基本原理

HashMap是由数组Node<K,V>[] table 和链表（或者树）组成的一个复合结构。

数组被分成一个个的桶（buket），通过下面的这个算法决定元素在桶中的位置：

1
2
// n为数组长度，hash为key的哈希值
p = tab[i = (n - 1) & hash]

若p相同，则以链表形式存储。当链表长度超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD=8）时，则将链表
转换为红黑树。

此处为什么需要这么做?

主要是基于查询的效率考虑。链表查询元素的时间复杂度为O(n)，随着链表长度的增大，查询时间也会递增。而红黑树的时间复杂度为O(logn)，此处是一个以空间换时间的典型案例。

HashMap中几个特殊值说明：

  • initialCapacity：HashMap初始容量，默认为16
  • loadFactor：负载因子，默认0.75
  • threshold：键值对数量的最大值（不是table数组的长度），超过这个值，则需要扩容，会变为原先值的两倍
  • TREEIFY_THRESHOLD：链表转换红黑树阈值，默认为8， 当超过该值时， 链表就会转换为红黑树

哈希值计算

key本身的哈希值不是通过hashCode得到的， 而是HashMap自己实现的一个算法。

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2
3
4
static final int hash(Object kye) {
	int h;
	return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16);
}

上述代码实现了将高位数据移位到低位进行异或运算，是因为有些数据计算出来的哈希值差异主要就在高位，而其哈希寻址是忽略容量以上的高位的，所以通过这样处理， 就能有效避免上述情况的哈希碰撞。现实中，构造哈希冲突并不是很难，恶意代码就有可能会通过该手段造成大量的哈希碰撞，造成服务器CPU大量占用。

插入流程

首先计算key的哈希值， 然后调用putVal()函数。

下图是putval()函数的源码， 就其中的关键几步进行说明

  1. 当数组为空，则调用resize()函数进行数组的初始化操作。该处代码表明HashMap中数组的初始化并不是在new的时候，而是在第一次put的时候。

  2. 使用(n - 1) & hash计算数组下标，若当前项不存在，则调用newNode()函数在数组下标处新建一个节点。

  3. 当以上条件都不满足， 说明该处索引已经存在节点，此时就该进行链表或树操作了。3、4、5是对应不同类型的。其中3是直接判断当前节点， 4则是树节点， 5是链表。 此处需要判断该节点处的key和待存入数据的key是否相等。判断相等的条件如下（之间是且的关系）：

    • 将要存入数据key的哈希值和数组下标处节点的哈希值相等
    • 将要存入数据的key和数组下标处节点的key相等（此处相等是内存地址相等或者equals比较相等都可以）

  4. 该代码表明该处数组下标处的节点是树节点， 所以此时调用putTreeVal()函数插入树节点。

  5. 当3和4都不满足时，则表明该处是一个链表，则进行链表的遍历。

  6. 若一直能遍历到链表尾部，则在链表尾部新建一个节点储存当前待存入数据。然后判断是否要将链表（TREEIFY_THRESHOLD）转化为红黑树， 若是则调用treeifyBin()函数进行链表的树化。

  7. 若链表中某个节点的key与待存入数据的key相等（与第3步的判断条件一样），则退出遍历。

  8. 判断之前是否已经存在key值相同的节点，若是此时根据onlyIfAbsent参数来决定是否将之前节点的值更新为本次要插入的值（实际上map默认的put操作该值为true,表明是覆盖插入）

  9. 判断是否要进行扩容操作， 若是则调用resize()函数进行扩容。注意此处的++resize操作可能导致线程不安全。

扩容

resize()函数。该函数有两个用途：

  • 创建初始的存储数组
  • 容量不足的时候， 进行扩容

下面是resize函数关键几步分析：

基本流程：

  1. 当扩容之前的数组长度大于最大值时，直接返回未扩容之前数组（也就是不进行扩容），此处表明当HashMap容量达到最大值时（Integer.MAX_VALUE)，继续插入新值虽然不会报错， 但实际上并没有生效， 返回的仍是原数组。
  2. 当元素个数大于阈值（默认初始容量16 * 负载因子0.75 = 12）时进行扩容，将新数组长度和阈值都扩大为原先2倍
  3. 能进入该分支表明是第一次初始化，设置数组容量大小（指定值或者默认值）和阈值大小
  4. 重新初始化一个新的数组，数组长度是原先的2倍
  5. 开始进行重哈希，将原数组项的数据重新放入新的数组项里面，这是扩容时消耗时间最长的地方。此处需要遍历原数组， 具体步骤如下：
    1. 6处表明当前下标处没有值，则直接将元素插入到新数组项中
    2. 7处表明当前数组项是一个红黑树，进行红黑树的重新赋值
    3. 8处，当以上两种情况都不符合，肯定是链表节点，则进行链表的重哈希，需要遍历链表

链表节点的重哈希 有必要说明一下，此处设计的比较巧妙,具体描述可见文章：https://yikun.github.io/2015/04/01/Java-HashMap%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/

JDK中解释resize函数的说明大意如下：

当进行扩容时，因为我们每次扩容容量都是之前的2倍，任意元素在新数组中要么是原先的位置，要么是原位置移动2次幂的位置。

其具体原理是利用0与0或者1进行&运算结果都是0，这样在进行重hash的时候，不需要重新计算Hash值，只需要判断原先的Hash值新增的那一位是0还是1，若为0，则原先位置，若为1，则索引变为“oldCap+原索引”。

这地方有几点需要注意：

  1. 判断索引是否改变用的是 hash & oldCap，此处与计算索引值**(n - 1) & hash**需要区分开来

链表转化红黑树

treeifyBin()函数。在链表长度超过8的时候，使用该函数将链表转化为红黑树。

其主要思路如下：

  1. 当整个数组桶的长度小于64时，此时并不会进行树化操作，只是进行扩容。注意，在进行扩容的时候，链表的长度有可能会变短
  2. 将链表中的节点转化为树节点TreeNode，形成一个新的链表
  3. 将新链表节点赋值给给定的数组项
  4. 调用TreeNode的treefify()方法将该处的链表转化为红黑树，该函数大致步骤如下：
    1. 插入树节点元素，具体可以参考二叉搜索树的插入操作。在进行插入的时候，比较key的hash值来决定插入的方向。
    2. 插入完成之后开始调整红黑树，使其符合红黑树的特性

查找

getNode()函数。提供常数时间复杂度的查找效率。

  1. 根据(n - 1) & hash计算得到该key所在的桶bucket，若桶不存在或者数组table为空，则直接返回null，根据这一点我们可以知道HashMap取元素的方法get和判断元素是否存在的contanins方法的时间复杂度都是O(1)

  2. 当桶存在时，首先判断该桶上第一个节点是否就是要找的节点，若是直接返回该节点值

  3. 若不是，判断节点类型，若是红黑树，则遍历红黑树查找，若是链表，则遍历链表查找