前言

大家好，我是小彭。

[在上一篇文章里]，我们聊到了散列表的整体设计思想，在后续几篇文章里，我们将以 Java 语言为例，分析标准库中实现的散列表实现，包括 HashMap、[ThreadLocalMap]、[LinkedHashMap]和 ConcurrentHashMap。
今天，我们来讨论 Java 标准库中非常典型的散列表结构，也是 “面试八股文” 的标准题库之一 —— HashMap。

本文源码基于 Java 8 HashMap，并关联分析部分 Java 7 HashMap。

思维导图：

1. 回顾散列表工作原理

在分析 HashMap 的实现原理之前，我们先来回顾散列表的工作原理。

散列表是基于散列思想实现的 Map 数据结构，将散列思想应用到散列表数据结构时，就是通过 hash 函数提取键（Key）的特征值（散列值），再将键值对映射到固定的数组下标中，利用数组支持随机访问的特性，实现 O(1) 时间的存储和查询操作。

散列表示意图

在从键值对映射到数组下标的过程中，散列表会存在 2 次散列冲突：

• 第 1 次 - hash 函数的散列冲突： 这是一般意义上的散列冲突；
• 第 2 次 - 散列值取余转数组下标： 本质上，将散列值转数组下标也是一次 Hash 算法，也会存在散列冲突。同时，这也说明 HashMap 中同一个桶中节点的散列值不一定是相同的。

事实上，由于散列表是压缩映射，所以我们无法避免散列冲突，只能保证散列表不会因为散列冲突而失去正确性。常用的散列冲突解决方法有 2 类：

• 开放寻址法： 例如 ThreadLocalMap；
• 分离链表法： 例如今天要分析的 HashMap 散列表。

分离链表法（Separate Chaining）的核心思想是： 在出现散列冲突时，将冲突的元素添加到同一个桶（Bucket / Slot）中，桶中的元素会组成一个链表，或者跳表、红黑树等动态数据结构。相比于开放寻址法，链表法是更常用且更稳定的冲突解决方法。

分离链表法示意图

影响散列表性能的关键在于 “散列冲突的发生概率”，冲突概率越低，时间复杂度越接近于 O(1)。 那么，哪些因素会影响冲突概率呢？主要有 3 个：

• 因素 1 - 装载因子： 装载因子 (Load Factor) = 散列表中键值对数目 / 散列表的长度。随着散列表中元素越来越多，空闲位置越来越少，就会导致散列冲突的发生概率越来越大，使得散列表操作的平均时间会越来越大；

• 因素 2 - 采用的冲突解决方法： 开放寻址法的冲突概率天然比分离链表法高，适合于小数据量且装载因子较小的场景；分离链表法对装载因子的容忍度更高，适合于大数据量且大对象（相对于一个指针）的场景；

• 因素 3 - 散列函数设计： 散列算法随机性和高效性也会影响散列表的性能。如果散列值不够随机，即使散列表整体的装载因子不高，也会使得数据聚集在某一个区域或桶内，依然会影响散列表的性能。

2. 认识 HashMap 散列表

2.1 说一下 HashMap 的底层结构？

HashMap 是基于分离链表法解决散列冲突的动态散列表：

• 在 Java 7 中使用的是 “数组 + 链表”，发生散列冲突的键值对会用头插法添加到单链表中；

• 在 Java 8 中使用的是 “数组 + 链表 + 红黑树”，发生散列冲突的键值对会用尾插法添加到单链表中。如果链表的长度大于 8 时且散列表容量大于 64，会将链表树化为红黑树。在扩容再散列时，如果红黑树的长度低于 6 则会还原为链表；

• HashMap 的数组长度保证是 2 的整数幂，默认的数组容量是 16，默认装载因子上限是 0.75，扩容阈值是 12（16*0.75）；

• 在创建 HashMap 对象时，并不会创建底层数组，这是一种懒初始化机制，直到第一次 put 操作才会通过 resize() 扩容操作初始化数组;

• HashMap 的 Key 和 Value 都支持 null，Key 为 null 的键值对会映射到数组下标为 0 的桶中。

2.2 为什么 HashMap 采用拉链法而不是开放地址法？

我认为 Java 给予 HashMap 的定位是一个相对 “通用” 的散列表容器，它应该在面对各种输入场景中都表现稳定。

开放地址法的散列冲突发生概率天然比分离链表法更高，所以基于开放地址法的散列表不能把装载因子的上限设置得很高。在存储相同的数据量时，开放地址法需要预先申请更大的数组空间，内存利用率也不会高。因此，开放地址法只适合小数据量且装载因子较小的场景。

而分离链表法对于装载因子的容忍度更高，能够适合大数据量且更高的装载因子上限，内存利用率更高。虽然链表节点会多消耗一个指针内存，但在一般的业务场景中可以忽略不计。

我们可以举个反例，在 Java 原生的数据结构中，也存在使用开放地址法的散列表 —— 就是 ThreadlLocal。因为项目中不会大量使用 ThreadLocal 线程局部存储，所以它是一个小规模数据场景，这里使用开放地址法是没问题的。

2.3 为什么 HashMap 在 Java 8 要引入红黑树呢？

因为当散列冲突加剧的时候，在链表中寻找对应元素的时间复杂度是 O(K)，K 是链表长度。在极端情况下，当所有数据都映射到相同链表时，时间复杂度会 “退化” 到 O(n)。

而使用红黑树（近似平衡的二叉搜索树）的话，树形结构的时间复杂度与树的高度有关， 查找复杂度是 O(lgK)，最坏情况下时间复杂度是 O(lgn)，时间复杂度更低。

2.4 为什么 HashMap 使用红黑树而不是平衡二叉树？

这是在查询性能和维护成本上的权衡，红黑树和平衡二叉树的区别在于它们的平衡程度的强弱不同：

平衡二叉树追求的是一种 “完全平衡” 状态：任何结点的左右子树的高度差不会超过 1。优势是树的结点是很平均分配的；

红黑树不追求这种完全平衡状态，而是追求一种 “弱平衡” 状态：整个树最长路径不会超过最短路径的 2 倍。优势是虽然牺牲了一部分查找的性能效率，但是能够换取一部分维持树平衡状态的成本。

2.5 为什么经常使用 String 作为 HashMap 的 Key？

• 1、不可变类 String 可以避免修改后无法定位键值对： 假设 String 是可变类，当我们在 HashMap 中构建起一个以 String 为 Key 的键值对时，此时对 String 进行修改，那么通过修改后的 String 是无法匹配到刚才构建过的键值对的，因为修改后的 hashCode 可能会变化，而不可变类可以规避这个问题；

• 2、String 能够满足 Java 对于 hashCode() 和 equals() 的通用约定： 既两个对象 equals() 相同，则 hashCode() 相同，如果 hashCode() 相同，则 equals() 不一定相同。这个约定是为了避免两个 equals() 相同的 Key 在 HashMap 中存储两个独立的键值对，引起矛盾。

2.6 HashMap 的多线程程序中会出现什么问题？

• 数据覆盖问题：如果两个线程并发执行 put 操作，并且两个数据的 hash 值冲突，就可能出现数据覆盖（线程 A 判断 hash 值位置为 null，还未写入数据时挂起，此时线程 B 正常插入数据。接着线程 A 获得时间片，由于线程 A 不会重新判断该位置是否为空，就会把刚才线程 B 写入的数据覆盖掉）。事实上，这个未同步数据在任意多线程环境中都会存在这个问题；

• 环形链表问题： 在 HashMap 触发扩容时，并且正好两个线程同时在操作同一个链表时，就可能引起指针混乱，形成环型链条（因为 Java 7 版本采用头插法，在扩容时会翻转链表的顺序，而 Java 8 采用尾插法，再扩容时会保持链表原本的顺序）。

2.7 HashMap 如何实现线程安全？

有 3 种方式：

• 方式 1 - 使用 hashTable 容器类（过时）： hashTable 是线程安全版本的散列表，它会在所有方法上增加 synchronized 关键字，且不支持 null 作为 Key。
• 方法 2 - 使用 Collections.synchronizedMap 包装类： 原理也是在所有方法上增加 synchronized 关键字；
• 方法 3 - 使用 ConcurrentHashMap 容器类： 基于 CAS 无锁 + 分段实现的线程安全散列表；

3. HashMap 的属性

在分析 HashMap 的执行流程之前，我们先用一个表格整理 HashMap 的属性：

HashMap.java

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

    // 默认数组容量
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    // 疑问 3：为什么最大容量是 2^30 次幂？
    // 疑问 4：为什么 HashMap 要求数组的容量是 2 的整数幂？
    // 数组最大容量：2^30（高位 0100，低位都是 0）
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    // 默认负载因子：0.75
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    // 疑问 5：为什么要设置桶的树化阈值，而不是直接使用数组 + 红黑树？
    // （Java 8 新增）桶的树化阈值：8
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    // （Java 8 新增）桶的还原阈值：6（在扩容时，当原有的红黑树内数量 <= 6时，则将红黑树还原成链表）
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    // 疑问 6：为什么要在设置桶的树化阈值后，还要设置树化的最小容量？
    // （Java 8 新增）树化的最小容量：64（只有整个散列表的长度满足最小容量要求时才允许链表树化，否则会直接扩容，而不是树化）
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    // 底层数组（每个元素是一个单链表或红黑树）
    transient Node<K,V>[] table;

    // entrySet() 返回值缓存
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

    // 有效键值对数量
    transient int size;

    // 扩容阈值（容量 * 装载因子）
    int threshold;		

    // 装载因子上限
    final float loadFactor;

    // 修改计数
    transient int modCount;

    // 链表节点（一个 Node 等于一个键值对）
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        // 哈希值（相同链表上 Key 的哈希值可能相同）
        final int hash;
        // Key（一个散列表上 Key 的 equals() 一定不同）
        final K key;
        // Value（Value 不影响节点位置）
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        // Node 的 hashCode 取 Key 和 Value 的 hashCode
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        // 两个 Node 的 Key 和 Value 都相等，才认为相等
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }
		
    // （Java 8 新增）红黑树节点
    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
        // 父节点
        TreeNode<K,V> parent;
        // 左子节点
        TreeNode<K,V> left;
        // 右子节点
        TreeNode<K,V> right;
        // 删除辅助节点
        TreeNode<K,V> prev;
        // 颜色
        boolean red;

        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, val, next);
        }

        // 返回树的根节点
        final TreeNode<K,V> root() {
            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
                if ((p = r.parent) == null)
                    return r;
                r = p;
            }
        }
    }
}

LinkedHashMap.java

static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;
    Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
}

相比于线性表，HashMap 的属性可算是上难度了，HashMap 真卷。不出意外的话又有小朋友出来举手提问了🙋🏻‍♀️：

• 🙋🏻‍♀️疑问 1： 为什么字段不声明 private 关键字？（回答过多少次了，把手给我放下）
• 🙋🏻‍♀️疑问 2： 为什么字段声明 transient 关键字？（回答过多少次了，把手给我放下）
• 🙋🏻‍♀️疑问 3：为什么最大容量是 2^30？

因为 HashMap 要求散列表的数组容量是 2 的整数幂 ，而 int 类型能够表示的最大 2 的整数幂就是 2^30，即高位第 31 位是 1，低位都是 0。

• 🙋🏻‍♀️疑问 4：为什么 HashMap 要求数组的容量是 2 的整数幂？

这个问题我们下面再回答。

• 🙋🏻‍♀️疑问 5：为什么要设置桶的树化阈值，而不是直接使用数组 + 红黑树？

其实，红黑树是 “兜底” 策略，而不一定是最优策略。

首先，红黑树节点本身的内存消耗是链表节点的 2 倍。其次，红黑树在添加和删除数据时需要维护红黑树的性质，会增加旋转等操作。所以，当桶的节点数很低时，并不能体现出红黑树的优势（类似于 Arrays.sort 在子数组长度小于 47 时用插入排序而不是快速排序）。

再结合散列分析的数据统计，在装载因子上限为 0.75 且平均负载因子为 0.5 HashMap 中，桶长度的出现频率符合泊松分布，大部分的桶分布在 0 ~ 3 的长度上，长度大于 8 的桶的出现频率低于千万分之一。

综上所述，为了避免在小桶中使用红黑树，HashMap 在桶的长度大于等于 8 时才会树化为红黑树。并且在扩容再散列时，如果桶的长度小于等于 6，也会还原为链表。

散列冲突数据统计

# 装载因子上限为 0.75、平均负载因子为 0.5，且散列函数随机性良好时，不同长度桶的出现频率
0:    0.60653066
1:    0.30326533
2:    0.07581633
3:    0.01263606
4:    0.00157952
5:    0.00015795
6:    0.00001316
7:    0.00000094
8:    0.00000006
more: less than 1 in ten million # 低于千万分之一

• 🙋🏻‍♀️疑问 6：为什么要在设置桶的树化阈值后，还要设置树化的最小容量？

这是为了避免无效的树化。

在散列表的容量较低时，添加数据时很容易会触发扩容。此时，一部分原本已经树化的桶会由于长度下降而退还回链表。因此，红黑树为树化操作设置了最小容量要求：如果链表长度达到树化阈值，但散列表整体的长度未达到最小容量要求，那么就直接扩容，而不是在桶上树化。

3. HashMap 源码分析

3.1 HashMap 的构造方法

HashMap 有 4 个构造方法：

• 1、带初始容量和装载因子的构造方法： 检查初始容量和装载因子的有效性，并计算初始容量最近的 2 的整数幂；
• 2、带初始容量的构造方法： 使用默认负载因子 0.75 调用上一个构造方法；
• 3、无参构造方法： 设置默认装载因子 0.75；
• 4、带 Map 参数的构造方法： 设置默认装载因子 0.75，并逐个添加 Map 中的映射关系。

可以看到，在 HashMap 的构造方法中并没有创建底层数组，而是延迟到 put 操作中触发的 resize 扩容操作中创建数组。另外，在可以已知存储的数据量时，可以在构造器中预先设置初始容量，避免在添加数据的过程中多次触发扩容。

// 带初始容量和装载因子的构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        // 最大容量限制
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
    // 装载因子上限
    this.loadFactor = loadFactor;
    // 扩容阈值（此处不是真正的阈值，仅仅只是将传入的容量转化最近的 2 的整数幂，该阈值后面会重新计算）
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

// 带初始容量的构造方法
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR /*0.75*/);
}

// 无参构造方法
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR /*0.75*/;
}

// 带 Map 的构造方法
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR /*0.75*/;
    // 疑问 7：为什么不使用 Arrays 工具类整体复制，而是使用 putMapEntries 批量添加？
    // 批量添加
    putMapEntries(m, false);
}

// 疑问 8：tableSizeFor() 的函数体解释一下？
// 获取最近的 2 的整数幂
static final int tableSizeFor(int cap) {
    // 先减 1，让 8、16 这种本身就是 2 的整数幂的容量保持不变
    // 在 ArrayDeque 中没有先减 1，所以容量 8 会转为 16
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 /*tableSizeFor() 方法外层已经检查过超过 2^30 的值，应该不存在整型溢出的情况*/
        : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

小朋友总是有太多问号，举手提问🙋🏻‍♀️：

🙋🏻‍♀️疑问 7：为什么带集合的构造方法不使用 Arrays 工具类整体复制，而是使用 putMapEntries 批量添加？

首先，参数 Map 不一定是基于散列表的 Map，所以不能整体复制。其次，就算参数 Map 也是 HashMap，如果两个散列表的 length 长度不同，键值对映射到的数组下标也会不同。因此不能用 Arrays 工具类整体复制，必须逐个再散列到新的散列表中。

🙋🏻‍♀️疑问 8：tableSizeFor() 的函数体解释一下？

其实，HashMap#tableSizeFor() 函数体与 [ArrayDeque#calculateSize()]函数体相似，也是求最近的 2 的整数幂，即 nextPow2 问题。区别在于 HashMap 在第一步对参数 cap - 1，而 ArrayDeque 没有这一步，会将 8、16 这种本身就是 2 的整数幂的容量翻倍。

tableSizeFor() 中经过五轮无符号右移和或运算，将 cap 转换为从最高位开始后面都是 1 的数。再执行 +1 运算，就求出了最近的 2 的整数幂（最高有效位是 1，低位都是 0）。

n = 0 0 0 0 1 x x x x x     //n
n = 0 0 0 0 1 1 x x x x     //n |= n >>> 1;
n = 0 0 0 0 1 1 1 1 x x     //n |= n >>> 2;
n = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1     //n |= n >>> 4;
n = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1     //n |= n >>> 8;（这一步对 n 没有影响了）
n = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1     //n |= n >>> 16;（这一步对 n 没有影响了）
n = 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0     //n + 1（进位，得到最近 2 的整数幂）

3.2 HashMap 的哈希函数

将 HashMap#put 方法中，有一个重要的步骤就是使用 Hash 函数计算键值对中键（Key）的散列值。HashMap#put 的执行流程非常复杂，为了降低理解难度，我们先分析 HashMap#hash 方法。

Hash 函数是散列表的核心特性，Hash 函数是否足够随机，会直接影响散列表的查询性能。在 Java 7 和 Java 8 中，HashMap 会在 Object#hashCode() 的基础上增加 “扰动”：

• Java 7： 做 4 次扰动，通过无符号右移，让散列值的高位与低位做异或；
• Java 8： 做 1 次扰动，通过无符号右移，让高 16 位与低 16 位做异或。在 Java 8 只做一次扰动，是为了在随机性和计算效率之间的权衡。

HashMap#hash

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key) /*计算散列值*/, key, value, false, true);
}

// Java 7：4 次位运算 + 5次异或运算
static final int hash(int h) {
    h ^= k.hashCode(); 
    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }

// 疑问 9：为什么 HashMap 要在 Object#hashCode() 上增加扰动，而不是要求 Object#hashCode() 尽可能随机？
// 为什么让高位与低位做异或就可以提高随机性？
// Java 8：1 次位运算 + 1次异或运算
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

小朋友总是有太多问号，举手提问🙋🏻‍♀️：

• 🙋🏻‍♀️疑问 9：为什么 HashMap 要在 Object#hashCode() 上增加扰动，而不是要求 Object#hashCode() 尽可能随机？

这是兜下限，以保证所有使用 HashMap 的开发者都能获得良好的性能。而且，由于数组的长度有限，在将散列值映射到数组下标时，会使用数组的长度做取余运算，最终影响下标位置的只有散列值的低几位元素，会破坏映射的随机性（即散列值随机，但映射到下标后不随机）。

因此，HashMap 会对散列值做位移和异或运算，让高 16 位与低 16 位做异或运算。等于说在低位中加入了高位的特性，让高位的数值也会影响到数组下标的计算。

到这里，基本可以回答上一节剩下的疑问 4：

• 🙋🏻‍♀️疑问 4：为什么 HashMap 要求数组的容量是 2 的整数幂？

这是为了提高散列值映射到数组下标的计算效率和随机性，原因有 3 个：

1、提高取余操作的计算效率：

如果数组的容量是 2 的整数幂，那么就可以将取余运算 |hash % length| 替换为位运算 hash & (length - 1) ，不管被除数是正负结果都是正数。 不仅将取余运算替换为位运算，而且减少了一次取绝对值运算，提高了索引的计算效率。

10  % 4 = 2
-10 % 4 = -2      // 负数
10  & (4 - 1) = 2
-10 & (4 - 1) = 2 // 正数

2、数组长度是偶数能避免散列值都映射到偶数下标上：

如果数组的长度是奇数，那么 (length - 1) 的结果一定是偶数，即二进制最低 1 位是 0。这就会导致 hash & (length - 1) 的结果一定是偶数，即始终会映射到偶数下标中，不仅浪费了一般数组空间，也会增大冲突概率。

3、保留所有的低位特征：

数组长度 length 为 2 的整数幂对应 (length - 1) 正好是高位为 0，低位都是 1 的低位掩码，能够让影响映射的因素全部归结到散列值上。

3.3 HashMap 的添加方法

HashMap 直接添加一个键值对，也支持批量添加键值对：

• put： 逐个添加或更新键值对
• putAll： 批量添加或更新键值对

不管是逐个添加还是批量添加，最终都会先通过 hash 函数计算键（Key）的散列值，再通过 putVal 添加或更新键值对。

putValue 的流程非常复杂，我将主要步骤概括为 5 步：

• 1、如果数组为空，则使用扩容函数创建（说明数组的创建时机在首次 put 操作时）；
• 2、(n - 1) & hash：散列值转数组下标，与 Java 7 的 indexFor() 方法相似；
• 3、如果是桶中的第一个节点，则创建并插入 Node 节点；
• 4、如果不是桶中的第一个节点（即发生哈希冲突），需要插入链表或红黑树。在添加到链表的过程中，遍历链表找到 Key 相等（equals）的节点，如果不存在则使用尾插法添加新节点。如果链表节点数超过树化阈值 8，则将链表转为红黑树。
• 5、如果键值对数量大于扩容阈值，则触发扩容。

HashMap#put

// 添加或更新键值对
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key) /*计算散列值*/, key, value, false, true);
}

// 批量添加或更新键值对
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    putMapEntries(m, true);
}

// 批量添加或更新键值对
// evict：是否驱逐最早的节点（在 LinkedHashMap 中使用，我们先忽略）
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        if (table == null) {
            // 如果数组为空，则先初始化 threshold 扩容阈值
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            // 扩容阈值上限
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        } else if (s > threshold)
            // 参数 Map 的长度大于扩容阈值，先扩容（如果扩容后依然不足，在下面的 putVal 中会再次扩容）
            // 这里应该有优化空间，批量添加时可以直接扩容到满足要求的容量，避免在 for 循环中多次扩容
            resize();
        // 逐个添加 Map 中的键值对
        for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            // hash(key)：计算 Key 的哈希值
            // pubVal：添加或更新键值对
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}

// 最终都会走到 putVal方法：

// hash：Key 的散列值（经过扰动）
// onlyIfAbsent：如果为 true，不会覆盖旧值
// evict：是否驱逐最早的节点（在 LinkedHashMap 中使用，我们先忽略）
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    // 数组
    Node<K,V>[] tab; 
    // 目标桶（同一个桶中节点的散列值有可能不同）
    Node<K,V> p; 
    // 数组长度
    int n;
    // 桶的位置
    int i;
    // 1. 如果数组为空，则使用扩容函数创建（说明数组的创建时机在首次 put 操作时）
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 2. (n - 1) & hash：散列值转数组下标，与 Java 7 的 indexFor() 方法相似
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 3. 如果是桶中的第一个节点，则创建并插入 Node 节点
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        // 4. 如果不是桶中的第一个节点（即发生哈希冲突），需要插入链表或红黑树
        // e：最终匹配的节点
        Node<K,V> e; 
        // 节点上的 Key
        K k;
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 4.1 如果桶的根节点与 Key 相等，则将匹配到根节点
            // p.hash == hash：快捷比较（同一个桶中节点的散列值有可能不同，如果散列值不同，键不可能相同）
            // (k = p.key) == key：快捷比较（同一个对象）
            // key != null && key.equals(k)：判断两个对象 equals 相同
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
        // 4.2 如果桶是红黑树结构，则采用红黑树的插入方式
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 4.3 如果桶是链表结构，则采用链表的插入方式：
            // 4.3.1 遍历链表找到 Key 相等的节点
            // 4.3.2 否则使用尾插法添加新节点
            // 4.3.3 链表节点数超过树化阈值，则将链表转为红黑树
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 尾插法（Java 7 使用头插法）
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        // 链表节点数超过树化阈值，则将链表转为红黑树
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 找到 Key 相等的节点
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // 4.4 新 Value 替换旧 Value（新增节点时不会走到这个分支）
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            // 访问节点回（用于 LinkedHashMap，默认为空实现）
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    // 修改记录
    ++modCount;
    // 5. 如果键值对数量大于扩容阈值，则触发扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 新增节点回调（用于 LinkedHashMap，默认为空实现）
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

// -> 4.2 如果桶是红黑树结构，则采用红黑树的插入方式
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
                                       int h, K k, V v) {
    ...
}

// -> 链表节点数超过树化阈值，则将链表转为红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

小朋友总是有太多问号，举手提问🙋🏻‍♀️：

• 🙋🏻‍♀️疑问 10：为什么 Java 8 要将头插法改为尾插法？

HashMap 不考虑多线程同步，会存在多线程安全问题。当多个线程同时执行 put 操作并且触发扩容时，Java 7 的头插法会翻转链表的顺序，有可能会引起指针混乱形成环形链表，而 Java 8 使用尾插法，在扩容时会保持链表原本的顺序。

• 🙋🏻‍♀️疑问 11：解释一下 p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))？

这个问题等价于问 HashMap 如何确定键值对的位置：

1、首先，HashMap 会对键 Key 计算 hashCode() 并添加扰动，得到扰动后的散列值 hash。随后通过对数组长度取余映射到数组下标中；

2、然后，当数组下标的桶中存在多个节点时，HashMap 需要遍历桶找到与 Key 相等的节点，以区分是更新还是添加。为了提高效率，就有了 if 语句中的多次判断：

2.1 p.hash == hash 快捷判断： 同一个桶中节点的散列值有可能不同，如果散列值不同，键一定相等：

2.2 (k = p.key) == key 快捷判断：同一个对象；

2.3 key != null && key.equals(k) 最终判断：判断两个键 Key 是否相等，即 equals 相等。

综上所述，HashMap 是通过 hashCode() 定位桶，通过 equals() 确定键值对。

HashMap#put 执行流程

3.4 HashMap 的扩容方法

在 putVal 方法中，如果添加键值对后散列值的长度超过扩容阈值，就会调用 resize() 扩容，主体流程分为 3步：

• 1、计算扩容后的新容量和新扩容阈值；
• 2、创建新数组；
• 3、将旧数组上的键值对再散列到新数组上。

扩容分为 2 种情况：

• 1、首次添加元素： 会根据构造方法中设置的初始容量和装载因子确定新数组的容量和扩容阈值在无参构造方法中，会使用 16 的数组容量和 0.75 的扩容阈值；
• 2、非首次添加： 将底层数组和扩容阈值扩大为原来的 2 倍，如果旧容量大于等于 2^30 次幂，则无法扩容。此时，将扩容阈值调整到整数最大值。

再散列的步骤不好理解，这里解释下：

• 3.1 桶的根节点，直接再散列；
• 3.2 以红黑树的方式再散列，思路与 3.3 链表的方式相似；
• 3.3 以链表的形式再散列：hash & oldCap 就是获取 hash 在扩容后新参与映射的 1 个最高有效位。如果这一位是 0，那么映射后的位置还是在原来的桶中，如果这一位是 1，那么映射后的位置就是原始位置 + 旧数组的容量。

oldCap     = 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 // 32
oldCap - 1 = 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 // 32
newCap     = 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 // 64
newCap - 1 = 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 // 64
                     ^
                     增加 1 个有效位参与映射

HashMap#resize

// 扩容
final Node<K,V>[] resize() {
    // 旧数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 旧容量
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 旧扩容阈值
    int oldThr = threshold;
    // 新容量
    int newCap = 0;
    // 新扩容阈值
    int newThr = 0;
    // 1. 计算扩容后的新容量和新扩容阈值
    // 旧容量大于 0，说明不是第一次添加元素
    if (oldCap > 0) {
        // 如果旧容量大于等于 2^30 次幂，则无法扩容。此时，将扩容阈值调整到整数最大值
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 数组容量和扩容阈值扩大为原来的 2 倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 旧容量为 0，需要初始化数组
    else if (oldThr > 0)
        // （带初始容量和负载因子的构造方法走这里）
        // 使用构造方法中计算的最近 2 的整数幂作为数组容量
        newCap = oldThr;
    else {
        // （无参构造方法走这里）
        // 使用默认 16 长度作为初始容量
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        // 使用默认的负载因子乘以容量计算扩容阈值
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0) {
        //（带初始容量和负载因子的构造方法走这里）
        // 使用负载因子乘以容量计算扩容阈值
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 最终计算的扩容阈值
    threshold = newThr;
    // 2. 创建新数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 3. 将旧数组上的键值对再散列到新数组上
    if (oldTab != null) {
        // 遍历旧数组上的每个桶
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            // 桶的根节点
            Node<K,V> e;
            // 桶的根节点不为 null
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    // 3.1 桶的根节点，直接再散列
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    // 3.2 以红黑树的方式再散列，思路与 3.3 链表的方式相似
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { 
                    // 3.3 以链表的形式再散列
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 3.3.1 若散列值新参与映射的位为 0，那么映射到原始位置上
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 3.3.2 若散列值新参与映射的位为 0，那么映射到原始位置 + 旧数组容量的位置上
                        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;
}

3.5 HashMap 的获取方法

HashMap 的获取方法相对简单，与 put 方法类似：先通过 hash 函数计算散列值，再通过 hash 取余映射到数组下标的桶中，最后遍历桶中的节点，找到与键（Key）相等（equals）的节点。

HashMap#get

// 获取 Key 映射的键值对
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key)/*计算散列值*/, key)) == null ? null : e.value;
}

// 通过 Key 的散列值和 Key 获取映射的键值对
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) {
        // 先检查根节点
        if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 以红黑树的方式检索
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 以链表的方式检索
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

HashMap#get 示意图

3.6 HashMap 的移除方法

HashMap 的移除方法是添加方法的逆运算，HashMap 没有做动态缩容。

HashMap#remove

public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key)/*计算散列值*/, key, null, false, true)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
    // 底层数组
    Node<K,V>[] tab; 
    // 目标桶（同一个桶中节点的散列值有可能不同）
    Node<K,V> p; 
    int n, index;
    // 定位到散列值对应的数组下标
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 先检查根节点
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                // 以红黑树的方式查询节点
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                // 以链表的方式查询节点
                do {
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        // node 不为 null，删除 node 节点
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode)
                // 以红黑树的方式删除
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p)
                // 以链表的方式删除（删除跟节点）
                tab[index] = node.next;
            else
                // 以链表的方式删除（删除中间节点）
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            // 删除节点回调（用于 LinkedHashMap，默认为空实现）
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

HashMap#remove 示意图

3.7 HashMap 的迭代器

Java 的 foreach 是语法糖，本质上也是采用 iterator 的方式。HashMap 提供了 3 个迭代器：

• EntryIterator： 键值对迭代器
• KeyIterator： 键迭代器
• ValueIterator： 值迭代器

在迭代器遍历数组的过程中，有可能出现多个线程并发修改数组的情况，Java 很多容器类的迭代器中都有 fail-fast 机制。如果在迭代的过程中发现 expectedModCount 变化，说明数据被修改，此时就会提前抛出 ConcurrentModificationException 异常（当然也不一定是被其他线程修改）。

其实，这 3 个迭代器都是 HashIterator 的子类，每个子类在 HashIterator#nextNode() 中获取不同的值：

final class KeyIterator extends HashIterator implements Iterator<K> {
    public final K next() { return nextNode().key; }
}

final class ValueIterator extends HashIterator implements Iterator<V> {
    public final V next() { return nextNode().value; }
}

final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
    public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
}

// 非静态内部类
abstract class HashIterator {
    Node<K,V> next;        // next entry to return
    Node<K,V> current;     // current entry
    int expectedModCount;  // for fast-fail
    int index;             // current slot

    HashIterator() {
        // 记录外部类的修改计数
        expectedModCount = modCount;
        // 记录底层数组
        Node<K,V>[] t = table;
        current = next = null;
        index = 0;
        if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
    }

    public final boolean hasNext() {
        return next != null;
    }

    final Node<K,V> nextNode() {
        Node<K,V>[] t;
        Node<K,V> e = next;
        // 检查修改记录
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        if (e == null)
            throw new NoSuchElementException();
        // TreeNode 也会用 next 指针串联
        if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
        return e;
    }
		...
}

基于这 3 个迭代器，HashMap 的遍历方式就分为 3 种：

// 1. 直接遍历节点
Iterator<Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Entry<String, Integer> next = iterator.next();
}

// 2. 遍历 Key，再通过 Key 查询 Value（性能最差，多一次查询）
Iterator<String> keyIterator = map.keySet().iterator();
while (keyIterator.hasNext()) {
    String key = keyIterator.next();
}

// 3. 直接遍历 Value
Iterator<Integer> valueIterator = map.values().iterator();
while (valueIterator.hasNext()) {
    Integer value = valueIterator.next();
}

// foreach 是语法糖
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
}
// 编译后：
Iterator var2 = map.entrySet().iterator();
while(var2.hasNext()) {
    Entry<String, Integer> entry = (Entry)var2.next();
}

3.8 HashMap 的序列化过程

HashMap 重写了 JDK 序列化的逻辑，只把 table 数组中有效元素的部分序列化，而不会序列化整个数组。

// 序列化过程
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
    int buckets = capacity();
    s.defaultWriteObject();
    // 写入容量
    s.writeInt(buckets);
    // 写入有效元素个数
    s.writeInt(size);
    // 写入有效元素
    internalWriteEntries(s);
}

// 不关心键值对所在的桶，在反序列化会重新映射
void internalWriteEntries(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
    Node<K,V>[] tab;
    if (size > 0 && (tab = table) != null) {
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                s.writeObject(e.key);
                s.writeObject(e.value);
            }
        }
    }
}

3.9 HashMap 的 clone() 过程

HashMap 中的 table 数组是引用类型，因此在 clone() 中需要实现深拷贝，否则原对象与克隆对象会相互影响：

public Object clone() {
    HashMap<K,V> result;
    try {
        result = (HashMap<K,V>)super.clone();
    } catch (CloneNotSupportedException e) {
        // this shouldn't happen, since we are Cloneable
        throw new InternalError(e);
    }
    // 重置变量
    result.reinitialize();
    // 深拷贝
    result.putMapEntries(this, false);
    return result;
}

4. 总结

今天，我们分析了 HashMap 的设计思路和核心源码，内容很多，收获也很多。其中，红黑树的部分我们没有展开讨论，这部分我们留到下一篇文章里讨论。请关注。

一道题目：

在网上看到一道题目，问题挺有迷惑性的：

• 准备用 HashMap 存 1w 条数据，在构造时传 1w 容量，在添加时还会触发扩容吗？（答案是不会）
• 准备用 HashMap 存 1k 条数据，在构造时传 1k 容量，在添加时还会触发扩容吗？（答案是会）

这是想考对 HashMap 容量和扩容阈值的理解了。在构造器中传递的 initialCapacity 并不一定是最终的容量，因为 HashMap 会使用 tableSizeFor() 方法计算一个最近的 2 的整数幂，而扩容阈值是在容量的基础上乘以默认的 0.75 装载因子上限。

因此，以上两种情况中，实际的容量和扩容阈值是：

• 1w： 10000 转最近的 2 的整数幂是 16384，再乘以装载因子上限得出扩容阈值为 12288，所以不会触发扩容；
• 1k： 1000 转最近的 2 的整数幂是 1024，再乘以装载因子上限得出扩容阈值为 768，所以会触发扩容；