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一、HashMap中的变量

1.默认容量

2.最大容量

3.负载因子

4.列表树化的阈值

5.红黑树转列表的阈值

6.树化时的最小数组容量

 7.元素数组（存放我们插入的数据）

8.数组的大小（并非容量，而是实际放了多少个数据结点到table数组中） 

9.Node结点

10.扩容阈值

二、HashMap的put方法

三、resize方法

在Java中，HashMap结构是被经常使用的，在面试当中也是经常会被问到的。这篇文章我给大家分享一下我对于HashMap结构源码的理解。

HashMap的存储与一般的数组不同，HashMap的每一个元素存储的并不是一个值，而是一个引用类型的Node结点，这也就意味着这个Node结点有被扩充的可能，因为这个Node结点可以是一个链表的Head结点，也可以是一棵树的根节点。

HashMap的存储数组叫做table，也可以称作“桶”，试想这样的一个场景：我们在一排放了3个桶，同时我们有4个苹果，如果我们要把所有的苹果放到桶当中，那么必然有一个桶中 的苹果个数>=2。

这种情况在我们的HashMap中也会出现，我们的HashMap结构是把很多的数据存放到一个容量达不到元素个数的数组当中，就如同桶和苹果一样。

因此我们的HashMap结果会出现上图所示的一种冲突，我们成为散列冲突，也叫做Hash冲突 。

出现冲突不要怕，解决冲突就是了，我们的一个桶当中可以放两个苹果，自然HashMap的table数组的一个位置也可以存放两个元素。

问题来了，我们现在假设有16个桶，同时间断性的向桶中放苹果，而且还要能够方便我们后续去拿苹果和寻找苹果，那我们这16个桶还够用吗？我们这样子直接把苹果放进桶里，还能够方便我们后续找苹果吗？

行了，解决吧，现在假设你是一位苹果管理员，你该怎么优化一下？你看看这样子行不行，不就是放苹果、找苹果嘛，既然让我来管理，那我希望把苹果平均放到桶当中，每次我放的位置尽量不要和之前的苹果放的位置有冲突，如果桶多的话，你也不能一个一个桶去看吧，所以，我们定义了一个算法，我根据这个苹果的生产ID序列号去寻找对应的桶放进去，如同取余放置一样。这是个不错的思路。但序列号都是有规律的，这样会影响我们的放置，我们希望是一个很随机的结果，因此我们给这个序列号随机变动几个位置后在选择桶。在HashMap中，这样的序列号叫做hashCode值，经过一个扰动函数后，我们的到的扰动的值叫做hash。

如何存放的问题解决了，但苹果一旦多了还是会产生冲突，一个桶里放8个我还能找得到，但是一个桶里放20个，30个苹果，那我就找不到那个序列号的苹果了。

二叉树我们都学过，倘若我们把桶内的苹果以二叉树的方式进行存储，那这样我们在查找的时候是不是就省了很多时间呢？因此HashMap中的table内的一个元素列表长度＞8的时候，进行树化操作。但也不是非要进行树化的，毕竟树化也要浪费很多资源。当我们的桶的数量<=64的时候，我们不进行树化操作，我们进行数组扩容，把table扩大2倍，这样的话，我们在放苹果的时候发生冲突的概率就会降低。但如果容量已经达到了64，我们就考虑把链表转为红黑树（也是二叉树）了。

以上的过程不知道你是否理解了没，放苹果的案例和HashMap存储元素的过程相似，现在我们来看代码吧。

一、HashMap中的变量

1.默认容量

HashMap无参构造方法调用时，我们的HashMap数组的初始容量是16。

<code> /**

* 默认初始化的容量大小，且必须是2的整数倍

*/

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

2.最大容量

记录了我们HashMap所能存储的最大的元素个数。

/**

* 我们的元素数组的最大的容量，如果我们设定的最大容量比这个数还大

* 那我们就把容量设定为这个最大的值

*/

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

3.负载因子

负载因子决定了HashMap在存储更多数据时如何扩展其容量。默认情况下，当负载因子达到0.75时，HashMap会进行扩容。这意味着，当HashMap中的元素数量达到数组容量的0.75倍时，数组的大小就会翻倍，以便容纳更多的数据。

为什么选择0.75作为默认的负载因子呢？这并不是随意的选择，而是经过深思熟虑后的优化值。负载因子实际上是一个权衡空间和时间的参数。在理想情况下，如果负载因子为1，这意味着每个索引位置上都有一个键值对存在。然而，当两个或更多的键具有相同的哈希值时，就会发生冲突，这会导致查询效率降低。因此，通过设置一个适当的负载因子，可以平衡键值对的存储效率和查询效率。

通过将负载因子设置为0.75，可以在空间和时间效率之间取得平衡。这意味着，当数组接近其容量时，HashMap会进行扩容，以避免因哈希冲突而导致的性能下降。同时，这个值也避免了因频繁扩容而产生的额外开销。在大多数情况下，0.75的负载因子可以提供较好的性能。

/**

* 如果我们并没有自己初始化一个平衡因子，这个就是默认的平衡因子

*/

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

4.列表树化的阈值

/**

* 当列表的长度超过了8，达到9的时候就会把列表转为红黑树

*/

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

5.红黑树转列表的阈值

一个桶里的苹果往外拿了很多，就那么几个苹果我数的清，用不到树了。

/**

* 当树中的结点的个数小于6的时候我们就把红黑树转为列表了

*/

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

6.树化时的最小数组容量

/**

* 在我们的列表转为红黑树的时候，如果我们的数组长度（也就是容量）达不到64，那我们就扩充数组

* 而不是进行红黑树的转化

**/

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

 7.元素数组（存放我们插入的数据）

这就是我们的桶。

transient Node<K,V>[] table;

8.数组的大小（并非容量，而是实际放了多少个数据结点到table数组中） 

/**

* 此映射中包含的键值映射数。

*/

transient int size;

这些变量看完了之后，我们在介绍一个结点类Node，我们的元素在存储的时候都是这个类型。

9.Node结点

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

final int hash; //hash值

final K key; //key

V value; //value

Node<K,V> next; //记录下一个元素

}

10.扩容阈值

当table中的元素个数达到了这个值的时候进行resize操作，并非所有node节点的个数，而是我们的一维table中存放元素的个数(存放的链表和树算一个元素)。

/**

* table中存放的元素的个数达到了这个值进行resize操作

*/

int threshold;

二、HashMap的put方法

我们只以无参构造的HashMap为例。

HashMap<String,Integer> map = new HashMap<>();

map.put("张三",18);

我们看看这个put方法到底干了些什么。

我们点进去这个put方法，发现调用的是putVal方法，这个方法有五个参数，第一个参数传入了一个hash方法，第二个就是我们的key，第三个就是value，而后边的两个是默认的boolean类型的值，我们不看后边的两个。

public V put(K key, V value) {

return putVal(hash(key), key, value, false, true);

}

hash到底是什么，我们上边其实也讲到过，这是一个扰动函数，意在把我们要插入的这个元素更加随机、均匀的分布到table中。想了解这个过程我们先往下走，到了具体的位置在讲解。

我们看看这个putVal方法。代码倒是挺多的，不过没关系，你就看我写的注释。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

boolean evict) {

//这里初始化了一个tab用于保存我们最终的结果 还有一个临时的结点p

Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

//这种写法要弄清，=是赋值，==是判断，如果我们的table还没有初始化的话

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

//我们就把这个n记录成我们这个tab初始化后的大小

n = (tab = resize()).length;

//这里就是进行位置判断的代码了，如果当前遍历的结点是个空的，我们直接把node放到这个桶里

if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

else { //如果当前位置不为空

//定义一个e结点用于遍历

Node<K,V> e; K k;

//如果这个结点的key和我们插入元素的key相同，那我们把这个e指向这个结点

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

e = p;

//但如果不同，而且这个结点还是个树形结点，我们调用专门的方法遍历树

else if (p instanceof TreeNode)

e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

else {//如果不是树，那就是链表了，我们进行链表遍历去插入我们的新元素

for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

//如果我们遍历到的结点已经遍历完了，那我们把元素插入

if ((e = p.next) == null) {

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

//如果达到了树化阈值，那我们进行树化操作

//这里注意一下为什么是-1，因为我们从0开始遍历，当我们达到了7说明

已经遍历了8次，同时上边进行了一次插入，结点数达到了9

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st

treeifyBin(tab, hash);

break;

}

//如果当前结点的key就是我们插入的key，我们不做操作，这是e是有指向的

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

break;

p = e;

}

}

//如果e不是空，就说明找到了一个key相同的结点，我们进行value的替换

if (e != null) { // existing mapping for key

V oldValue = e.value;

if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

e.value = value;

afterNodeAccess(e);

//替换后就return了，不对table结构做影响

return oldValue;

}

}

//如果我们对table的结构影响了，我们把这个值+1

++modCount;

//看看把这个值插进去之后，是否达到了扩容阈值，并不是table中元素的长度满了之后才扩容的

if (++size > threshold)

resize();

afterNodeInsertion(evict);

return null;

}

在上方的代码中你看到了这样的代码。这样代码就是判断我们元素放到哪个位置的。我们用桶的容量去和hash值进行与操作。

<code>(p = tab[i = (n - 1) & hash

假设当前容量是16，那么你看一下这个与操作的核心部分是什么，n的前28位都是0，与后的结果也是0，所以真正影响元素位置的只有n的最后四位和元素hashcode的最后四位。结果也一定是0~15。

h.hashCode = 1101 0111 1011 1100 0101 1011 1011 1010

n-1               = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111

那么扰动函数的作用是什么呢。我们上边的与操作只算了元素hashcode的后4位，不够随机，我们想要让hashcode的前16位也要影响最后的结果。所以就有了扰动函数。 

static final int hash(Object key) {

int h;

return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

h.hashCode             = 1101 0111 1011 1100 0101 1011 1011 1010

h.hashCode >>>16  = 0000 0000 0000 0000 1101 0111 1011 1100 

我们取这两个值的与结果，这样我们的hashcode的高位也能扰动我们放的位置。并非单纯的低位和n-1去进行与运算了。

三、resize方法

在上边的代码中有个resize方法的调用，这个方法主要的目的是扩容table。这个resize方法看起来还是非常的恐怖哈。

resize方法解释了为什么数组的容量一定是二的整数倍。

final Node<K,V>[] resize() {

//记录一下之前的table

Node<K,V>[] oldTab = table;

//算一下之前table的容量

int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

//记录一下之前table的扩容阈值

int oldThr = threshold;

//把新的容量和扩容阈值定义出来

int newCap, newThr = 0;

//如果已经进行过初始化了

if (oldCap > 0) {

//如果我们之前的空间大小已经达到了最大容量 -- 很少出现

if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return oldTab;

}

//否则的话 我们新的容量等于旧的容量*2 位移运算

else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

//新的扩容阈值也*2

newThr = oldThr << 1; // double threshold

}

//这个先不说了

else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

newCap = oldThr;

// 这个else重要啊，如果我们没有进行过初始化，那我们就把新容量定位16 新的扩容阈值定为12

else { // zero initial threshold signifies using defaults

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

}

//如果新的扩容阈值等于0 我们要进行处理等于新的容量×负载因子

if (newThr == 0) {

float ft = (float)newCap * loadFactor;

newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?

(int)ft : Integer.MAX_VALUE);

}

//修改我们的扩容阈值

threshold = newThr;

@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;

if ((e = oldTab[j]) != null) {

oldTab[j] = null;

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

else { // preserve order

Node<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;

else

loTail.next = e;

loTail = e;

}

else {

if (hiTail == null)

hiHead = e;

else

hiTail.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;

}

我们分析一下下边的代码。写了注释的直接看看就好，关于树的我不说了，只说链表。

Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

table = newTab;

//如果我们之前的table不为空的话我们要进行一下元素迁移

if (oldTab != null) {

for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

Node<K,V> e;

//如果当前结点不为空

if ((e = oldTab[j]) != null) {

//清空原来的table中的位置，便于垃圾回收

oldTab[j] = null;

//如果就一个node 把他搬到新的table中

if (e.next == null)

newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

//如果是树形结点 调用split方法

else if (e instanceof TreeNode)

((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

//如果是个链表

else { // preserve order

// 低链表

Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

//高链表

Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

Node<K,V> next;

do {

next = e.next;

//判断这个结点放到高链表或者低链表中

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);

if (loTail != null) {

loTail.next = null;

newTab[j] = loHead;

}

if (hiTail != null) {

hiTail.next = null;

newTab[j + oldCap] = hiHead;

}

}

}

}

}

 什么是高链表和低链表。在之前我们说到过元素是如何定位的，靠的是hash和数组容量-1的与操作。但如果我们数组容量不减1呢？因为我们的数组容量是2的整数倍，如果不减1，那么就说明只有一个位置为1，其他的全为0（假设容量是16）。

h.hashCode = 1101 0111 1011 1100 0101 1011 1011 1010

n                  = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000

如同上方的例子，这个元素到底分到哪里，就看这个元素的hash值的倒数第五位，如果是1，就在高链表，如果是0就在低链表。我们通过这样的方式来把元素分到低链表或者高链表当中。

for循环的最后把我们这个临时的低链表和高链表放到我们新的table中。 

最后将新的table返回。