HashMap概述:
HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。在 JDK1.8 中，HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成，新增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是效率也变的更高效。
HashMap和HashTable的区别:
相同点：都是存储key-value键值对的
不同点：
- HashMap允许Key-value为null，hashTable不允许；
- hashMap没有考虑同步，是线程不安全的。hashTable是线程安全的，给api套上了一层synchronized修饰;
- HashMap继承于AbstractMap类，hashTable继承与Dictionary类。
- 迭代器(Iterator)。HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构（增加或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException。
- 容量的初始值和增加方式都不一样：HashMap默认的容量大小是16；增加容量时，每次将容量变为"原始容量x2"。Hashtable默认的容量大小是11；增加容量时，每次将容量变为"原始容量x2 + 1"；
- 添加key-value时的hash值算法不同：HashMap添加元素时，是使用自定义的哈希算法。Hashtable没有自定义哈希算法，而直接采用的key的hashCode()。
HashMap数据结构示意：:
红黑树特性：
- 节点是红色或黑色
- 根节点一定是黑色
- 每个叶节点都是黑色的空节点(NIL节点)
- 每个红节点的两个子节点都是黑色的(从每个叶子到跟的所有路径上不能有两个连续的红节点)(即对于层来说除了NIL节点，红黑节点是交替的，第一层是黑节点那么其下一层肯定都是红节点，反之一样)
- 从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点
正是由于这些原因使得红黑树是一个平衡二叉树
HashMap 源码分析：
在阅读hashmap的源码之前，我们先来看一下他的基本属性：
// 默认容量16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认负载因子0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表节点转换红黑树节点的阈值, 9个节点转
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树节点转换链表节点的阈值, 6个节点转
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 转红黑树时, table的最小长度
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 数组
transient Node<K,V>[] table;
//大小
transient int size;
// 链表节点, 继承自Entry
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
// ... ...
}
// 红黑树节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
// ...
}
定位数据索引位置：
定位数据的落点主要有以下操作
- 拿到 key 的 hashCode 值
- 将 hashCode 的高位参与运算，重新计算 hash 值
- 将计算出来的 hash 值与 (table.length - 1) 进行 & 运算
//调用put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
// 计算key的hash 并且高低16位进行一个异或运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//数组长度-1 与 hash进行一个与运算
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
在数组初始的长度16的情况下，其实如果仅仅为了使这个索引落到 0-15 的位置上，我们大可使用取模运算，但是取模运算的结果可能会频繁的落到一个点上，还有就是位运算会比驱魔运算来的快。所以为了在进行数据落点的时候尽可能的分散到数组上，这里采用的是key 的hashCode 值的高低16位进行一个异或运算，然后再通过与当前数组长度-1 进行与运算来达到这个目的。这个方法非常巧妙，它通过 “(table.length -1) & h” 来得到该对象的索引位置，这个优化是基于以下公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)。我们知道 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，并且取模运算为 “h mod table.length”，对应上面的公式，可以得到该运算等同于“h & (table.length - 1)”。这是 HashMap 在速度上的优化，因为 & 比 % 具有更高的效率。
当 table 长度为 16 时，table.length - 1 = 15 ，用二进制来看，此时低 4 位全是 1，高 28 位全是 0，与 0 进行 & 运算必然为 0，因此此时 hashCode 与 “table.length - 1” 的 & 运算结果只取决于 hashCode 的低 4 位，在这种情况下，hashCode 的高 28 位就没有任何作用，并且由于 hash 结果只取决于 hashCode 的低 4 位，hash 冲突的概率也会增加。因此，在 JDK 1.8 中，将高位也参与计算，目的是为了降低 hash 冲突的概率。
我们举个例子，向map中 put 一个 key 为 wuzz 的数据，他的定位过程如下：
初始化：
//判断数组是否被初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//第一次进来 这里 = null
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 0
int oldThr = threshold; // 0
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 第一次进来走这里初始化
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 扩容阈值 12
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 扩容省略...........
return newTab;
}
初始化操作主要使确定初始数组的大小、确定扩容阈值
put操作：
put操作主要涉及以下几个步骤：
- 计算关于key的hashcode值（与Key.hashCode的高16位做异或运算）。
- 如果散列表为空时，调用resize()初始化散列表。
- 如果没有发生碰撞，直接添加元素到散列表中去。
- 如果发生了碰撞(hashCode值相同)，进行三种判断。如果桶满了大于阀值，则resize进行扩容。
- 若key地址相同或者equals后内容相同，则替换旧值。
- 如果是红黑树结构，就调用树的插入方法。
- 链表结构，循环遍历直到链表中某个节点为空，尾插法进行插入，插入之后判断链表个数是否到达变成红黑树的阙值8；也可以遍历到有节点与插入元素的哈希值和内容相同，进行覆盖。
- 如果桶满了大于阀值，则resize进行扩容
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 1.校验table是否为空或者length等于0，如果是则调用resize方法进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2.通过hash值计算索引位置，将该索引位置的头节点赋值给p，如果p为空则直接在该索引位置新增一个节点即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// table表该索引位置不为空，则进行查找
Node<K,V> e; K k;
// 3.判断p节点的key和hash值是否跟传入的相等，如果相等, 则p节点即为要查找的目标节点，将p节点赋值给e节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 4.判断p节点是否为TreeNode, 如果是则调用红黑树的putTreeVal方法查找目标节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 5.走到这代表p节点为普通链表节点，则调用普通的链表方法进行查找，使用binCount统计链表的节点数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 6.如果p的next节点为空时，则代表找不到目标节点，则新增一个节点并插入链表尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 7.校验节点数是否超过8个，如果超过则调用treeifyBin方法将链表节点转为红黑树节点，
// 减一是因为循环是从p节点的下一个节点开始的
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 8.如果e节点存在hash值和key值都与传入的相同，则e节点即为目标节点，跳出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e; // 将p指向下一个节点
}
}
// 9.如果e节点不为空，则代表目标节点存在，使用传入的value覆盖该节点的value，并返回oldValue
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); // 用于LinkedHashMap
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 10.如果插入节点后节点数超过阈值，则调用resize方法进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict); // 用于LinkedHashMap
return null;
}
数据扩容：
数组为什么是2次幂。为了数据的均匀分布，减少哈希碰撞。因为确定数组位置是用的位运算，若数据不是2的次幂则会增加哈希碰撞的次数和浪费数组空间。输入数据若不是2的幂，HashMap通过一通位移运算和或运算得到的肯定是2的幂次数，并且是离那个数最近的数字。就比如在确定元素落点的时候，如果数组长度为10 ，那么后四位为 1010 .对于 & 运算。那么这个结果的值得可能性更小，会导致hash碰撞概率增加.
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 1.老表的容量不为0，即老表不为空
if (oldCap > 0) {
// 1.1 判断老表的容量是否超过最大容量值：如果超过则将阈值设置为Integer.MAX_VALUE，并直接返回老表,
// 此时oldCap * 2比Integer.MAX_VALUE大，因此无法进行重新分布，只是单纯的将阈值扩容到最大
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 1.2 将newCap赋值为oldCap的2倍，如果newCap<最大容量并且oldCap>=16, 则将新阈值设置为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 2.如果老表的容量为0, 老表的阈值大于0, 是因为初始容量被放入阈值，则将新表的容量设置为老表的阈值
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
// 3.老表的容量为0, 老表的阈值为0，这种情况是没有传初始容量的new方法创建的空表，将阈值和容量设置为默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 4.如果新表的阈值为空, 则通过新的容量*负载因子获得阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 5.将当前阈值设置为刚计算出来的新的阈值，定义新表，容量为刚计算出来的新容量，将table设置为新定义的表。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 6.如果老表不为空，则需遍历所有节点，将节点赋值给新表
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { // 将索引值为j的老表头节点赋值给e
oldTab[j] = null; // 将老表的节点设置为空, 以便垃圾收集器回收空间
// 7.如果e.next为空, 则代表老表的该位置只有1个节点，计算新表的索引位置, 直接将该节点放在该位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 8.如果是红黑树节点，则进行红黑树的重hash分布(跟链表的hash分布基本相同)
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 9.如果是普通的链表节点，则进行普通的重hash分布
Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // 存储索引位置为:“原索引位置”的节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // 存储索引位置为:“原索引位置+oldCap”的节点
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 9.1 如果e的hash值与老表的容量进行与运算为0,则扩容后的索引位置跟老表的索引位置一样
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null) // 如果loTail为空, 代表该节点为第一个节点
loHead = e; // 则将loHead赋值为第一个节点
else
loTail.next = e; // 否则将节点添加在loTail后面
loTail = e; // 并将loTail赋值为新增的节点
}
// 9.2 如果e的hash值与老表的容量进行与运算为1,则扩容后的索引位置为:老表的索引位置＋oldCap
else {
if (hiTail == null) // 如果hiTail为空, 代表该节点为第一个节点
hiHead = e; // 则将hiHead赋值为第一个节点
else
hiTail.next = e; // 否则将节点添加在hiTail后面
hiTail = e; // 并将hiTail赋值为新增的节点
}
} while ((e = next) != null);
// 10.如果loTail不为空（说明老表的数据有分布到新表上“原索引位置”的节点），则将最后一个节点
// 的next设为空，并将新表上索引位置为“原索引位置”的节点设置为对应的头节点
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 11.如果hiTail不为空（说明老表的数据有分布到新表上“原索引+oldCap位置”的节点），则将最后
// 一个节点的next设为空，并将新表上索引位置为“原索引+oldCap”的节点设置为对应的头节点
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 12.返回新表
return newTab;
}
特别需要注意，在扩容的时候又一个判断来确定扩容以后元素的存放位置 if ((e.hash & oldCap) == 0) . 为什么要与原来的数组长度来做与运算呢 ？这其实也是为了让元素更加均匀的分布，就是用元素的 hash 值 与老的数组长度的与运算，当不等于0的时候就进行将元素迁移到 +oldCap 的位置上。这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。
get操作：
get操作主要有以下几个步骤：
- 判断表或key是否是null，如果是直接返回null
- 判断索引处第一个key与传入key是否相等，如果相等直接返回
- 如果不相等，判断链表是否是红黑二叉树，如果是，直接从树中取值
- 如果不是树，就遍历链表查找
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果表不是空的，并且要查找索引处有值，就判断位于第一个的key是否是要查找的key
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))))
//如果是，就直接返回
return first;
//如果不是就判断链表是否是红黑二叉树，如果是，就从树中取值
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果不是树，就遍历链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
小结：
- HashMap 的底层是个 Node 数组（Node<K,V>[] table），在数组的具体索引位置，如果存在多个节点，则可能是以链表或红黑树的形式存在。
- 增加、删除、查找键值对时，定位到哈希桶数组的位置是很关键的一步，源码中是通过下面3个操作来完成这一步：1）拿到 key 的 hashCode 值；2）将 hashCode 的高位参与运算，重新计算 hash 值；3）将计算出来的 hash 值与 “table.length - 1” 进行 & 运算。
- HashMap 的默认初始容量（capacity）是 16，capacity 必须为 2 的幂次方；默认负载因子（load factor）是 0.75；实际能存放的节点个数（threshold，即触发扩容的阈值）= capacity * load factor。
- HashMap 在触发扩容后，阈值会变为原来的 2 倍，并且会对所有节点进行重 hash 分布，重 hash 分布后节点的新分布位置只可能有两个：“原索引位置” 或 “原索引+oldCap位置”。例如 capacity 为16，索引位置 5 的节点扩容后，只可能分布在新表 “索引位置5” 和 “索引位置21（5+16）”。
- 导致 HashMap 扩容后，同一个索引位置的节点重 hash 最多分布在两个位置的根本原因是：1）table的长度始终为 2 的 n 次方；2）索引位置的计算方法为 “(table.length - 1) & hash”。HashMap 扩容是一个比较耗时的操作，定义 HashMap 时尽量给个接近的初始容量值。
- HashMap 有 threshold 属性和 loadFactor 属性，但是没有 capacity 属性。初始化时，如果传了初始化容量值，该值是存在 threshold 变量，并且 Node 数组是在第一次 put 时才会进行初始化，初始化时会将此时的 threshold 值作为新表的 capacity 值，然后用 capacity 和 loadFactor 计算新表的真正 threshold 值。
- 当同一个索引位置的节点在增加后达到 9 个时，并且此时数组的长度大于等于 64，则会触发链表节点（Node）转红黑树节点（TreeNode），转成红黑树节点后，其实链表的结构还存在，通过 next 属性维持。链表节点转红黑树节点的具体方法为源码中的 treeifyBin 方法。而如果数组长度小于64，则不会触发链表转红黑树，而是会进行扩容。
- 当同一个索引位置的节点在移除后达到 6 个时，并且该索引位置的节点为红黑树节点，会触发红黑树节点转链表节点。红黑树节点转链表节点的具体方法为源码中的 untreeify 方法。
- HashMap 在 JDK 1.8 之后不再有死循环的问题，JDK 1.8 之前存在死循环的根本原因是在扩容后同一索引位置的节点顺序会反掉。
- HashMap 是非线程安全的，在并发场景下使用 ConcurrentHashMap 来代替。