前言
原来看过1.7的hashMap底层，1.8更新后也稍微看了一下，没有进行仔细的总结，今天总结一下1.8底层的原理。本文只讨论1.8的底层原理。以下全文为1.8版本的
HashMap 数据结构
对于HashMap的数据结构，是老生常谈了，面试的时候经常会被问道。底层数据结构为数组+链表+红黑树，存储的是Node节点，红黑树是TreeNode。
进行put操作
在进行put操作的时候，会调用putVal方法进行存储，在调用方法的时候，key会进行哈希计算。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
// 获取随机数，防止过多的进行哈希碰撞。
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
然后看putVal 方法做了哪些操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 判断 数组是否初始化 没有初始化进行初始化操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// i = (n - 1) & hash 进行取模运行，减少哈希冲突并且很平均的分布在数组上
// 如果数组下座标上是null
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 创建newNode 节点，进行存储， 除非是红黑树 否则hashMap都是node节点存储
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果不是null
Node<K,V> e; K k;
// 如果此位置只有一个值 进行比较 hash key 如果相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 替换该节点
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)// 判断该节点是不是红黑树
// 进行红黑树存储
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果是链表 进行链表循环
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 找到最好一个节点 存储到链表最后一个节点下面
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断长度是不是大于等于 8-1
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 如果大于 转换成红黑树
// 在进行转换红黑树的时候，会进行判断
// 如果HashMap中tab数组长度小于MIN_TREEIFY_CAPAITY
// 也就是小于64，不会转换成红黑树，会进行扩容 调用resize()方法
// 这样是为了减少哈希冲突，这个特别注意
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果找到相等的 进行替换
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)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 对HashMap 的操作进行增加
++modCount;
// 判断 增加后的数组长度是否大于临界值 临界值为当前数据长的0.75
if (++size > threshold)
// 进行扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap数组中存储的节点是node，如果转换成红黑树，节点就是TreeNode，可以自己看一看这两个节点。然后来到主要的方法resize()。resize同时包含初始化数组和扩容的功能。
final Node<K,V>[] resize() {
// 获取数组拷贝
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 判定 数组长度 扩容大小等
// 扩容会进行当前数组长度一倍的扩容
// 扩容值也进行一倍增加
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 新的扩容值
threshold = newThr;
// 创建数组，初始化或者扩容
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
// 数组新的拷贝
table = newTab;
// 如果数组拷贝不是空，就是扩容，否则就是初始化 直接返回
if (oldTab != null) {
// 进行拷贝数组遍历 数据拷贝
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
// 获取下座标上的节点数据拷贝 判断是否为null
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 当前下座标节点 赋值为null
oldTab[j] = null;
// 如果此节点就一个值，进行新数组长度的取模运算，放到新的数组节点上
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 判断此节点是不是红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
// 进行红黑树节点拆分，拆分成两颗树
// 分别判断两两颗树长度是否小于等于6 然后进行转换成链表
// 然后分别放置 前一个放到当前节点 另一个放到j+oldCap节点
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 如果是链表 拆分成两个链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
// 获取点前节点的下一个节点
next = e.next;
// 进行哈希取模运算 判断放到哪个链表上
// 拆分成两个链表
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); // 如果e节点下一个不为null 继续循环
// 判断不为null
if (loTail != null) {
// 说明 最开始 loTail和loHead是同一个节点 开始节点
// 然后循环到最后 loHead还是开始节点
// 在循环中 loTail 不断把新节点放置到前一个节点的下一个
// 然后把本身赋值为新节点
// 这样循环完 loTail就是最后一个节点 loHead 就是头节点
// 把最后节点的下一个节点置null
loTail.next = null;
// 把当前链表防止到j位置上
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
// 同上原理
hiTail.next = null;
// 把当前链表放置到新数组的 j+oldCap 的位置上
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
// 返回树
return newTab;
}
以上就是put 操作的过程。由此可知
1. 如果不进行put操作，HashMap底层不会进行创建数组。put后进行初始化数组，默认初始化数组长度是16，扩容值为当前数组长度的0.75。
（如果指定了长度，那么扩容后，数组长度也会是2的n次方，这样是为了减少哈希碰撞。）
2. 链表长度如果大于等于7,（不是8），会进行转换红黑树操作。在红黑树转换方法里，还会进行判断数组长度是否大于64，如果不大于，不转换红黑树，进行扩容操作。否则进行转换。（为了减少哈希冲突）
3. 每次扩容，会进行当前数组长度一倍的扩容，扩容值也进行一倍的增加。
get操作就不进行讲解，就是通过key进行哈希，计算在数组的位置，然后如果是链表，在链表里遍历查找。如果是红黑树，在红黑树里遍历查找。
HashMap 为啥线程不安全
HashMap线程原因是会丢失数据，不会进行死循环。（也有可能是我测试的数据量太小）
具体原因是在扩容的时候。每次扩容，都会把当前节点拷贝出来，然后置null。如果A线程把节点数据获取，然后置null；B线程就会获取null数据，处理下一个位置的数据，不管是哪个线程先完成扩容，都会丢失一部分数据。
而且不管是红黑树还是链表，都会拆分成两个，两个线程同时拆分，同时赋值，也会造成后一个线程会把前一个线程的数据给覆盖掉。
以上就是对HashMap的总结，如果有问题可以一起讨论。