爱站程序员基地现在的面试当中凡是那些大厂，基本上都会问到一些关于HashMap的问题了，而且这个集合在开发中也经常会使用到。于是花费了大量的时间去研究分析写了这篇文章。本文是基于jdk1.8来分析的。篇幅较长，但是都是循序渐进的。耐心读完相信你会有所收获。
一、带着问题分析
这篇文章，希望能解决以下问题。
（1）HashMap的底层数据结构是什么？
（2）HashMap中增删改查操作的底部实现原理是什么？
（3）HashMap是如何实现扩容的？
（4）HashMap是如何解决hash冲突的？
（7）HashMap为什么是非线程安全的？
下面我们就带着这些问题，揭开HashMap的面纱。
二、认识HashMap
HashMap最早是在jdk1.2中开始出现的，一直到jdk1.7一直没有太大的变化。但是到了jdk1.8突然进行了一个很大的改动。其中一个最显著的改动就是：
之前jdk1.7的存储结构是数组+链表，到了jdk1.8变成了数组+链表+红黑树。
另外，HashMap是非线程安全的，也就是说在多个线程同时对HashMap中的某个元素进行增删改操作的时候，是不能保证数据的一致性的。
下面我们就开始一步一步的分析。
三、深入分析HashMap
1、底层数据结构
为了进行一个对比分析，我们先给出一个jdk1.7的存储结构图
从上图我们可以看到，在jdk1.7中，首先是把元素放在一个个数组里面，后来存放的数据元素越来越多，于是就出现了链表，对于数组中的每一个元素，都可以有一条链表来存储元素。这就是有名的“拉链式”存储方法。
就这样用了几年，后来存储的元素越来越多，链表也越来越长，在查找一个元素时候效率不仅没有提高（链表不适合查找，适合增删），反倒是下降了不少，于是就对这条链表进行了一个改进。如何改进呢？就是把这条链表变成一个适合查找的树形结构，没错就是红黑树。于是HashMap的存储数据结构就变成了下面的这种。
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。
OK，到这里相信我们对hashMap的底层数据结构有了一个认识。现在带着上面的结构图，看一下如何存储一个元素。
2、存储元素
我们在存储一个元素的时候，大多是使用下面的这种方式。
public class Test {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, Integer> map= new HashMap<>();
//存储一个元素
map.put(\"张三\", 20);
}
}
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：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//第一部分
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//第二部分
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//第三部分
else {
Node<K,V> e; K k;
//第三部分第一小节
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//第三部分第二小节
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//第三部分第三小节
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//第三小节第一段
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//第三小节第一段
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//第三小节第三段
p = e;
}
}
//第三部分第四小节
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//第四部分
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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。Nodep中p表示的就是当前插入的节点
（2）第一部分：
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
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：
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
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：
else {
Node<K,V> e; K k;
//第三部分a
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//第三部分b
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//第三部分c
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//第三小节第一段
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//第三小节第一段
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//第三小节第三段
p = e;
}
}
//第三部分d
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
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：
if (p.hash == hash
&&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
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：
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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：
//第三部分c
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//第三小节第一段
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//第三小节第一段
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
//第三小节第三段
p = e;
}
}
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：
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
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。
3、扩容
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：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//第一部分：扩容
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//第二部分：设置阈值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_8000CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({\"rawtypes\",\"unchecked\"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//第三部分：旧数据保存在新数组里面
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//只有一个节点，通过索引位置直接映射
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是红黑树，需要进行树拆分然后映射
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
//如果是多个节点的链表，将原链表拆分为两个链表
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);
//链表1存于原索引
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//链表2存于原索引加上原hash桶长度的偏移量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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：
//第一部分：扩容
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
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：
//第二部分：设置阈值
else if (oldThr > 0) //阈值已经初始化了，就直接使用
newCap = oldThr;
else { // 没有初始化阈值那就初始化一个默认的容量和阈值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//为当前的容量阈值赋值
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({\"rawtypes\",\"unchecked\"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
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=1，那么元素在扩容后的位置=原始位置+扩容后的旧位置。
hash值新增参与运算的位是什么呢？我们把hash值转变成二进制数字，新增参与运算的位就是倒数第五位。
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。
OK，到这一步基本上就算是把扩容这一部分讲完了，还有一个问题没有解决，也就是说存储的原理讲明白了，存储的元素多了如何扩容也明白了，扩容之后出现了地址冲突怎么办呢？
4、解决hash冲突
解决地址冲突的前提是计算的hash值出现了重复，我们就先来看看HashMap中，是如何计算hash值的。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
代码是超级简单，hash值其实就是通过hashcode与16异或计算的来的，为什么要使用异或运算呢？画一张图你就明白了：
也就是说，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。
相信大家都能看明白，出现地址冲突的时候，一个接一个排成一条链就OK了。正好与HashMap底层的数据结构相呼应。
5、构造一个HashMap
上面可能出现的问题，我们都已经说明了，关于他的构造方法却姗姗来迟。下面我们好好说一下他的构造方法：
他的构造方法一共有四个：
第一个：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
第二个：
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
第三个：
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
第四个：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException(\"Illegal initial capacity: \" +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(\"Illegal load factor: \" +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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，此时会对空间造成烂费，但是此时索引效率高。
为什么默认值会是0.75呢？我们截取一段jdk文档：
英语不好的人看的我真是一脸懵逼，不过好在大概意思还能明白。看第三行Poisson_distribution这不就是泊淞分布嘛。而且最关键的就是
当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个是几乎不可能的。当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个是几乎不可能的。
