HashMap的知识点可以说在面试中经常被问到，是Java中比较常见的一种数据结构。所以这一篇就通过源码来深入理解下HashMap。
/**
HashMap继承AbstractMap,而AbstractMap又实现了Map的接口
*/
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
从上面源码可以看出HashMap支持序列化和反序列化，而且实现了cloneable接口，能支持clone()方法复制一个对象。
//最小容量为16，且一定是2的幂次
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量为2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当某节点的链表长度大于8并且hash数组的容量达到64时，链表将会转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当链表长度小于6时，红黑树将转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表变成红黑树的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
从上面的源码可以看出，JDK1.8的HashMap实际上是由数组+链表+红黑树组成，在一定条件下链表会转换成红黑树。这里要谈一下默认加载因子为什么为0.75（3/4），加载因子也叫扩容因子，用来判断HashMap什么时候进行扩容。**选择0.75的原因是为了平衡容量与查找性能：扩容因子越大，造成hash冲突的几率就越大，查找性能就会越低，反之扩容因子越小，所占容量就会越大。**于此同时，负载因子为3/4的话，和capacity的乘积结果就可以是一个整数。
下面再看看hash数组中的元素
hash数组一般称为哈希桶（bucket），结点在JDK1.7中叫Entry，在JDK1.8中叫Node。
//1.8中Node实现entry的接口
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//每个节点都会包含四个字段：hash、key、value、next
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//指向下一个节点
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; }
//hash值是由key和value的hashcode异或得到
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;
//判断o对象是否为Map.Entry的实例
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
//再判断两者的key和value值是否相同
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
//这个是扰动函数，减少hash碰撞
static final int hash(Object key) {
int h;
//将key的高16位与低16位异或（int是2个字节，32位）
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//将key值扰动后传入getNode函数查询节点
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//判断哈希表是否为空，第一个节点是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//从第一个节点开始查询，如果hash值和key值相等，则查询成功，返回该节点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//查询下一个节点
if ((e = first.next) != null) {
//若该节点存在红黑树，则从红黑树中查找节点
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//若该节点存在链表，循着链表查找节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
向哈希表中插入一个节点
public V put(K key, V value) {
//将扰动的hash值传入，调用putVal函数
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//当参数onlyIfAbsent为true时，不会覆盖相同key的值value;当evict是false时，表示是在初始化时调用
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//若哈希表为空，直接对哈希表进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//若当前节点为空，则直接在该处新建节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//若当前节点非空，则说明发生哈希碰撞，再考虑是链表或者红黑树
Node<K,V> e; K k;
//如果与该节点的hash值和key值都相等,将节点引用赋给e
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果p是树节点的实例，调用红黑树方法新增一个树节点e
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//若该节点后是链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//遍历到链表末尾插入新节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若插入节点后，链表节点数大于转变成红黑树的临界值（>=8）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//将链表转换成红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍历过程中发现了key和hash值相同的节点，用e覆盖该节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//对e节点进行处理
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//节点插入成功，修改modCount值
++modCount;
//如果达到扩容条件，直接扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
final Node<K,V>[] resize() {
//当前的数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
//当前的数组大小和阈值
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
//对新数组大小和阈值初始化
int newCap, newThr = 0;
//若当前数组非空
if (oldCap > 0) {
//若当前数组超过容量最大值，返回原数组不扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//若当前数组低于阈值，直接在数组容量范围内扩大两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//数组为空，且大于最小容量（数组初始化过）
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//数组为空，且没有初始化
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//初始化数组
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//数组为空，且新的阈值为0
if (newThr == 0) {
//求出新的阈值（新数组容量*加载因子）
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//判断新阈值是否越界，并做相应的赋值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//阈值更新
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//构建新的数组并赋值
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//若之前数组非空，将数据复制到新数组中
if (oldTab != null) {
//循环之前数组，将非空元素复制到新数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//若循环到该节点是最后一个非空节点，直接赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若发现该节点是树节点
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//若该节点后是链表
else { // preserve order
//定义现有数组的位置low,扩容后的位置high;high = low + oldCap
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
/*通过（e.hash & oldCap）来确定元素是否需要移动，
e.hash & oldCap大于0，说明位置需要作相应的调整。
反之等于0时说明在该容量范围内，下标位置不变。
*/
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//低位下标位置不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//处于高位位置要改变为j + oldCap
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap实际上是线程不安全的，在JDK1.7中，链表的插入方式为头插法，在多线程下插入可能会导致死循环。因此在JDK1.8中替换成尾插法（其实想要线程安全大可用ConcurrentHashMap、Hashtable）
//JDK1.7源码
void transfer(Entry[] newTable boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
//多线程在这里会导致指向成环
Entry<K,V> next = e.next;
if(rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, new Capacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
假如HashMap的容量为2，其中在数组中有一个元素a(此时已经到达扩容的临界点)。创建两个线程t1、t2分别插入b、c，因为没有锁，两个线程都进行到扩容这一步，那么其中有节点位子因为扩容必然会发生变化（以前的容量不够），这个时候假设t1线程成功运行，插入成功。但是由于t2线程的合并，加上节点位置的挪动，就会造成链表成环。最后读取失败
//通过key值删除该节点，并返回value
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}
//删除某个节点
//若matchValue为true时，需要key和value都要相等才能删除；若movable为false时，删除节点时不移动其他节点
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//若数组非空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//设node为删除点
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//查到头节点为所要删除的点，直接赋于node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//否则遍历
else if ((e = p.next) != null) {
//当节点为树节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
//节点为链表时
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//对取回的node节点进行处理，当matchValue为false，或者value相等时
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode) //为树节点
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p) //为链表头结点
tab[index] = node.next;
else //为链表中部节点
p.next = node.next;
//修改modCount和size
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
新元素下标方面，1.8通过高位运算
(e.hash & oldCap) == 0
分类处理表中的元素：低位不变，高位原下标+原数组长度；而不是像1.7中计算每一个元素下标。
在resize（）函数中，1.8将1.7中的头插逆序变成尾插顺序。但是仍然建议在多线程下不要用HashMap。
参考博文：
HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？
一个HashMap跟面试官扯了半个小时