HashMap 是一線資深 java工程師必須要精通的集合容器，它的重要性幾乎等同於Volatile在併發編程的重要性（可見性與有序性）。本篇通過圖文源碼詳解，深度剖析 HashMap 的重要內核知識，易看易學易懂。建議收藏，多學一點總是好的，萬一面試被問到了呢。
我是Mike，10餘年BAT一線大廠架構技術傾囊相授。
本篇重點：
1.HashMap的數據結構
2.HashMap核心成員
3.HashMapd的Node數組
4.HashMap的數據存儲
5.HashMap的哈希函數
6.哈希衝突：鏈式哈希表
7.HashMap的get方法：哈希函數
8.HashMap的put方法
9.爲什麼槽位數必須使用2^n？
HashMap的數據結構
首先我們從數據結構的角度來看：HashMap是:數組+鏈表+紅黑樹（JDK1.8增加了紅黑樹部分）的數據結構，如下所示:
這裏需要搞明白兩個問題：
-
數據底層具體存儲的是什麼？
-
這樣的存儲方式有什麼優點呢？
1.核心成員
默認初始容量(數組默認大小):16，2的整數次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
默認負載因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
裝載因子用來衡量HashMap滿的程度，表示當map集合中存儲的數據達到當前數組大小的75%則需要進行擴容
鏈表轉紅黑樹邊界
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
紅黑樹轉離鏈表邊界
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
哈希桶數組
transient Node<K,V>[] table;
實際存儲的元素個數
transient int size;
當map裏面的數據大於這個threshold就會進行擴容
int threshold 閾值 = table.length * loadFactor
2.Node數組
從源碼可知，HashMap類中有一個非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//用來定位數組索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//鏈表的下一個Node節點
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。
HashMap的數據存儲
1.哈希表來存儲
HashMap採用哈希表來存儲數據。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的數據結構，只要輸入待查找的值即key，即可查找到其對應的值。
哈希表其實就是數組的一種擴展，由數組演化而來。可以說，如果沒有數組，就沒有散列表。
2.哈希函數
哈希表中元素是由哈希函數確定的,將數據元素的關鍵字Key作爲自變量，通過一定的函數關係（稱爲哈希函數），計算出的值，即爲該元素的存儲地址。
表示爲：Addr = H（key）,如下圖所示：
哈希表中哈希函數的設計是相當重要的，這也是建哈希表過程中的關鍵問題之一。
3.核心問題
建立一個哈希表之前需要解決兩個主要問題：
1)構造一個合適的哈希函數,均勻性 H（key）的值均勻分佈在哈希表中
2)衝突的處理
衝突：在哈希表中，不同的關鍵字值對應到同一個存儲位置的現象。
4.哈希衝突：鏈式哈希表
哈希表爲解決衝突，可以採用地址法和鏈地址法等來解決問題，Java中HashMap採用了鏈地址法。
鏈地址法，簡單來說，就是數組加鏈表的結合,如下圖所示：
HashMap的哈希函數
/**
* 重新計算哈希值
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
// h = key.hashCode() 爲第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 爲第二步 高位參與運算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//計算數組槽位
(n - 1) & hash
對key進行了hashCode運算，得到一個32位的int值h,然後用h 異或 h>>>16位。在JDK1.8的實現中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)。
這樣做的好處是，可以將hashcode高位和低位的值進行混合做異或運算，而且混合後，低位的信息中加入了高位的信息，這樣高位的信息被變相的保留了下來。
等於說計算下標時把hash的高16位也參與進來了，摻雜的元素多了，那麼生成的hash值的隨機性會增大，減少了hash碰撞。
備註：
-
^異或：不同爲1，相同爲0
-
>>> ：無符號右移：右邊補0
-
&運算：兩位同時爲“1”，結果才爲“1，否則爲0
h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方。
爲什麼槽位數必須使用2^n？
1.爲了讓哈希後的結果更加均勻
假如槽位數不是16，而是17，則槽位計算公式變成：(17 – 1) & hash
從上文可以看出，計算結果將會大大趨同，hashcode參加&運算後被更多位的0屏蔽，計算結果只剩下兩種0和16，這對於hashmap來說是一種災難。2.等價於length取模
當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
位運算的運算效率高於算術運算，原因是算術運算還是會被轉化爲位運算。
最終目的還是爲了讓哈希後的結果更均勻的分部，減少哈希碰撞，提升hashmap的運行效率。
分析HashMap的put方法：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 當前對象的數組是null 或者數組長度時0時，則需要初始化數組
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (tab = resize()).length;
}
// 使用hash與數組長度減一的值進行異或得到分散的數組下標，預示着按照計算現在的
// key會存放到這個位置上，如果這個位置上沒有值，那麼直接新建k-v節點存放
// 其中長度n是一個2的冪次數
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
}
// 如果走到else這一步，說明key索引到的數組位置上已經存在內容，即出現了碰撞
// 這個時候需要更爲複雜處理碰撞的方式來處理，如鏈表和樹
else {
Node<K,V> e; K k;
//節點key存在，直接覆蓋value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e = p;
}
// 判斷該鏈爲紅黑樹
else if (p instanceof TreeNode) {
// 其中this表示當前HashMap, tab爲map中的數組
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
}
else { // 判斷該鏈爲鏈表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果當前碰撞到的節點沒有後續節點，則直接新建節點並追加
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD = 8
// 從0開始的，如果到了7則說明滿8了，這個時候就需要轉
// 重新確定是否是擴容還是轉用紅黑樹了
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到了碰撞節點中，key完全相等的節點，則用新節點替換老節點
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 此時的e是保存的被碰撞的那個節點，即老節點
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent是方法的調用參數，表示是否替換已存在的值，
// 在默認的put方法中這個值是false，所以這裏會用新值替換舊值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// map變更性操作計數器
// 比如map結構化的變更像內容增減或者rehash，這將直接導致外部map的併發
// 迭代引起fail-fast問題，該值就是比較的基礎
++modCount;
// size即map中包括k-v數量的多少
// 超過最大容量 就擴容
if (++size > threshold)
resize();
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap的put方法執行過程整體如下：
①.判斷鍵值對數組table[i]是否爲空或爲null，否則執行resize()進行擴容；
②.根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果table[i]==null，直接新建節點添加
③.判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value
④.判斷table[i] 是否爲treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對
⑤.遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大於8，大於8的話把鏈表轉換爲紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可；
⑥.插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容。
HashMap總結
HashMap底層結構？基於Map接口的實現，數組+鏈表的結構，JDK 1.8後加入了紅黑樹，鏈表長度>8變紅黑樹,<6變鏈表
兩個對象的hashcode相同會發生什麼? Hash衝突，HashMap通過鏈表來解決hash衝突
HashMap 中 equals() 和 hashCode() 有什麼作用？HashMap 的添加、獲取時需要通過 key 的 hashCode() 進行 hash()，然後計算下標 ( n-1 & hash)，從而獲得要找的同的位置。當發生衝突（碰撞）時，利用 key.equals() 方法去鏈表或樹中去查找對應的節點
HashMap 何時擴容？put的元素達到容量乘負載因子的時候，默認16*0.75
hash 的實現嗎？h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)， hashCode 進行無符號右移 16 位，然後進行按位異或，得到這個鍵的哈希值，由於哈希表的容量都是 2 的 N 次方，在當前，元素的 hashCode() 在很多時候下低位是相同的，這將導致衝突（碰撞），因此 1.8 以後做了個移位操作：將元素的 hashCode() 和自己右移 16 位後的結果求異或
HashMap線程安全嗎？HashMap讀寫效率較高，但是因爲其是非同步的，即讀寫等操作都是沒有鎖保護的，所以在多線程場景下是不安全的，容易出現數據不一致的問題，在單線程場景下非常推薦使用。
以上就是HashMap的介紹。
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我是Mike，10餘年BAT一線大廠架構技術傾囊相授。Mike分享的每篇深度技術文，都是花上2-5天時間精心創作的，大家看了如果覺得還行，順手【點贊+轉發+收藏】一鍵三連支持下，謝謝。
