HashMap的实现原理看这篇就够了，图文源码详解，深入浅出简单易懂
HashMap 是一线资深 java工程师必须要精通的集合容器，它的重要性几乎等同于Volatile在并发编程的重要性（可见性与有序性）。本篇通过图文源码详解，深度剖析 HashMap 的重要内核知识，易看易学易懂。建议收藏，多学一点总是好的，万一面试被问到了呢。
我是Mike，10余年BAT一线大厂架构技术倾囊相授。
本篇重点：
1.HashMap的数据结构
2.HashMap核心成员
3.HashMapd的Node数组
4.HashMap的数据存储
5.HashMap的哈希函数
6.哈希冲突：链式哈希表
7.HashMap的get方法：哈希函数
8.HashMap的put方法
9.为什么槽位数必须使用2^n？
HashMap的数据结构
首先我们从数据结构的角度来看：HashMap是:数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）的数据结构，如下所示:
这里需要搞明白两个问题：
-
数据底层具体存储的是什么？
-
这样的存储方式有什么优点呢？
1.核心成员
默认初始容量(数组默认大小):16，2的整数次方
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
默认负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
装载因子用来衡量HashMap满的程度，表示当map集合中存储的数据达到当前数组大小的75%则需要进行扩容
链表转红黑树边界
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
红黑树转离链表边界
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
哈希桶数组
transient Node<K,V>[] table;
实际存储的元素个数
transient int size;
当map里面的数据大于这个threshold就会进行扩容
int threshold 阈值 = table.length * loadFactor
2.Node数组
从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;//用来定位数组索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//链表的下一个Node节点
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
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;
}
}
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。
HashMap的数据存储
1.哈希表来存储
HashMap采用哈希表来存储数据。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
哈希表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。
2.哈希函数
哈希表中元素是由哈希函数确定的,将数据元素的关键字Key作为自变量，通过一定的函数关系（称为哈希函数），计算出的值，即为该元素的存储地址。
表示为：Addr = H（key）,如下图所示：
哈希表中哈希函数的设计是相当重要的，这也是建哈希表过程中的关键问题之一。
3.核心问题
建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题：
1)构造一个合适的哈希函数,均匀性 H（key）的值均匀分布在哈希表中
2)冲突的处理
冲突：在哈希表中，不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。
4.哈希冲突：链式哈希表
哈希表为解决冲突，可以采用地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。
链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合,如下图所示：
HashMap的哈希函数
/**
* 重新计算哈希值
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//计算数组槽位
(n - 1) & hash
对key进行了hashCode运算，得到一个32位的int值h,然后用h 异或 h>>>16位。在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)。
这样做的好处是，可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算，而且混合后，低位的信息中加入了高位的信息，这样高位的信息被变相的保留了下来。
等于说计算下标时把hash的高16位也参与进来了，掺杂的元素多了，那么生成的hash值的随机性会增大，减少了hash碰撞。
备注：
-
^异或：不同为1，相同为0
-
>>> ：无符号右移：右边补0
-
&运算：两位同时为“1”，结果才为“1，否则为0
h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方。
为什么槽位数必须使用2^n？
1.为了让哈希后的结果更加均匀
假如槽位数不是16，而是17，则槽位计算公式变成：(17 – 1) & hash
从上文可以看出，计算结果将会大大趋同，hashcode参加&运算后被更多位的0屏蔽，计算结果只剩下两种0和16，这对于hashmap来说是一种灾难。2.等价于length取模
当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
位运算的运算效率高于算术运算，原因是算术运算还是会被转化为位运算。
最终目的还是为了让哈希后的结果更均匀的分部，减少哈希碰撞，提升hashmap的运行效率。
分析HashMap的put方法：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 当前对象的数组是null 或者数组长度时0时，则需要初始化数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (tab = resize()).length;
}
// 使用hash与数组长度减一的值进行异或得到分散的数组下标，预示着按照计算现在的
// key会存放到这个位置上，如果这个位置上没有值，那么直接新建k-v节点存放
// 其中长度n是一个2的幂次数
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) {
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
}
// 如果走到else这一步，说明key索引到的数组位置上已经存在内容，即出现了碰撞
// 这个时候需要更为复杂处理碰撞的方式来处理，如链表和树
else {
Node<K,V> e; K k;
//节点key存在，直接覆盖value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e = p;
}
// 判断该链为红黑树
else if (p instanceof TreeNode) {
// 其中this表示当前HashMap, tab为map中的数组
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
}
else { // 判断该链为链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果当前碰撞到的节点没有后续节点，则直接新建节点并追加
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD = 8
// 从0开始的，如果到了7则说明满8了，这个时候就需要转
// 重新确定是否是扩容还是转用红黑树了
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到了碰撞节点中，key完全相等的节点，则用新节点替换老节点
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 此时的e是保存的被碰撞的那个节点，即老节点
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent是方法的调用参数，表示是否替换已存在的值，
// 在默认的put方法中这个值是false，所以这里会用新值替换旧值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// map变更性操作计数器
// 比如map结构化的变更像内容增减或者rehash，这将直接导致外部map的并发
// 迭代引起fail-fast问题，该值就是比较的基础
++modCount;
// size即map中包括k-v数量的多少
// 超过最大容量 就扩容
if (++size > threshold)
resize();
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap的put方法执行过程整体如下：
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
HashMap总结
HashMap底层结构？基于Map接口的实现，数组+链表的结构，JDK 1.8后加入了红黑树，链表长度>8变红黑树,<6变链表
两个对象的hashcode相同会发生什么? Hash冲突，HashMap通过链表来解决hash冲突
HashMap 中 equals() 和 hashCode() 有什么作用？HashMap 的添加、获取时需要通过 key 的 hashCode() 进行 hash()，然后计算下标 ( n-1 & hash)，从而获得要找的同的位置。当发生冲突（碰撞）时，利用 key.equals() 方法去链表或树中去查找对应的节点
HashMap 何时扩容？put的元素达到容量乘负载因子的时候，默认16*0.75
hash 的实现吗？h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)， hashCode 进行无符号右移 16 位，然后进行按位异或，得到这个键的哈希值，由于哈希表的容量都是 2 的 N 次方，在当前，元素的 hashCode() 在很多时候下低位是相同的，这将导致冲突（碰撞），因此 1.8 以后做了个移位操作：将元素的 hashCode() 和自己右移 16 位后的结果求异或
HashMap线程安全吗？HashMap读写效率较高，但是因为其是非同步的，即读写等操作都是没有锁保护的，所以在多线程场景下是不安全的，容易出现数据不一致的问题，在单线程场景下非常推荐使用。
以上就是HashMap的介绍。
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