HashMap 面试题，看这一篇就够了

序言

在后端的日常开发工作中，集合是使用频率相当高的一个工具，而其中的HashMap，则更是我们用以处理业务逻辑的好帮手，同时HashMap的底层实现和原理，也成了面试题中的常客。

以前曾有详细了解过HashMap的实现原理，看过源码（JDK7 版本）。但随着 jdk 版本的飞速迭代（现在都到 JDK13 了，但新特性还从没用过。。），主流的 jdk 使用版本也终于从 JDK7 挪到了 JDK8。

由于 JDK 的向前兼容，在 JDK8 的使用过程中也没发现HashMap有什么特别之处，特性并无变化（依然线程不安全）。但最近的一次好奇心驱使，从 IDE 中点进去看了下HashMap的put()方法，有点儿懵逼，怎么跟我记忆中的不太一样？从 JDK7 到 JDK8，HashMap也做了升级么？升级了什么哪些内容？

借着这股好奇心，把 JDK7 和 JDK8 的源码都翻了翻，对两者的实现原理做一下对比，JDK 版本都在半年左右一次的速度推陈出新，我们的认知当然也要跟上，不断学习，站在浪潮之巅，不然就要被这滚滚的信息泥石流给裹挟淹没了。

先展示下 Map 家族的关系层级，有助于我们更好的理解后面的内容。

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HashMap的基本知识点介绍就不多啰嗦了，直奔主题，看 JDK7 和 JDK8 的功能实现吧。

一、JDK7 中的 HashMap 底层实现

1.1 基础知识

不管是 1.7，还是 1.8，HashMap 的实现框架都是哈希表 + 链表的组合方式。结构图如下：

image

平常使用最多的就是put()、get()操作，想要了解底层实现，最直接的就是从put()/get()方法看起。不过在具体看源码前，我们先关注几个域变量，打打基础，如下：

image

上图中，已对各个变量做了简单的解释。 再多说一下，最后一个变量modCount，记录了 map 新增/删除 k-v 对，或者内部结构做了调整的次数，其主要作用，是对 Map 的iterator()操作做一致性校验，如果在 iterator 操作的过程中，map 的数值有修改，直接抛出ConcurrentModificationException异常。

还需要说明的是，上面的域变量中存在一个等式：

threshold = table.length * loadFactor;

当执行put()操作放入一个新的值时，如果 map 中已经存在对应的 key，则作替换即可，若不存在，则会首先判断size>=threshold是否成立，这是决定哈希 table 是否扩容的重要因素。

就使用层面来说，用的最多的莫过于put()方法、get()方法。想要详细了解运作原理，那就先从这两个方法看起吧，这两个方法弄明白了，也就基本能理清 HashMap 的实现原理了。

1.2 put()方法

当了解了以上的变量和用途后，接下来看下put()方法的具体实现：

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如上面的截图代码所示，整个 put 方法的处理过程，可拆分为四部分：

• part1：特殊 key 值处理，key 为 null；
• part2：计算 table 中目****标**** bucket 的下标；
• part3：指定目标 bucket，遍历 Entry 结点链表，若找到 key 相同的 Entry 结点，则做替换；
• part4：若未找到目标 Entry 结点，则新增一个 Entry 结点。

不知大家有没有发现，上面截图中的put()方法是有返回值的，场景区分如下：

• 场景 1：若执行 put 操作前，key 已经存在，那么在执行 put 操作时，会使用本次的新 value 值来覆盖前一次的旧 value 值，返回的就是旧 value 值；
• 场景 2：若 key 不存在，则返回 null 值。

下面对 put 方法的各部分做详细的拆解分析。

1.2.1 特殊 key 值处理

特殊 key 值，指的就是 key 为 null。 先说结论：a) HashMap 中，是允许 key、value 都为 null 的，且 key 为 null 只存一份，多次存储会将就 value 值覆盖；b)key 为 null 的存储位置，都统一放在下标为0的 bucket，即：table[0]位置的链表；c) 如果是第一次对 key=null 做 put 操作，将会在 table[0]的位置新增一个 Entry 结点，使用头插法做链表插入。

上代码：

private V putForNullKey(V value) {
    for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(0, null, value, 0);
    return null;
}

/**
 * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
 * the specified bucket.  It is the responsibility of this
 * method to resize the table if appropriate.
 *
 * Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
 */
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }

    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

/**
 * Like addEntry except that this version is used when creating entries
 * as part of Map construction or "pseudo-construction" (cloning,
 * deserialization).  This version needn't worry about resizing the table.
 *
 * Subclass overrides this to alter the behavior of HashMap(Map),
 * clone, and readObject.
 */
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

putForNullKey()方法中的代码较为简单：首先选择table[0]位置的链表，然后对链表做遍历操作，如果有结点的 key 为 null，则将新 value 值替换掉旧 value 值，返回旧 value 值，如果未找到，则新增一个 key 为 null 的 Entry 结点。

重点我们看下第二个方法addEntry()。 这是一个通用方法：

给定 hash、key、value、bucket 下​标，新增一个 Entry 结点，另外还担负了扩容职责。如果哈希表中存放的 k-v 对数量超过了当前阈值(threshold = table.length * loadFactor)，且当前的 bucket 下标有链表存在，那么就做扩容处理（resize）。扩容后，重新计算 hash，最终得到新的 bucket 下标，然后使用头插法新增结点。

1.2.2 扩容

上一节有提及，当 k-v 对的容量超出一定限度后，需要对哈希 table 做扩容操作。那么问题来了，怎么扩容的？ 下面看下源代码：

image

有两个核心点：a) 扩容后大小是扩容前的 2 倍；

oldCapacity=table.length;
newCapacity = 2 * oldCapacity;

b) 数据搬迁，从旧 table 迁到扩容后的新 table。 为避免碰撞过多，先决策是否需要对每个 Entry 链表结点重新 hash，然后根据 hash 值计算得到 bucket 下标，然后使用头插法做结点迁移。

1.2.3 如何计算 bucket 下标？

① hash 值的计算

首先得有 key 的 hash 值，就是一个整数，int 类型，其计算方式使用了一种可尽量减少碰撞的算式（高位运算），具体原理不再展开，只要知道一点就行：使用 key 的 hashCode 作为算式的输入，得到了 hash 值。

从以上知识点，我们可以得到一个推论：对于两个对象，若其 hashCode 相同，那么两个对象的 hash 值就一定相同。

这里还牵涉到另外一个知识点。对于 HashMap 中 key 的类型，必须满足以下的条件：若两个对象逻辑相等，那么他们的 hashCode 一定相等，反之却不一定成立。

逻辑相等的含义就比较宽泛了，我们可以将逻辑的相等定义为两个对象的内存地址相同，也可以定义为对象的某个域值相等，自定义两个对象的逻辑相等，可通过重写Object类的equals()方法来实现。 比如String类，请看以下代码：

String str1 = "abc";
String str2 = new String("abc");
System.out.println(str1 == str2);  // false，两个对象的内存地址并不同
System.out.println(str1.equals(str2)); // true 两个对象的域值相同，都存储了 abc 这三个字符

对于上面代码中的str1、str2两个对象，虽然它们的内存地址不同，但根据String类中对Object类的equals()方法的重写(@override)，两个对象的域变量（即 char 数组）都存储了'a'、'b'、'c'三个字符，因此逻辑上是相等的。既然str1、str2两个对象逻辑上相等，那么一定有如下结果：

System.out.println(str1.hashCode() == str2.hashCode());

---输出---
true

从而我们就可以知道，在同一个 HashMap 对象中，会有如下结果：

String str1 = "abc";
String str2 = new String("abc");
Map testMap = new HashMap<>();
testMap.put(str1, 12);
testMap.put(str2, 13);

String str3 = new StringBuilder("ab").append("c").toString();
System.out.println(testMap.get(str3));

---输出---
13

另外，我们也可以反过来想一下。

假设 HashMap 的 key 不满足上面提到的条件，即：两个对象相等的情况下，他们的 hashCode 可能不一致。那么，这会带来什么后果呢？以上面示例代码中的str1、str2为例，若它们的 hashCode 不相等，那么对应的 hash 也就可能不相等（注意：这里是可能不相等，也有可能相等），testMap 做 put 操作时，str1、str2为就会被分配到不同的 bucket 上，导致的最直接后果就是会存储两份。间接的后果那就更多了，比如：使用str3对象执行testMap.get(str3)操作时，可能获取不到值，更进一步的后果就是这部分无法触达的对象无法回收，导致内存泄漏。

因此，再重新一遍，HashMap 的 key 所对应的类型，一定要满足如下条件：若两个对象逻辑相等，那么他们的 hashCode 一定相等，反之却不一定成立。

② 取模的逻辑

前面我们分析了 hash 值的计算，接下来就可以引出 bucket 下标的计算：

/**
 * Returns index for hash code h.
 */
static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

计算相当简洁：将 table 的容量与 hash 值做“与”运算，得到哈希 table 的 bucket 下标。

③ 拓展

这种通俗的不能再通俗的计算大家都能看懂，但为何要这样做呢？背后的思考是什么？在看到下面的解释前，大家可以先思考下~

在文档开头，给出了 HashMap 类中的各个域变量。其中，哈希 table 的初始大小默认设置为 16，为 2 的次幂数。后面在扩容时，都是以 2 的倍数来扩容。为什么非要将哈希 table 的大小控制为 2 的次幂数？

原因 1：降低发生碰撞的概率，使散列更均匀。根据 key 的 hash 值计算 bucket 的下标位置时，使用“与”运算公式：h & (length-1)，当哈希表长度为 2 的次幂时，等同于使用表长度对 hash 值取模（不信大家可以自己演算一下），散列更均匀；原因 2：表的长度为 2 的次幂，那么(length-1)的二进制最后一位一定是 1，在对 hash 值做“与”运算时，最后一位就可能为 1，也可能为 0，换句话说，取模的结果既有偶数，又有奇数。设想若(length-1)为偶数，那么“与”运算后的值只能是 0，奇数下标的 bucket 就永远散列不到，会浪费一半的空间。

1.2.4 在目标 bucket 中遍历 Entry 结点

先把这部分代码拎出来：

...
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
    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;
    }
}
...

通过 hash 值计算出下标，找到对应的目标 bucket，然后对链表做遍历操作，逐个比较，如下：

image

注意这里的查找条件：e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)) 结点的 key 与目标 key 的相等，要么内存地址相等，要么逻辑上相等，两者有一个满足即可。

1.3 get()方法

相比于put()方法，get()方法的实现就相对简单多了。主要分为两步，先是通过 key 的 hash 值计算目标 bucket 的下标，然后遍历对应 bucket 上的链表，逐个对比，得到结果。

public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
    Entry entry = getEntry(key);

    return null == entry ? null : entry.getValue();
}

/**
 * Returns the entry associated with the specified key in the
 * HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
 * for the key.
 */
final Entry getEntry(Object key) {
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
    for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}

1.4 Map 中的迭代器 Iterator

1.4.1 Map 遍历的几种方式

先问个问题，你能想到几种遍历 Map 的方式？

方式 1：Iterator 迭代器

Iterator> iterator = testMap.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Entry next = iterator.next();
    System.out.println(next.getKey() + ":" + next.getValue());
}

逐个获取哈希 table 中的每个 bucket 中的每个 Entry 结点，后面会详细介绍。

方式 2：最常见的使用方式，可同时得到 key、value 值

// 方式一
for (Map.Entry entry : testMap.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}

这种方式是一个语法糖，我们可通过反编译命令 javap，或通过 IDE 来查下编译之后的语句：

Iterator var2 = testMap.entrySet().iterator();
while(var2.hasNext()) {
    Entry entry = (Entry)var2.next();
    System.out.println((String)entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}

其底层还是使用的是 Iterator 功能。

方式 3：使用 foreach 方式（JDK1.8 才有）

testMap.forEach((key, value) -> {
    System.out.println(key + ":" + value);
});

这是一种 Lambda 表达式。foreach 也是一个语法糖，其内部是使用了方式二的处理方式，Map 的 foreach 方法实现如下：

image

方式 4：通过 key 的 set 集合遍历

Iterator keyIterator = testMap.keySet().iterator();
while (keyIterator.hasNext()) {
    String key = keyIterator.next();
    System.out.println(key + ":" + testMap.get(key));
}

这种也是 Iterator 的方式，不过是通过 Set 类的 iterator 方式。

相比方式 1，这种方式在获取value时，还需要再次通过testMap.get()的方式，性能相比方式 1要降低很多。但两者有各自的使用场景，若在 Map 的遍历中仅使用key，则方式 4较为适合，若需用到value，推荐使用方式 1。

从前面的方式 1和方式 2可知，方式 4 还有如下的变体（语法糖的方式）：

for (String key : testMap.keySet()) {
    System.out.println(key + ":" + testMap.get(key));
}

综合以上，在遍历 Map 时，从性能方面考虑，若需同时使用 key 和 value，推荐使用方式 1或方式 2，若单纯只是使用 key，推荐使用方式 4。任何情况下都不推荐使用方式 3，因为会新增二次查询（通过 key 再一次在 Map 中查找 value）。

另外，使用方式 1时，还可以做 remove 操作，这个下面会讲到。

1.4.2 Iterator 的实现原理

先看一张类/接口的继承关系图：

image

Iterator 为一个顶层接口，只提供了三个基础方法声明：

public interface Iterator {

  boolean hasNext();

    E next();

    default void remove() {
        throw new UnsupportedOperationException("remove");
    }
}

这也是我们使用Iterator时绕不开的三个方法。 在 HashMap 中，首先是新增了一个内部抽象类HashIterator，如下：

image

我们以 Entry 结点的遍历为例（map 的 key、value 的 Iterator 遍历方式都类似）：

Iterator> iterator = testMap.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Entry next = iterator.next();
    System.out.println(next.getKey() + ":" + next.getValue());
}

首先，第一行代码，找到Iterator接口的具体实现类EntryIterator：

private final class EntryIterator extends HashIterator> {
    public Map.Entry next() {
        return nextEntry();
    }
}

非常简洁有木有？？？就只有一个next()方法，其正是对Iterator接口的next()方法的实现。方法内部也只有一行，指向了父类的nextEntry()方法，即上面截图中的HashIterator类中的nextEntry()方法。

HashMap 中的 Iterator 实现原理也不过如此，就是这么朴实无华，是不是都想动手自己撸一个 HashMap 的实现了？嗯，你可以的！！！

1.5 fail-fast 策略

和fail-fast经常一起出现的还有一个异常类ConcurrentModificationException，接下来我们聊下这两者是什么关系，以及为什么搞这么个策略出来。

什么是fail-fast？我们可以称它为"快速失效策略"，下面是 Wikipedia 中的解释：

In systems design, a fail-fast system is one which immediately reports at its interface any condition that is likely to indicate a failure. Fail-fast systems are usually designed to stop normal operation rather than attempt to continue a possibly flawed process. Such designs often check the system's state at several points in an operation, so any failures can be detected early. The responsibility of a fail-fast module is detecting errors, then letting the next-highest level of the system handle them.

大白话翻译过来，就是在系统设计中，当遇到可能会诱导失败的条件时立即上报错误，快速失效系统往往被设计在立即终止正常操作过程，而不是尝试去继续一个可能会存在错误的过程。再简洁点说，就是尽可能早的发现问题，立即终止当前执行过程，由更高层级的系统来做处理。

在 HashMap 中，我们前面提到的modCount域变量，就是用于实现 hashMap 中的fail-fast。出现这种情况，往往是在非同步的多线程并发操作。在对 Map 的做迭代(Iterator)操作时，会将modCount域变量赋值给expectedModCount局部变量。在迭代过程中，用于做内容修改次数的一致性校验。若此时有其他线程或本线程的其他操作对此 Map 做了内容修改时，那么就会导致modCount和expectedModCount不一致，立即抛出异常ConcurrentModificationException。

举个例子：

public static void main(String[] args) {
  Map testMap = new HashMap<>();
  testMap.put("s1", 11);
  testMap.put("s2", 22);
  testMap.put("s3", 33);

  for (Map.Entry entry : testMap.entrySet()) {
      String key = entry.getKey();
      if ("s1".equals(key)) {
          testMap.remove(key);
      }
  }
}

---- output ---
Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException
  at java.util.HashMap$HashIterator.nextNode(HashMap.java:1437)
  at java.util.HashMap$EntryIterator.next(HashMap.java:1471)
  at java.util.HashMap$EntryIterator.next(HashMap.java:1469)
    ...

正确的删除 Map 元素的姿势：只有一个，Iteator 的remove()方法。

// 方式三
Iterator> iterator = testMap.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Entry next = iterator.next();
    System.out.println(next.getKey() + ":" + next.getValue());
    if (next.getKey().equals("s2")) {
        iterator.remove();
    }
}

但也要注意一点，能安全删除，并不代表就是多线程安全的，在多线程并发执行时，若都执行上面的操作，因未设置为同步方法，也可能导致modCount与expectedModCount不一致，从而抛异常ConcurrentModificationException。 线程不安全的体现和规避方式，后续章节会详细提及。

二、JDK8 中的 HashMap 底层实现

前面我们已经详细剖析了 HashMap 在 JDK7 中的实现，不知大家有没有发现其中可以优化的地方？比如哈希表中因为 hash 碰撞而产生的链表结构，如果数据量很大，那么产生碰撞的几率很增加，这带来的后果就是链表长度也一直在增加，对于查询来说，性能会越来越低。如何提升查询性能，成了 JDK8 中的 HashMap 要解决的问题。

因此，相比于 JDK7，HashMap 在 JDK8 中做链表结构做了优化（但仍然线程不安全），在一定条件下将链表转为红黑树，提升查询效率。

JDK8 中的 HashMap 其底层存储结构如下：

image

相比于 JDK7，JDK8 中的 HashMap 会将较长的链表转为红黑树，这也是与 JDK7 的核心差异。下面先看下put()方法的实现。

2.1 put()操作

在进一步分析put()操作前，先说明一下：除了底层存储结构有调整，链表结点的定义也由Entry类转为了Node类，但内核没有变化，不影响理解。

先上源代码：

image

是不是很长很复杂？其实不难，只要记住上面的底层存储结构图，代码就很容易看懂。还是一样的存储套路，先根据 key 确定在哈希 table 中的下标，找到对应的 bucket，遍历链表（或红黑树），做插入操作。在 JDK7 中，新增结点是使用头插法，但在 JDK8 中，在链表使用尾插法，将待新增结点追加到链表末尾。

为方便理解，将上面的代码转为了下面的流程图：

image

步骤①：若哈希 table 为 null，或长度为 0，则做一次扩容操作；
步骤②：根据 index 找到目标 bucket 后，若当前 bucket 上没有结点，那么直接新增一个结点，赋值给该 bucket；
步骤③：若当前 bucket 上有链表，且头结点就匹配，那么直接做替换即可；
步骤④：若当前 bucket 上的是树结构，则转为红黑树的插入操作；
步骤⑤：若步骤①、②、③、④都不成立，则对链表做遍历操作。
a) 若链表中有结点匹配，则做 value 替换；
b）若没有结点匹配，则在链表末尾追加。同时，执行以下操作：
i) 若链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD，则执行红黑树转换操作；
ii) 若条件 i) 不成立，则执行扩容 resize()操作。 以上 5 步都执行完后，再看当前 Map 中存储的 k-v 对的数量是否超出了threshold，若超出，还需再次扩容。

红黑树的转换操作如下：

/**
 * 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;
    // 若表为空，或表长度小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，也不做转换，直接做扩容处理。
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

2.2 扩容操作

什么场景下会触发扩容？场景 1：哈希 table 为 null 或长度为 0；场景 2：Map 中存储的 k-v 对数量超过了阈值threshold；场景 3：链表中的长度超过了TREEIFY_THRESHOLD，但表长度却小于MIN_TREEIFY_CAPACITY。

一般的扩容分为 2 步，第 1 步是对哈希表长度的扩展（2 倍），第 2 ****步是将旧 table 中的数据搬到新 table 上。那么，在 JDK8 中，HashMap 是如何扩容的呢？

上源代码片段：

...
// 前面已经做了第 1 步的长度拓展，我们主要分析第 2 步的操作：如何迁移数据
table = newTab;
if (oldTab != null) {
    // 循环遍历哈希 table 的每个不为 null 的 bucket
    // 注意，这里是"++j"，略过了 oldTab[0]的处理
    for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
        Node e;
        if ((e = oldTab[j]) != null) {
            oldTab[j] = null;
            // 若只有一个结点，则原地存储
            if (e.next == null)
                newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
            else if (e instanceof TreeNode)
                ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
            else { // preserve order
                // "lo"前缀的代表要在原 bucket 上存储，"hi"前缀的代表要在新的 bucket 上存储
                // loHead 代表是链表的头结点，loTail 代表链表的尾结点
                Node loHead = null, loTail = null;
                Node hiHead = null, hiTail = null;
                Node next;
                do {
                    next = e.next;
                    // 以 oldCap=8 为例，
                    //   0001 1000  e.hash=24
                    // & 0000 1000  oldCap=8
                    // = 0000 1000  --> 不为 0，需要迁移
                    // 这种规律可发现，[oldCap, (2*oldCap-1)]之间的数据，
                    // 以及在此基础上加 n*2*oldCap 的数据，都需要做迁移，剩余的则不用迁移
                    if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                        // 这种是有序插入，即依次将原链表的结点追加到当前链表的末尾
                        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);
                if (loTail != null) {
                    loTail.next = null;
                    newTab[j] = loHead;
                }
                if (hiTail != null) {
                    hiTail.next = null;
                    // 需要搬迁的结点，新下标为从当前下标往前挪 oldCap 个距离。
                    newTab[j + oldCap] = hiHead;
                }
            }
        }
    }
}

2.3 get()操作

了解了上面的 put()操作，get()操作就比较简单了。

public V get(Object key) {
    Node e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node getNode(int hash, Object key) {
    Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

先根据 key 计算 hash 值，进一步计算得到哈希 table 的目标 index，若此 bucket 上为红黑树，则再红黑树上查找，若不是红黑树，遍历链表。

三、HashMap、HashTable 是什么关系？

再把文章开头的这张图放出来，温习一下：

image

3.1 共同点与异同点

共同点：

• 底层都是使用哈希表 + 链表的实现方式。

区别：

• 从层级结构上看，HashMap、HashTable 有一个共用的Map接口。另外，HashTable 还单独继承了一个抽象类Dictionary；
• HashTable 诞生自 JDK1.0，HashMap 从 JDK1.2 之后才有；
• HashTable 线程安全，HashMap 线程不安全；
• 初始值和扩容方式不同。HashTable 的初始值为 11，扩容为原大小的2*d+1。容量大小都采用奇数且为素数，且采用取模法，这种方式散列更均匀。但有个缺点就是对素数取模的性能较低（涉及到除法运算），而 HashTable 的长度都是 2 的次幂，设计就较为巧妙，前面章节也提到过，这种方式的取模都是直接做位运算，性能较好。
• HashMap 的 key、value 都可为 null，且 value 可多次为 null，key 多次为 null 时会覆盖。当 HashTable 的 key、value 都不可为 null，否则直接 NPE(NullPointException)。

示例：

public static void main(String[] args) {
  Map testTable = new Hashtable<>();
    testTable.put(null, 23);  // 抛 NPE
    testTable.put("s1", null); // 抛 NPE
}

看下put()方法的源码：

public synchronized V put(K key, V value) {
    // Make sure the value is not null
    if (value == null) {
        throw new NullPointerException();
    }

    // Makes sure the key is not already in the hashtable.
    Entry tab[] = table;
    int hash = key.hashCode();
    int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
    @SuppressWarnings("unchecked")
    Entry entry = (Entry)tab[index];
    for(; entry != null ; entry = entry.next) {
        if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
            V old = entry.value;
            entry.value = value;
            return old;
        }
    }

    addEntry(hash, key, value, index);
    return null;
}

源码中不允许 value 为 null，若为 null 则直接抛 NPE。对于 key 为 null 时，源码第 9 行：int hash = key.hashCode(); 未做判空操作，也会外抛 NPE。

另外，我们现在看到的抽象类Dictionary，是一个已经废弃的类，源码注释中有如下说明：

NOTE: This class is obsolete.  New implementations should
implement the Map interface, rather than extending this class.

3.2 HashMap 的线程安全

能保证线程线程安全的方式有多个，比如添加synchronized关键字，或者使用lock机制。两者的差异不在此展开，后续会写有关线程安全的文章，到时再详细说明。而 HashTable 使用了前者，即synchronized关键字。

put 操作、get 操作、remove 操作、equals 操作，都使用了synchronized关键字修饰。

这么做是保证了 HashTable 对象的线程安全特性，但同样也带来了问题，突出问题就是效率低下。为何会说它效率低下呢？因为按 synchronized 的特性，对于多线程共享的临界资源，同一时刻只能有一个线程在占用，其他线程必须原地等待，为方便理解，大家不妨想下计时用的沙漏，中间最细的瓶颈处阻挡了上方细沙的下落，同样的道理，当有大量线程要执行get()操作时，也存在此类问题，大量线程必须排队一个个处理。

这时可能会有人说，既然get()方法只是获取数据，并没有修改 Map 的结构和数据，不加不就行了吗？不好意思，不加也不行，别的方法都加，就你不加，会有一种场景，那就是 A 线程在做 put 或 remove 操作时，B 线程、C 线程此时都可以同时执行 get 操作，可能哈希 table 已经被 A 线程改变了，也会带来问题，因此不加也不行。

现在好了，HashMap 线程不安全，HashTable 虽然线程安全，但性能差，那怎么破？使用ConcurrentHashMap类吧，既线程安全，还操作高效，谁用谁说好。莫急，下面章节会详细解释ConcurrentHashMap类。

四、HashMap 线程不安全在哪？

本章节主要探讨下 HashMap 的线程不安全会带来哪些方面的问题。

4.1 数据覆盖问题

两个线程执行put()操作时，可能导致数据覆盖。JDK7 版本和 JDK8 版本的都存在此问题，这里以 JDK7 为例。

假设 A、B 两个线程同时执行put()操作，且两个 key 都指向同一个 buekct，那么此时两个结点，都会做头插法。 先看这里的代码实现：

public V put(K key, V value) {
    ...
    addEntry(hash, key, value, i);
}

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    ...
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

看下最后的createEntry()方法，首先获取到了 bucket 上的头结点，然后再将新结点作为 bucket 的头部，并指向旧的头结点，完成一次头插法的操作。当线程 A 和线程 B 都获取到了 bucket 的头结点后，若此时线程 A 的时间片用完，线程 B 将其新数据完成了头插法操作，此时轮到线程 A 操作，但这时线程 A 所据有的旧头结点已经过时了（并未包含线程 B 刚插入的新结点），线程 A 再做头插法操作，就会抹掉 B 刚刚新增的结点，导致数据丢失。

其实不光是put()操作，删除操作、修改操作，同样都会有覆盖问题。

4.2 扩容时导致死循环

这是最常遇到的情况，也是面试经常被问及的考题。但说实话，这个多线程环境下导致的死循环问题，并不是那么容易解释清楚，因为这里已经深入到了扩容的细节。这里尽可能简单的描述死循环的产生过程。

另外，只有 JDK7 及以前的版本会存在死循环现象，在 JDK8 中，resize()方式已经做了调整，使用两队链表，且都是使用的尾插法，及时多线程下，也顶多是从头结点再做一次尾插法，不会造成死循环。而 JDK7 能造成死循环，就是因为 resize()时使用了头插法，将原本的顺序做了反转，才留下了死循环的机会。

在进一步说明死循环的过程前，我们先看下 JDK7 中的扩容代码片段：

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry e : table) {
        while(null != e) {
            Entry next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}

其实就是简单的链表反转，再进一步简化的话，分为当前结点e，以及下一个结点e.next。我们以链表a->b->c->null为例，两个线程 A 和 B，分别做扩容操作。

原表：

image

线程 A 和 B 各自新增了一个新的哈希 table，在线程 A 已做完扩容操作后，线程 B 才开始扩容。此时对于线程 B 来说，当前结点e指向 a 结点，下一个结点e.next仍然指向 b 结点（此时在线程 A 的链表中，已经是c->b->a的顺序）。按照头插法，哈希表的 bucket 指向 a 结点，此时 a 结点成为线程 B 中链表的头结点，如下图所示：

image

a 结点成为线程 B 中链表的头结点后，下一个结点e.next为 b 结点。既然下一个结点e.next不为 null，那么当前结点e就变成了 b 结点，下一个结点e.next变为 a 结点。继续执行头插法，将 b 变为链表的头结点，同时 next 指针指向旧的头节点 a，如下图：

image

此时，下一个结点e.next为 a 节点，不为 null，继续头插法。指针后移，那么当前结点e就成为了 a 结点，下一个结点为 null。将 a 结点作为线程 B 链表中的头结点，并将 next 指针指向原来的旧头结点 b，如下图所示：

image

此时，已形成环链表。同时下一个结点e.next为 null，流程结束。

4.3 小结

多线程环境下使用 HashMap，会引起各类问题，上面仅为不安全问题的两个典型示例，具体问题无法一一列举，但大体会分为以下三类：

• 死循环
• 数据重复
• 数据丢失（覆盖）

在 JDK1.5 之前，多线程环境往往使用 HashTable，但在 JDK1.5 及以后的版本中，在并发包中引入了专门用于多线程环境的ConcurrentHashMap类，采用分段锁实现了线程安全，相比 HashTable 有更高的性能，推荐使用。

五、如何规避 HashMap 的线程不安全？

前面提到了 HashMap 在多线程环境下的各类不安全问题，那么有哪些方式可以转成线程安全的呢？

5.1 将 Map 转为包装类

如何转？使用Collections.SynchronizedMap()方法，示例代码：

Map testMap = new HashMap<>();
...
// 转为线程安全的 map
Map map = Collections.synchronizedMap(testMap);

其内部实现也很简单，等同于 HashTable，只是对当前传入的 map 对象，新增对象锁（synchronized）：

// 源码来自 Collections 类

private static class SynchronizedMap implements Map, Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L;

    private final Map m;     // Backing Map
    final Object      mutex;        // Object on which to synchronize

    SynchronizedMap(Map m) {
        this.m = Objects.requireNonNull(m);
        mutex = this;
    }

    SynchronizedMap(Map m, Object mutex) {
        this.m = m;
        this.mutex = mutex;
    }

    public int size() {
        synchronized (mutex) {return m.size();}
    }
    public boolean isEmpty() {
        synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
    }
    public boolean containsKey(Object key) {
        synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
    }
    public boolean containsValue(Object value) {
        synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
    }
    public V get(Object key) {
        synchronized (mutex) {return m.get(key);}
    }

    public V put(K key, V value) {
        synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
    }
    public V remove(Object key) {
        synchronized (mutex) {return m.remove(key);}
    }
    public void putAll(Map map) {
        synchronized (mutex) {m.putAll(map);}
    }
    public void clear() {
        synchronized (mutex) {m.clear();}
    }
}

5.2 使用 ConcurrentHashMap

既然HashMap类是线程不安全的，那就不妨找个线程安全的替代品——ConcurrentHashMap类。

使用示例：

Map susuMap = new ConcurrentHashMap<>();
susuMap.put("susu1", 111);
susuMap.put("susu2", 222);
System.out.println(susuMap.get("susu1"));

在使用习惯上完全兼容了 HashMap 的使用。

JDK1.5 版本引入，位于并发包java.util.concurrent下。

在 JDK7 版本及以前，ConcurrentHashMap类使用了分段锁的技术（segment + Lock），但在 jdk8 中，也做了较大改动，使用回了 synchronized 修饰符。 具体差别，在以后的文章中再详细介绍。

感谢你看到这里，我是程序员麦冬，一个java开发从业者，深耕行业六年了，每天都会分享java相关技术文章或行业资讯

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