原文链接：https://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/91565912

HashMap是Java开发当中使用得非常多的一种数据结构，因为其可以快速的定位到需要查找到数据，其最快的速度可以达到O(1)，最差的时候也可以达到O(n)。本文以Java8中的HashMap做为分析原型，因为不同的JDK版本中的HashMap，可能存在着底层实现上的不一样。

HashMap是通过数组存储所有的数据，每个元素所存放数组的下标，是根据该存储元素的key的Hash值与该数组的长度减去1做与运算，如下所示：

index = (length_of_array - 1) & hash_of_the_key;

数组中存放元素的数据结构使用了Node和TreeNode两种数据结构，在单个Hash值对应的存储元素小于8个时，默认值为Node的单向链表形式存储，当单个Hash值存储的元素大于8个时，其会使用TreeNode的数据结构存储。

因为在单个Hash值对应的元素小于等于8个时，其查询时间最差为O(8)，但是当单个Hash值对应的元素大于8个时，再通过Node的单向链表的方式进行查询，速度上就会变得更慢了；这个时候HashMap就会将Node的普通节点转为TreeNode(红黑树)进行存储，这是由于TreeNode占用的空间大小约为常规节点的两倍，但是其查询速度可以得到保证，这个是通过空间换时间了。当TreeNode中包括的元素变得比较少时，为了存储空间的占用，也会转换为Node节点单向链表的方式实现，它们之间可以互相转换的。

Node：

static class Nodeimplements Map.Entry {final int hash;final K key;        V value;        Nodenext;        Node(int hash, K key, V value, Nodenext) {this.hash = hash;this.key = key;this.value = value;this.next = next;        }        ......}

可以看到每个Node中包括了4个属性，分别为：

hash值：当前Node的Hash值key：当前Node的keyvalue:当前Node的valuenext:表示指向下一个Node的指针，相同hash值的Node，通过next进行遍历查找

TreeNode：

static final class TreeNode,V> extends LinkedHashMap.Entry,V> {TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree linksTreeNode<K,V> left;TreeNode<K,V> right;TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion        boolean red;TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {super(hash, key, val, next);        }        ......}

可以看到TreeNode使用的是红黑树(Red Black Tree)的数据结构，红黑树是一种自平衡二叉查找树，在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能，即使在最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是非常高效的，它可以在O(log n)时间内做查找、插入和删除等操作，这里的n 是树中元素的数目。

以下是一张关于HashMap存储结构的示意图：

写入数据(一切皆在注释中)

其方法如下：

//写入数据public V put(K key, V value) {//首先根据hash方法，获取对应key的hash值，计算方法见后面return putVal(hash(key), key, value, false, true);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {    Node[] tab; Node p; int n, i;//判断用户存放元素的数组是否为空if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//为空则进行初使化，并将初使化后的数组赋值给变量tab，数组的长值赋值给变量n        n = (tab = resize()).length;//判断根据hash值与数组长度减1求与得到的下标，//从数组中获取元素并将其赋值给变量p(后续该变量p可以继续使用)，并判断该元素是否存在if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果不存在则创建一个新的节点，并将其放到数组对应的下标中        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {//根据数组的下标取到了元素，并且该元素p且不为空，下面要判断p元素的类型是Node还是TreeNode        Node e; K k;//判断该数组对应下标取到的第一值是不是与正在存入值的hash值相同、//key相等(可能是对象，也可能是字符串)，如果相等，则将取第一个值赋值给变量eif (p.hash == hash &&            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))            e = p;//判断取的对象是不是TreeNode，如果是则执行TreeNode的put方法else if (p instanceof TreeNode)            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//是普通的Node节点，//根据next属性对元素p执行单向链表的遍历for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//如果被遍历的元素最后的next为空，表示后面没有节点了，则将新节点与当前节点的next属性建立关系if ((e = p.next) == null) {//做为当前节点的后面的一个节点                    p.next = newNode(hash, key, value, null);//判断当前节点的单向链接的数量(8个)是不是已经达到了需要将其转换为TreeNode了if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st//如果是则将当前数组下标对应的元素转换为TreeNode                        treeifyBin(tab, hash);break;                }//判断待插入的元素的hash值与key是否与单向链表中的某个元素的hash值与key是相同的，如果是则退出if (e.hash == hash &&                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;                p = e;            }        }//判断是否找到了与待插入元素的hash值与key值都相同的元素if (e != null) { // existing mapping for key            V oldValue = e.value;//判断是否要将旧值替换为新值if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//满足于未指定不替换或旧值为空的情况，执行将旧值替换为新值                e.value = value;            afterNodeAccess(e);return oldValue;        }    }    ++modCount;if (++size > threshold)        resize();    afterNodeInsertion(evict);return null;}

Hash值的计算方法：

// 计算指定key的hash值，原理是将key的hash code与hash code无符号向右移16位的值，执行异或运算。// 在Java中整型为4个字节32位，无符号向右移16位，表示将高16位移到低16位上，然后再执行异或运行，也 // 就是将hash code的高16位与低16位进行异或运行。// 小于等于65535的数，其高16位全部都为0，因而将小于等于65535的值向右无符号移16位，则该数就变成了 // 32位都是0，由于任何数与0进行异或都等于本身，因而hash code小于等于65535的key，其得到的hash值 // 就等于其本身的hash code。static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

读取数据(一切皆在注释中)

public V get(Object key) {        Node e;//根据Key获取元素if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)return null;if (accessOrder)            afterNodeAccess(e);return e.value;    }final Node getNode(int hash, Object key) {        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;//if语句的第一个判断条件if ((tab = table) != null //将数组赋值给变量tab，将判断是否为null            && (n = tab.length) > 0 //将数组的长值赋值给变量n            && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//判断根据hash和数组长度减1的与运算，计算出来的的数组下标的第一个元素是不是为空//判断第一个元素是否要找的元素，大部份情况下只要hash值太集中，或者元素不是很多，第一个元素往往都是需要的最终元素if (first.hash == hash && // always check first node                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//第一个元素就是要找的元素，因为hash值和key都相等，直接返回return first;if ((e = first.next) != null) {//如果第一元素不是要找到的元，则判断其next指向是否还有元素//有元素，判断其是否是TreeNodeif (first instanceof TreeNode)//是TreeNode则根据TreeNode的方式获取数据return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);do {//是Node单向链表，则通过next循环匹配，找到就退出，否则直到匹配完最后一个元素才退出if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }//没有找到则返回nullreturn null;    }