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超长文章警告：耐心看下去肯定有收获！
0.前言
提示：对于初识HashMap的小伙伴来说，不推荐直接硬啃，建议先看一下如下几个视频教程之后在回头自己反复琢磨。(一遍不懂反复看，一小块儿一小块的找博客阅读)
小刘老师讲HashMap源码
黑马程序员HashMap源码
小刘老师讲红黑树
HashMap简述：
HashMap 基于哈希表的 Map 接口实现，是以 key-value 存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的 key、value 都可以为 null，此外，HashMap 中的映射不是有序的。
jdk1.8 之前 HashMap 由 数组 + 链表 组成，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突（两个对象调用的 hashCode 方法计算的哈希值经哈希函数算出来的地址被别的元素占用）而存在的（“拉链法”解决冲突）。jdk1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为 8 ）并且当前数组的长度大于 64 时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
HashMap扩容机制简述：
HashMap == 数组+散链表+红黑树
HashMap 默认初始桶位数16，如果某个桶中的链表长度大于8，则先进行判断：
如果桶位数小于64，则先进行扩容(2倍)，扩容之后重新计算哈希值，这样桶中的链表长度就变短了(之所以链表长度变短与桶的定位方式有关，请接着往下看)。
如果桶位数大于64，且某个桶中的链表长度大于8，则对链表进行树化(红黑树，即自平衡的二叉树)
如果红黑树的节点数小于6，树也会重新变会链表。
所以得出树化条件：链表阈值大于8，且桶位数大于64(数组长度)，才进行树化。
元素放入桶(数组)中，定位桶的方式：通过数组下标 i 定位，添加元素时，目标桶位置 i 的计算公式，i = hash & (cap - 1)，cap为容量。
为什么优先扩容桶位数(数组长度)，而不是直接树化？
这样做的目的是因为，当桶位数(数组长度)比较小时，应尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率。因为红黑树需要逬行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以结上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树，具体可以参考下文要讲述的 treeifyBin() 方法。
而当阈值大于 8 并且数组长度大于 64 时，虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是，长度较长的链表转换为红黑树时，效率也变高了。
HashMap 特点：
存储无序;
键和值位置都可以是 null，但是键位置只能存在一个 null;
键位置是唯一的，是由底层的数据结构控制的;
jdk1.8 前数据结构是链表+数组，jdk1.8 之后是链表+数组+红黑树;
阈值（边界值）> 8 并且桶位数(数组长度)大于 64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询;
1.HashMap存储数据的过程
注意：相对于直接去读HashMap源码来说，先debug一下其执行数据存储的流程，更方便大家理解！
测试代码：
@Test public void test01() { HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap(); hashMap.put("a", 3); hashMap.put("b", 4); hashMap.put("c", 5); hashMap.put("a", 88888);// 修改 System.out.println(hashMap); }
输出结果：
{a=88888, b=4, c=5}
执行流程分析：
首先，HashMap hashMap = new HashMap();当创建 HashMap 集合对象的时候，HashMap 的构造方法并没有创建数组，而是在第一次调用 put 方法时创建一个长度是16 的数组(即，16个桶) ，Node[] table （jdk1.8 之前是 Entry[] table）用来存储键值对数据。
当向哈希表中存储put("a", 3)的数据时，根据"a"字符串调用 String 类中重写之后的 hashCode() 方法计算出哈希值，然后结合数组长度(桶数量)采用某种算法计算出向 Node 数组中存储数据的空间索引值（比如table[i]，这里的i就是该Node数组的空间索引）。如果计算出的索引空间没有数据(即，这个桶是空的)，则直接将<"a", 3>存储到数组中。
举例：如果计算出的索引是 3，则存储到如下桶位：
当向哈希表中存储数据<"b", 4>时，假设算出的 hashCode() 方法结合数祖长度计算出的索引值也是3，那么此时数组空间不是 null(即，这个桶目前不为空)，此时底层会比较 "a"和 "b" 的 hash 值是否一致，如果不一致，则在空间上划出一个结点来存储键值对数据对 <"b", 4>，这种方式称为拉链法。
当向哈希表中存储数据<"a", 88888>时，那么首先根据 "a"调用 hashCode() 方法结合数组长度计算出索引肯定是 3，此时比较后存储的数据"a"和已经存在的数据的 hash 值是否相等，如果 hash 值相等，此时发生哈希碰撞。那么底层会调用 "a"所属类 String 中的 equals() 方法比较两个内容是否相等：
相等：将后添加的数据的 value 覆盖之前的 value。
不相等：继续向下和其他的数据的 key 进行比较，如果都不相等，则划出一个结点存储数据，如果结点长度即链表长度大于阈值 8 并且数组长度大于 64 则将链表变为红黑树。
在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出阈值（且要存放的位置非空）时，扩容。默认的扩容方式：扩容为原来容量的 2 倍，并将原有的数据复制过来。
综上描述，当位于一个表中的元素较多，即 hash 值相等但是内容不相等的元素较多时，通过 key 值依次查找的效率较低。而 jdk1.8 中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度（阈值）超过8且当前数组的长度大于64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。
简单的来说，哈希表是由数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。如下图所示：
jdk1.8 中引入红黑树的进一步原因：
jdk1.8 以前 HashMap 的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就是O(n)，完全失去了它的优势。
针对这种情况，jdk1.8 中引入了红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。
总结：
说明：
size 表示 HashMap 中键值对的实时数量(即，所存储元素的数量)，注意这个不等于数组的长度。
threshold（临界值）= capacity（容量）* loadFactor（负载因子）。这个值是当前已占用数组长度的最大值。size 超过这个值就重新 resize（扩容），扩容后的 HashMap 容量是之前容量的2倍。
2.HashMap相关面试题
具体原理我们下文会具体分析，这里先大概了解下面试的时候会问什么，带着问题去读源码，便于理解！
HashMap 中 hash 函数是怎么实现的？还有哪些hash函数的实现方式？
答：
对 key 的 hashCode 做 hash 操作，如果key为null则直接赋哈希值为0，否则，无符号右移 16 位然后做异或位运算，如，代码所示：(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
除上面的方法外，还有平方取中法，伪随机数法 和 取余数法。这三种效率都比较低，而无符号右移 16 位异或运算效率是最高的。
当两个对象的 hashCode 相等时会怎么样？
答：会产生哈希碰撞。若 key 值内容相同则替换旧的 value，不然连接到链表后面，链表长度超过阈值 8 就转换为红黑树存储。
什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？
答：只要两个元素的 key 计算的哈希码值相同就会发生哈希碰撞。jdk8 之前使用链表解决哈希碰撞。jdk8之后使用链表 + 红黑树解决哈希碰撞。
如果两个键的 hashCode 相同，如何存储键值对？
答：通过 equals 比较内容是否相同。
相同：则新的 value 覆盖之前的 value。
不相同：遍历该桶位的链表(或者树)：
如果找到相同key，则覆盖该key对应的value；
如果找不到，则将新的键值对添加到链表(或者树)中；
3.HashMap继承体系
从继承体系可以看出：
HashMap 实现了Cloneable接口，可以被克隆。
HashMap 实现了Serializable接口，属于标记性接口，HashMap 对象可以被序列化和反序列化。
HashMap 继承了AbstractMap，父类提供了 Map 实现接口，具有Map的所有功能，以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
知识扩展：
通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象，就是 HashMap 已经继承了AbstractMap 而 AbstractMap 类实现了Map 接口，那为什么 HashMap 还要在实现 Map 接口呢？同样在 ArrayList 中 LinkedLis 中都是这种结构。 据 Java 集合框架的创始人 Josh Bloch 描述，这样的写法是一个失误。在 Java 集合框架中，类似这样的写法很多，最幵始写 Java 集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，jdk 的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样保留下来了。
存储结构(再过一遍)
在Java中，HashMap的实现采用了（数组 + 链表 + 红黑树）的复杂结构，数组的一个元素又称作桶。
在添加元素时，会根据hash值算出元素在数组中的位置，如果该位置没有元素，则直接把元素放置在此处，如果该位置有元素了，则把元素以链表的形式放置在链表的尾部。
当一个链表的元素个数达到一定的数量（且数组的长度达到一定的长度）后，则把链表转化为红黑树，从而提高效率。
数组的查询效率为O(1)，链表的查询效率是O(k)，红黑树的查询效率是O(log k)，k为桶中的元素个数，所以当元素数量非常多的时候，转化为红黑树能极大地提高效率。
2.HashMap基本属性与常量
/* * 序列化版本号 */ private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; /** * HashMap的初始化容量（必须是 2 的 n 次幂）默认的初始容量为16 */ static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; /** * 最大的容量为2的30次方 */ static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认的装载因子 */ static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 树化阈值，当一个桶中的元素个数大于等于8时进行树化 */ static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 树降级为链表的阈值，当一个桶中的元素个数小于等于6时把树转化为链表 */ static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /** * 当桶的个数达到64的时候才进行树化 */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; /** * Node数组，又叫作桶（bucket） */ transient Node<K,V>[] table; /** * 作为entrySet()的缓存 */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * 元素的数量 */ transient int size; /** * 修改次数，用于在迭代的时候执行快速失败策略 */ transient int modCount; /** * 当桶的使用数量达到多少时进行扩容，threshold = capacity * loadFactor */ int threshold; /** * 装载因子 */ final float loadFactor;
1）容量：容量为数组的长度，亦即桶的个数，默认为16 ，最大为2的30次方，当容量达到64时才可以树化。
（2）装载因子：装载因子用来计算容量达到多少时才进行扩容，默认装载因子为0.75。
（3）树化：树化，当容量达到64且链表的长度达到8时进行树化，当链表的长度小于6时反树化。
2.1 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
集合的初始化容量（必须是 2 的 n 次幂）:
// 默认的初始容量是16 1 << 4 相当于 1*2的4次方 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
面试问题：为什么必须是 2 的 n 次幂？如果输入值不是 2 的幂比如 10 会怎么样?
HashMap 构造方法可以指定集合的初始化容量大小，如：
// 构造一个带指定初始容量和默认负载因子（0.75)的空 HashMap。 HashMap(int initialCapacity)
根据上述讲解我们已经知道，当向 HashMap 中添加一个元素的时候，需要根据 key 的 hash 值，去确定其在数组中的具体位置。HashMap 为了存取高效，减少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现的关键就在把数据存到哪个链表中的算法。
这个算法实际就是取模，hash % length，而计算机中直接求余效率不如位移运算。所以源码中做了优化，使用 hash & (length - 1)，而实际上 hash % length 等于 hash & ( length - 1) 的前提是 length 是 2 的 n 次幂。(这段话是摘抄传智播客锁哥的，这个解释确实很完美！)
例如，数组长度为 8 的时候，3 & (8 - 1) = 3，2 & (8 - 1) = 2，桶的位置是(数组索引)3和2，不同位置上，不碰撞。
再来看一个数组长度(桶位数)不是2的n次幂的情况：
从上图可以看出，当数组长度为9(非2 的n次幂)的时候，不同的哈希值hash， hash & (length - 1)所得到的数组下标相等(很容易出现哈希碰撞)。
小结一下HashMap数组容量使用2的n次幂的原因：（面试也会问）
问题：如果创建HashMap对象时，输入的数组长度length是10，而不是2的n次幂会怎么样呢？
HashMap hashMap = new HashMap(10);
HashMap双参构造函数会通过tableSizeFor(initialCapacity)方法，得到一个最接近length且大于length的2的n次幂数(比如最接近10且大于10的2的n次幂数是16)
这一块儿比较难理解，下文讲构造方法的时候还会再举例一个例子：
static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; 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; }
说明：
当在实例化 HashMap 实例时，如果给定了 initialCapacity，由于 HashMap 的 capacity 必须是 2 的幂，因此这个方法tableSizeFor(initialCapacity);用于找到大于等于 initialCapacity 的最小的 2 的幂。
分析：
int n = cap - 1;为什么要减去1呢？
防止 cap 已经是 2 的幂。如果 cap 已经是 2 的幂，又没有这个减 1 操作，则执行完后面的几条无符号操作之后，返回的 capacity 将是这个 cap 的 2 倍(后面还会再举个例子讲这个)。
最后为什么有个 n + 1 的操作呢？
如果 n 这时为 0 了（经过了cap - 1后），则经过后面的几次无符号右移依然是 0，返回0是肯定不行的，所以最后返回n+1最终得到的 capacity 是1。
注意：容量最大也就是 32bit 的正数，因此最后 n |= n >>> 16;最多也就 32 个 1（但是这已经是负数了，在执行 tableSizeFor 之前，对 initialCapacity 做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取 MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY，会执行位移操作。所以这里面的位移操作之后，最大 30 个 1，不会大于等于 MAXIMUM_CAPACITY。30 个 1，加 1 后得 2 ^ 30）。
完整例子：
所以由结果可得，当执行完tableSizeFor(initialCapacity);方法后，得到的新capacity是最接近initialCapacity且大于initialCapacity的2的n次幂的数。
2.2 DEFAULT_LOAD_FACTOR
默认的负载因子（默认值 0.75）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
2.3 MAXIMUM_CAPACITY
集合最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 2的30次幂
2.4 TREEIFY_THRESHOLD
当链表的值超过8则会转为红黑树（jdk1.8新增）
// 当桶（bucket）上的结点数大于这个值时会转为红黑树 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
试问题：为什么 Map 桶中结点个数超过 8 才转为红黑树？
8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了 8 是 bin( bucket 桶)从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是 8。
在 HashMap 中有一段注释说明：
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins. In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / factorial(k)). The first values are: 翻译：因为树结点的大小大约是普通结点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的结点时才使用树结点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。 当它们变得太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户 hashCode 时，很少使用树箱。 理想情况下，在随机哈希码下，箱子中结点的频率服从泊松分布。 默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预朗出现次数是(exp(-0.5)*pow(0.5, k) / factorial(k) 第一个值是： 0: 0.60653066 1: 0.30326533 2: 0.07581633 3: 0.01263606 4: 0.00157952 5: 0.00015795 6: 0.00001316 7: 0.00000094 8: 0.00000006 more: less than 1 in ten million
TreeNodes(树) 占用空间是普通 Nodes(链表) 的两倍，所以只有当 bin(bucket 桶) 包含足够多的结点时才会转成 TreeNodes，而是否足够多就是由 TREEIFY_THRESH〇LD 的值决定的。当 bin(bucket 桶) 中结点数变少时，又会转成普通的 bin(bucket 桶)。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到 8 就转成红黑树，当长度降到 6 就转成普通 bin(bucket 桶)。
这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为 TreeNodes，而是需要一定结点数之后才转为 TreeNodes，说白了就是权衡空间和时间。
这段内容还说到：当 hashCode 离散性很好的时候，树型 bin 用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个 bin 中，几乎不会有 bin 中链表长度会达到阈值。但是在随机 hashCode 下，离散性可能会变差，然而 jdk 又不能阻止用户实现这种不好的 hash 算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不理想情况下随机 hashCode 算法下所有 bin 中结点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个 bin 中链表长度达到 8 个元素的槪率为 0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择 8，不是随便決定的，而是裉据概率统计决定的。甶此可见，发展将近30年的 Java 每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。
面试答案：hashCode 算法下所有 桶 中结点的分布频率会遵循泊松分布，这时一个桶中链表长度超过 8 个元素的槪率非常小，权衡空间和时间复杂度，所以选择 8 这个数宇。
扩展补充：
Poisson 分布（泊松分布），是一种统计与概率学里常见到的离散[概率分布]。泊松分布的概率函数为：
泊松分布的参数 A 是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
以下是我在研究这个问题时，在一些资料上面翻看的解释，供大家参考：
红黑树的平均查找长度是 log(n)，如果长度为 8，平均查找长度为 log(8) = 3，链表的平均查找长度为 n/2，当长度为 8 时，平均查找长虔为 8/2 = 4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于 6， 6/2 = 3，而 log(6) = 2.6，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。
2.5 UNTREEIFY_THRESHOLD
当链表的值小于 6 则会从红黑树转回链表
// 当桶（bucket）上的结点数小于这个值，树转为链表 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
2.6 MIN_TREEIFY_CAPACITY
当 Map 里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于4*TREEIFY_THRESHOLD(8)
// 桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
2.7 table(重点)
table 用来初始化（必须是二的n次幂）
// 存储元素的数组 transient Node<K,V>[] table;
在 jdk1.8 中我们了解到 HashMap 是由数组加链表加红黑树来组成的结构，其中 table 就是 HashMap 中的数组，jdk8 之前数组类型是 Entry 类型。从 jdk1.8 之后是 Node 类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry。负责存储键值对数据的。
2.8 entrySet
用来存放缓存
// 存放具体元素的集合 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
2.9 size(重点)
HashMap 中存放元素的个数
// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度 transient int size;
2.10 modCount
用来记录 HashMap 的修改次数
// 每次扩容和更改 map 结构的计数器 transient int modCount;
2.11 threshold(重点)
用来调整大小下一个容量的值计算方式为（容量*负载因子）
// 临界值 当实际大小（容量*负载因子）超过临界值时，会进行扩容 int threshold;
2.12 loadFactor(重点)
哈希表的负载因子
// 负载因子 final float loadFactor;// 0.75f
说明：
loadFactor 是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响 hash 操作到同一个数组位置的概率，计算 HashMap 的实时负载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以 capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度 length。
loadFactor 太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor 的默认值为 0.75f 是官方给出的一个比较好的临界值。
当 HashMap 里面容纳的元素已经达到 HashMap 数组长度的 75% 时，表示 HashMap 太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建 HashMap 集合对象时指定初始容量来尽量避免。
在 HashMap 的构造器中可以定制 loadFactor。
// 构造方法，构造一个带指定初始容量和负载因子的空HashMap HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);
为什么负载因子loadFactor 设置为0.75，初始化临界值threshold是12？
loadFactor 越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor 越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
如果希望链表尽可能少些，要提前扩容。有的数组空间有可能一直没有存储数据，负载因子尽可能小一些。
举例：
例如：负载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。 负载因子是0.9。 那么16*0.9--->14 那么这样就会导致链表有点多了，导致查找元素效率低。
所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多，经过大量测试 0.75 是最佳方案。
threshold 计算公式：capacity(数组长度默认16) * loadFactor(负载因子默认0.75)==12。
这个值是当前已占用数组长度的最大值。当 Size >= threshold(12) 的时候，那么就要考虑对数组的 resize(扩容)，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。 扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。
3.内部类
3.1Node内部类
Node是一个典型的单链表节点，其中，hash用来存储key计算得来的hash值。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;// hash用来存储key计算得来的hash值 final K key;// 键 V value;// 值 Node<K,V> next;// 下一个node节点 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() {// 调用底层c++ 返回Key/Value的哈希码值，如果此对象为null,则返回0 return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);// 将Key/Vaule } 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; } }
3.2TreeNode内部类
TreeNode内部类，它继承自LinkedHashMap中的Entry类，关于LInkedHashMap.Entry这个类之后会单独发文章论述，TreeNode是一个典型的树型节点，其中，prev是链表中的节点，用于在删除元素的时候可以快速找到它的前置节点。
// 位于HashMap中,文章接下来会逐步分析 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; } // 位于LinkedHashMap中，典型的双向链表节点，这个类之后会单独发文章论述 static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> { Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } }
4.HashMap构造方法
HashMap 中重要的构造方法，它们分别如下：
4.1 HashMap()
构造一个空的HashMap，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）。
public HashMap() { // 将默认的负载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; }
4.2 HashMap(int initialCapacity)
构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75）HashMap 。
// 指定“容量大小”的构造函数 public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }
4.3 HashMap(int initialCapacity，float loadFactor)构造方法
构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。
/* 指定“容量大小”和“负载因子”的构造函数 initialCapacity：指定的容量 loadFactor:指定的负载因子 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 判断初始化容量initialCapacity是否小于0 if (initialCapacity < 0) // 如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // 判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) // 如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) // 如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 将指定的负载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor this.loadFactor = loadFactor;// 一般不建议修改默认的负载因子 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } // 最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现： /* 返回比指定cap容量大的最小2的n次幂数： 前面第一遍讲述的应该有些小伙伴难以理解，这里我在举例解析一下： ------------------------------------------------------- 首先假定传入的cap = 10 则，n = 10 -1 => 9 n |= n >>> 1 就等同于 n = (n | n >>> 1),所以： (位运算不懂的可以去看我的《Java基础提高之位运算》这篇文章) 9 => 0b1001 9 >>> 1 => 0b0100 n |= n >>> 1; ===> 0b1001 | 0b0100 => 0b1101 n |= n >>> 2; ===> 0b1101 | 0b0011 => 0b1111 n |= n >>> 4; ===> 0b1111 | 0b0000 => 0b1111 n |= n >>> 8; ===> 0b1111 | 0b0000 => 0b1111 n |= n >>> 16; ===> 0b1111 | 0b0000 => 0b1111 得到： 0b1111 => 15 返回： return 15 + 1 => 16 ------------------------------------------------------- 如果cap 不减去1，即直接使n等于cap的话，int n = cap; 我们继续用上边返回的cap => 16 传入tableSizeFor(int cap)： cap = 16 n = 16 16 => 0b10000 16 >>> 1 => 0b01000 n |= n >>> 1; ===> 0b10000 | 0b01000 => 0b11000 n |= n >>> 2; ===> 0b11000 | 0b00110 => 0b11110 n |= n >>> 4; ===> 0b11110 | 0b00001 => 0b11111 n |= n >>> 8; ===> 0b11111 | 0b00000 => 0b11111 n |= n >>> 16; ===> 0b11111 | 0b00000 => 0b11111 得到： 0b11111 => 31 返回 return 31 +1 => 32 而实际情况是应该传入cap = 16 , n = cap -1 = 15 15 => 0b1111 n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; 经过上面运算后得到：还是15 返回结果： return 15 + 1 = 16 所以我们得出结果： 防止 cap 已经是 2 的幂数情况下。没有这个减 1 操作， 则执行完几条无符号位移或位运算操作之后，返回的cap(32)将是实际所需cap(16)的 2倍。 */ static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; 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; }
说明：
对于this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 疑问?
**tableSizeFor(initialCapacity)**判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指定初始化容量大的最小的2的n次幂。
但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边界值了。有些人会觉得这里是一个bug，应该这样书写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）
但是请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算。
4.4 HashMap(Map m)
包含另一个 “Map” 的构造函数
// 构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }
最后调用了 putMapEntries()，来看一下方法实现：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { //获取参数集合的长度 int s = m.size(); if (s > 0) {//判断参数集合的长度是否大于0 if (table == null) { // 判断table是否已经初始化 // 未初始化，s为m的实际元素个数 float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;// 得到新的扩容阈值 int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);// 新的扩容阈值float自动向下转型为int // 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值，将其变为符合要求的2的n次幂数 if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } // 如果table已初始化过了，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理 else if (s > threshold) resize(); // 将m中的所有元素添加至HashMap中 for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); // 得到的key 和 value 放入 hashmap putVal(hash(key), key, value, false, evict); } } }
注意：
面试问题：float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; 这一行代码中为什么要加 1.0F ？
(float)s/loadFactor 的结果是小数，加 1.0F 与 (int)ft 相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少 resize 的调用次数(为了效率，应当尽量减少扩容的次数)。所以 + 1.0F 是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是 6 个，那么 6/0.75 是8，由于8是 2 的n次幂，那么
if (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t);执行过后，新的数组大小就是 8 了。然后原来数组的数据就会存储到长度是 8 的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果 +1 呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。
由于篇幅太长，不易阅读，我分成两篇文章：JDK集合源码之HashMap解析(下)