為了便于理解，以下源碼分析以 JDK 1.7 為主。
存儲結(jié)構(gòu)HashMap 內(nèi)部的存儲結(jié)構(gòu)是一個 Entry 類型的數(shù)組 table。 transient Entry[] table;
Entry 是 Map 的內(nèi)部類，用于存儲鍵值對，它包含了四個屬性：key，value，hash 值和 next 指針。從 next 指針可以看出， table 數(shù)組中的每個位置被當(dāng)成一個桶，一個桶存放一個 Entry 類型的鏈表。HashMap 使用拉鏈法來解決哈希沖突，同一個鏈表中存放哈希值和散列桶取模運(yùn)算結(jié)果相同的 Entry，即 hashCode % table.length 相等的 Entry 存放在同一個桶（鏈表）中。 
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() "=" getValue();
}
}
拉鏈法的工作原理HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");Copy to clipboardErrorCopied
新建一個 HashMap，默認(rèn)大小為 16； 插入 <K1,V1> 鍵值對，先計算 K1 的 hashCode 為 115，使用除留余數(shù)法得到所在的桶下標(biāo) 115=3。 插入 <K2,V2> 鍵值對，先計算 K2 的 hashCode 為 118，使用除留余數(shù)法得到所在的桶下標(biāo) 118=6。 插入 <K3,V3> 鍵值對，先計算 K3 的 hashCode 為 118，使用除留余數(shù)法得到所在的桶下標(biāo) 118=6，插在 <K2,V2> 前面。
應(yīng)該注意到鏈表的插入是以頭插法方式進(jìn)行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 后面，而是插入在鏈表頭部。 查找需要分成兩步進(jìn)行： 
put 操作public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 鍵為 null 單獨(dú)處理，所有 HashMap 允許 key 為 null
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
// 確定桶下標(biāo)
int i = indexFor(hash, table.length);
// 先找出是否已經(jīng)存在鍵為 key 的鍵值對，如果存在的話就更新這個鍵值對的值為 value
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount ;
// 插入新鍵值對
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
HashMap 允許插入鍵為 null 的鍵值對。但是因為無法調(diào)用 null 的 hashCode() 方法，也就無法確定該鍵值對的桶下標(biāo)，只能通過強(qiáng)制指定一個桶下標(biāo)來存放。HashMap 使用第 0 個桶存放鍵為 null 的鍵值對。 private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount ;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
使用鏈表的頭插法，也就是新的鍵值對插在鏈表的頭部，而不是鏈表的尾部。 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 頭插法，鏈表頭部指向新的鍵值對
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size ;
}Copy to clipboardErrorCopied
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
get 操作相對于 put 過程，get 過程是非常簡單的。 根據(jù) key 計算 hashCode 值。 找到相應(yīng)的桶下標(biāo)：hashCode % capacity。 遍歷該桶位置處的鏈表，直到找到相等( == 或 equals ) 的 key。
public V get(Object key) {
// 之前說過，key 為 null 的話，會被放到 table[0]，所以只要遍歷下 table[0] 處的鏈表就可以了
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 確定桶下標(biāo)，然后從頭開始遍歷鏈表，直到找到為止
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
確定桶下標(biāo)無論是 put 還是 get 操作都需先確定一個鍵值對所在的桶下標(biāo)，計算桶下標(biāo)通過哈希和取模兩步實現(xiàn)： int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
1. 計算 hash 值 final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}Copy to clipboardErrorCopied
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
2. 取模 令 x = 1<<4，即 x 為 2 的 4 次方，它具有以下性質(zhì)： x : 00010000
x-1 : 00001111
令一個數(shù) y 與 x-1 做與運(yùn)算，可以去除 y 位級表示的第 4 位以上數(shù)： y : 10110010
x-1 : 00001111
y&(x-1) : 00000010
這個性質(zhì)和 y 對 x 取模效果是一樣的： y : 10110010
x : 00010000
y%x : 00000010
我們知道，位運(yùn)算的代價比求模運(yùn)算小的多，因此在進(jìn)行這種計算時用位運(yùn)算的話能帶來更高的性能。 確定桶下標(biāo)的最后一步是將 key 的 hash 值對桶個數(shù)取模：hash % capacity，如果能保證 capacity 為 2 的 n 次方，那么就可以將這個操作轉(zhuǎn)換為位運(yùn)算。 static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
擴(kuò)容-基本原理設(shè) HashMap 的 table 長度為 M，需要存儲的鍵值對數(shù)量為 N，如果哈希函數(shù)滿足均勻性的要求，那么每條鏈表的長度大約為 N/M，因此平均查找次數(shù)的復(fù)雜度為 O(N/M)。 為了讓查找的成本降低，應(yīng)該盡可能使得 N/M 盡可能小，因此需要保證 M 盡可能大，也就是說 table 要盡可能大。HashMap 采用動態(tài)擴(kuò)容來根據(jù)當(dāng)前的 N 值來調(diào)整 M 值，使得空間效率和時間效率都能得到保證。 和擴(kuò)容相關(guān)的參數(shù)主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。 | capacity | table 的容量大小，默認(rèn)為 16。需要注意的是 capacity 必須保證為 2 的 n 次方。 | | size | 鍵值對數(shù)量。 | | threshold | size 的臨界值，當(dāng) size 大于等于 threshold 就必須進(jìn)行擴(kuò)容操作。 | | loadFactor | 裝載因子，table 能夠使用的比例，threshold = capacity * loadFactor。 |
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //capacity默認(rèn)值
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //capacity最大值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //loadFactor默認(rèn)值
transient Entry[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
transient int modCount;
從下面的添加元素代碼中可以看出，當(dāng)需要擴(kuò)容時，令 capacity 為原來的兩倍。 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
擴(kuò)容使用 resize() 實現(xiàn)，需要注意的是，擴(kuò)容操作同樣需要把 oldTable 的所有鍵值對重新插入 newTable 中，因此這一步是很費(fèi)時的。 void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j ) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
擴(kuò)容-重新計算桶下標(biāo)在進(jìn)行擴(kuò)容時，需要把鍵值對重新放到對應(yīng)的桶上。JDK 1.7 是采用根據(jù)哈希值重新計算桶下標(biāo)的方式， JDK 1.8 后 HashMap 使用了一個特殊的機(jī)制，可以降低重新計算桶下標(biāo)的操作。 假設(shè)原數(shù)組長度 capacity 為 16，擴(kuò)容之后 new capacity 為 32： capacity : 00010000
new capacity : 00100000
對于一個 Key， 計算數(shù)組容量HashMap 構(gòu)造函數(shù)允許用戶傳入的容量不是 2 的 n 次方，因為它可以自動地將傳入的容量轉(zhuǎn)換為 2 的 n 次方。 先考慮如何求一個數(shù)的掩碼，對于 10010000，它的掩碼為 11111111，可以使用以下方法得到： mask |= mask >> 1 11011000
mask |= mask >> 2 11111110
mask |= mask >> 4 11111111
mask 1 是大于原始數(shù)字的最小的 2 的 n 次方。 num 10010000
mask 1 100000000
以下是 HashMap 中計算數(shù)組容量的代碼： 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;
}
JDK 1.8 鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹JDK 1.8 對 HashMap 進(jìn)行了一些修改，最大的不同就是利用了紅黑樹，所以其由數(shù)組 鏈表 紅黑樹組成。
JDK 1.7 查找的時候，根據(jù) hash 值我們能夠快速定位到數(shù)組的具體下標(biāo)，但是之后的話，需要順著鏈表一個個比較下去才能找到我們需要的，時間復(fù)雜度取決于鏈表的長度，為 O(n)。為了降低這部分的開銷，JDK 1.8 當(dāng)鏈表中的元素超過了 8 個以后，會將鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在這些位置進(jìn)行查找的時候可以降低時間復(fù)雜度為 O(logn)。
參考https://cyc2018./CS-Notes/#/notes/Java 容器 https://mp.weixin.qq.com/s/usLEfjU-PJ3RbrdmJ_bw3w
來源：https://www./content-4-399701.html
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