前言

在分析HashMap之前，先看下图，理解一下HashMap的结构

我手画了一个图，简单描述一下HashMap的结构，数组+链表构成一个HashMap，当我们调用put方法的时候增加一个新的 key-value 的时候，HashMap会通过key的hash值和当前node数据的长度计算出来一个index值，然后再把 hash,key,value 创建一个Node对象，根据index存入Node[]数组中，当计算出来的index上已经存在了Node对象的话。就把新值存在 Node[index].next 上，就像图中的 a->aa->a1 一样，这样的情况我们称之为hash冲突

HashMap基本用法

 Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("student", "333");//正常入数组，i=5
map.put("goods", "222");//正常入数据，i=9
map.put("product", "222");//正常入数据，i=2
map.put("hello", "222");//正常入数据，i=11
map.put("what", "222");//正常入数据，i=3
map.put("fuck", "222");//正常入数据，i=7
map.put("a", "222");//正常入数据，i=1
map.put("b", "222");//哈希冲突，i=2，product.next
map.put("c", "222");//哈希冲突，i=3，what.next
map.put("d", "222");//正常入数据，i=4
map.put("e", "222");//哈希冲突，i=5，student.next
map.put("f", "222");//正常入数据，i=6
map.put("g", "222");//哈希冲突，i=7，fuck.next

  

首先我们都是创建一个Map对象，然后用HashMap来实现，通过调用 put get 方法就可以实现数据存储，我们就先从构造方法开始分析

 public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

  

初始化负载因子为0.75，负载因子的作用是计算一个扩容阀值，当容器内数量达到阀值时，HashMap会进行一次resize，把容器大小扩大一倍，同时也会重新计算扩容阀值。扩容阀值=容器数量 * 负载因子，具体为啥是0.75别问我，自己查资料吧（其实我是不知道，我觉得这个不重要吧～）

继续看 put 方法

 public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

  

额，也没啥可看的，继续往下看putVal方法吧

 transient Node<K,V>[] table;

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //先判断当前容器内的哈希表是否是空的，如果table都是空的就会触发resize()扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    //通过 (n - 1) & hash 计算索引，稍后单独展开计算过程
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        //如果算出来的索引上是空的数据，直接创建Node对象存储在tab下
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        //如果tab[i]不为空，说明之前已经存有值了
        Node<K,V> e; K k;
        //如果key相同，则需要先把旧的 Node 对象取出来存储在e上，下边会对e做替换value的操作
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            //在这里解决hash冲突，判断当前 node[index].next 是否是空的，如果为空，就直接
            //创建新Node在next上，比如我贴的图上，a -> aa -> a1
            //大概逻辑就是a占了0索引，然后aa通过 (n - 1) & hash 得到的还是0索引
            //就会判断a的next节点，如果a的next节点不为空，就继续循环next节点。直到为空为止
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    //如果当前这个链表上数量超过8个，会直接转化为红黑树，因为红黑树查找效率
                    //要比普通的单向链表速度快，性能好
                    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;
            }
        }
        //只有替换value的时候，e才不会空
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    //在增加计数器
    ++modCount;
    //判断是否超过了负载，如果超过了会进行一次扩容操作
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

  

虽然写我加了注释，但是我还是简单说一下这个的逻辑吧
1.首先判断哈希表，是否存在，不存在的时候，通过resize进行创建
2.然后在通过索引算法计算哈希表上是否存在该数据，不存在就新增node节点存储，然后方法结束
3.如果目标索引上存在数据，则需要用equals方法判断key的内容，要是判断命中，就是替换value，方法结束
4.要是key也不一样，索引一样，那么就是哈希冲突，HashMap解决哈希冲突的策略就是遍历链表，找到最后一个空节点，存储值，就像我的图一样。灵魂画手有木有，很生动的表示了HashMap的数据结构
5.最后一步就是判断是否到扩容阀值，容量达到阀值后，进行一次扩容，按照2倍的规则进行扩容，因为要遵循哈希表的长度必须是2次幂的概念

好，put 告一段落，我们继续 get 吧

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

  

get方法，恩，好，很简单。hash一下key，然后通过getNode来获取节点，然后返回value，恩。get就讲完了，哈哈。开个玩笑。我们继续看getNode吧

     final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //哈希表存在的情况下，根据hash获取链表的头，也就是first对象
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //检测第一个first是的hash和key的内容是否匹配，匹配就直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //链表的头部如果不是那就开始遍历整个链表，如果是红黑树节点，就用红黑树的方式遍历
            //整个链表的遍历就是通过比对hash和equals来实现
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)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;
    }

  

我们再整理一下，get方法比put要简单很多，核心逻辑就是取出来索引上的节点，然后挨个匹配hash和equals，直到找出节点。
那么get方法就搞定了

再来看一下resize吧。就是HashMap的扩容机制

 final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    //检测旧容器，如果旧容器是空的，就代表不需要处理旧数据
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    //保存扩容阀值
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 对阀值进行扩容更新，左移1位代表一次2次幂
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    //如果哈希表是空的，这里会进行初始化扩容阀值，
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        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;
    //处理旧数据，把旧数据挪到newTab内，newTab就是扩容后的新数组
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                //如果当前元素无链表，直接安置元素
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                //红黑树处理
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    //对链表的索引重新计算，如果还是0，那说明索引没变化
                    //如果hash的第5位等于1的情况下，那说明 hash & n - 1 得出来的索引已经发生变化了，变化规则就是 j + oldCap，就是索引内向后偏移16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) {
                            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;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

  

resize方法的作用就是初始化容器，以及对容器做扩容操作，扩容规则就是double
扩容完了之后还有一个重要的操作就是会对链表上的元素重新排列

(e.hash & oldCap) == 0

在讲这个公式之前，我先做个铺垫

16的二进制是 0001 0000
32的二进制是 0010 0000
64的二进制是 0100 0000

我们知道HashMap每次扩容都是左移1位，其实就是2的m+1次幂，也就是说哈希表每次扩容都是 16、32、64……..n
然后我们知道HashMap内的索引是 hash & n – 1，n代表哈希表的长度，当n=16的时候，就是hash & 0000 1111，其实就是hash的后四位，当扩容n变成32的时候，就是 hash & 0001 1111，就是后五位

我为啥要说这个，因为跟上边的 (e.hash & oldCap) == 0 有关，这里其实我们也可以用

假设我们的HashMap从16扩容都了32。
其实可以用 e.hash & newCap -1 的方式来重新计算索引，然后在重排链表，但是源码作者采用的是另外一种方式（其实我觉得性能上应该一样）作者采用的是直接比对 e.hash 的第五位（16长度是后四位，32长度是后五位）进行 0 1校验，如果为0那么就可以说明 (hash & n – 1)算出来的索引没有变化，还是当前位置。要是第五位校验为1，那么这里（hash & n – 1)的公式得出来的索引就是向数据后偏移了16(oldCap)位。

所以作者在这里定义了两个链表，
loHead低位表头，loTail低位表尾（靠近索引0）
hiHead高位表头，hiTail高位表尾（远离索引0）

然后对链表进行拆分，如果计算出来索引没有变化，那么还让他停留在这个链表上（拼接在loTail.next上）
如果计算索引发生了变化。那么数据就要放置在高位链表上（拼接在hiTail.next）上

最后来个灵魂配图，链表重排

重拍完成后的HashMap

好了。HashMap就讲完了，可能还需要自己消化消化，反正我是消化完了。

最后

大家看完有什么不懂的可以在下方留言讨论.
谢谢你的观看。
觉得文章对你有帮助的话记得关注我点个赞支持一下！