询时间成本，但是空间利用率很低。
根据泊松分布计算的链表元素数量出现的概率（源码注释中给出了元素数量1-8出现概率的对照表，是在加载因子为0.75基础上计算的），可以看到当链表上元素数量为8时概率为0.00000006，这已经是很小了，所以在jdk8中设置了链表元素数量大于8时会转成红黑树结构。
1 /** 2 * 默认初始化容量 16 3 */ 4 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 5 6 /** 7 * MUST be a power of two <= 1<<30. 8 * 集合最大容量 9 */10 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;11 12 /**13 * 默认加载因子的值14 */15 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;16 17 /**18 * 链表上元素个数概率19 * 0: 0.6065306620 * 1: 0.3032653321 * 2: 0.0758163322 * 3: 0.0126360623 * 4: 0.0015795224 * 5: 0.0001579525 * 6: 0.0000131626 * 7: 0.0000009427 * 8: 0.0000000628 * 当链表的值数量大于8时，会从链表转成红黑树29 */30 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;31 32 /**33 * 当链表的值数量小于6时，会从红黑树转回链表34 */35 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;36 37 /**38 * 当Map中数量超过这个值才会转成红黑树，否则优先进行扩容39 */40 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
静态内部类
1.Node
1 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 2 final int hash; // hash值 3 final K key; // key 4 V value; // value 5 Node<K,V> next; // 下一个节点 6 7 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { 8 this.hash = hash; 9 this.key = key;10 this.value = value;11 this.next = next;12 }13 14 public final K getKey() { return key; }15 public final V getValue() { return value; }16 public final String toString() { return key + "=" + value; }17 18 public final int hashCode() {19 return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);20 }21 22 public final V setValue(V newValue) {23 V oldValue = value;24 value = newValue;25 return oldValue;26 }27 28 public final boolean equals(Object o) {29 if (o == this)30 return true;31 if (o instanceof Map.Entry) {32 Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;33 if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&34 Objects.equals(value, e.getValue()))35 return true;36 }37 return false;38 }39 }2.TreeNode
1 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { 2 TreeNode<K,V> parent; // 父节点 3 TreeNode<K,V> left; // 左节点 4 TreeNode<K,V> right; //右节点 5 TreeNode<K,V> prev; // 上一个同级结点 6 boolean red; 7 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { 8 super(hash, key, val, next); 9 }10 }成员变量
1 transient Node<K,V>[] table; 2 3 /** 4 * for keySet() and values(). 5 */ 6 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 7 8 /** 9 * 实际存放数据数量10 */11 transient int size;12 13 /**14 * 修改次数15 */16 transient int modCount;17 18 /**19 * 阈值。阈值=容量*加载因子；默认为16*0.75=12。当元素数量超过阈值便会触发扩容。20 */21 int threshold;22 23 /**24 * 加载因子，默认是0.75，一般使用默认值。25 */26 final float loadFactor;
构造方法
HashMap采用的是懒加载方式，在新建对象时候不会初始化数组，等使用时候才会去初始化。加载因子大多数情况都是使用默认值。容量值大小一定得是2的指数次幂，会根据传入的容量值调用tableSizeFor()方法重新计算容量值大小。
1 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 2 if (initialCapacity < 0) 3 throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + 4 initialCapacity); 5 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 6 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; 7 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) 8 throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 9 loadFactor);10 this.loadFactor = loadFactor;11 // 阈值，初始化时候是没有*加载因子的。对给定的容量值重新计算，返回一个2的指数次幂的值。此时容量值大小为0。12 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);13 }14 15 public HashMap(int initialCapacity) {16 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);17 }18 19 public HashMap() {20 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted21 // 此时阈值和容量值大小都为022 }23 24 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {25 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;26 putMapEntries(m, false);27 }主要方法解析
tableSizeFor--重新计算容量大小
1 /** 2 * 对于给定的目标容量，进行位运算。返回的值是2的指数幂（返回的是>=cap最小一个2的指数次幂）。 3 */ 4 static final int tableSizeFor(int cap) { 5 int n = cap - 1; 6 n |= n >>> 1; 7 n |= n >>> 2; 8 n |= n >>> 4; 9 n |= n >>> 8;10 n |= n >>> 16;11 return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;12 }putMapEntries--添加一个map集合到该集合
1 /** 2 * Map.putAll，Map构造函数 会调用该方法 3 * 4 * @param m the map 5 * @param evict 初始化有参构造时为false，其他为true 6 */ 7 final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { 8 int s = m.size(); 9 // 如果传入的集合大小=0不进行操作10 if (s > 0) {11 if (table == null) { // pre-size12 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;13 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?14 (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);15 if (t > threshold)16 //17 threshold = tableSizeFor(t);18 }19 else if (s > threshold)20 // 如果table!=null && s>threshold，进行扩容处理21 resize();22 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {23 K key = e.getKey();24 V value = e.getValue();25 putVal(hash(key), key, value, false, evict);26 }27 }28 }resize--扩容方法
1 final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 原容量值 4 int oldThr = threshold; // 原阈值 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 8 // 原容量大小已达到最大值，不进行扩容。同时将阈值设置为Integer.MAX_VALUE 9 threshold = Integer.MAX_VALUE;10 return oldTab;11 }12 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&13 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)14 // newCap新容量扩容为老容量的2倍15 // 如果原容量值大于等于默认值16，同时将新阈值扩容为原阈值的2倍16 newThr = oldThr << 1; // double threshold17 }18 else if (oldThr > 0) // 如果原容量等于0，原阈值大于0；这种情况为有参构造创建的对象，还未添加数据19 // 将原阈值（此时原阈值就是之前计算的容量大小）赋值给新容量值，新阈值大小会在下面统一计算（此时新阈值大小为0）。20 newCap = oldThr;21 else { // 如果原容量等于0，原阈值等于0；这种情况为无参构造创建的对象22 // 则将新容量值大小设置为默认值16，新阈值大小设置为1223 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;24 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);25 }26 if (newThr == 0) {27 // 如果新阈值大小为0，则会通过 新容量值大小*加载因子 计算，如果新容量值大小或者新阈值大小超出最大容量值，则将新阈值设置为Integer.MAX_VALUE28 float ft = (float)newCap * loadFactor;29 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?30 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);31 }32 threshold = newThr;33 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})34 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];35 table = newTab;36 if (oldTab != null) {37 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {38 Node<K,V> e;39 if ((e = oldTab[j]) != null) {40 oldTab[j] = null;41 if (e.next == null) // 桶内只有一个元素42 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;43 else if (e instanceof TreeNode) // 桶内元素是红黑树结构，调用split方法，完成旧数组红黑树结构迁移到新数组中的工作44 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);45 else { // 桶内元素是链表结构，利用高低位迁移46 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;47 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;48 Node<K,V> next;49 do {50 next = e.next;51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {52 if (loTail == null)53 loHead = e;54 else55 loTail.next = e;56 loTail = e;57 }58 else {59 if (hiTail == null)60 hiHead = e;61 else62 hiTail.next = e;63 hiTail = e;64 }65 } while ((e = next) != null);66 if (loTail != null) {67 loTail.next = null;68 newTab[j] = loHead;69 }70 if (hiTail != null) {71 hiTail.next = null;72 newTab[j + oldCap] = hiHead;73 }74 }75 }76 }77 }78 return newTab;79 }put--添加元素
jdk1.8之后是先插入元素，再判断是否需要扩容。
1 public V put(K key, V value) { 2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 3 } 4 5 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 6 boolean evict) { 7 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 8 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 9 // 如果table为空，会先进行扩容10 n = (tab = resize()).length;11 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 如果要插入的key对应索引为空，直接新建一个节点12 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);13 else { // 要插入的key对应索引不为空14 Node<K,V> e; K k;15 if (p.hash == hash &&16 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 该索引位头结点key与要插入key相等17 e = p;18 else if (p instanceof TreeNode) // 该索引位头结点与插入key不相等，并且桶内是红黑树结构，则进行红黑树方式插入19 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);20 else { // 该索引位头结点与插入key不相等，并且桶内是链表结构21 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {22 if ((e = p.next) == null) { // 头结点下一个节点为空，说明没有节点的key与要插入的key相等，直接新建一个节点23 p.next = newNode(hash, key, value, null);24 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 链表长度大于8时，将链表转为红黑树（-1是因为binCount是从0开始计数的）25 treeifyBin(tab, hash); // 如果容量小于64，会进行扩容处理。大于等于64才会转为红黑树26 break;27 }28 if (e.hash == hash &&29 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))30 break;31 p = e;32 }33 }34 if (e != null) { // e!=null，说明之前存在该key35 V oldValue = e.value;36 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)37 e.value = value;38 afterNodeAccess(e);39 return oldValue;40 }41 }42 ++modCount;43 // 如果之前不存在该key，会判断元素数量是否达到阈值，如果达到阈值则进行扩容44 if (++size > threshold)45 resize();46 afterNodeInsertion(evict);47 return null;48 }remove--删除元素
1 public V remove(Object key) { 2 Node<K,V> e; 3 return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? 4 null : e.value; 5 } 6 7 final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value, 8 boolean matchValue, boolean movable) { 9 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;10 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&11 (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { // 判断数组不为空，并且要删除key对应的索引位元素不为空12 Node<K,V> node = null, e; K k; V v;13 if (p.hash == hash &&14 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 该索引位头结点key与要删除的key相等15 node = p;16 else if ((e = p.next) != null) { // 该索引位头结点与插入key不相等17 // 首先根据key获取节点18 if (p instanceof TreeNode) 19 node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);20 else {21 do {22 if (e.hash == hash &&23 ((k = e.key) == key ||24 (key != null && key.equals(k)))) {25 node = e;26 break;27 }28 p = e;29 } while ((e = e.next) != null);30 }31 }32 // 如果获取到的节点不为空，并且与传入的值相等，进行删除操作33 if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||34 (value != null && value.equals(v)))) {35 if (node instanceof TreeNode)36 ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);37 else if (node == p)38 tab[index] = node.next;39 else40 p.next = node.next;41 ++modCount;42 --size;43 afterNodeRemoval(node);44 return node;45 }46 }47 return null;48 }treeifyBin--链表树化，首先会判断容量大小是否达到64，如果小于会优先进行扩容处理
1 final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { 2 int n, index; Node<K,V> e; 3 if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) 4 resize(); 5 else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { 6 TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; 7 do { 8 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); 9 if (tl == null)10 hd = p;11 else {12 p.prev = tl;13 tl.next = p;14 }15 tl = p;16 } while ((e = e.next) != null);17 if ((tab[index] = hd) != null)18 hd.treeify(tab);19 }20 }split--负责完成旧数组红黑树结构迁移到新数组中的工作（静态内部类TreeNode内部方法）
1 final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) { 2 TreeNode<K,V> b = this; 3 // Relink into lo and hi lists, preserving order 4 TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null; 5 TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 6 int lc = 0, hc = 0; 7 for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) { 8 next = (TreeNode<K,V>)e.next; 9 e.next = null;10 if ((e.hash & bit) == 0) { // 区分数链表的高低位。为0说明是低位11 if ((e.prev = loTail) == null) // 如果低位尾部节点为空，说明此时低位链表为空，e为低位链表第一个节点12 loHead = e;13 else // 如果低位尾部节点不为空，说明此时低位链表不为空，此时e不为第一个。将之前的低位尾部节点下一个节点指向当前处理的节点e14 loTail.next = e;15 loTail = e; // 此时处理的节点e为低位的尾部节点16 ++lc;17 }18 else { // 此时e为高位19 if ((e.prev = hiTail) == null) // 如果高位尾部节点为空，说明此时高位链表为空，e为高位链表第一个节点20 hiHead = e;21 else // 如果高位尾部节点不为空，说明此时高位链表不为空，此时e不为第一个。将之前的高位尾部节点下一个节点指向当前处理的节点e22 hiTail.next = e;23 hiTail = e; // 此时处理的节点e为高位的尾部节点24 ++hc;25 }26 }27 28 if (loHead != null) {29 if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)30 // 如果计算的低位节点数量<=6，取消树状结构化，返回的是Node31 tab[index] = loHead.untreeify(map);32 else {33 tab[index] = loHead;34 if (hiHead != null) // 如果hiHead==null，说明只有一个树，树结构不变35 loHead.treeify(tab);36 }37 }38 if (hiHead != null) {39 if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)40 // 如果计算的高位节点数量<=6，取消树状结构化，返回的是Node41 tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);42 else {43 tab[index + bit] = hiHead;44 if (loHead != null) // 如果loHead==null，说明只有一个树，树结构不变45 hiHead.treeify(tab);46 }47 }48 }treeify--链表树化（静态内部类TreeNode内部方法）
1 final void treeify(Node<K,V>[] tab) { 2 TreeNode<K,V> root = null; 3 for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) { 4 next = (TreeNode<K,V>)x.next; 5 x.left = x.right = null; 6 if (root == null) { 7 x.parent = null; 8 x.red = false; // 根节点颜色为黑色 9 root = x;10 }11 else {12 // x:当前要处理的节点13 K k = x.key;14 int h = x.hash;15 Class<?> kc = null;16 // 从根节点遍历红黑树17 for (TreeNode<K,V> p = root;;) {18 int dir, ph;19 // p:遍历到的红黑树节点20 K pk = p.key;21 // 确定要插入的节点是树的左节点还是右节点22 if ((ph = p.hash) > h)23 dir = -1;24 else if (ph < h)25 dir = 1;26 else if ((kc == null &&27 (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||28 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)29 dir = tieBreakOrder(k, pk);30 31 TreeNode<K,V> xp = p;32 if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {33 // 表示x节点找到了要插入的地方34 x.parent = xp;35 if (dir <= 0) // x插入在p节点的左边36 xp.left = x;37 else38 xp.right = x; // x插入在p节点的右边39 root = balanceInsertion(root, x);40 break;41 }42 }43 }44 }45 moveRootToFront(tab, root);46 }untreeify--取消树化（静态内部类TreeNode内部方法）
1 final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) { 2 Node<K,V> hd = null, tl = null; 3 for (Node<K,V> q = this; q != null; q = q.next) { 4 Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null); 5 if (tl == null) 6 // 如果尾部节点为空，说明当前节点是第一个处理的节点（头结点） 7 hd = p; 8 else 9 tl.next = p; // 如果尾部节点不为空，将之前尾部节点的下一个节点指向当前节点10 tl = p; // 将当前节点设置为尾部节点11 }12 return hd;13 }附录
HashMap源码详细注释Github地址：https://github.com/y2ex/jdk-source/blob/jdk1.8.0_271/src/main/java/java/util/HashMap.java
jdk1.8源码Github地址：https://github.com/y2ex/jdk-source/tree/jdk1.8.0_271
原文转载：http://www.shaoqun.com/a/758808.html
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概述 本文是基于jdk8_271版本进行分析的。 HashMap是Map集合中使用最多的。底层是基于数组+链表实现的，jdk8开始底层是基于数组+链表/红黑树实现的。HashMap也会动态扩容，与ArrayList不同的是，HashMap有一个阈值字段，元素数量达到阈值之后就会进行扩容。HashMap允许key为null。同时HashMap也是线程不安全的。数据结构实现继承关系1publicc
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