参考资料：

《Java 8系列之重新认识HashMap》（作者为美团技术团队）

《Java8的HashMap源码分析》（JKD版本为1.7）

《为什么 HashMap 是线程不安全的》

《为什么Java8中HashMap链表使用红黑树而不是AVL树》

《JDK1.8以后的hashmap为什么在链表长度为8的时候变为红黑树》

《HashMap的"红黑树"链表化条件》

《HashMap中红黑树TreeNode的split()方法源码分析》

写在开头：本文为个人学习笔记，内容比较随意，夹杂个人理解，如有错误，欢迎指正。

周末专门学习了下java8中的HashMap，下面对几个重要知识点做下总结归纳。

本文省略了对HashMap的大体介绍，直接解释java8中的难点，因此阅读此文需要对HashMap有基本的理解，

一、hash及索引下标的计算

二、put方法流程

三、扩容

四、线程安全

（1）多线程下 put 会导致元素丢失

（2）put 和 get 并发时会导致 get 到 null

五、为什么使用红黑树

（1）为什么使用的是红黑树而不是AVL树或者别的什么数据结构

（2）为什么数组大于64且链表大于8时才优化

六、红黑树与链表的互相转化

1、由链表转为红黑树

2、由于红黑树转为链表

（1）删除节点时触发

（2）扩容时触发

前提介绍：

（1）HashMap初始容量16，每次扩容都是2倍，引申得到HashMap的容量必为2的n次幂

（2）负载因子为0.75，该值过大，会导致冲突的几率加大，频繁扩容，过小可能导致空间的浪费

（3）java8中链表长度大于8，且数组长度大于等于64时会转换为红黑树

一、hash及索引下标的计算

我们先从jdk1.7中的hash计算开始讲起：

　　/*** 返回数组下标*/static int indexFor(int h, int length) {return h & (length-1);}

上文是根据已经计算出的hash值得到索引下标的代码。

length为数组的长度，恒为2的n次幂，因此length-1的二进制表示，除最高位为0外，低位全部为1。假设这里length为8，有2个hash分别为3和15要计算索引，于是有：

length-1       0000 0111
3              0000 0011
--------------------------
&              0000 0011
=3length-1       0000 0111
15             0000 1111
--------------------------
&              0000 0111
=7

我们看到，对于一个长度为length的数组，假设其为2的n次幂，length-1的结果就是n个1，其与任何数（如上图中的3、15）相与的结果都是保留其低位，间接性的实现了取模的效果。但是我们为什么不直接取模呢，这是因为&运算直接使用二进制位计算，能更快的达到效果。由于数组长度恒为2的n次幂，所以该结论必然存在。这也是我们每次扩容都是2倍的原因之一。

在java8中我们采用同样的方法来计算索引下标，只不过计算过程放到了put方法当中。

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

理解了上面这一点，我们再来看java8中的hash计算：

static final int hash(Object key) {   int h;// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值// h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

这里对于key.hashcode将其本身与自己无符号右移16位的结果相异或，参考下图。

把哈希值右移 16 位，也就正好是自己长度的一半，之后与原哈希值做异或运算，这样就混合了原哈希值中的高位和低位，不仅保留了低位的信息，还夹杂了高位的特征，大大增加了随机性。

二、put方法流程

下图来自美团技术团队，可以清晰的看出整个流程（注意：下图中链表转换红黑树的条件少了一个节点数大于64，即完整的转换条件为链表长度大于8，且数组长度大于等于64）

上图出自《Java 8系列之重新认识HashMap》

（1）判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
（2）根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向（6），如果table[i]不为空，转向（3）；
（3）判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向（4），这里的相同指的是hashCode以及equals；
（4）判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向（5）；
（5）遍历table[i]，判断链表长度是否大于8且数组长度大于64，满足这两个条件则转为红黑树。在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
（6）插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

    public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 步骤1：tab为空则创建if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;// 步骤2：计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;// 步骤3：节点key存在，直接覆盖valueif (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 步骤4：判断该链为红黑树else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);// 步骤5：该链为链表else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// 链表长度大于8转换为红黑树进行处理if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}// key已经存在直接覆盖valueif (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;// 步骤6：超过最大容量 就扩容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

三、扩容

依然还是从1.7的扩容源码入手，我们可以看到，内部会新建一个数组，然后通过transfer方法

将原数组中的键值对依次加入到新数组中。

 void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组int oldCapacity = oldTable.length;         if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为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++) { //遍历旧的Entry数组Entry<K,V> e = src[j];             //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位置e.next = newTable[i]; //标记[1]newTable[i] = e;      //将元素放在数组上e = next;             //访问下一个Entry链上的元素} while (e != null);}}}

我们可以看到，transfer方法会遍历旧数组，对于每个数组元素，会遍历其中的每个节点，并重新计算其hash值，然后使用头插法将其插入到新的索引位置上。

假设现在size=2，所以key = 3、7、5，扩容的过程如下。

我们发现一个有趣的现象，7、3都刚好移动了2位，刚好是扩容的大小，即2位，这里我们再结合二进制位来看下：

由于扩容直接加了1倍，因此相当于length-1原来的最右侧的0变为了1，因此大于length-1的值，同一的位置下的1也被释放，相当于在原位置+原容量的位置。

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”

这个设计非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。

    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) {// 超过最大值就不再扩充了，任由其冲突if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}// 没超过最大值，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 thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaults// 使用无参构造方法生成的HashMap在这里初始化table// 在真正使用到的时候才初始化，避免了空间的浪费newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}// 计算新的resize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buckets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;// 拆分红黑树else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order// 链表优化重hash的代码块Node<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {// 原索引next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}// 原索引+oldCapelse {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);// 原索引放到bucket里if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}// 原索引+oldCap放到bucket里if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;}

从源码中我们看到，1.8中采用了尾插法来实现迁移。

四、线程安全

众所周知，HashMap是线程不安全的，虽然有modCount来记录HashMap内部结构发生变化的次数，但却无法保证值的变化的安全。内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

这里插个题外话，1.7版本有个著名的结构变化的风险，就是头插法带来的死循环问题，不过这个问题由于1.8采取了新的扩容方法而修复了，所以这里不做额外赘述，有兴趣的可以自行了解。

（1）多线程下 put 会导致元素丢失

多线程同时执行 put 操作时，如果计算出来的索引位置是相同的，那会造成前一个 key 被后一个 key 覆盖，从而导致元素的丢失。

（2）put 和 get 并发时会导致 get 到 null

线程 A 执行put时，因为元素个数超出阈值而出现扩容，线程B 此时执行get。当线程 A 执行完 table = newTab 之后，线程 B 中的 table 此时也发生了变化，此时去 get 的时候就会 get 到 null 了，因为元素还没有迁移完成。

五、为什么使用红黑树

这个问题还可以细分为2个问题

（1）为什么使用的是红黑树而不是AVL树或者别的什么数据结构

因为虽然两者都能实现快速的查找（O(logN)），但是AVL追求的是绝对的平衡，这就导致每次增删操作都会引起AVL树结构的变化，需要O(logN)的时间来旋转，重建结构。而红黑树追求的是相对的平衡，最多两次旋转使其达到平衡（尽管可能需要检查O(logN)节点以确定旋转的位置）。旋转本身是O（1）操作，因为你只是移动指针。

（2）为什么数组大于64且链表大于8时才优化

简单来说，就是树的节点大小是正常大小的2倍，很消耗内存，因此进行了一定的平衡。在hash散列较为均匀的时候是不会利用到红黑树的。

六、红黑树与链表的互相转化

1、由链表转为红黑树

链表长度大于8，且数组长度大于等于64时会转换为红黑树

有的文章里说等于7即可，实际上是错的

遍历过程中p从第一个节点遍历到最后一个节点，但由于binCount是从0开始计数，所以在做树化判断时binCount的值等于链表长度 - 1（注意此时的链表长度没有算新插入的节点）

但此时链表新插入了一个节点

p.next = newNode(hash, key, value, null);

所以链表树化的那一刻，它的真实长度是binCount（7）+1（新增节点）+1=>TREEIFY_THRESHOLD（8）

即：链表长度大于8时，treeifyBin()方法被调用

2、由于红黑树转为链表

（1）删除节点时触发

删除节点时，判断为红黑树，则会判断根节点、左右孩子以及左孙子节点是否为空，满足其一则认为红黑树中节点较少，已没有维持红黑树的必要，转换为链表。

if (root == null || root.right == null ||(rl = root.left) == null || rl.left == null) {tab[index] = first.untreeify(map);  // too smallreturn;
}

（2）扩容时触发

第一步：遍历当前下标中所有节点，通过(hash & bit)得出的高位为0还是1得到2条链表。

第二步：

1、低位链表不为null，且长度小于等于6时，低位链表开始去树化操作。

2、低位链长度大于6，且高位链表不为空，低位链表进行树化

3、高位链表不为null，且长度小于等于6时，高位链表开始去树化操作。

4、高位链长度大于6，且低位链表不为空，高位链进行树化

final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {TreeNode<K,V> b = this;// Relink into lo and hi lists, preserving orderTreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;int lc = 0, hc = 0;for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {next = (TreeNode<K,V>)e.next;e.next = null;if ((e.hash & bit) == 0) {//区分树链表的高低位if ((e.prev = loTail) == null)//低位尾部标记为null,表示还未开始处理，此时e是第一个要处理的低位树链表//节点，故e.prev等于loTail都等于nullloHead = e;//低位树链表的第一个树链表节点elseloTail.next = e;loTail = e;++lc;//低位树链表元素个数计数}else {if ((e.prev = hiTail) == null)hiHead = e;//高位树链表的第一个树链表节点elsehiTail.next = e;hiTail = e;++hc;//高位树链表元素个数计数}}if (loHead != null) {//低位树链表不为nullif (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)//低位树链表元素个数若小于等于6tab[index] = loHead.untreeify(map);//开始去树化操作(就是将元素TreeNode节点都转换成Node节点)else {tab[index] = loHead;if (hiHead != null) // (else is already treeified) //若高位数链表头节点为空，说明还没有处理完高位//，还不能进行树化操作loHead.treeify(tab);//低位树链表元素个数若大于6且高位树链表头节点不等于null，开始将低位树链表真//正树化成红黑树(前面都只是挂着TreeNode的名号，但实际只是链表结构，还没包含红黑树的特性，//在这里才赋予了它红黑树的特性)}}if (hiHead != null) {//高位树链表不为nullif (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)//高位树链表元素个数若小于等于6tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);//开始去树化操作(就是将元素TreeNode节点都转换成Node节点)else {tab[index + bit] = hiHead;if (loHead != null) //若低位数链表头节点为空，说明还没有处理完低位，还不能进行树化操作hiHead.treeify(tab);//高位树链表元素个数若大于6且低位树链表头节点不等于null，//开始将高位树链表真正树化成红黑树}}}

补充：

为什么负载因子是0.75？

很多文章中都提到了泊松分布和二项分布，但说实话，本人概率论学的实在不咋地，只能简要的概括为性能的折中考虑。

如果有想了解的朋友可以参考这边文章《HashMap的负载因子为什么是0.75》

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Java8集合之HashMap的hash计算、扩容等问题

一、hash及索引下标的计算

二、put方法流程

三、扩容

四、线程安全

（1）多线程下 put 会导致元素丢失

（2）put 和 get 并发时会导致 get 到 null

五、为什么使用红黑树

（1）为什么使用的是红黑树而不是AVL树或者别的什么数据结构

（2）为什么数组大于64且链表大于8时才优化

六、红黑树与链表的互相转化

1、由链表转为红黑树

2、由于红黑树转为链表

（1）删除节点时触发

（2）扩容时触发

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