哈？还在聊HashMap？老知识点了！

HashMap为什么经常被面试官问到，但是经常被面试官问趴下怎么办？

哈，原理我不知道？笑话！

不就是一个hash加一个map嘛，多简单啊？
答：利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标，存储到数组里面就行了，底层就是数组嘛！
然后面试官说了句：好的，我知道了，回去听消息吧！

这种答复并不是面试官想要看到的，想要听到程序员有自己的理解和分析优化！
今天就来给你们一探究竟，深挖HashMap！让你吊打面试官！

客官，来，1.7源码！

/**
*继承AbstractMap，并重写Map接口
**/
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
  
 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // 位运算，1左移4位=16
 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//位运算，左移30位=1073741824
 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//负载因子0.75
 transient Entry<K,V>[] table;//entry数组 entry又是个单链表结构
 transient int size;//hashmap长度
 int threshold;//capacity * load factor 阈值比如16*0.75 = 12
 void resize(int newCapacity)；//扩容方法
 static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);//计算index方法
}

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);//头插法解决hash冲突
    size++;
}

通过源码可以知道，HashMap的默认初始化长度为1 << 4=16，最大容量为1<<30=1073741824.
可以看出1.7是采用数组加单链表的结构，Entry是一个继承Map.Entry的单链表结构。size就是hashmap的长度，threshold就是插入扩容的阈值。
从reSize方法可以看出，1.7是先进行扩容再插入数据的。

别着急，1.7是怎么进行扩容再插入的嘛！

容量初始值为16，当插入数据数量大于阈值（capacity * load factor=12）并发生hash冲突时就进行扩容。每次扩容都是2的n次幂，这样好处就是利于位运算，并且length-1的二进制最后一位为1，减少了hash碰撞。且插入时是通过int i = indexFor(e.hash, newCapacity);重新计算的，即hash & （length-1），并重新设置阈值（newCapacity * loadFactor）。

void resize(int newCapacity) {//扩容方法：resize(2 * table.length)，当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍）
    Entry[] oldTable = table;//复制旧的哈希表
    int oldCapacity = oldTable.length;//旧的容量
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) //容量如果等于最大值，则不再扩容
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }

    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    boolean oldAltHashing = useAltHashing;
    useAltHashing |= sun.misc.VM.isBooted() &&
            (newCapacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
    boolean rehash = oldAltHashing ^ useAltHashing;
    transfer(newTable, rehash);//转移数据到新哈希表里
    table = newTable;//完成扩容
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//重新设置阈值
}

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {//将旧哈希表的数据移到新的哈希表里
//过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {//遍历哈希表
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//重新计算index值
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;//头部插入
            e = next;
        }
    }
}

还有1.8吗，太难了。挺住，坚持坚持就看完了！

客官，还有1.8呢

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

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//Bins are converted to trees when adding an element to a bin with at least this many nodes.
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//当桶的节点数量大于该阈值时转换为红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当桶的节点数小于该阈值时会转换成链表，前提是当前是红黑树结构
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//桶的节点数大于该容量时也会转换成红黑树
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> ;//换成节点了
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V>;//树节点
transient Node<K,V>[] table;//数组加单链表，后期会转红黑树
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;//数据的另一种存储方式，主要用于迭代功能
transient int size;//hashmap元素数量
transient int modCount;//该map的修改次数

从源码可以看出，初始容量还是16，负载因子还是0.75，只是多了关于红黑树的知识点。1.8采用数组加单链表加红黑树的数据结构，扩容还是扩2的n次幂。

hash方法：

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

通过判断key值是否为空，如果空就为0，不为空就异或运算。

存值方法put

public V put(K key, V value) {//存值
    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;
    //获取长度并进行扩容，使用的是懒加载，table一开始是没有加载的，等put后才开始加载
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//(length-1)&hash计算出索引值，判断当前哈希桶是否为空
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//空就赋值给当前桶
    else {//该哈希桶不为空，会发生hash冲突，以下为发生hash冲突几种情况
        Node<K,V> e; K k;
        //第一种情况，当前的hash值相同，且key值也相同，e = p表示首节点。
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
            //第二种情况，如果当前桶为树节点实例且不是首节点，即红黑树节点。是树节点则在红黑树中添加
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {//第三种，不为首节点，不为红黑树节点，则为链表节点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {//桶下个节点为空，则直接插入，尾插法
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);//节点数大于等于7，则转换红黑树结构（从0开始到7）
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;//插入节点与next节点重复，跳出循环
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { //在节点中存在重复的值，直接覆盖旧值
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;//修改次数加一
    if (++size > threshold)
        resize();//容量增一，判断是否需要扩容
    afterNodeInsertion(evict);//添加成功
    return null;
}

总的来说就是put的时候会进行判断当前桶是否为空，空就直接赋值。不为空且hash相同，则存在冲突，此时需要处理冲突的三种情况：
①当前桶不为空，且key值相同，则直接覆盖。
②当前桶不为空，则桶节点不为首节点，且为红黑树节点，则在红黑树中添加。（节点数>=TREEIFY_THRESHOLD）
③当前桶为不为空，不为首节点，不为红黑树节点，则为链表节点。(节点数<TREEIFY_THRESHOLD）添加时如果大于等于7（从0到7），则需要转为红黑树节点。

插入值过后就需要判断容量问题，此时就需要reSize()方法,从上述的源码中if (++size > threshold)就知道JDK1.8是先插入再进行判断扩容的。当链表深度大于8时，会自动扩容为红黑树结构，时间复杂度从O（n）转到O（logn）

final Node<K,V>[] resize() {//扩容方法
    Node<K,V>[] oldTab = table;//之前旧的哈希表
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;//old的表的阈值
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//容量大于最大值
            threshold = Integer.MAX_VALUE;//此时阈值为整数最大值
            return oldTab;//最大限度 不能扩容了
        }//左移一位，新的哈希表扩容两倍，且要小于最大容量；且旧容量要比默认初始容量大
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold 阈值也要扩大两倍
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;//初始化的阈值
    else {               //容量为0，阈值就为容量*负载因子
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默认初始容量16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//阈值16*0.75=12
    }
    if (newThr == 0) {//如果初始化容量小于16时，没有阈值。因为构造函数可以自己设初始容量
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;//赋值给阈值
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;//扩容后将旧的哈希表赋值到新的哈希表中
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {//当前哈希桶节点为e
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)//没有下个节点
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//重新计算index，放入新的哈希表中
                else if (e instanceof TreeNode)//有next节点，且为树节点，将此树转移到新的cap中
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order 链表情况，将链表插入到新的哈希表节点中
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;//下一个节点
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {//当前桶节点为首节点
                            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;//返回新的哈希表
}

总的来讲，插入数据后扩容过程分为以下几个步骤：

①当前容量是否超过最大容量，超过则不扩容，直接返回。且阈值（threshold）为整数的最大值
②当前容量小于最大容量且大于初始容量。容量扩大两倍，阈值也扩大两倍

扩容后就将旧的表数据转移到新的表，利用hash&length-1计算index值，判断当前桶节点属于链表节点还是红黑树节点，再依次移入。

public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;//判断删除的节点是否为空，不为空就返回该节点值
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
}

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    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))))
            node = p;//获取当前的节点
        else if ((e = p.next) != null) {//要删除的节点
            if (p instanceof TreeNode)//下一个节点为树节点
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {//链表节点，遍历找到节点
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }//遍历找到节点
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode)//如果删除的是红黑树节点
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p)//普通节点
                tab[index] = node.next;
            else//链表节点，修改next值
                p.next = node.next;
            ++modCount;//修改次数加一
            --size;//元素减一
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;//表示没有该节点，没找到
}

区别加总结

相同点：
计算index都是hash&length-1
不同点：
①JDK1.7时采用的是数组加单链表的数据结构，JDK1.8采用的是数组加单链表加红黑树的数据结构
②1.7是先扩容再插入，1.8是先插入再扩容
③解决冲突时，1.7是头插法的纵向延伸，但会容易逆序环形链表死循环问题；1.8是加入了红黑树，采用尾插法，能够避免出现逆序死循环的问题。

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为什么 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key 键

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部分内容借鉴网址：https://www.jianshu.com/p/8324a34577a0?utm_source=oschina-app
确实写的好，佩服！

Hashmap确实还有很多可以深挖的知识点，这也是我第一次认真的写一篇文章，在我这么写了几千字的面子上就点个小心心呗，以后我会隔几天写一篇技术栈的文章并且同步到github上！有什么写的不好的地方和不足，欢迎大家指出！

隔壁写的实在是太好了，导致我有点力不从心，就这样吧！

本文地址：https://blog.csdn.net/liyuanbo1997/article/details/107371483