1、基本结构
Hashmap的主要数据结构为Node数组table，Node是一个实现了Map.Entry
static class Node implements Map.Entry
transient Node[] table;
Node类的结构图如下，可以看出Node主要用于存储K-V键值对，next属性代表它可以形成一个单向链表。
Node类结构图
2、构造器
2.1 构造器1
//默认的负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//默认的初始容量-必须为2的指数值
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 等于 16
/**
* 用默认的容量16和默认的负载因子0.75，构造一个空的HashMap
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 所有其它值均为默认
}
2.2 构造器2
构造器2主要复用了构造器3。
/**
* 用指定的容量值和默认的负载因子0.75，构造一个空的HashMap
*
* @param initialCapacity 初始化容量值
* @throws IllegalArgumentException 如果初始化容量值为负数
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
2.2 构造器3
/**
* 最大容量。如果一个更大的值通过构造器参数来指定，则使用此最大容量。
* 必须为2的指数值并且 <= 2的30次方
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//扩容的阈值(capacity * load factor)
int threshold;
/**
* 用指定的容量值和指定的负载因子值，构造一个空的HashMap
*
* @param initialCapacity 初始化容量值
* @param loadFactor 负载因子值
* @throws IllegalArgumentException 如果初始化容量值或负载因子值为负数
*/
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))//负载因子小于等于0或者不是数字
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//此时的阈值是大于等于initialCapacity的，后面扩容会用到
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
可见上述3个构造器主要作用是初始化时让我们设置容量和负载因子的值，不设置则使用默认值。
此外还调用了 tableSizeFor 方法，此方法返回大于等于initialCapacity的最小的2的幂。
/**
* 返回大于等于 cap 的最小的2的幂（cap如果为2的幂，则返回cap）
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1; //是为了保证cap如果为2的幂，返回结果仍然为map
n |= n >>> 1; // 巧妙的算法
n |= n >>> 2; // 连续5次的无符号右移与本身进行二进制或运算。
n |= n >>> 4; // 其本质是只保留cap最高位的1，低于最高位的全部变成1
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; //n+1与cap-1相对应
}
2.2 构造器4
此构造函数用于生成一个新的hashmap,主要是调用putMapEntries方法。
/**
* 构造一个与指定的Map中具有同样映射关系的一个新的HashMap。
* 这个新的HashMap具有默认的负载因子和足够的容量来承载这个指定的Map。
*
* @param m 将要被新的Map所承载的映射关系集
* @throws NullPointerException 如果指定的map为空
*/
public HashMap(Map m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
putMapEntries方法
final void putMapEntries(Map m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; //将s当成阈值计算新hashmap的容量
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)//容量大于阈值，扩容执行扩容操作
resize();
for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);//循环复制k-v
}
}
}
此方法主要涉及到了resize()与putVal()方法，这两个方法也是Hashmap比较核心的方法，后续会分析。
3、put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
put方法调用putVal方法
4 putVal方法
/**
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent 如果为true，不改变已存在的value
* @param evict 如果为false,代表table属于创建模式
* @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;
//如果table为空，则先进行一次扩容操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过(n - 1) & hash来计算tab的下标位置，判断此位置是否为null，不为null代表hash碰撞了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//hash碰撞，java7使用单链表解决碰撞问题，java8增加了红黑树
Node e; K k;
//通过key判断是否与桶的第一个Node相等，满足的话e指向此node,后续通过onlyIfAbsent来确定是否改变value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//如果p结点是树结构，则将此对象添加到子树
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {//判断桶的下一个结点是否为null
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//binCount = 0 代表当前桶只有2个结点。TREEIFY_THRESHOLD - 1 = 7 所以 binCount=7时代表当前桶只有9个结点
//故链表的长度大于8时，桶将由单向链表结构转化为树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//通过key判断是否与桶的当前Node结点e相等，相等代表找到已存在key的结点，后续决定是否替换value即可
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)//onlyIfAbsent为false时必然替换value
e.value = value;
afterNodeAccess(e);//为LinkedHashMap所准备的回调方法
return oldValue;
}
}
//未发生hash碰撞时的情况
//记录结构被修改的次数
++modCount;
//table的size大于阈值进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);//为LinkedHashMap所准备的回调方法
return null;
}
首先当table==null时和++size > threshold 时会进行扩容操作。然后产生hash碰撞时桶(Node类)结点会转换成链表，链表长度大于8时桶的结构会转为红黑树。
table图
5 resize方法
/**
* 初始化或者翻倍size。如果为null则使用阈值当成新的容量。
* 否则，每个桶结点上的元素位置要么不变，要么移动2的指数次。
*
* @return the table
*/
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
//扩容前的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//扩容前的阈值
int oldThr = threshold;
//扩容后的容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//容量超过上限，无需扩容，只修改阈值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; //阈值翻倍
}
else if (oldThr > 0) //扩容前的容量小于等于0时，用阈值作为新的容量
newCap = oldThr;
else { // 扩容前的容量和阈值都小于等于0
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {//阈值为0时，再次计算并确定最终的阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; //创建新的table
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {//将旧tab中非空结点移到新table
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//桶结点只有一个元素
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //桶结点已经是树结构
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //桶结点是链表
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {//将链表随机分散为两个链表
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);
//loTail链表index不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//hiTail链表index改变
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
在不同的条件下计算新table的容量和阈值。计算完成后创建新的table,在移动链表结构桶元素至新table时把链表随机分成两个链表，放入不同的位置。
hashmap核心方法已解析，基本原理应该都可以了解。其它的细节自己去探索吧！