前言
HashMap 在 Java 和 Android 开发中非常常见
今天，我将带来HashMap 的全部源码分析，希望你们会喜欢。
本文基于版本 JDK 1.7，即 Java 7
目录
1. 简介
类定义
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
主要介绍
2. 数据结构
2.1 具体描述
HashMap 采用的数据结构 = 数组 + 单链表，具体描述如下
2.2 示意图
2.3 存储流程
注：为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
2.4 数组元素 & 链表节点的 实现类
HashMap中的数组元素 & 链表节点 采用 Entry类 实现，如下图所示
即 HashMap的本质 = 1个存储Entry类对象的数组 + 多个单链表
Entry对象本质 = 1个映射（键 - 值对），属性包括：键（key）、值（value） & 下1节点( next) = 单链表的指针 = 也是一个Entry对象，用于解决hash冲突
该类的源码分析如下
具体分析请看注释
/** * Entry类实现了Map.Entry接口 * 即 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法 **/ static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; // 键 V value; // 值 Entry<K,V> next; // 指向下一个节点 ，也是一个Entry对象，从而形成解决hash冲突的单链表 int hash; // hash值 /** * 构造方法，创建一个Entry * 参数：哈希值h，键值k，值v、下一个节点n */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } // 返回 与 此项 对应的键 public final K getKey() { return key; } // 返回 与 此项 对应的值 public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } /** * equals（） * 作用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true */ public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } /** * hashCode（） */ public final int hashCode() { return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } /** * 当向HashMap中添加元素时，即调用put(k,v)时， * 对已经在HashMap中k位置进行v的覆盖时，会调用此方法 * 此处没做任何处理 */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } /** * 当从HashMap中删除了一个Entry时，会调用该函数 * 此处没做任何处理 */ void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } }
3. 具体使用
3.1 主要使用API（方法、函数）
V get(Object key); // 获得指定键的值 V put(K key, V value); // 添加键值对 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true Set<K> keySet(); // 单独抽取key序列，将所有key生成一个Set Collection<V> values(); // 单独value序列，将所有value生成一个Collection void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空
3.2 使用流程
在具体使用时，主要流程是：
声明1个 HashMap的对象
向 HashMap 添加数据（成对 放入 键 - 值对）
获取 HashMap 的某个数据
获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap
示例代码
import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class HashMapTest { public static void main(String[] args) { /** * 1. 声明1个 HashMap的对象 */ Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); /** * 2. 向HashMap添加数据（成对 放入 键 - 值对） */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 3. 获取 HashMap 的某个数据 */ System.out.println("key = 产品经理时的值为：" + map.get("产品经理")); /** * 4. 获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap * 核心思想： * 步骤1：获得key-value对（Entry） 或 key 或 value的Set集合 * 步骤2：遍历上述Set集合(使用for循环 、 迭代器（Iterator）均可) * 方法共有3种：分别针对 key-value对（Entry） 或 key 或 value */ // 方法1：获得key-value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法1"); // 1. 获得key-value对（Entry）的Set集合 Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key-value // 2.1 通过for循环 for(Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet){ System.out.print(entry.getKey()); System.out.println(entry.getValue()); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key-value对（Entry）的Iterator，再循环遍历 Iterator iter1 = entrySet.iterator(); while (iter1.hasNext()) { // 遍历时，需先获取entry，再分别获取key、value Map.Entry entry = (Map.Entry) iter1.next(); System.out.print((String) entry.getKey()); System.out.println((Integer) entry.getValue()); } // 方法2：获得key的Set集合 再遍历 System.out.println("方法2"); // 1. 获得key的Set集合 Set<String> keySet = map.keySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key，再获取value // 2.1 通过for循环 for(String key : keySet){ System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key的Iterator，再循环遍历 Iterator iter2 = keySet.iterator(); String key = null; while (iter2.hasNext()) { key = (String)iter2.next(); System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } // 方法3：获得value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法3"); // 1. 获得value的Set集合 Collection valueSet = map.values(); // 2. 遍历Set集合，从而获取value // 2.1 获得values 的Iterator Iterator iter3 = valueSet.iterator(); // 2.2 通过遍历，直接获取value while (iter3.hasNext()) { System.out.println(iter3.next()); } } } // 注：对于遍历方式，推荐使用针对 key-value对（Entry）的方式：效率高 // 原因： // 1. 对于 遍历keySet 、valueSet，实质上 = 遍历了2次：1 = 转为 iterator 迭代器遍历、2 = 从 HashMap 中取出 key 的 value 操作（通过 key 值 hashCode 和 equals 索引） // 2. 对于 遍历 entrySet ，实质 = 遍历了1次 = 获取存储实体Entry（存储了key 和 value ）
运行结果
方法1 Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法2 Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法3 2 3 4 1 5
下面，我们按照上述的使用过程，对一个个步骤进行源码解析
4. 基础知识：HashMap中的重要参数（变量）
在进行真正的源码分析前，先讲解HashMap中的重要参数（变量）
HashMap中的主要参数 = 容量、加载因子、扩容阈值
具体介绍如下
// 1. 容量（capacity）： HashMap中数组的长度 // a. 容量范围：必须是2的幂 & <最大容量（2的30次方） // b. 初始容量 = 哈希表创建时的容量 // 默认容量 = 16 = 1<<4 = 00001中的1向左移4位 = 10000 = 十进制的2^4=16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量 = 2的30次方（若传入的容量过大，将被最大值替换） static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2. 加载因子(Load factor)：HashMap在其容量自动增加前可达到多满的一种尺度 // a. 加载因子越大、填满的元素越多 = 空间利用率高、但冲突的机会加大、查找效率变低（因为链表变长了） // b. 加载因子越小、填满的元素越少 = 空间利用率小、冲突的机会减小、查找效率高（链表不长） // 实际加载因子 final float loadFactor; // 默认加载因子 = 0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 3. 扩容阈值（threshold）：当哈希表的大小 ≥ 扩容阈值时，就会扩容哈希表（即扩充HashMap的容量） // a. 扩容 = 对哈希表进行resize操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数 // b. 扩容阈值 = 容量 x 加载因子 int threshold; // 4. 其他 // 存储数据的Entry类型 数组，长度 = 2的幂 // HashMap的实现方式 = 拉链法，Entry数组上的每个元素本质上是一个单向链表 transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; // HashMap的大小，即 HashMap中存储的键值对的数量 transient int size;
参数示意图
此处 详细说明 加载因子
5. 源码分析
本次的源码分析主要是根据 使用步骤 进行相关函数的详细分析
主要分析内容如下：
下面，我将对每个步骤内容的主要方法进行详细分析
步骤1：声明1个 HashMap的对象
/** * 函数使用原型 */ Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); /** * 源码分析：主要是HashMap的构造函数 = 4个 * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码 */ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 省略上节阐述的参数 /** * 构造函数1：默认构造函数（无参） * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16 */ public HashMap() { // 实际上是调用构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 传入的指定容量 & 加载因子 = 默认 this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数2：指定“容量大小”的构造函数 * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量 = 自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 = 初始容量 // 注：此处不是真正的阈值，是为了扩展table，该阈值后面会重新计算，下面会详细讲解 threshold = initialCapacity; init(); // 一个空方法用于未来的子对象扩展 } /** * 构造函数4：包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1, DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 该方法用于初始化 数组 & 阈值，下面会详细说明 inflateTable(threshold); // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putAllForCreate(m); } }
注：
此处仅用于接收初始容量大小（capacity）、加载因子(Load factor)，但仍无真正初始化哈希表，即初始化存储数组table
此处先给出结论：真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时。下面会详细说明
至此，关于HashMap的构造函数讲解完毕。
步骤2：向HashMap添加数据（成对 放入 键 - 值对）
添加数据的流程如下
注：为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
源码分析
/** * 函数使用原型 */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 源码分析：主要分析： HashMap的put函数 */ public V put(K key, V value) （分析1）// 1. 若 哈希表未初始化（即 table为空) // 则使用 构造函数时设置的阈值(即初始容量) 初始化 数组table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } // 2. 判断key是否为空值null （分析2）// 2.1 若key == null，则将该键-值 存放到数组table 中的第1个位置，即table [0] // （本质：key = Null时，hash值 = 0，故存放到table[0]中） // 该位置永远只有1个value，新传进来的value会覆盖旧的value if (key == null) return putForNullKey(value); （分析3） // 2.2 若 key ≠ null，则计算存放数组 table 中的位置（下标、索引） // a. 根据键值key计算hash值 int hash = hash(key); // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 int i = indexFor(hash, table.length); // 3. 判断该key对应的值是否已存在（通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断） for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; （分析4）// 3.1 若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用 新value 替换 旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //并返回旧的value } } modCount++; （分析5）// 3.2 若 该key不存在，则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
根据源码分析所作出的流程图
下面，我将根据上述流程的5个分析点进行详细讲解
分析1：初始化哈希表
即 初始化数组（table）、扩容阈值（threshold）
/** * 函数使用原型 */ if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } /** * 源码分析：inflateTable(threshold); */ private void inflateTable(int toSize) { // 1. 将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的次幂 // 即如果传入的是容量大小是19，那么转化后，初始化容量大小为32（即2的5次幂） int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);->>分析1 // 2. 重新计算阈值 threshold = 容量 * 加载因子 threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); // 3. 使用计算后的初始容量（已经是2的次幂） 初始化数组table（作为数组长度） // 即 哈希表的容量大小 = 数组大小（长度） table = new Entry[capacity]; //用该容量初始化table initHashSeedAsNeeded(capacity); } /** * 分析1：roundUpToPowerOf2(toSize) * 作用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂 * 特别注意：容量大小必须为2的幂，该原因在下面的讲解会详细分析 */ private static int roundUpToPowerOf2(int number) { //若 容量超过了最大值，初始化容量设置为最大值 ；否则，设置为：>传入容量大小的最小的2的次幂 return number >= MAXIMUM_CAPACITY ? MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
再次强调：真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时
分析2：当 key ==null时，将该 key-value 的存储位置规定为数组table 中的第1个位置，即table [0]
/** * 函数使用原型 */ if (key == null) return putForNullKey(value); /** * 源码分析：putForNullKey(value) */ private V putForNullKey(V value) { // 遍历以table[0]为首的链表，寻找是否存在key==null 对应的键值对 // 1. 若有：则用新value 替换 旧value；同时返回旧的value值 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); return oldValue; } } modCount++; // 2 .若无key==null的键，那么调用addEntry（），将空键 & 对应的值封装到Entry中，并放到table[0]中 addEntry(0, null, value, 0); // 注： // a. addEntry（）的第1个参数 = hash值 = 传入0 // b. 即 说明：当key = null时，也有hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null // c. 对比HashTable，由于HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，所以HashTable的key不可为null // d. 此处只需知道是将 key-value 添加到HashMap中即可，关于addEntry（）的源码分析将等到下面再详细说明， return null; }
从此处可以看出：
HashMap的键key 可为null（区别于 HashTable的key 不可为null）
HashMap的键key 可为null且只能为1个，但值value可为null且为多个
分析3：计算存放数组 table 中的位置（即 数组下标 or 索引）
/** * 函数使用原型 * 主要分为2步：计算hash值、根据hash值再计算得出最后数组位置 */ // a. 根据键值key计算hash值 ->> 分析1 int hash = hash(key); // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置 ->> 分析2 int i = indexFor(hash, table.length); /** * 源码分析1：hash(key) * 该函数在JDK 1.7 和 1.8 中的实现不同，但原理一样 = 扰动函数 = 使得根据key生成的哈希码（hash值）分布更加均匀、更具备随机性，避免出现hash值冲突（即指不同key但生成同1个hash值） * JDK 1.7 做了9次扰动处理 = 4次位运算 + 5次异或运算 * JDK 1.8 简化了扰动函数 = 只做了2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算 */ // JDK 1.7实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动） static final int hash(int h) { h ^= k.hashCode(); h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } // JDK 1.8实现：将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动） // 1. 取hashCode值： h = key.hashCode() // 2. 高位参与低位的运算：h ^ (h >>> 16) static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); // a. 当key = null时，hash值 = 0，所以HashMap的key 可为null // 注：对比HashTable，HashTable对key直接hashCode（），若key为null时，会抛出异常，所以HashTable的key不可为null // b. 当key ≠ null时，则通过先计算出 key的 hashCode()（记为h），然后 对哈希码进行 扰动处理： 按位 异或（^） 哈希码自身右移16位后的二进制 } /** * 函数源码分析2：indexFor(hash, table.length) * JDK 1.8中实际上无该函数，但原理相同，即具备类似作用的函数 */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); // 将对哈希码扰动处理后的结果 与运算(&) （数组长度-1），最终得到存储在数组table的位置（即数组下标、索引） }
总结 计算存放在数组 table 中的位置（即数组下标、索引）的过程
在了解 如何计算存放数组table 中的位置 后，所谓 知其然 而 需知其所以然，下面我将讲解为什么要这样计算，即主要解答以下3个问题：
为什么不直接采用经过hashCode（）处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置？
为什么采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？
为什么在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？
在回答这3个问题前，请大家记住一个核心思想：
所有处理的根本目的，都是为了提高 存储key-value的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性，尽量避免出现hash值冲突。即：对于不同key，存储的数组下标位置要尽可能不一样
问题1：为什么不直接采用经过hashCode（）处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置？
结论：容易出现 哈希码 与 数组大小范围不匹配的情况，即 计算出来的哈希码可能 不在数组大小范围内，从而导致无法匹配存储位置
原因描述
为了解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题，HashMap给出了解决方案：哈希码 与运算（&） （数组长度-1）；请继续问题2
问题2：为什么采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？
结论：根据HashMap的容量大小（数组长度），按需取 哈希码一定数量的低位 作为存储的数组下标位置，从而 解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题
具体解决方案描述
问题3：为什么在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？
结论：加大哈希码低位的随机性，使得分布更均匀，从而提高对应数组存储下标位置的随机性 & 均匀性，最终减少Hash冲突
具体描述
至此，关于怎么计算 key-value 值存储在HashMap数组位置 & 为什么要这么计算，讲解完毕。
分析4：若对应的key已存在，则 使用 新value 替换 旧value
注：当发生 Hash冲突时，为了保证 键key的唯一性哈希表并不会马上在链表中插入新数据，而是先查找该 key是否已存在，若已存在，则替换即可
/** * 函数使用原型 */ // 2. 判断该key对应的值是否已存在（通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断） for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; // 2.1 若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用 新value 替换 旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //并返回旧的value } } modCount++; // 2.2 若 该key不存在，则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); return null;
此处无复杂的源码分析，但此处的分析点主要有2个：替换流程 & key是否存在（即key值的对比）
分析1：替换流程
具体如下图：
分析2：key值的比较
采用 equals（） 或 “==” 进行比较，下面给出其介绍 & 与 “==”使用的对比
分析5：若对应的key不存在，则将该“key-value”添加到数组table的对应位置中
函数源码分析如下
/** * 函数使用原型 */ // 2. 判断该key对应的值是否已存在 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; // 2.1 若该key对应的值已存在，则用新的value取代旧的value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; // 2.2 若 该key对应的值不存在，则将“key-value”添加到table中 addEntry(hash, key, value, i); /** * 源码分析：addEntry(hash, key, value, i) * 作用：添加键值对（Entry ）到 HashMap中 */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 参数3 = 插入数组table的索引位置 = 数组下标 // 1. 插入前，先判断容量是否足够 // 1.1 若不足够，则进行扩容（2倍）、重新计算Hash值、重新计算存储数组下标 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); // a. 扩容2倍 --> 分析1 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; // b. 重新计算该Key对应的hash值 bucketIndex = indexFor(hash, table.length); // c. 重新计算该Key对应的hash值的存储数组下标位置 } // 1.2 若容量足够，则创建1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中--> 分析2 createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } /** * 分析1：resize(2 * table.length) * 作用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍） */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组（old table） Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. 将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1：transfer(newTable); * 作用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 * 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组不再引用任何对象） src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.4 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.5 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 3.6 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环，直到遍历完数组上的所有数据元素 } } } /** * 分析2：createEntry(hash, key, value, bucketIndex); * 作用： 若容量足够，则创建1个新的数组元素（Entry） 并放入到数组中 */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 1. 把table中该位置原来的Entry保存 Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 2. 在table中该位置新建一个Entry：将原头结点位置（数组上）的键值对 放入到（链表）后1个节点中、将需插入的键值对 放入到头结点中（数组上）-> 从而形成链表 // 即 在插入元素时，是在链表头插入的，table中的每个位置永远只保存最新插入的Entry，旧的Entry则放入到链表中（即 解决Hash冲突） table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 3. 哈希表的键值对数量计数增加 size++; }
此处有2点需特别注意：键值对的添加方式 & 扩容机制
1. 键值对的添加方式：单链表的头插法
即 将该位置（数组上）原来的数据放在该位置的（链表）下1个节点中（next）、在该位置（数组上）放入需插入的数据-> 从而形成链表
如下示意图
2. 扩容机制
具体流程如下：
扩容过程中的转移数据示意图如下
在扩容resize（）过程中，在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时，转移操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，容易出现链表逆序的情况
设重新计算存储位置后不变，即扩容前 = 1->2->3，扩容后 = 3->2->1
此时若（多线程）并发执行 put（）操作，一旦出现扩容情况，则 容易出现 环形链表，从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环（Infinite Loop），即 死锁的状态 = 线程不安全
下面最后1节会对上述情况详细说明
总结
向 HashMap 添加数据（成对 放入 键 - 值对）的全流程
示意图
至此，关于 “向 HashMap 添加数据（成对 放入 键 - 值对）“讲解完毕
步骤3：从HashMap中获取数据
假如理解了上述put（）函数的原理，那么get（）函数非常好理解，因为二者的过程原理几乎相同
get（）函数的流程如下：
具体源码分析如下
/** * 函数原型 * 作用：根据键key，向HashMap获取对应的值 */ map.get(key)； /** * 源码分析 */ public V get(Object key) { // 1. 当key == null时，则到 以哈希表数组中的第1个元素（即table[0]）为头结点的链表去寻找对应 key == null的键 if (key == null) return getForNullKey(); --> 分析1 // 2. 当key ≠ null时，去获得对应值 -->分析2 Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } /** * 分析1：getForNullKey() * 作用：当key == null时，则到 以哈希表数组中的第1个元素（即table[0]）为头结点的链表去寻找对应 key == null的键 */ private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } // 遍历以table[0]为头结点的链表，寻找 key==null 对应的值 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { // 从table[0]中取key==null的value值 if (e.key == null) return e.value; } return null; } /** * 分析2：getEntry(key) * 作用：当key ≠ null时，去获得对应值 */ final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } // 1. 根据key值，通过hash（）计算出对应的hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 根据hash值计算出对应的数组下标 // 3. 遍历 以该数组下标的数组元素为头结点的链表所有节点，寻找该key对应的值 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; // 若 hash值 & key 相等，则证明该Entry = 我们要的键值对 // 通过equals（）判断key是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }
至此，关于 “向 HashMap 获取数据 “讲解完毕
步骤4：对HashMap的其他操作
即 对其余使用API（函数、方法）的源码分析
HashMap除了核心的put（）、get（）函数，还有以下主要使用的函数方法
void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true
下面将简单介绍上面几个函数的源码分析
/** * 函数：isEmpty() * 作用：判断HashMap是否为空，即无键值对；size == 0时 表示为 空 */ public boolean isEmpty() { return size == 0; } /** * 函数：size() * 作用：返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 */ public int size() { return size; } /** * 函数：clear() * 作用：清空哈希表，即删除所有键值对 * 原理：将数组table中存储的Entry全部置为null、size置为0 */ public void clear() { modCount++; Arrays.fill(table, null); size = 0; } /** * 函数：putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) * 作用：将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 * 原理：类似Put函数 */ public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 1. 统计需复制多少个键值对 int numKeysToBeAdded = m.size(); if (numKeysToBeAdded == 0) return; // 2. 若table还没初始化，先用刚刚统计的复制数去初始化table if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable((int) Math.max(numKeysToBeAdded * loadFactor, threshold)); } // 3. 若需复制的数目 > 阈值，则需先扩容 if (numKeysToBeAdded > threshold) { int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1); if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int newCapacity = table.length; while (newCapacity < targetCapacity) newCapacity <<= 1; if (newCapacity > table.length) resize(newCapacity); } // 4. 开始复制（实际上不断调用Put函数插入） for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) put(e.getKey(), e.getValue()); } /** * 函数：remove(Object key) * 作用：删除该键值对 */ public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } // 1. 计算hash值 int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); // 2. 计算存储的数组下标位置 int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; // 若删除的是table数组中的元素（即链表的头结点） // 则删除操作 = 将头结点的next引用存入table[i]中 if (prev == e) table[i] = next; //否则 将以table[i]为头结点的链表中，当前Entry的前1个Entry中的next 设置为 当前Entry的next（即删除当前Entry = 直接跳过当前Entry） else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; } /** * 函数：containsKey(Object key) * 作用：判断是否存在该键的键值对；是 则返回true * 原理：调用get（），判断是否为Null */ public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } /** * 函数：containsValue(Object value) * 作用：判断是否存在该值的键值对；是 则返回true */ public boolean containsValue(Object value) { // 若value为空，则调用containsNullValue() if (value == null) return containsNullValue(); // 若value不为空，则遍历链表中的每个Entry，通过equals（）比较values 判断是否存在 Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (value.equals(e.value)) return true;//返回true return false; } // value为空时调用的方法 private boolean containsNullValue() { Entry[] tab = table; for (int i = 0; i < tab.length ; i++) for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) if (e.value == null) return true; return false; }
至此，关于HashMap的底层原理 & 主要使用API（函数、方法）讲解完毕。
6. 源码总结
下面，用3个图总结整个源码内容：
总结内容 = 数据结构、主要参数、添加 & 查询数据流程、扩容机制
数据结构 & 主要参数
添加 & 查询数据流程
扩容机制
7. 与 JDK 1.8的区别
HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大，具体区别如下
JDK 1.8 的优化目的主要是：减少 Hash冲突 & 提高哈希表的存、取效率；关于 JDK 1.8 中 HashMap 的源码解析请看文章：Java源码分析：关于 HashMap 1.8 的重大更新
7.1 数据结构
7.2 获取数据时（获取数据 类似）
7.3 扩容机制
8. 额外补充：关于HashMap的其他问题
有几个小问题需要在此补充
具体如下
8.1 哈希表如何解决Hash冲突
8.2 为什么HashMap具备下述特点：键-值（key-value）都允许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化
具体解答如下
下面主要讲解 HashMap 线程不安全的其中一个重要原因：多线程下容易出现resize（）死循环
本质 = 并发 执行 put（）操作导致触发 扩容行为，从而导致 环形链表，使得在获取数据遍历链表时形成死循环，即Infinite Loop
先看扩容的源码分析resize（）
关于resize（）的源码分析已在上文详细分析，此处仅作重点分析：transfer（）
/** * 源码分析：resize(2 * table.length) * 作用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍） */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组（old table） Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. （重点分析）将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1：transfer(newTable); * 作用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 * 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组不再引用任何对象） src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.3 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.4 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环，直到遍历完数组上的所有数据元素 } } }
从上面可看出：在扩容resize（）过程中，在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时，转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，容易出现链表逆序的情况
设重新计算存储位置后不变，即扩容前 = 1->2->3，扩容后 = 3->2->1
此时若（多线程）并发执行 put（）操作，一旦出现扩容情况，则 容易出现 环形链表，从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环（Infinite Loop），即 死锁的状态，具体请看下图：
初始状态、步骤1、步骤2
注：由于 JDK 1.8 转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的尾部依次插入，所以不会出现链表 逆序、倒置的情况，故不容易出现环形链表的情况。
但 JDK 1.8 还是线程不安全，因为 无加同步锁保护
8.3 为什么 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key 键
8.4 HashMap 中的 key若 Object类型， 则需实现哪些方法？
至此，关于HashMap的所有知识讲解完毕。
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