一、HashMap数据结构

HashMap由数组+链表+红黑树实现，桶中元素可能为链表，也可能为红黑树。为了提高综合（查询、添加、修改）效率，当桶中元素数量超过TREEIFY_THRESHOLD（默认为8）时，链表存储改为红黑树存储，当桶中元素数量小于UNTREEIFY_THRESHOLD（默认为6）时，红黑树存储改为链表存储。

table即Node<k,v>[] table，Node有两种，分别为链表节点Node和其子类TreeNode（红黑树节点）

每一个table槽称为桶，用于装hash%table.length的元素

table.length为2的整数幂，主要是为了提高取模运算效率，即对于2的整数幂n，hash%n可以转化为hash&(n-1)

二、HashMap类属性及构造函数

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {// 序列号private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    // 默认的初始容量是16static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   // 最大容量static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认的填充因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;// 存储元素的数组，总是2的幂次倍transient Node<k,v>[] table; // 存放具体元素的集transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;// 存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。transient int size;// 每次扩容和更改map结构的计数器transient int modCount;   // 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时，会进行扩容int threshold;// 填充因子final float loadFactor;
}

构造函数HashMap(int,flaot)

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {// 初始容量不能小于0，否则报错if (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);// 初始容量不能大于最大值，否则为最大值if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;// 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);// 初始化填充因子                                        this.loadFactor = loadFactor;// 初始化threshold大小this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

tableSizeFor为取不小于capacity的最小2的整数幂，该算法的详解参考本文的上一篇博客

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;}

三、HashMap类的主要方法

putVal函数（put操作的基础函数）

 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//检测table是否为空，如果为空，则使用扩容函数进行初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;//如果通过hash值取模得到的桶为空，则直接把新生成的节点放入该桶if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {//以下为该桶不为空的逻辑Node<K,V> e; K k;//判断桶的第一个元素的key值是否相同（hash值相同，且能equals）//如果相同，则返回当前元素（函数末尾进行统一处理）if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;else if (p instanceof TreeNode)//桶元素采用的是红黑树结构e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//桶元素采用的是链表结构for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//如果遍历到了链表末端，则直接在链表末端插入新元素if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);//插入之后，检查是否达到了转成红黑树结构的标准if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}//如果在遍历过程中，发现了key值相同，则返回当前元素（函数末尾进行统一处理）if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}//处理相同元素的情况if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;//如果onlyIfAbsent为ture，则在oldValue为空时才替换//否则直接替换if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;//修改次数+1//map的size加1，然后判断是否达到了threshold，否则进行扩容//threshold由Node[] table的长度及loadFactor控制if (++size > threshold)resize();//执行回调函数afterNodeInsertion(evict);return null;}

put函数

 public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}

hash函数的作用是使元素hash值更加发散，经过hash()处理之后，hash值的高16位没变，低16为原来的低16与高16异或的结果，即用16位来综合了高16位和低16位的影响，这样能提高key的发散性的主要原因是table的长度通常小于2^16，通过hash%table.length就能更发散

static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

getNode函数（get操作的基础函数）

 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;//如果table不为空，则再进行查询操作if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//先检查第一个元素是否key相同if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {//如果为红黑树结构，则走红黑树的查询逻辑if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {//否则遍历链表if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}

resize()函数

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) {//如果扩容之前的容量已经达到了最大值//则只把threshold变成Integer.MAX_VALUE，即不限制map的最大size，之后不管插入多少元素也不触发resizeif (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//把新容量变成原来的2倍else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}else if (oldThr > 0) // 初始capacity（构造函数输入的）被设置成了thresholdnewCap = oldThr;else { // oldThr=0的情况，此时表明采用默认的参数进行初始化newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}if (newThr == 0) {float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}//处理好newThr和newCap之后，开始resize()函数的真正逻辑threshold = newThr;//设置threshold@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;if (oldTab != null) {for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;//如果原来桶的首元素不为空，则进行复制逻辑if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;//如果该桶只装了一个元素，则直接复制if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)//红黑树的情况((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // 链式情况，此时会把原来的链分成两个链loHead和hiHead//loHead存储(e.hash & oldCap) == 0的元素//hiHead存储(e.hash & oldCap) != 0的元素//扩容之后，由于新的capacity为oldCap的2倍，且它们都为2的整数幂//对于该链上的元素，如果(e.hash & oldCap) == 0，则新的槽位(hash%capacity)==旧的槽位(hash%oldCap)//否则，它们新的槽位都一样，且都为原来的槽位后移oldCapNode<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;}

链式情况的resize()图解：

四、对扩容的理解

扩容触发的条件是map中的元素个数达到threshold，threshold的一般值为table.length*loadFactor

扩容的作用是提高数据访问效率，通过扩容，元素会更分散，可以减少单个桶中元素的个数，进而减少链表的长度或红黑树的深度，进而可以提高数据的访问效率

扩容是一个很重的操作，需要遍历所有的元素，因此当扩容带来的性能提升优势不明显时，尽量避免扩容

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