上篇我们介绍了JDK1.7版的HashMap，今天我们来讲解下JDK1.8版的HashMap。

JDK1.7的实现大家看出有没有需要优化的地方？

其实一个很明显的地方就是：当 Hash 冲突严重时，在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低；时间复杂度为 O(N)。

因此JDK1.8 中重点优化了这个查询效率。

1、JDK1.8 HashMap 数据结构图

我们会发现优化的部分就是把链表结构变成了红黑树。原来jdk1.7的优点是增删效率高，于是在jdk1.8的时候，不仅仅增删效率高，而且查找效率也提升了。

注意：不是说变成了红黑树效率就一定提高了，只有在链表的长度不小于8，而且数组的长度不小于64的时候才会将链表转化为红黑树。

问题一：什么是红黑树呢？

红黑树是一个自平衡的二叉查找树，也就是说红黑树的查找效率是非常的高，查找效率会从链表的o(n)降低为o(logn)。如果之前没有了解过红黑树的话，也没关系，你就记住红黑树的查找效率很高就OK了。

问题二：为什么不一下子把整个链表变为红黑树呢？

这个问题的意思是这样的，就是说我们为什么非要等到链表的长度大于等于8的时候，才转变成红黑树？在这里可以从两方面来解释

(1)构造红黑树要比构造链表复杂，在链表的节点不多的时候，从整体的性能看来， 数组+链表+红黑树的结构可能不一定比数组+链表的结构性能高。就好比杀鸡焉用牛刀的意思。

(2)HashMap频繁的扩容，会造成底部红黑树不断的进行拆分和重组，这是非常耗时的。因此，也就是链表长度比较长的时候转变成红黑树才会显著提高效率。

2、HashMap构造方法

构造方法一共有四个：

这四个构造方法很明显第四个最麻烦，我们就来分析一下第四个构造方法，其他三个自然而然也就明白了。上面出现了两个新的名词：loadFactor和initialCapacity。我们一个一个来分析：

(1)initialCapacity初始容量

官方要求我们要输入一个2的N次幂的值，比如说2、4、8、16等等这些，但是我们忽然一个不小心，输入了一个20怎么办？没关系，虚拟机会根据你输入的值，找一个离20最近的2的N次幂的值，比如说16离他最近，就取16为初始容量。

(2)loadFactor负载因子

负载因子，默认值是0.75。负载因子表示一个散列表的空间的使用程度，有这样一个公式：initailCapacity*loadFactor=HashMap的容量。 所以负载因子越大则散列表的装填程度越高，也就是能容纳更多的元素，元素多了，链表大了，所以此时索引效率就会降低。反之，负载因子越小则链表中的数据量就越稀疏，此时会对空间造成浪费，但是此时索引效率高。

3、put方法

我们在存储一个元素的时候，大多是使用下面的这种方式。

在这里HashMap

，第一个参数是键，第二个参数是值，合起来叫做键值对。存储的时候只需要调用put方法即可。那底层的实现原理是怎么样的呢？这里还是先给出一个流程图：

上面这个流程，不知道你能否看到，红色字迹的是三个判断框，也是转折点，我们使用文字来梳理一下这个流程：

(1)第一步：调用put方法传入键值对

(2)第二步：使用hash算法计算hash值

(3)第三步：根据hash值确定存放的位置，判断是否和其他键值对位置发生了冲突

(4)第四步：若没有发生冲突，直接存放在数组中即可

(5)第五步：若发生了冲突，还要判断此时的数据结构是什么？

(6)第六步：若此时的数据结构是红黑树，那就直接插入红黑树中

(7)第七步：若此时的数据结构是链表，判断插入之后是否大于等于8

(8)第八步：插入之后大于8了，就要先调整为红黑树，在插入

(9)第九步：插入之后不大于8，那么就直接插入到链表尾部即可。

上面就是插入数据的整个流程，光看流程还不行，我们还需要深入到源码中去看看底部是如何按照这个流程写代码的。

鼠标聚焦在put方法上面，按一下F3，我们就能进入put的源码。来看一下：

也就是说，put方法其实调用的是putVal方法。putVal方法有5个参数：

(1)第一个参数hash：调用了hash方法计算hash值

(2)第二个参数key：就是我们传入的key值，也就是例子中的张三

(3)第三个参数value：就是我们传入的value值，也就是例子中的20

(4)第四个参数onlyIfAbsent：也就是当键相同时，不修改已存在的值

(5)第五个参数evict ：如果为false，那么数组就处于创建模式中，所以一般为true。

知道了这5个参数的含义，我们就进入到这个putVal方法中。

乍一看，这代码完全没有读下去的欲望，第一次看的时候真实恶心到想吐，但是结合上一开始画的流程图再来分析，相信就会好很多。我们把代码进行拆分(整体分了四大部分)：

(1)Node

[] tab中tab表示的就是数组。Node

p中p表示的就是当前插入的节点

(2)第一部分：

这一部分表示的意思是如果数组是空的，那么就通过resize方法来创建一个新的数组。在这里resize方法先不说明，在下一小节扩容的时候会提到。

(3)第二部分：

i表示在数组中插入的位置，计算的方式为(n - 1) & hash。在这里需要判断插入的位置是否是冲突的，如果不冲突就直接newNode，插入到数组中即可，这就和流程图中第一个判断框对应了。

如果插入的hash值冲突了，那就转到第三部分，处理冲突

(4)第三部分：

我们会看到，处理冲突还真是麻烦，好在我们对这一部分又进行了划分

a)第三部分第一小节：

在这里判断table[i]中的元素是否与插入的key一样，若相同那就直接使用插入的值p替换掉旧的值e。

b)第三部分第二小节：

判断插入的数据结构是红黑树还是链表，在这里表示如果是红黑树，那就直接putTreeVal到红黑树中。这就和流程图里面的第二个判断框对应了。

c)第三部分第三小节：

如果数据结构是链表，首先要遍历table数组是否存在，如果不存在直接newNode(hash, key, value, null)。如果存在了直接使用新的value替换掉旧的。

注意一点：不存在并且在链表末尾插入元素的时候，会判断binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1。也就是判断当前链表的长度是否大于阈值8，如果大于那就会把当前链表转变成红黑树，方法是treeifyBin。这也就和流程图中第三个判断框对应了。

(5)第四部分：

插入成功之后，还要判断一下实际存在的键值对数量size是否大于阈值threshold。如果大于那就开始扩容了。

4、resize方法

为什么扩容呢？很明显就是当前容量不够，也就是put了太多的元素。为此我们还是先给出一个流程图，再来进行分析。

这个扩容就比较简单了，HaspMap扩容就是就是先计算 新的hash表容量和新的容量阀值，然后初始化一个新的hash表，将旧的键值对重新映射在新的hash表里。如果在旧的hash表里涉及到红黑树，那么在映射到新的hash表中还涉及到红黑树的拆分。整个流程也符合我们正常扩容一个容量的过程，我们根据流程图结合代码来分析：

这代码量同样让人恶心，不过我们还是分段来分析：

(1)第一部分：

根据代码也能看明白：首先如果超过了数组的最大容量，那么就直接将阈值设置为整数最大值，然后如果没有超过，那就扩容为原来的2倍，这里要注意是oldThr << 1，移位操作来实现的。

(2)第二部分：

首先第一个else if表示如果阈值已经初始化过了，那就直接使用旧的阈值。然后第二个else表示如果没有初始化，那就初始化一个新的数组容量和新的阈值。

(3)第三部分

第三部分同样也很复杂，就是把旧数据复制到新数组里面。这里面需要注意的有下面几种情况：

A：扩容后，若hash值新增参与运算的位=0，那么元素在扩容后的位置=原始位置

B：扩容后，若hash值新增参与运算的位!=0，那么元素在扩容后的位置=原始位置+扩容后的旧位置。

这里面有一个非常好的设计理念，扩容后长度为原hash表的2倍，于是把hash表分为两半，分为低位和高位，如果能把原链表的键值对， 一半放在低位，一半放在高位，而且是通过e.hash & oldCap == 0来判断，这个判断有什么优点呢？

举个例子：n = 16，二进制为10000，第5位为1，e.hash & oldCap 是否等于0就取决于e.hash第5 位是0还是1，这就相当于有50%的概率放在新hash表低位，50%的概率放在新hash表高位。

5、hash方法

Java 8中的散列值优化函数：

源码中模运算就是把散列值和数组长度做一个"与"操作：

这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整次幂，因为这样(数组长度-1)正好相当于一个“低位掩码”，“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。

以初始长度16为例，16-1=15，2进制表示是00000000 00000000 00001111，和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值：

但这时候问题就来了：这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重，这时候“扰动函数”的价值就体现出来了：

右位移16位，正好是32位一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始hashCode的高位和低位，以此来加大低位的随机性，而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来，即降低了哈希冲突的风险又不会带来太大的性能问题。这个设计很巧妙！

6、hash冲突

通过异或运算能够是的计算出来的hash比较均匀，不容易出现冲突。但是偏偏出现了冲突现象，这时候该如何去解决呢？

在数据结构中，我们处理hash冲突常使用的方法有：开发定址法、再哈希法、链地址法、建立公共溢出区。而hashMap中处理hash冲突的方法就是链地址法。

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

7、table数组用transient修饰

从HashMap 的源码，会发现桶数组 table 被申明为 transient。transient 表示易变的意思，在 Java 中，被该关键字修饰的变量不会被默认的序列化机制序列化。我们再回到源码中，考虑一个问题：桶数组 table 是 HashMap 底层重要的数据结构，不序列化的话，别人还怎么还原呢？

这里简单说明一下吧，HashMap 并没有使用默认的序列化机制，而是通过实现readObject/writeObject两个方法自定义了序列化的内容。这样做是有原因的，试问一句，HashMap 中存储的内容是什么？不用说，大家也知道是键值对。所以只要我们把键值对序列化了，我们就可以根据键值对数据重建 HashMap。有的朋友可能会想，序列化 table 不是可以一步到位，后面直接还原不就行了吗？这样一想，倒也是合理。但序列化 talbe 存在着两个问题：

1)table 多数情况下是无法被存满的，序列化未使用的部分，浪费空间。

2)同一个键值对在不同 JVM 下，所处的桶位置可能是不同的，在不同的 JVM 下反序列化 table 可能会发生错误。

以上两个问题中，第一个问题比较好理解，第二个问题解释一下。HashMap 的get/put/remove等方法第一步就是根据 hash 找到键所在的桶位置，但如果键没有覆写 hashCode 方法，计算 hash 时最终调用 Object 中的 hashCode 方法。但 Object 中的 hashCode 方法是 native 型的，不同的 JVM 下，可能会有不同的实现，产生的 hash 可能也是不一样的。也就是说同一个键在不同平台下可能会产生不同的 hash，此时再对在同一个 table 继续操作，就会出现问题。

综上所述，大家应该能明白 HashMap 不序列化 table 的原因了，下面是HashMap自定义的序列化代码：

8、HashMap非线程安全

HashMap源码里面方法是没有synchronized或lock处理的，无法保证线程安全。于是出现了线程安全的ConcurrentHashMap，这个我们后续讲解。