HashMap是Map家族中使用频度最高的一个，下文主要结合源码来讲解HashMap的工作原理。
1. 数据结构
HashMap的数据结构主要由数组+链表+红黑树（JDK1.8后新增）组成，如下图所示：
左侧数组是哈希表，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，当不同的key映射到数组的同一位置，就将其放入单链表中来解决key的hash值的冲突。
当链表的长度>8时，JDK1.8做了数据结构的优化，会将链表转化为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提升HashMap的性能，查询效率链表O(N)，红黑树是O(lgN)。
哈希表中当key的哈希值冲突时，可采用 开放地址法 和 链地址法 来解决。Java中的HashMap使用了链地址法：在每个数组元素后都有一个链表，对key通过Hash算法定位到数组下标，将键值对数据放在对应下标元素的链表上。
先了解下HaspMap的几个字段：
/* ---------------- Fields -------------- */ /**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table; /**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size; /**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
*/
transient int modCount; /**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*/
int threshold; /**
* The load factor for the hash table.
*/
final float loadFactor;
- size：HashMap中实际存在的 Node（key-value对）数量。
- modCount：记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代器的Fail-Fast（迭代快速失败）。当 put 新的 key-value 键值对时，如果新增了Node节点，属于结构变化，而某个key对应的value被覆盖则不属于结构变化。
- threshold：threshold = capacity * loadFactor，允许数组容纳的最多元素数量，如果超过这个数目就重新resize（扩容），扩容后HashMap的容量是之前的两倍。负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
- loadFactor：负载因子，默认是0.75。是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议不要修改。
- Node[] table：是 HashMap 的哈希桶数组，是一个 HashMap 类中的非常重要的字段。
HashMap默认的初始容量是 16，负载因子是 loadFactor=0.75，也就是说：使用HashMap默认构造函数新建了一个HashMap对象，数组最多容纳元素个数 threshold = 16 * 0.75 = 12。当增加数据时，size 和 modCount 会随着增加，数据实际容量超过12时，HashMap就会进行扩容。
Node的源码如下：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; // 链表的下一个node
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 的一个内部类，实现了 Map.Entry 接口，存储着键值对。上图中的每一个黑色节点就是一个 Node 对象。
2. Hash算法
在查找、增加、删除 key-value 键值对时，都需要先在HashMap中定位哈希桶数组的索引位置。有时两个key的下标会一样，此时就发生了Hash碰撞，当Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就越高。
定位数组索引位置的源码实现如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// jdk1.7的源码
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
//jdk1.8没有 indexFor() 方法，但实现原理一样的，定位数组索引下标一般按如下方式：tab[(n - 1) & hash]
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
...
}
}
Hash算法本质上分三步：
- 取key的hashCode值：h = key.hashCode()
- 高位运算：h ^ (h >>> 16)
- 取模运算：table[(table.length - 1) & hash]
hash值通过hashCode()的高16位异或低16位来计算，可以在tabl.length比较小时，能将高低bit都参与到Hash计算中。
在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方，这样设计，主要是为了在取模和扩容时做优化。如果将hash值直接对数组长度进行取模运算，这样元素分布也比较均匀，但是模运算的消耗是比较大的。当length总是2的n次方时，(table.length - 1) & hash = hash % length，如此来计算元素在table数组的索引处，& 比 % 具有更好的效率。
举例如下：
3. put方法
HashMap的put方法源码如下：
public V put(K key, V value) {
// 对key求hash值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @param value the value to put
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
* @param evict if false, the table is in creation mode.
* @return previous value, or null if none
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// table为空，则resize()进行扩容新建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算key在table中的index索引下标，如果Node为null，则table[index]中新建Node节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// table[index]的首个节点key存在，则覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 判断table[index]是否为红黑树，如果是，则直接在树中插入key-value
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// table[index]为链表，遍历链表。
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 若链表长度 > 8，则将链表转化为红黑树，在红黑树中进行插入
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key已经存在，则直接覆盖value
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;
}
}
++modCount;
// 插入Node成功后，判断实际存在的key-value对是否大于最大容量threshold，如果超过，则进行扩容resize()
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
4. 扩容
扩容（resize）就是重新计算容量。向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组。
resize() 扩容时，会新建一个更大的Entry数组，将原来Entry数组中的元素通过transfer()方法转移到新数组上。通过遍历数组+链表的方式来遍历旧Entry数组中的每个元素，通过上文提到的 indexFor()方法确定在新Entry数组中的下标位置，然后使用链表头插法插入到新Entry数组中。扩容会带来一系列的运算，新建数组，对原有元素重新hash，这是很耗费资源的。
JDK1.7 resize的源码如下：
void resize(int newCapacity) { // newCapacity为新的数组长度
// 获取扩容前旧的Entry数组和数组长度
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 扩容前的数组长度已经达到最大值了(2^30)
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE; // 修改最大容量阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable); // 将数据转移到新的Entry数组里
table = newTable; // HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 修改阈值
}
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; // src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j]; // 遍历取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null; // 释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 重新计算每个元素在数组中的下标位置
e.next = newTable[i]; // 使用单链表的头插方式，将旧Entry数组中元素添加到新Entry数组中
newTable[i] = e;
e = next; // 访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
JDK1.8 resize的源码如下：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 容量超过最大值就不再扩充了
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 容量没有超过最大值，就扩充为原来的2倍
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);
}
// 计算新的resize容量上限
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;
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的bucket中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表优化重hash
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket中
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap长度扩展为原来的2倍，这样使得元素的位置要不在原位置，要不在移动2次幂的位置。
旧table数组的长度为n，元素原来的位置为(n - 1) & hash，扩容后数组长度为原来的2倍，则元素的新位置为 (n * 2 - 1) & hash。举个例子，原来table数组长度 n=16，图a 表示key1和key2确定索引的位置，图 b表示扩容后 key1和key2确定索引的位置，hash1和hash2分别为key1和key2通过Hash算法求得的hash值。如下图所示：
key1的原位置为00101=5，扩容后的位置仍为00101=5；而key2原位置为00101=5，扩容后的位置为10101=5+16（原位置+oldCap）
这样设计的好处在于：既省去了重新计算hash值的时间；同时，新增1bit是0或1是随机的，因此resize扩容的过程，将之前冲突的同一链表上的节点均匀的分散到新的bucket上
5. 线程安全问题
HashMap是非线程安全的，在多线程场景下，应该避免使用，而是使用线程安全的ConcurrentHashMap。在多线程场景中使用HashMap可能出现死循环，从而导致CPU负载过高达到100%，最终程序宕掉。
当put新元素到HashMap中时，如果总元素个数超过 threshold ，HashMap则会resize扩容，从而hash表中的所有元素会rehash，重新分配到新的hash表中。如果多个线程并发进行 rehash的话，可能会导致环形链表的出现，当另一线程调用HashMap.get()，访问到了环形链表时，就出现了死循环，最终导致程序不可用。如何产生环形链表的细节，这篇文章写的很简介明了：https://coolshell.cn/articles/9606.html。