1.简介
HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。
HashMap 最多只允许一条记录的key为 null，允许多条value的值为 null。
HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap，可能会导致数据的不一致。（如果需要满足线程安全，可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使HashMap 具有线程安全的能力，或者使用 ConcurrentHashMap。 ）
2.HashMap结构jdk1.7和jdk1.8区别
JDK1.8之前HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。JDK1.8以后在解决哈希冲突时有了解较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树（桶结点个数少于6个重新转换为链表），以减少搜索时间。
HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中，每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例， Entry 包含四个属性： key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
1）capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，可以扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
2）loadFactor：负载因子，默认为 0.75。
3）threshold：扩容的阈值，等于 capacity * loadFactor
Java8 对 HashMap 进行了一些修改， 最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。
根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话， 需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，为 O(n)。
为了降低这部分的开销，在 Java8 中， 当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
3.扰动函数hash方法
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
static final int hash(Object key) { int h; // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode // ^ ：按位异或 // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码:
static int hash(int h) { // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
4.HashMap类属性结构
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { // 序列号 private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; // 默认的初始容量是16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 最大容量：2^30，超过仍按2^30来算 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认的填充因子（负载因子/加载因子） static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 存储元素的数组，总是2的幂次倍 transient Node<k,v>[] table; // 下面会分析结构源码 // 存放具体元素的集 transient Set<map.entry<k,v>> entrySet; // 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。 transient int size; // 每次扩容和更改map结构的计数器 transient int modCount; // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容 int threshold; // 加载因子 final float loadFactor; }
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capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，可以扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
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loadFactor：负载因子，默认为 0.75
loadFactor加载因子是控制数组存放数据的疏密程度，loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值
给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
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threshold：扩容的阈值
threshold = capacity * loadFactor，当Size>=threshold的时候，那么就要对数组扩增了。
5.数据存储结构Node节点类源码
// 继承自 Map.Entry<K,V> static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;// 哈希值，存放元素到hashmap中时用来与其他元素hash值比较 final K key;//键 V value;//值 // 指向下一个节点 Node<K,V> next; Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } // 重写hashCode()方法 public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } // 重写 equals() 方法 public final boolean equals(Object o) { if (o == this) return true; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true; } return false; } }
6.树节点TreeNode源码
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 父 TreeNode<K,V> left; // 左 TreeNode<K,V> right; // 右 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; // 判断颜色 TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); } // 返回根节点 final TreeNode<K,V> root() { for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) { if ((p = r.parent) == null) return r; r = p; } } }
7.HashMap构造函数
// 默认构造函数。 public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } // 包含另一个“Map”的构造函数 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false);//下面会分析到这个方法 } // 指定“容量大小”的构造函数 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) // 最大容量2^30 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }
8.插入数据
- putMapEntries方法：传入一个已有的Map
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { int s = m.size(); if (s > 0) { // 判断table是否已经初始化 if (table == null) { // pre-size // 未初始化，计算所需空间（s为m的实际元素个数） float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值 if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } // 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理 else if (s > threshold) resize(); // 将m中的所有元素添加至HashMap中 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, false, evict); } } }
- put方法和putval方法★
HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。
对putVal方法添加元素的过程分析如下：
① 先获取key的二次哈希值并进行取与运算，得出存放的桶位置， (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度）
② 判断该存放位置上是否有元素，如果没有直接存放
如果该存放位置上已有元素，则进行继续判断：
如果和当前元素直接相等，则覆盖
如果不相等，则继续判断是否是一个树节点，如果是就调用
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value)将元素添加进入。如果不是就遍历链表插入(插入的是链表尾部)。③ 将size更新，判断是否超过了临界值，如果超过了，则需要重新resize()进行2倍扩容，并打乱原来的顺序，重新排列
④ 当一个桶中的链表的节点数>=8 && 桶的总个数（table的容量）>=64时，会将链表结构变成红黑树结构
put方法源码：
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; // table未初始化或者长度为0，进行扩容 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中) if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 桶中已经存在元素 else { Node<K,V> e; K k; // 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 将第一个元素赋值给e，用e来记录 e = p; // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点 else if (p instanceof TreeNode) // 放入树中 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 为链表结点 else { // 在链表最末插入结点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 到达链表的尾部 if ((e = p.next) == null) { // 在尾部插入新结点 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 结点数量达到阈值，转化为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); // 跳出循环 break; } // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 相等，跳出循环 break; // 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表 p = e; } } // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点 if (e != null) { // 记录e的value V oldValue = e.value; // onlyIfAbsent为false或者旧值为null if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //用新值替换旧值 e.value = value; // 访问后回调 afterNodeAccess(e); // 返回旧值 return oldValue; } } // 结构性修改 ++modCount; // 实际大小大于阈值则扩容 if (++size > threshold) resize(); // 插入后回调 afterNodeInsertion(evict); return null; }
对比一下 JDK1.7 put方法的代码
对于put方法的分析如下：
- ①如果定位到的数组位置没有元素 就直接插入。
- ②如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的key比较，如果key相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素。
public V put(K key, V value) if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // 先遍历 Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); // 再插入 return null; }
9.查询数据
- get方法
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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 数组元素相等 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 桶中不止一个节点 if ((e = first.next) != null) { // 在树中get if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在链表中get do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
10.HashMap扩容源码
- resize()方法
扩容会伴随着一次重新hash分配，并且会遍历hash表中所有的元素，是非常耗时的。在编写程序中，要尽量避免resize。
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 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; else { // signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize上限 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; if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
参考：https://snailclimb.top/JavaGuide/#/java/collection/HashMap
【注意】
1.HashMap 的长度为什么是2的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效，尽量减少碰撞，把数据分配均匀。上面也讲到了过了，Hash 值的范围值-2147483648到2147483647，前后加起来大概40亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。（n代表数组长度）
取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是：length 是2的 n 次方） ，且采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
2.应用层面：
要求添加元素的key重写hashCode和equals方法