HashMap源码解析
HashMap
简述
HashMap是线程不安全的，key 与 value 可以为 null。它的底层数据结构是 数组 称之为 bucket ，数组里存储的是 链表。
在JDK8中，bucket 是数组实现，当容量达到 threshold 时会触发扩容的操作，扩容前后的容量都是2的次幂，这是为了通过hash值和数组的length计算寻找相应的哈希桶时更加高效（具体下面阐述）；链表的长度达到 TREEIFY_THRESHOLD （=8）的值时，链表结构会转化为红黑树，来提升效率。
hash(Object key) 函数
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hashcode() 是调用底层C语言实现的 hashcode()函数， 本来这个函数得到的hash值足够均匀松散，但由于HashMap的容量有限，bucket 的容量远远小于其40亿的范围（理论上散列值是int型，其范围是int的范围），所以当它与数组长度的的大小进行取模运算时，（实际上是通过与操作）会忽略hash值的高位，只有地位参加运算，这样就会极大增加碰撞的概率， 扰动函数就是为了解决hash碰撞的，它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率。（在JDK8之前，扰动函数会扰动四次，JDK8简化了这个操作）。
resize() 函数
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //oldTab 为旧哈希桶
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //oldCap 为旧哈希桶的容量
int oldThr = threshold; //旧阙值
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果当前容量已经到达上限
//则设置阈值是2的31次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//不再扩容
return oldTab;
}//扩展为阙值为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}//如果当前表是空的，但是有阈值。代表是初始化时指定了容量、阈值的情况
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值
//如果当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { //如果新的阈值是0，对应的是当前表是空的，但是有阈值的情况(else if(oldThr>0))这种情况
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr; //更新阈值
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //根据新的容量 构建新的哈希桶
table = newTab; //更新哈希桶引用
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) //如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个，转化成了红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
//低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点： 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位
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;
}
putVal()函数
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab存放 当前的哈希桶， p用作临时链表节点
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果当前哈希表是空的，代表是初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//那么直接去扩容哈希表，并且将扩容后的哈希桶长度赋值给n
n = (tab = resize()).length;
//如果当前index的节点是空的，表示没有发生哈希碰撞。 直接构建一个新节点Node，挂载在index处即可。
//index 是利用 哈希值 & 哈希桶的长度-1，替代模运算
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//否则 发生了哈希冲突。
//e
Node<K,V> e; K k;
//如果哈希值相等，key也相等，则是覆盖value操作
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;//将当前节点引用赋值给e
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//不是覆盖操作，则插入一个普通链表节点
//遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {//遍历到尾部，追加新节点到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果追加节点后，链表数量 >=8，则转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果找到了要覆盖的节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果e不是null，说明有需要覆盖的节点，
if (e != null) { // existing mapping for key
//则覆盖节点值，并返回原oldValue
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//如果执行到了这里，说明插入了一个新的节点，所以会修改modCount，以及返回null。
//修改modCount
++modCount;
//更新size，并判断是否需要扩容。
if (++size > threshold)
resize();
//这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
get()函数
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//传入扰动后的哈希值 和 key 找到目标节点Node
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
,从网上转了一张图，侵删：
后记
HashMap的扩容会消耗大量资源，当所需HashMap的容量较大时，要指定 initialCapacity ,防止多次扩展操作带来的性能消耗。HashMap 是线程不安全的，优先考虑使用 concurrentHashMap 。