文章首发csdn博客地址：https://blog.csdn.net/u013277209?viewmode=contents

一：HashMap的整体实现

HashMap是由Hash表来实现的，数组+链表（1.8加入红黑树）的方式实现的，通过key的hash值与数组长度取余来获取应插入数组的下标，如果产生Hash冲突，在原下标位置转为链表，当链表长度到达8并且数组长度大于等于64则转为红黑树。
通过以上描述我们提以下问题：

1、什么是Hash表
我们知道数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难。
链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现方法，HashMap中最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”，如图：

在这里插入图片描述

3、用什么方式解决Hash冲突？
解决Hash冲突方法有：开放地址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）、再哈希法、链地址法、建立公共溢出区。
HashMap使用链地址法来解决Hash冲突。

二：字段信息

transient Node<K,V>[] table;
transient int size;
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;

table是Hash表的数组结构，初始默认大小为16，里面存储Node信息

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用来定位数组索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //链表的下一个node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。
Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

size是HashMap中实际存在的键值对数量，而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

三：确定哈希桶数组索引位置

不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现

//取Hash值，并且高位运算
static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
//定位下标
tab[(n - 1) & hash]；

这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
那么问题来了
1、为什么要异或呢？为什么要移位呢？而且移位16？

我们来看一个例子：
假如当前length=16,其length-1的二进制表示为：
00000000 00000000 00000000 00001111
若当前hash值为形如这样的二进制：
******** ******** ******** ****0000
（注：*可为0也可为1），此两数的与（&）运算永远相等，等于0，
那这样的结果真是太糟糕了，很明显不是一个好的散列算法。

但是如果我们将 hashCode 值右移 16 位，也就是取 int 类型的一半，刚好将该二进制数对半切开。
并且使用位异或运算（如果两个数对应的位置相反，则结果为1，反之为0），这样的话，就能避免我们上面的情况的发生。
总的来说，使用位移 16 位和 异或 就是防止这种极端情况。但是，该方法在一些极端情况下还是有问题，比如：10000000000000000000000000 和 
1000000000100000000000000 这两个数，如果数组长度是16，那么即使右移16位，在异或，hash 值还是会重复。但是为了性能，
对这种极端情况，JDK 的作者选择了性能。毕竟这是少数情况，为了这种情况去增加 hash 时间，性价比不高。

2、为什么使用 & 与运算代替模运算？

对于计算机来说，除法和求余数（模运算）是最慢的动作，而与操作要快很多。
我们再来看一个数学等式：a % b == (b-1) & a ,当b是2的指数时，等式成立。
我们看个例子：
假设length为16，那么n-1的二进制为1111，
1111 & ******** ******** ******** ****xxxx 结果为xxxx
可以看到，当 n 为 2 的幂次方的时候，减一之后就会得到 1111* 的数字，这个数字正好可以掩码。并且得到的结果取决于 hash 值。
因为 hash 值是1，那么最终的结果也是1 ，hash 值是0，最终的结果也是0。

3、HashMap怎么保证数组的容量为2的幂次方的？
我们来看源码：

static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;//取高位的1个1
        n |= n >>> 2;//取高位的2个1
        n |= n >>> 4;//取高位的4个1
        n |= n >>> 8;//取高位的8个1
        n |= n >>> 16;//取高位的16个1
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

我们来举个例子看一下：
10000000 00000000 00000000 00000000
n >>> 1操作后为：
01000000 00000000 00000000 00000000
n |= n >>> 1操作后为：
11000000 00000000 00000000 00000000
 n |= n >>> 2操作后为：
11110000 00000000 00000000 00000000
n |= n >>> 4操作后为：
11111111 00000000 00000000 00000000
n |= n >>> 8操作后为：
11111111 11111111 00000000 00000000
n |= n >>> 16操作后为：
11111111 11111111 11111111 11111111
+1操作后为：
1 00000000 00000000 00000000 00000000
所以保证了容量为2的次幂。

四：put方法

1. 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容。
2. 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向步骤6，如果table[i]不为空，转向步骤3。
3. 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向步骤4，这里的相同指的是hashCode以及equals。
4. 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向步骤5。
5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可。
6. 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，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;
        // 步骤1：tab为空则创建
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 步骤2：计算index，并对null做处理
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            // 步骤3：节点key存在，直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 步骤4：判断该链为红黑树
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            // 步骤5：该链为链表
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                     // key已经存在直接覆盖value
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 步骤6：超过最大容量 就扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

五：扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些

 void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
     int oldCapacity = oldTable.length;         
     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
         return;
     }
  
     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
 }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

 void transfer(Entry[] newTable) {
     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
     int newCapacity = newTable.length;
     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
         if (e != null) {
             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
             do {
                 Entry<K,V> next = e.next;
                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
                 e.next = newTable[i]; //标记[1]
                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
             } while (e != null);
         }
     }
 } 

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

在这里插入图片描述

下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

在这里插入图片描述

JDK1.8的resize源码，如下:

 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 {               // zero initial threshold 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 { // 链表优化重hash的代码块
                     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;
 }

注：put方法和扩容机制参考https://tech.meituan.com/2016/06/24/java-hashmap.html，原作者分析的太好了，直接拿来用了，感谢！