1. 简介
Java8 HashMap结构（数组 + 列表 + 红黑树）如图：
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。
2. 定义
2.1 主要属性
public class HashMap extends AbstractMap
implements Map, Cloneable, Serializable {
//序列号，序列化的时候使用。
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
/**默认容量，1向左移位4个，00000001变成00010000，也就是2的4次方为16，使用移位是因为移位是计算机基础运算，效率比加减乘除快。**/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//最大容量，2的30次方。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//负载因子，用于扩容使用。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当某个桶节点数量大于8时，会转换为红黑树。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当某个桶节点数量小于6时，会转换为链表，前提是它当前是红黑树结构。
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//当整个hashMap中元素数量大于64时，也会进行转为红黑树结构。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存储元素的数组，transient关键字表示该属性不能被序列化
transient Node[] table;
//将数据转换成set的另一种存储形式，这个变量主要用于迭代功能。
transient Set> entrySet;
//元素数量
transient int size;
//统计该map修改的次数
transient int modCount;
//临界值，也就是元素数量达到临界值时，会进行扩容。
int threshold;
//也是负载因子，只不过这个是变量。
final float loadFactor;
}
2.2 构造方法
HashMap共有三个构造函数：
初始化一个默认容量=16，负载因子=0.75 的hashmap对象。
public HashMap() {
// DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
初始化一个指定初始容量和负载因子-0.75 的hashmap对象。
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
初始化一个指定初始容量和负载因子 的HashMap对象。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
2.3 node
Node是HashMap的静态内部类，HashMap主干是一个Node数组，Node是HashMap的最基本组成单位。
/**
* HashMap 的Node 节点元素
* @param 元素的key
* @param 元素的Value
*/
static class Node implements Map.Entry {
// 这个节点所在位置的hash值
final int hash;
//这个节点的Key
final K key;
//这个节点的value
V value;
//后继节点
Node next;
//构造方法
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; }
/**
* 获取HashCode
* key和value 的hash做异或运算 防止hash冲突
* @return
*/
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
/**
* 设置value
* @param newValue
* @return
*/
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
//替换当前node的value
value = newValue;
//返回旧的value
return oldValue;
}
/**
* equals 比较
* 如果 key和value都一致 判断equals相等
* @param o
* @return
*/
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;
}
}
3. 初始容量 负载因子
上文中反复提到了两个参数：初始容量，负载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数。
容量：transient Node 即 table的长度，初始容量是创建哈希表时的容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 即初始容量为 16。
负载因子： final float loadFactor; 容器进行初始化的时候会将值设置为0.75 ( 也就是初始可用的容量为：16 * 0.75 = 12，当容量达到12的时候就会进行扩容操作)，负载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之越小。
为什么说 容量 和 负载因子 会影响 HashMap的性能？
我们在考虑HashMap的时候，首先要想到HashMap只是一个数据结构，既然是数据结构最主要的就是节省时间和空间。负载因子的作用肯定是节省时间和空间。为什么节省呢？
-
假设 负载因子 = 1.0
HashMap是将key进行hash运算得到桶的位置（table的索引）的。既然是hash运算，那么Hash冲突是避免不了的。当负载因子是1.0的时候，意味着会出现大量的Hash冲突（因为要将整个table填满，并且为了将数均匀填充，jdk还使用了扰动函数，增加随机性），底层的红黑树会变的异常复杂。对查询效率极其不利。这种情况就是牺牲了时间来保证空间的利用率。
-
假设 负载因子 = 0.5
负载因子是0.5的时候，也就意味着，当数组中的元素达到了一半就开始扩容，既然填充的元素好了，Hash冲突也会减少，那么底层的链表或者红黑树的高度就会降低。查询效率就会增加。但是，这时候空间利用率就会大大降低，显然也不太好。
总结：
默认容量 = 16，负载因子 = 0.75，这两个常量的值都是经过大量的计算和统计得出来的最优解。
当然 如果知道自己的hashmap容量大小，尽量在初始化的时候就指定一下，可以避免扩容带来的性能损耗。但负载因子就别随意改了，毕竟是最优解。
4. 添加元素
put方法是一个重点方法，这里有hashmap的初始化，数据的在hashmap中是如何存储的，什么情况下会转换成红黑树等。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* putVal 方法 真正进行插入操作的方法，
*
* @param hash 传入key的哈希值
* @param key
* @param value
* @param onlyIfAbsent 如果该值是true,如果存在值就不会进行修改操作
* @param evict LinekdHashMap尾操作使用，这里暂无用途
* @return
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node[] tab;
Node p;
int n, i;
/**********初始化********/
// 如果table长度是0或table是null会调整一次大小
// 这时tab会指向调整大下后的Node[](主干数组)
// n被赋值为新数组长度
// 如果没有调整大小，tab指向table
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (tab = resize()).length;
}
/********开始查找键的位置，并存储value*******/
// i = (n - 1) & hash这个是获取key应该在哪个桶里,下面详说
// 这里将p指向当前key所需要的那个桶
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {
// 如果空桶，也就是无哈希冲突的情况，直接丢个Node进去。
// 此时的tab就是table
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//存在冲突，开始寻找我们要找的节点
} else {
Node e;
K k;
// 判断第一个节点是不是我们找的
// 此时k储存了 p.key
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
// hash值相等，key值相等，定位完成,是修改操作
// e来储存p这个节点，一会修改
e = p;
// 判断是否是红黑树节点
} else if (p instanceof TreeNode) {
// 是红黑树节点，存在就返回那个节点，不存在就返回null
e = ((TreeNode) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 最终，是链表了，开始对链表遍历查找
} else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 上面知道第一个接点不是我们要的，直接获取下一个，并储存给e
// 下一个是空，直接丢个Node在这里，然后p.next指向这里
// 这里下一个节点地址给了e
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// ！大于树化阀值，开始树化
// 注意-1是因为binCount是索引而不是长度
// 其实此时链表长度已经是7+1（索引） + 1（新进来的Node）
// 已经大于树化阀值8，也就是说链表长度为8时是不会树化的
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//树化
treeifyBin(tab, hash);
//加进去就跳出循环了
break;
}
// 下个节点有值，且是我们找的节点，跳出去
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
break;
}
//下一个节点不是我们找的节点继续编历
p = e;
}
}
// 上面说了，这有修改操作e才能不是null
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 给e新值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
e.value = value;
}
// 这个是LinkedHashMap用的，HashMap里是个空实现
afterNodeAccess(e);
// 修改就会把旧值返回去
return oldValue;
}
}
/*********修改完成的后续操作**********/
// 修改次数加1
++modCount;
// 如果size大于阀值，会执行resize()方法调整大小
if (++size > threshold) {
resize();
}
// 这个是给LinkedHashMap用的，HashMap里也是个空实现
afterNodeInsertion(evict);
// 添加成功返回null
return null;
}
hash方法 扰动函数
/**
* hash 运算
* @param key
* @return
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
/**
* key是null就返回0，key不是null就先取hashCode（）
* 然后与这个hashCode（）无符号右移进行亦或运算
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
看到了熟悉的hashCode，这就解释了为什么重写equals方法的时候，一定要重写hashCode方法，因为key是基于hashCode来处理的。
为什么 获取了key的hashcode() 返回的int型的散列值还要异或（^）h >>> 16 呢？ 有什么用？
实质上是把一个数的低16位与它的高16位做异或运算，混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
**那为什么要增加低16位的随机性呢？ **
根本目的是为了增加 散列表的装填程度，为了使数据分布的更均匀。
因为在找key的位置tab[i = (n - 1) & hash])，是通过(n - 1) & hash 计算索引位置的，而当n的长度不够大时，只和hashCode()的低16位有关。
这样做有几个好处：
- &运算速度快，至少比%取模运算快
- 能保证 索引值 肯定在 capacity 中，不会超出数组长度
- ( n -1) & hash，当n为2次幂时，会满足一个公式：
(n -1) & hash = hash % n
5. 扩容方法
扩容的三种情况：
- 使用默认构造方法初始化HashMap。从前文可以知道HashMap在一开始初始化的时候会返回一个空的table，并且thershold为0。因此第一次扩容的容量为默认值DEFAULT_INITIAL_CAPACITY也就是16。同时threshold = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR = 12。
- 指定初始容量的构造方法初始化HashMap。那么从下面源码可以看到初始容量会等于threshold，接着threshold = 当前的容量（threshold） * DEFAULT_LOAD_FACTOR。
- HashMap不是第一次扩容。如果HashMap已经扩容过的话，那么每次table的容量以及threshold量为原有的两倍
这边也可以引申到一个问题就是HashMap是先插入数据再进行扩容的，但是如果是刚刚初始化容器的时候是先扩容再插入数据。
5.1 扩容部分
/**
* 扩容方法
*
* @return
*/
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
// 原容量，table为null返回0，否则返回table长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原始阈值
int oldThr = threshold;
//新容量，新阈值
int newCap, newThr = 0;
// table已经初始化，旧容量>0
if (oldCap > 0) {
// 容量已经超过最大容量，直接返回去
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
// 2倍扩容后小于最大容量，并且原容量大于默认初始化容量(我还没想清楚为什么要大于默认初始容量)
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
// 阀值加倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 原数组容量为0，未初始化，但阀值不为0
// 也就是构造方法里threshold = tableSizeFor(initialCapacity）这个步骤
} else if (oldThr > 0) { // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 啥都没有，默认构造
}else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新数组阀值未被赋值
if (newThr == 0) {
// 使用新的容量*负载因子计算阀值
float ft = (float) newCap * loadFactor;
// 取计算后阀值和最大容量里较小的那个
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
5.2 复制数据部分
// 创建新的数组
Node[] newTab = (Node[]) new Node[newCap];
table = newTab;
//开始复制数据
if (oldTab != null) {
//开始遍历
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
// 获取桶的第一个节点
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//没有后继节点，说明为空，直接移过去
if (e.next == null) {
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树，分裂放入新数组
} else if (e instanceof TreeNode) {
((TreeNode) e).split(this, newTab, j, oldCap);
//链表操作在下面
} else { // preserve order
// 不是直接进行计算元素在新数组中的位置，而是原位置加原数组长度
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
// 把链表下一个节点放在 next里
next = e.next;
// 该节点不需要移动
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 尾元素为空，说明链表为空，确定为首元素
if (loTail == null) {
loHead = e;
} else {
// 尾元素有就将元素放进尾元素的后继节点
loTail.next = e;
}
// 确定尾元素
loTail = e;
// 该节点需要移动
} else {
// 尾元素为空，说明链表为空，确定为首元素
if (hiTail == null) {
hiHead = e;
} else {
// 尾元素有就将元素放进尾元素的后继节点
hiTail.next = e;
}
// 确定尾元素
hiTail = e;
}
//直到遍历完链表跳出
} while ((e = next) != null);
// 把两个首元素放在两个桶里就可以了
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 返回新的数组
return newTab;