Java集合类的源码是深入学习Java非常好的素材，源码里很多优雅的写法和思路，会让人叹为观止。HashMap的源码尤为经典，是非常值得去深入研究的，jdk1.8中HashMap发生了比较大的变化，这方面的东西也是各个公司高频的考点。网上也有很多应对面试的标准答案，我之前也写过类似的面试技巧（面试必备：Hashtable、HashMap、ConcurrentHashMap的原理与区别），应付一般的面试应该是够了，但个人觉得这还是远远不够，毕竟我们不能只苟且于得到offer，更应去勇敢的追求诗和远方（源码）。

jdk版本目前更新的相对频繁，好多小伙伴说jdk1.7才刚真正弄明白，1.8就出现了，1.8还用都没开始用，更高的jdk版本就又发布了。很多小伙伴大声疾呼：臣妾真的学不动啦！这也许就是技术的最大魅力吧，活到老学到老，没有人能说精通所有技术。不管jdk版本如何更新，目前jdk1.7和1.8还是各个公司的主力版本。不管是否学得动，难道各位小伙伴忘记了《倚天屠龙记》里九阳真经里的口诀：他强由他强，清风拂山岗；他横由他横，明月照大江。他自狠来他自恶，我自一口真气足。（原谅我插入广告缅怀金庸大师，年少时期读的最多的书就是金庸大师的，遍布侠骨柔情大义啊）。这里的“真气”就是先掌握好jdk1.7和1.8，其它学不动的版本以后再说。

一、初窥HashMap

HashMap是应用更广泛的哈希表实现，而且大部分情况下，都能在常数时间性能的情况下进行put和get操作。要掌握HashMap，主要从如下几点来把握：

• jdk1.7中底层是由数组（也有叫做“位桶”的）+链表实现；jdk1.8中底层是由数组+链表/红黑树实现
• 可以存储null键和null值，线程不安全
• 初始size为16，扩容：newsize = oldsize*2，size一定为2的n次幂
• 扩容针对整个Map，每次扩容时，原来数组中的元素依次重新计算存放位置，并重新插入
• 插入元素后才判断该不该扩容，有可能无效扩容（插入后如果扩容，如果没有再次插入，就会产生无效扩容）
• 当Map中元素总数超过Entry数组的75%，触发扩容操作，为了减少链表长度，元素分配更均匀

为什么说HashMap是线程不安全的？在接近临界点时，若此时两个或者多个线程进行put操作，都会进行resize（扩容）和reHash（为key重新计算所在位置），而reHash在并发的情况下可能会形成链表环。

二、jdk1.7中HashMap的实现

HashMap底层维护的是数组+链表，我们可以通过一小段源码来看看：

/**
 * The default initial capacity - MUST be a power of two.
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
 
/**
 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
 * by either of the constructors with arguments.
 * MUST be a power of two <= 1<<30.
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
 
/**
 * The load factor used when none specified in constructor.
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
 
/**
 * An empty table instance to share when the table is not inflated.
 */
static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};
 
/**
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
 */
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

通过以上代码可以看出初始容量（16）、负载因子以及对数组的说明。数组中的每一个元素其实就是Entry<K,V>[] table，Map中的key和value就是以Entry的形式存储的。关于Entry<K,V>的具体定义参看如下源码：

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
 final K key;
 V value;
 Entry<K,V> next;
 int hash;
 
 Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
 value = v;
 next = n;
 key = k;
 hash = h;
 }
 
 public final K getKey() {
 return key;
 }
 
 public final V getValue() {
 return value;
 }
 
 public final V setValue(V newValue) {
 V oldValue = value;
 value = newValue;
 return oldValue;
 }
 
 public final boolean equals(Object o) {
 if (!(o instanceof Map.Entry))
 return false;
 Map.Entry e = (Map.Entry)o;
 Object k1 = getKey();
 Object k2 = e.getKey();
 if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
 Object v1 = getValue();
 Object v2 = e.getValue();
 if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
 return true;
 }
 return false;
 }
 
 public final int hashCode() {
 return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
 }
 
 public final String toString() {
 return getKey() + "=" + getValue();
 }
 
 /**
 * This method is invoked whenever the value in an entry is
 * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
 * in the HashMap.
 */
 void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
 }
 
 /**
 * This method is invoked whenever the entry is
 * removed from the table.
 */
 void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
 }
}

当向 HashMap 中 put 一对键值时，它会根据 key的 hashCode 值计算出一个位置， 该位置就是此对象准备往数组中存放的位置。 该计算过程参看如下代码：

transient int hashSeed = 0;
final int hash(Object k) {
 int h = hashSeed;
 if (0 != h && k instanceof String) {
 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
 }
 
 h ^= k.hashCode();
 
 // This function ensures that hashCodes that differ only by
 // constant multiples at each bit position have a bounded
 // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }
 
 /**
 * Returns index for hash code h.
 */
 static int indexFor(int h, int length) {
 // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
 return h & (length-1);
 }

通过hash计算出来的值将会使用indexFor方法找到它应该所在的table下标。当两个key通过hashCode计算相同时，则发生了hash冲突(碰撞)，HashMap解决hash冲突的方式是用链表。当发生hash冲突时，则将存放在数组中的Entry设置为新值的next（这里要注意的是，比如A和B都hash后都映射到下标i中，之前已经有A了，当map.put(B)时，将B放到下标i中，A则为B的next，所以新值存放在数组中，旧值在新值的链表上）。即将新值作为此链表的头节点，为什么要这样操作？据说后插入的Entry被查找的可能性更大（因为get查询的时候会遍历整个链表），此处有待考究，如果有哪位大神知道，请留言告知。

如果该位置没有对象存在，就将此对象直接放进数组当中；如果该位置已经有对象存在了，则顺着此存在的对象的链开始寻找(为了判断是否是否值相同，map不允许<key,value>键值对重复)， 如果此链上有对象的话，再去使用 equals方法进行比较，如果对此链上的每个对象的 equals 方法比较都为 false，则将该对象放到数组当中，然后将数组中该位置以前存在的那个对象链接到此对象的后面。

图中，左边部分即代表哈希表，也称为哈希数组（默认数组大小是16，每对key-value键值对其实是存在map的内部类entry里的），数组的每个元素都是一个单链表的头节点，跟着的蓝色链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。

前面说过HashMap的key是允许为null的，当出现这种情况时，会放到table[0]中。

private V putForNullKey(V value) {
 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
 if (e.key == null) {
 V oldValue = e.value;
 e.value = value;
 e.recordAccess(this);
 return oldValue;
 }
 }
 modCount++;
 addEntry(0, null, value, 0);
 return null;
}

当size>=threshold（ threshold等于“容量*负载因子”）时，会发生扩容。

id addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
 if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
 resize(2 * table.length);
 hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
 bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
 }
 
 createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

jdk1.7中resize，只有当 size>=threshold并且 table中的那个槽中已经有Entry时，才会发生resize。即有可能虽然size>=threshold，但是必须等到每个槽都至少有一个Entry时，才会扩容,可以通过上面的代码看到每次resize都会扩大一倍容量（2 * table.length）。

三、jdk1.8中HashMap的实现

在jdk1.8中HashMap的内部结构可以看作是数组(Node<K,V>[] table)和链表的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），通过哈希值决定了键值对在这个数组中的寻址（哈希值相同的键值对，则以链表形式存储。有一点需要注意，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD,8），图中的链表就会被改造为树形（红黑树）结构。

transient Node<K,V>[] table;

Entry的名字变成了Node，原因是和红黑树的实现TreeNode相关联。

在分析jdk1.7中HashMap的hash冲突时，不知大家是否有个疑问就是万一发生碰撞的节点非常多怎么版？如果说成百上千个节点在hash时发生碰撞，存储一个链表中，那么如果要查找其中一个节点，那就不可避免的花费O(N)的查找时间，这将是多么大的性能损失。这个问题终于在JDK1.8中得到了解决，在最坏的情况下，链表查找的时间复杂度为O(n),而红黑树一直是O(logn),这样会提高HashMap的效率。

jdk1.7中HashMap采用的是位桶+链表的方式，即我们常说的散列链表的方式，而jdk1.8中采用的是位桶+链表/红黑树的方式，也是非线程安全的。当某个位桶的链表的长度达到某个阀值的时候，这个链表就将转换成红黑树。

jdk1.8中，当同一个hash值的节点数不小于8时，将不再以单链表的形式存储了，会被调整成一颗红黑树（上图中null节点没画）。这就是jdk1.7与jdk1.8中HashMap实现的最大区别。

通过分析put方法的源码，可以让这种区别更直观：

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
 
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;
 //如果当前map中无数据，执行resize方法。并且返回n
 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
 n = (tab = resize()).length;
 //如果要插入的键值对要存放的这个位置刚好没有元素，那么把他封装成Node对象，放在这个位置上即可
 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
 //否则的话，说明这上面有元素
 else {
 Node<K,V> e; K k;
 //如果这个元素的key与要插入的一样，那么就替换一下。
 if (p.hash == hash &&
 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 e = p;
 //1.如果当前节点是TreeNode类型的数据，执行putTreeVal方法
 else if (p instanceof TreeNode)
 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
 else {
 //还是遍历这条链子上的数据，跟jdk7没什么区别
 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
 if ((e = p.next) == null) {
 p.next = newNode(hash, key, value, null);
 //2.完成了操作后多做了一件事情，判断，并且可能执行treeifyBin方法
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 treeifyBin(tab, hash);
 break;
 }
 if (e.hash == hash &&
 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
 break;
 p = e;
 }
 }
 if (e != null) { // existing mapping for key
 V oldValue = e.value;
 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //true || --
 e.value = value;
 //3.
 afterNodeAccess(e);
 return oldValue;
 }
 }
 ++modCount;
 //判断阈值，决定是否扩容
 if (++size > threshold)
 resize();
 //4.
 afterNodeInsertion(evict);
 return null;
 }
以上代码中的特别之处如下：
1
2
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 treeifyBin(tab, hash);

treeifyBin()就是将链表转换成红黑树。

putVal方法处理的逻辑比较多，包括初始化、扩容、树化，近乎在这个方法中都能体现，针对源码简单讲解下几个关键点：

• 如果Node<K,V>[] table是null，resize方法会负责初始化，即如下代码：

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

• resize方法兼顾两个职责，创建初始存储表格，或者在容量不满足需求的时候，进行扩容（resize）。
• 在放置新的键值对的过程中，如果发生下面条件，就会发生扩容。

if (++size > threshold)
 resize();

• 具体键值对在哈希表中的位置（数组index）取决于下面的位运算：

i = (n - 1) & hash

仔细观察哈希值的源头，会发现它并不是key本身的hashCode，而是来自于HashMap内部的另一个hash方法。为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而HashMap里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

在jdk1.8中取消了indefFor()方法，直接用(tab.length-1)&hash，所以看到这个，代表的就是数组的下角标。

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

为什么HashMap为什么要树化？

之前在极客时间的专栏里看到过一个解释。本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端CPU大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。

四、分析Hashtable、HashMap、TreeMap的区别

• HashMap是继承自AbstractMap类，而HashTable是继承自Dictionary类。不过它们都实现了同时实现了map、Cloneable（可复制）、Serializable（可序列化）这三个接口。存储的内容是基于key-value的键值对映射，不能由重复的key，而且一个key只能映射一个value。
• Hashtable的key、value都不能为null；HashMap的key、value可以为null，不过只能有一个key为null，但可以有多个null的value；TreeMap键、值都不能为null。
• Hashtable、HashMap具有无序特性。TreeMap是利用红黑树实现的（树中的每个节点的值都会大于或等于它的左子树中的所有节点的值，并且小于或等于它的右子树中的所有节点的值），实现了SortMap接口，能够对保存的记录根据键进行排序。所以一般需求排序的情况下首选TreeMap，默认按键的升序排序（深度优先搜索），也可以自定义实现Comparator接口实现排序方式。

一般情况下我们选用HashMap，因为HashMap的键值对在取出时是随机的，其依据键的hashCode和键的equals方法存取数据，具有很快的访问速度，所以在Map中插入、删除及索引元素时其是效率最高的实现。而TreeMap的键值对在取出时是排过序的，所以效率会低点。

TreeMap是基于红黑树的一种提供顺序访问的Map，与HashMap不同的是它的get、put、remove之类操作都是o(log(n))的时间复杂度，具体顺序可以由指定的Comparator来决定，或者根据键的自然顺序来判断。

对HashMap做下总结：

HashMap基于哈希散列表实现 ，可以实现对数据的读写。将键值对传递给put方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashCode，然后找到相应的bucket位置（即数组）来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决hash冲突问题，当发生冲突了，对象将会储存在链表的头节点中。HashMap在每个链表节点中储存键值对对象，当两个不同的键对象的hashCode相同时，它们会储存在同一个bucket位置的链表中，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD,8），链表就会被改造为树形结构。