HashMap源码解析（基于JDK1.8）

1. HashMap继承体系

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {}

结合下面的类继承关系图，可以看出HashMap的主要作用：

• HashMap<K,V>：HashMap是以key-value形式存储数据的。
• extends AbstractMap<K,V>：继承了AbstractMap，大大减少了实现Map接口时需要的工作量。
• implements Map<K,V>：实现了Map，提供了所有可选的Map操作。
• implements Cloneable：表明其可以调用clone()方法来返回实例的field-for-field拷贝。
• implements Serializable：表明该类是可以序列化的。

2. HashMap的底层数据结构

HashMap的底层结构在JDK1.8 之后确定为数组+链表+红黑树。（1.7是数组+链表，这里不做分析）

 通过上面结构图可以看出，其内部存储数据是封装了一种Node的数据结构，通过Node来实现结构名为table的数组。table数组中的每个元素是一个Node元素（这个Node元素可以指向下一个Node元素从而形成链表，当链表长度到达阈值后会升级为红黑树），table数组的每个位置称为桶，比如talbe[0] 称为一个桶。

3. HashMap核心属性

3.1 静态常量

    /**
     * 默认的初始容量，必须是二的次方
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * 最大容量，当通过构造函数隐式指定了一个大于MAXIMUM_CAPACITY的时候使用
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 加载因子，当构造函数没有指定加载因子的时候的默认值的时候使用
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * TREEIFY_THRESHOLD为当一个bin从list转化为tree的阈值，当一个bin中元素的总元素最低超过这个值的时候，bin才被转化为tree；
     * 为了满足转化为简单bin时的要求，TREEIFY_THRESHOLD必须比2大而且比8要小
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * bin反tree化时的最大值，应该比TREEIFY_THRESHOLD要小，
     * 为了在移除元素的时候能检测到移除动作，UNTREEIFY_THRESHOLD必须至少为6
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * 树化的另外一个阈值，table的长度的最小值为64。为了避免扩容和树型结构化阈值之间的冲突，MIN_TREEIFY_CAPACITY 应该最小是 4 * TREEIFY_THRESHOLD
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

3.2 成员变量

    /**
     * table，第一次被使用的时候才进行加载
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    /**
     * 键值对缓存，它们的映射关系集合保存在entrySet中。即使Key在外部修改导致hashCode变化，缓存中还可以找到映射关系
     */
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    /**
     * table中 key-value 元素的个数
     */
    transient int size;

    /**
     * HashMap在结构上被修改的次数，结构上被修改是指那些改变HashMap中映射的数量或者以其他方式修改其内部结构的次数（例如，rehash）。
     * 此字段用于使HashMap集合视图上的迭代器快速失败。
     */
    transient int modCount;

    /**
     * 下一次resize扩容阈值，当前table中的元素超过此值时，触发扩容
     * threshold = capacity * load factor
     */
    int threshold;

    /**
     * 负载因子
     * @serial
     */
    final float loadFactor;

4. HashMap构造方法

实际的构造方法实际上是第一个 java.util.HashMap#HashMap(int, float)。

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //初始容量值校验 范围：0 <= cap <= MAXIMUM_CAPACITY
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //负载因子值校验 loadFactor > 0
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        //返回一个2的次方数（大于等于当前cap）
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

构造方法里值得一提的是 java.util.HashMap#tableSizeFor ，这是一个非常精巧的算法，根据传的cap值大小，返回大于cap且最近的2的整数次幂的数。

  /**
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     * 
     * 1.返回一个大于等于当前值cap的一个的数字，并且这个数字一定是2的次方数
     * 假如cap为10，那么n= 9 = 0b1001
     * 0b1001 | 0b0100 = 0b1101
     * 0b1101 | 0b0011 = 0b1111
     * 0b1111 | 0b0011 = 0b1111
     * ......
     * .....
     * n = 0b1111 = 15
     * 
     * 2.这里的cap必须要减1，如果不减，并且如果传入的cap为16，那么算出来的值为32
     * 
     * 3.这个方法就是为了把最高位1的后面都变为1
     * 0001 1101 1100 -> 0001 1111 1111 -> +1 -> 0010 1111 1111
     */
    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;
    }

5. put方法解析

 put方法实际上也是调用的putVal方法，其在调用putVal方法之前有一个 扰动计算hash值 的操作，目的使降低碰撞的概率。

    /**
     * 返回先前key对应的value值（如果value为null，也返回null），如果先前不存在这个key，那么返回的就是null；
     */
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    /**
     * 在往haspmap中插入一个元素的时候，由元素的hashcode经过一个扰动函数之后再与table的长度进行与运算才找到插入位置，下面的这个hash()方法就是所谓的扰动函数
     * 作用：让key的hashCode值的高16位参与运算,hash()方法返回的值的低十六位是有hashCode的高低16位共同的特征的
     * 举例
     * hashCode = 0b 0010 0101 1010 1100  0011 1111 0010 1110
     * 
     *     0b 0010 0101 1010 1100  0011 1111 0010 1110  ^ 
     *     0b 0000 0000 0000 0000  0010 0101 1010 1100 
     *     0b 0010 0101 1010 1100  0001 1010 1000 0010
     */
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

putVal方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //tab:引用当前HashMap的散列表
        //p:表示当前散列表的元素
        //n:当前散列表数组的长度
        //i:表示路由寻址结果
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

        //延迟初始化逻辑，第一次调用putVal时会初始化HashMap对象中的最耗费内存的散列表
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;

        //1. 最简单的情况：寻址找到的桶位 刚好是null，直接将k-v => node 扔进去
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

        else {
            //e:不为null的话，找到一个与当前要插入的key-value 一致的key的元素
            //k:表示临时的一个key
            Node<K,V> e; K k;

            //2. 表示该桶位中的第一个元素与你当前插入的node元素的key一致，表示后序要进行替换操作
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;

            //3. 表示当前桶位已经树化了,需要执行放进红黑树的逻辑
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

            //4. 当前桶位是一个链表
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //4.1 条件成立的话，说明迭代到最后一个元素了，也没有找到一个与你要插入的node一致的元素，即需要放入当前链表的末尾
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //新增玩元素后，当前链表长度达到树化标准（8），需要进行树化
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            //链表转红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }

                    //4.2 条件成立的话，说明找到了相同key的node元素，需要进行替换操作
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //条件成立说明，找到了与要插入的key一致的node元素，进行替换
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }

        //nodeCount表示散列表table结构的修改次数，替换Node元素的value不算
        ++modCount;
        //插入新元素，size自增，如果自增后的值大于阈值，触发扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

6. resize方法

在执行put方法时，如果触发扩容，就需要调用resize方法。

    final Node<K,V>[] resize() {
//region 计算newCap, newThr，为扩容做准备
        //oldTab:引用扩容前的哈希表
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        //oldCap：扩容之前table数组的长度
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        //oldThr：扩容之前的扩容阈值，触发本次库容的阈值
        int oldThr = threshold;
        //newCap：扩容之后table数组的大小
        //newThr：扩容之后，再次触发扩容的条件
        int newCap, newThr = 0;

        //oldCap > 0 条件成立，说明HashMap中的散列表已经初始化过了（hashmap中的散列表不是null），要进行正常的扩容操作
        if (oldCap > 0) {
            //扩容之前的table数组大小已经达到 最大阈值，则不扩容，且设置扩容条件为int 最大值
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }

            //判定条件：oldCap左移一位实现数值翻倍，并赋值给newCap， newCap 小于数组最大值限制 且扩容前的阈值 >= 16
            //1. 满足上述条件进行翻倍扩容(假如旧的oldCap为8， < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，那么此条件不成立newThr将不会赋值)
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }

        //2. oldCap == 0的情况：说明HashMap中的散列表是null
        //下面几种情况都会出现oldCap == 0,oldThr > 0
        // （1）public HashMap(int initialCapacity);
        // （2）public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m);并且这个map有数据
        // （3）public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
//endregion

        threshold = newThr;
        //创建出一个更长、更大的数组
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        //1. 本次扩容前，table不为null
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                //当前node节点
                Node<K,V> e;
                //当前桶位中有数据，但是数据具体类型还不清楚（单个数据|链表|红黑树）
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //将对应的桶位指向null，方便jvm回收
                    oldTab[j] = null;
                    //1.1 当前桶位只有一个元素，没有发生过碰撞，此时直接计算当前元素应该存放的位置，设置即可
                    if (e.next == null)
                        //存放下标计算 ： e.hash & (newCap - 1)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

                    //1.2 当前桶位为红黑树
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

                    //1.3 当前桶位为链表
                    else { // preserve order
                        //低位链表：存放在扩容之后的数组下标位置，与当前数组的下标位置一致
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        //高位链表：存放在扩容之后的数组下标位置，为当前数组的下标位置+扩容之前的数组的长度
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            //比如e.hash只能为两种可能  1 1111 或者 0 1111 ， oldCap 为 10000
                            //将原始链表拆为 高位链和低位链
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);

                        //1.3.1 低位链表有数据
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }

                        //1.3.2 高位链表有数据
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

扩容resize算是HashMap中最核心的操作了，下面是其执行的流程：

结合例子：当在table长度位16中的元素移到table长度位32的table中的时候，我们可以知道，原来在15这个槽位的元素的hash()值的后四位一定是1111（因为跟1111即table长度-1 进行与运算得到了1111）。所以所以当table长度变为32的时候，原来在15这个槽位的元素要么还在15这个槽位，要么在31这个槽位（因为原来15这个槽位的元素后五位一定是11111或者01111，跟 11111即table新长度-1 进行与运算一定得到 01111或者11111）。

7. remove方法

 remove方法也是调用的removeNode方法。

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.remove and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to match if matchValue, else ignored
     * @param matchValue if true only remove if value is equal
     * @param movable if false do not move other nodes while removing
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        // tab：引用当前hashmap的table
        // p：当前的node元素
        // n：当前的散列表数组长度
        // index：表示寻址结果
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;

        //1. 如果数组table为空或key映射到的桶为空，返回null
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

            // node：查找到的结果
            // e：当前Node的下一个元素
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;

            //2. 桶位的头元素就是我们要找的
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;

            //当前桶位要么是数组，要么是红黑树
            else if ((e = p.next) != null) {

                //3. 当前桶位已形成红黑树
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);

                //4. 当前桶位已形成链表
                else {
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }

            //如果node不为null，说明按照key查找到想要删除的数据了
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {

                //上面3.的情况，node是树节点，执行树节点移除操作
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);

                //上面2.的情况，桶位元素执行删除
                else if (node == p)
                    tab[index] = node.next;

                //上面4.的情况，将当前元素p的下一元素 设置为 要删除元素的下一元素
                else
                    p.next = node.next;
                ++modCount;
                --size;
                afterNodeRemoval(node);
                return node;
            }
        }
        return null;
    }

8. get方法

 get方法也是调用getNode方法，调用前有hash计算操作。

    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        // tab：引用当前hashmap的table
        // first：桶位中的头元素
        // n：table的长度
        // e：是临时Node元素
        // k：是key的临时变量
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

        //如果哈希表为空，或key对应的桶为空，返回null
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

            //1. 定位出来的桶位头元素即为要找的数据
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;

            //2. 当前桶位不止一个元素，其结构可能为 链表|红黑树
            if ((e = first.next) != null) {

                // 2.1 桶位已形成红黑树
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

                //2.2 桶位已形成链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);

            }
        }
        return null;
    }