HashMap源码分析

摘要

HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

简介

Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：

下面针对各个实现类的特点做一些说明：

(1) HashMap：它根据键的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键为null，允许多条记录的值为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) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁(现已经舍弃)。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

(4) TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的状态及属性在其生命周期内不会被改变(在这里主要指其哈希值不变)。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。

内部实现

搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构-字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能实现-方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构-字段

从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。

这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？

(1) 从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table(其实现了Map.Entry,本质上是Entry数组)，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。 

/**
     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
     */
    static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;     //不可变
        final K key;        //不可变
        V value;
        Node next;     //HashMap采取数组+链表/红黑树的形式，所以这里Node节点要保存指向后面的指针

        Node(int hash, K key, V value, Node 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; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        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;
        }
    }

Node是HashMap的一个嵌套类(静态内部类，只能访问外部类的static属性与static方法；内部类中不能有static属性或方法)，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

//如果参数彼此相等，则返回{@code true}，否则返回{@code false}。 因此，如果两个参数均为{@code null}，
//则返回{@code true}，如果正好一个参数为{@code null}，则返回{@code false}
//否则，使用第一个参数的{@link Object＃equals equals}方法确定相等性
public static boolean equals(Object a, Object b) {
        return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
    }


// Object.equals方法在对象上实现了最有区别的对等关系.也就是说，对于任何非空参考值{@code x}和
//{@code y}，当且仅当{@code x}和{@code y}引用相同的对象时，此方法才返回true({@code x == y}的值为{@code true})
//请注意，通常每当重写此方法时，都必须重写{@code hashCode}方法，以维护{@code hashCode}方法的常规协定，该协定规定相等的对象必须具有相等的哈希码
public boolean equals(Object obj) {
        return (this == obj);
    }

//Node类中hashcode()方法调用Objects.hashcode()

/**
     * Returns the hash code of a non-{@code null} argument and 0 for
     * a {@code null} argument.
     *
     * @param o an object
     * @return the hash code of a non-{@code null} argument and 0 for
     * a {@code null} argument
     * @see Object#hashCode
     */
    public static int hashCode(Object o) {
        return o != null ? o.hashCode() : 0;
    }


//在Java应用程序执行期间，只要在同一对象上多次调用它，{@ code hashCode}方法就必须始终返回相同的整数
//前提是在该对象的{@code equals}比较中使用的信息没有被修改。 从一个应用程序的执行到同一应用程序的另一执行，此整数不必保持一致。
//如果根据{@code equals（Object）}方法两个对象相等，则在两个对象中的每个对象上调用{@code hashCode}方法必须产生相同的整数结果。
//如果根据{@link java.lang.Object＃equals（java.lang.Object）}方法，如果两个对象不相等，则不
//必分别对这两个对象分别调用{@code hashCode}方法 对象必须产生不同的整数结果
//但是，程序员应该意识到，为不相等的对象生成不同的整数结果可能会提高哈希表的性能。

@HotSpotIntrinsicCandidate
    public native int hashCode();

(2) HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素后都增加一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码：

  map.put("美团","小美");

系统将调用"美团"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

 /**
     * Node数组的默认容量- MUST be a power of two.
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * 最大容量, used if a higher value is implicitly specified
     * by either of the constructors with arguments.
     * MUST be a power of two <= 1<<30.
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * 构造函数没有指定时默认的负载因子.
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 树化阈值，必须大于2且至少为8；当每条链表上节点数大于该值时链表转换为红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * 取消树化阈值，当链表上节点数小于该值时将红黑树转为链表。该值应该小于树化阈值且最大为6
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * 最小散列表容量，当大于该值时，节点可以树化；小于该值时，表扩容.
     * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
     * between resizing and treeification thresholds.
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
     * 该表在第一次使用的使用初始化, 在重要的事后扩容. 长度总是2的幂次
     */
    transient Node[] table;

    /**
     * 保存缓存的entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
     * for keySet() and values().
     */
    transient Set> entrySet;

    /**
     * Map中键值对数目
     */
    transient int size;

    /**
     * HashMap中结构化修改的次数。结构化修改指改变键值对的数目(putValue,remove,clear)或者修改内部结构(扩容)。该值允许基于hashMap的迭代器快速失败，避免并发错误
     */
    transient int modCount;

    /**
     * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
     * 此外，如果表未被初始化，则此字段将作为初始阵列容量，或为零(通过第三个构造函数初始化)，则新数组长度容量是DEFAULT_INITIAL_CAPACITY，阈值是0.75 * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY。
     */
    int threshold;

    /**
     * The load factor for the hash table.三个构造函数都会进行初始化
     *
     * @serial
     */
    final float loadFactor;

首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，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。

结合负载因子的定义公式可知，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，建议大家不要修改，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这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。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。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。本文不再对红黑树展开讨论，想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630。

功能实现-方法

HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

1. 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(方法一+方法二):

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7
     int h;
     // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，只是在方法中具体使用p = tab[i = (n - 1) & hash]，本质上是一样的
     return h & (length-1);  //第三步 取模运算
}

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。

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

下面举例说明下，n为table的长度。

2. 分析HashMap的put方法

//将指定值与该映射中的指定键相关联。 如果该映射先前包含该键的映射，则替换旧值。
//第四个boolean参数onlyIfAbsent,为true的话指不改变已存在的值；第五个boolean参数evict，为false的话, 表示表正在创建(clone()方法中用到)
public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

HashMap的putValue方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。

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⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同且onlyIfAbsent为false的话直接覆盖value并且返回oldValue，否则转向④，这里的相同指的是hashCode1==hashCode2以及key1==key2||key1.equals(key2)；

④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则使用putTreeVal(HashMap map, Node[] tab,int h, K k, V v) 直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤.遍历table[i]，遍历过程中若发现key已经存在则同③一样处理；如果直到遍历完成依旧未找到则使用newNode(hash, key, value, null)生成新节点，再判断新的链表长度是否大于8，大于8的话使用treeifyBin(tab, hash)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；

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。

JDK1.8HashMap的put方法源码如下:

/**
     * Implements Map.put and related methods.
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; Node 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 e; K k;
            // 步骤③：头节点key与目标key相同，则e指向该节点；否则分红黑树和链表两种情况处理
            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)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,也即binCount大于等于7时再转换
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // key已经存在直接覆盖value
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);  //预留给LinkedhashMap作事后处理
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);  //预留给LinkedhashMap作事后处理
        return null;
    }

3. 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，本质上区别不大，具体区别后文再说。这里的前部分代码与三个构造参数有关，可以参考一下：

/**
     *初始化或增加表大小。 如果为空，则根据字段阈值中保持的初始容量目标进行分配。 否则，因为我们使用的是2的幂，所以每个bin中的元素必须保持相同的索引，或者在新表中以2的幂偏移。
     * @return the table
     */
    final Node[] resize() {
        //引用扩容前的Entry数组
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        //如果数组已经被初始化且length大于0
        if (oldCap > 0) {
            //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;   //只修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
                return oldTab;
            }
            //如果2倍扩容后还未达到最大值，且扩容前数组容量>=16，则将threshold2倍扩容
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1;
        }
        // 如果数组还没创建，但是已经指定了threshold（这种情况是带参构造创建的对象），threshold的值为数组长度
        // 在 "构造函数" 那块内容进行过说明。
        else if (oldThr > 0)
            newCap = oldThr;  //将threshold用作数组的初始容量
        // 这种情况是通过无参构造创建的对象
        else { 
            //容量和阈值皆使用默认值         
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 可能是第一个if判断里newThr = oldThr << 1时，最高位被移除了，变为0
        if (newThr == 0) {
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;   //阈值翻新
        // 到了这里，新的数组长度已经被计算出来，创建一个新的数组。
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        // 下面代码是将原来数组的元素转移到新数组中。问题在于，数组长度发生变化。 
        // 那么通过hash%数组长度计算的索引也将和原来的不同。
        // jdk 1.7中是通过重新计算每个元素的索引，重新存入新的数组，称为rehash操作。
        // 这也是hashMap无序性的原因之一。而现在jdk 1.8对此做了优化，非常的巧妙。
        if (oldTab != null) {  
            // 遍历原数组
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
            
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    // 如果链表只有一个节点，那么直接重新计算索引存入新数组。
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 如果该节点是红黑树，执行split方法，和链表类似的处理。
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    // 此时节点是链表节点
                    else { // preserve order
                        // loHead，loTail为原链表的节点，索引不变。
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        // hiHeadm, hiTail为新链表节点，原索引 + 原数组长度。
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        // 遍历链表
                        do {
                            next = e.next;
                            //这里与之前的length-1不太一样，这里只取一位，
                            // 新增bit为0的节点，存入原链表
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            // 新增bit为1的节点，存入新链表。
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 原链表存回原索引位
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 新链表存到：原索引位 + 原数组长度
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        //如果在这之前数组未被初始化则直接返回新建的已初始化的数组
        return newTab;
    }

 

 

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

 treeifyBin转换成红黑树

/**
     * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
     * table is too small, in which case resizes instead.
     */
    final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {
        int n, index; Node e;
        // 如果当前数组为空或者容量太小（小于64），放弃转换，扩充数组。
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            // 将链表转成红黑树
            TreeNode hd = null, tl = null;
            do {
                //将p包装为TreeNode
                TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    //TreeNode继承自LinkedHashMap.Entry(该类继承自HashMap.Node并添加了before，after作为双向链表功能)，
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);   //将从hd节点开始链接的一系列节点转换为树
        }
    }

线程安全性

在多线程使用场景中，应该尽量避免使用线程不安全的HashMap，而使用线程安全的ConcurrentHashMap。那么为什么说HashMap是线程不安全的，下面举例子说明在并发的多线程使用场景中使用HashMap可能造成死循环。代码例子如下(便于理解，仍然使用JDK1.7的环境)：

public class HashMapInfiniteLoop {  

    private static HashMap map = new HashMap(2，0.75f);  
    public static void main(String[] args) {  
        map.put(5， "C");  

        new Thread("Thread1") {  
            public void run() {  
                map.put(7, "B");  
                System.out.println(map);  
            };  
        }.start();  
        new Thread("Thread2") {  
            public void run() {  
                map.put(3, "A);  
                System.out.println(map);  
            };  
        }.start();        
    }  
}

其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。

通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry next = e.next;” 这一行；然后放开线程2的的断点，让线程2进行resize。结果如下图。

注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。

线程一被调度回来执行，先是执行 newTalbe[i] = e， 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)。

e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。

于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。

JDK1.8与JDK1.7的性能对比

HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面我们从两个方面用例子证明这一点。

Hash较均匀的情况

为了便于测试，我们先写一个类Key，如下：

class Key implements Comparable {

    private final int value;

    Key(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public int compareTo(Key o) {
        return Integer.compare(this.value, o.value);
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass())
            return false;
        Key key = (Key) o;
        return value == key.value;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return value;
    }
}

这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。为了避免频繁的GC，我将不变的Key实例缓存了起来，而不是一遍一遍的创建它们。代码如下：

public class Keys {

    public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
    private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];

    static {
        for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
            KEYS_CACHE[i] = new Key(i);
        }
    }

    public static Key of(int value) {
        return KEYS_CACHE[value];
    }
}

现在开始我们的试验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、......10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：

static void test(int mapSize) {

        HashMap map = new HashMap(mapSize);
        for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
            map.put(Keys.of(i), i);
        }

        long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒
        for (int i = 0; i < mapSize; i++) {
            map.get(Keys.of(i));
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println(endTime - beginTime);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){
            test(i);
        }
    }

在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，我们遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下：

通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面我们看看Hash不均匀的的情况。

Hash极不均匀的情况

假设我们又一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下：

class Key implements Comparable {

    //...

    @Override
    public int hashCode() {
        return 1;
    }
}

仍然执行main方法，得出的结果如下表所示：

从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。

测试环境：处理器为2.2 GHz Intel Core i7，内存为16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的OS X 10.10.1上。

小结

(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。

(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。

(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。

(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。

(5) 还没升级JDK1.8的，现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。