前言
今天学习了基于JDK1.8的HashMap的源码，主要从如下几个方面来阐述，HashMap的数据结构，HashMap如何支持动态扩容，HashMap的散列函数是如何实现的，并且如何防止散列冲突，最后就是对HashMap的常用方法的源码解析。
目录
HashMap的数据结构
HashMap的散列函数
散列冲突的处理
HashMap的扩容机制
put 方法的源码解析
get 方法和remove的源码解析
基本的全局常量
1.默认初始化的容器大小16：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 1 左移4位
2.最大的数据容量2的30次方。也就是说最多存放2的30次方个数据
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
3.默认的加载因子 0.75f
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
PS: 散列表的加载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度
加载因子越大，说明空闲位置越小，冲突越多，散列表的性能会下降。
4. 默认的链表转红黑树的链表长度
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
5.默认的红黑树转链表的红黑树节点个数
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
6.最小的链表树形化的table的大小。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
HashMap的数据结构（基于JDK1.8）
HashMap的数据结构是散列表+链表+红黑树，其中散列表是其基本的数据结构（散列表使用的是桶数组，其实就是一个容量为N的普通数组A[0…N-1]。只不过，在这里我们要将每个单元都想象成一个"桶"（Bucket），每个桶单元里都可以存放一个条目。）。链表是用来存储散列值相同的结点的，当链表的默认长度大于8时链表就可能会转化成红黑树。
其数据结构图如下图所示：
从源码可知，HashMap类中有个非常重要的字段Node<K,V>[] table，即哈希桶数组，其实本质上就是一个数组。而Node是HashMap的一个内部类 ，实现了Map.Entry<K,V>接口，本质上就是一个键值对。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //用来定位数组索引位置（hash值） final int hash; //hash表的键 final K key; //存储的值 V value; //链表的下一个结点 Node<K,V> next; }
HashMap的散列函数
散列表中，我们需要一个函数，将任意键key转换为介于0与N-1之间的整数，这个函数就是散列函数（又称哈希函数），散列函数应该要满足如下三点基本要求：
散列函数计算得到的散列值必须是一个非负整数（因为数组的下标不可能是负数）
如果key1=key2, 那么hash(key1)=hash(key2)。
如果key1=/=key2, 那么hash(key1)=/=hash(key2)。
在HashMap中散列函数的实现如下：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
如上代码我们可以看出hashMap的散列函数是通过调用key的hashCode()方法得到其hashCode值（该方法适用于所有Java对象）。然后再通过hashCode值的高16位异或低16位（其中h >>> 16表示在二进制中将h右移16位）来得到hash值。
最后通过 (n - 1) & hash;（n-1对hash值做按位与运算，也就是求模运算） 得到该键值对的存储位置 。
下面举例说明，n为table的长度
散列冲突的处理
当两个key定位到相同的位置是，就会发生散列冲突，散列函数计算结果越分数均匀，散列冲突的概率就会越小，map存储的效率就会越高。在HashMap中是通过链表法来处理,即位置相同的结点会存储到同位置上的链表上。具体的代码实现如下：
//遍历链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //当p.next （后继指针）为null时，则设置node结点 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); } //如果键和值已经存在则返回 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; }
如上代码所示：散列冲突之后
1.首先遍历链表，在循环中，当p.next （后继指针）为null时，则设置node结点。
2.如果键和值已经存在则直接返回已经存在的数据。
HasMap的扩容机制
如果哈希桶数组很大，即使较差的散列函数也会比较分散，如果哈希桶数组很小，即使再好的散列函数，也会出现较多的散列冲突。所以，我们需要权衡时间成本和空间成本上权衡。其实就是根据实际情况确定哈希桶数组大小。并在此基础上设计较好的散列函数，HashMap就是通过良好的散列函数加扩容机制来控制map使得Hash碰撞较小。介绍扩容机制之前，我们需要知道几个重要的属性
int threshold; //map所能容纳的键值对的极限 final float loadFactor; //装载因子 int modCount; //记录HashMap被结构修改的次数，用于fast-fail int size; //map中包含的key-value的个数
HashMap的构造器主要是给这几个属性设值。 正如前面说到的HashMap默认的容器大小（capacity）是16，默认的转载因子（loadFactor）是0.75，而 threshold=loadFactor*capacity,也就是说转载因子越大，map所能容纳的键值对就越多。 当HashMap中元素的个数超过threshold就会启动扩容，每次扩容都会扩容到原来的两倍大小。默认的装载因子0.75是对空间和效率的一种平衡选择，建议大家不要修改。而size 表示HashMap中实际存在的键值对数量，modCount字段主要是用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代快速失败。例如put新键值对，但是对某个key对应的value值覆盖不属于结构变化。
其扩容主要分为如下两步：
1.创建一个新的两倍于原容量的数组。
2.循环将原数组中的数据移到新数组中。
具体代码如下：
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { //不是初始化，走扩容流程 //超过最大值就不在扩容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } //扩容后的容量是原来的2倍，左移一位就可以将数据翻倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; //向左位移一位，达到原阀值的2倍。 } else if (oldThr > 0) // 初始化容量，容量大小是threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults //容量，阀值指定初值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } //计算新的resize上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; //建立新容量数组 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //遍历原来的数组，把所有的元素都转移到新数组上去 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; //原数组置空，以便GC if (e.next == null) //原数组该位置无冲突，正常存放 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 原数组在这个位置上是一个红黑树 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else {// 原数组该位置冲突，但是还未达到树形化阈值，因此还是链表结构 // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { // 循环链表转移至新数组 next = e.next; //原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } //原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); //原索引放在bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } //原索引+oldCap放在bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 3、7、5。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。
经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展（指长度扩为原来的两倍），所以元素的位置要么在原来位置，要么是在原来位置再移动2次幂的位置，看下图就可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前key1和key2确定的索引位置示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色) 因此新的index就会发生这样的变化：
resize 00101=5 原位置
0101=5 ————>
16==>2*16 10101=21=5+16 原位置+oldCap
因此，我们在扩充HashMap的时候，不在需要像JDK1.7实现的那样重新计算hash。只需要看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引就变成 原索引+oldCap,可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
