HashMap在jdk8前是由数组+链表实现的，也就是数据结构上非常经典的实现操作：
假如元素的的哈希值为hash，数组长度为len，那么该元素应该放在hash % len处
- 若该位置没有元素，则直接放进去
- 若该位置有元素，则直接将该元素放到链表后(如果该元素不是链表则要新建一个链表)
在jdk8中，若链表过长，则会将链表转换为红黑树(本篇不讲红黑树原理，因为我也不会2333，只需要知道是一个平衡树即可，搜索效率一般为log(n)。
接下来我将根据自己的理解，一步一步阅读HashMap源码(我使用的是jdk11，与java8应该不会有太大差距)。
1. 构造器
HashMap有四个构造器：
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);
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
可以发现其中出现了两个属性：loadFactor(负载因子)和threshold(扩容阈值)
首先需要知道这样一个关系：threshold = loadFactor * capacity
其中capacity为整个Hash表数组长度，当size(插入到HashMap中元素的个数) > threshold时，就会对HashMap进行扩容。
可以发现，除了第四个构造器，其它3个其实都没有对Hash表数组进行初始化，只是设置了扩容阈值和负载因子而已。
1.1 tableSizeFor
第一个构造器中，在给threshold赋值前，还调用了tableSizeFor方法：
// java11
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
// java8
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
//移位运算
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
具体可以看这篇文章：HashMap之tableSizeFor方法图解 - 希夷小道 - 博客园 (cnblogs.com)
这个方法的主要目的是返回一个最小的，并且大于等于cap的2次幂。
为什么要二次幂呢？这里需要了解一个小知识：
假设k为2的幂，那么对于任意一个数(非负)m，有：m & (k - 1) = m % k
其实也不难理解，比如10101(21)对1000(8)取余，结果为5，很明显，对于1000左边(包括)所有的位，它都能够整除，因为都是2的幂，而对于右边不难整除，所以就一定是余数了，减一个1变成0111，再取并，就可以得到右边的余数了。
在Java11中，主要通过Integer.numberOfLeadingZeros获取最高位1的左边有几个0，然后再对-1进行无符号位移得到结果：
public static int numberOfLeadingZeros(int i) {
// HD, Count leading 0's
if (i <= 0)
return i == 0 ? 32 : 0;
int n = 31;
// 这里类似二分搜索
if (i >= 1 << 16) { n -= 16; i >>>= 16; }
if (i >= 1 << 8) { n -= 8; i >>>= 8; }
if (i >= 1 << 4) { n -= 4; i >>>= 4; }
if (i >= 1 << 2) { n -= 2; i >>>= 2; }
return n - (i >>> 1);
}
2. put
put其实是调用了内部的putVal方法：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 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(如果为ture，当插入相同的key时不会进行替换)
* @param evict if false, the table is in creation mode(如果为false，表示哈希表为创建模式)
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 在这里将哈希表赋值给tab
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 到这里表示hash表没有初始化，在这里进行扩容
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 当前位置没有节点，直接插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 到这里说明当前位置有节点，p就是那个节点
// 这里的e代表：若有相同的key，则用变量e暂时保存下来，再根据onlyIfAbsent参数考虑是否替换
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相同的key，考虑是否替换
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// p是一个树的根节点，把新节点插入到树里，该方法会返回之前的旧值，如果没有则返回null
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// p链表头部，遍历到尾部后进行插入
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// **如果链表节点数量超过TREEIFY_THRESHOLD，则将链表进行树化，默认值为8**
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;
// 同理，出现相同的key，考虑进行替换
p = e;
}
}
// 判断是否有旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 进行替换
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 在这里判断总节点数是否超过阈值，若超过则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3. resize
final Node<K,V>[] resize() {
// 首先保存好旧哈希表
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 旧的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 旧的阈值
int oldThr = threshold;
// 新的容量和阈值
int newCap, newThr = 0;
// 如果旧容量大于0，说明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 如果超过容量最大值，则不再进行扩容，即将扩容阈值设置为Int最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 这里将容量乘2，至于后面那个判断意义不是很明确，因为后面也有关于newThr的判断
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 因为之前判断过oldCap是否大于0，所以到这里oldCap一定等于0，因此后面的判断都是去初始化哈希表的
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 旧阈值为0，标示使用了空参构造器，并且还没有初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 设置扩容阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
// 防止超出上限
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) {
// 在这里重新计算hash，并将节点放到新的哈希表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果当前节点只有一个，则直接将其移动
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果当前节点为树节点，则重新建树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 到这里说明当前节点是有多个节点的链表
// 这里lo代表低位，hi代表高位
// 因为扩容只是将capacity左移了一位，因此对于一个节点及其子节点，它们最多分散到两个位置
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 到这里说明这个节点在哈希表的位置没有变，这里为什么是用哈希值和旧容量相并判断的呢？
// 因为在前面说过了，造成位置变化的唯一原因是capacity左移了一位，而我们取索引是通过hash & (capacity - 1)来获得的
// 所以只要在旧hash的最高位1的位置，oldCap这一位也是1，说明扩容后索引一定发生了变化
// 例如旧长度为10000(16)，最高位1在第五个，对于1011010(hex)，由于它的第五位也是1，说明新hash肯定会发生变化
// 新长度为100000(32)，减一后为011111(31)，后4位我们不用管，只用管第五位，和hash取并后会产生新索引。
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);
// 插入链表
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
扩容大致流程如下：
- 首先判断数是否初始化(即判断oldCap是否大于0)，如果大于0并且没有超出扩容限制，则进行扩容
- 若oldCap为0，并且oldThr大于0，此时进行初始化，直接将哈希表容量设置为oldThr
- 若上面两条都不满足，即oldCap为0，oldThr小于等于0，此时哈希表将会以默认容量初始化(16)
之后则是重新hash了。
在树的重hash中，也有一个重要参数*UNTREEIFY_THRESHOLD，*如果新树的节点数量小于等于该值，则会调用TreeNode#untreeify来链表化，这个阈值默认为6。这么设置主要是为了避免频繁的树化和链表化造成性能问题。
在java7中，链表的插入采用的是头插法，在多线程环境下会产生死链，在java8后，采用了尾插法，有效的解决了死链的问题。
下面是java7的实现：
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
4. 其它
4.1 treeifyBin
链表树化的前提是哈希表的容量大于64：
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 这里有一个判断
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> 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);
}
}