Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：

下面针对各个实现类的特点做一些说明：

(1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

(4) TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。

 

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>

HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null ，允许多条记录的值为 null 。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap 。

 

 

一、HashMap 存储结构

　　HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下图所示：

 

 

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；

链表

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。

那么我们结合数组与链表的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：

从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置

从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。

/// Node
     
       类用来实现数组及链表的数据结构 static class Node
      
        implements Map.Entry
       
         {        final int hash;          //保存节点的 hash　值        final K key;        //保存节点的　key　值        V value;            //保存节点的　value 值        Node
        
          next;    //指向链表结构下的当前节点的　next 节点，红黑树　TreeNode　节点中也有用到        Node(int hash, K key, V value, Node
         
           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;        }    }
         
        
       
      
     

 

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

// TreeNode
     
       继承 LinkedHashMap.Entry
      
       ，用来实现红黑树相关的存储结构  // hashMap中的类    static final class TreeNode
       
         extends LinkedHashMap.Entry
        
          {        TreeNode
         
           parent;  // 存储当前节点的父节点        TreeNode
          
            left;　//存储当前节点的左孩子 TreeNode
           
             right;　//存储当前节点的右孩子 TreeNode
            
              prev; // 存储当前节点的前一个节点 boolean red;　// 存储当前节点的颜色（红、黑） TreeNode(int hash, K key, V val, Node
             
               next) { super(hash, key, val, next); } /**          * Returns root of tree containing this node.          */ final TreeNode
              
                root() { } /**          * Ensures that the given root is the first node of its bin.          */ static 
               
                 void moveRootToFront(Node
                
                 [] tab, TreeNode
                 
                   root) { } final TreeNode
                  
                    find(int h, Object k, Class
                    kc) { } final void treeify(Node
                   
                    [] tab) { } final Node
                    
                      untreeify(HashMap
                     
                       map) { } final TreeNode
                      
                        putTreeVal(HashMap
                       
                         map, Node
                        
                         [] tab, int h, K k, V v) { } final void removeTreeNode(HashMap
                         
                           map, Node
                          
                           [] tab, boolean movable) { } final void split(HashMap
                           
                             map, Node
                            
                             [] tab, int index, int bit) { } /* ------------------------------------------------------------ */ // Red-black tree methods, all adapted from CLR // 红黑树相关操作 static 
                             
                               TreeNode
                              
                                rotateLeft(TreeNode
                               
                                 root, TreeNode
                                
                                  p) { } static 
                                 
                                   TreeNode
                                  
                                    rotateRight(TreeNode
                                   
                                     root, TreeNode
                                    
                                      p) { } static 
                                     
                                       TreeNode
                                      
                                        balanceInsertion(TreeNode
                                       
                                         root, TreeNode
                                        
                                          x) { } static 
                                         
                                           TreeNode
                                          
                                            balanceDeletion(TreeNode
                                           
                                             root, TreeNode
                                            
                                              x) { } static 
                                             
                                               boolean checkInvariants(TreeNode
                                              
                                                t) { } }
                                              
                                             
                                            
                                           
                                          
                                         
                                        
                                       
                                      
                                     
                                    
                                   
                                  
                                 
                                
                               
                              
                             
                            
                           
                          
                         
                        
                       
                      
                     
                    
                   
                  
                 
                
               
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     

HashMap 各常量、成员变量作用

创建 HashMap 时未指定初始容量情况下的默认容量   

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

HashMap 的最大容量

    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

 HashMap 默认的装载因子,当 HashMap 中元素数量超过 容量*装载因子 时，进行　resize()　操作

    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

用来确定何时将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树

    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

 用来确定何时将解决 hash 冲突的红黑树转变为链表

    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

 

当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时，需要判断下此时数组容量，若是由于数组容量太小（小于　MIN_TREEIFY_CAPACITY　）导致的 hash 冲突太多，则不进行链表转变为红黑树操作，转为利用　resize() 函数对　hashMap 扩容　

    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

保存Node<K,V>节点的数组

 transient Node<K,V>[] table;

由　hashMap 中 Node<K,V>　节点构成的 set

transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

记录 hashMap 当前存储的元素的数量

transient int size;

记录　hashMap 发生结构性变化的次数（注意　value 的覆盖不属于结构性变化）

transient int modCount;

threshold的值应等于 table.length * loadFactor, size 超过这个值时进行　resize()扩容

int threshold;

记录 hashMap 装载因子

final float loadFactor;

hashMap的构造函数

 

//构造方法１，指定初始容量及装载因子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;    　/* tableSizeFor(initialCapacity)　方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂，若指定初始容量为９，则实际 hashMap           容量为16*/    　//注意此种方法创建的 hashMap 初始容量的值存在　threshold 中        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}//tableSizeFor(initialCapacity)　方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂static final int tableSizeFor(int cap) {        int n = cap - 1;        n |= n >>> 1;// >>> 代表无符号右移        n |= n >>> 2;        n |= n >>> 4;        n |= n >>> 8;        n |= n >>> 16;        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}//构造方法２，仅指定初始容量，装载因子的值采用默认的　0.75public HashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}//构造方法３，所有参数均采用默认值public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}

 

 

 

hashMap的put及相关方法

 

分析HashMap的put方法

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，

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，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

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，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

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，否则转向⑤；

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。

public V put(K key, V value) {      // 对key的hashCode()做hash      return putVal(hash(key), key, value, false, true);  }    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                 boolean evict) {      Node
     
      [] tab; Node
      
        p; int n, i;      // 步骤①：tab为空则创建     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)         n = (tab = resize()).length;     // 步骤②：计算index，并对null做处理      if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)          tab[i] = newNode(hash, key, value, null);     else {         Node
       
         e; K k;         // 步骤③：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;         // 步骤④：判断该链为红黑树         else if (p instanceof TreeNode)             e = ((TreeNode
        
         )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);         // 步骤⑤：该链为链表         else {             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                 if ((e = p.next) == null) {                     p.next = newNode(hash, key,value,null);                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                           treeifyBin(tab, hash);                     break;                 }                    // key已经存在直接覆盖value                 if (e.hash == hash &&                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                             break;                 p = e;             }         }                  if (e != null) { // existing mapping for key             V oldValue = e.value;             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                 e.value = value;             afterNodeAccess(e);             return oldValue;         }     }     ++modCount;     // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容     if (++size > threshold)         resize();     afterNodeInsertion(evict);     return null; }
        
       
      
     

 

 

 

 

 

 

/*读懂这个函数要注意理解 hash 冲突发生的几种情况         １、两节点　key 值相同（hash值一定相同），导致冲突         ２、两节点　key 值不同，由于 hash 函数的局限性导致hash 值相同，冲突　　 　　 ３、两节点　key 值不同，hash 值不同，但 hash 值对数组长度取模后相同，冲突      */        final TreeNode
     
       putTreeVal(HashMap
      
        map, Node
       
        [] tab,                                       int h, K k, V v) {            Class
         kc = null;            boolean searched = false;            TreeNode
        
          root = (parent != null) ? root() : this;　　　　　　　 //从根节点开始查找合适的插入位置（与二叉搜索树查找过程相同）            for (TreeNode
         
           p = root;;) {                int dir, ph; K pk;                if ((ph = p.hash) > h)                    dir = -1;　//　dir小于０，接下来查找当前节点左孩子                else if (ph < h)                    dir = 1;　//　dir大于０，接下来查找当前节点右孩子                else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))　　　　　　　　　　　　//进入这个else if 代表　hash 值相同，key　相同                    return p;　　　　 　　　　 /*要进入下面这个else if,代表有以下几个含义:                  1、当前节点与待插入节点　key　不同,　hash 值相同    　　　　　　　　2、ｋ是不可比较的，即ｋ并未实现　comparable
          
           　接口　　　　　　　　　　　　　　（若 k 实现了comparable
           
            　接口，comparableClassFor（k）返回的是ｋ的　class,而不是　null） 　　或者　compareComparables(kc, k, pk)　返回值为 0　　　　　　　　　　　　　　(pk 为空　或者　按照 k.compareTo(pk) 返回值为０，　　　　　　　　　　　　　　返回值为０可能是由于　ｋ的compareTo 方法实现不当引起的，compareTo 判定相等，而上个 else if　中　equals 判定不等)*/ else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { //在以当前节点为根的整个树上搜索是否存在待插入节点（只会搜索一次） if (!searched) { TreeNode
            
              q, ch; searched = true; if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null))　　　　　　　　　　　　　　　　　//若树中存在待插入节点，直接返回 return q; }　　　　　 　　　　　　 // 既然ｋ是不可比较的，那我自己指定一个比较方式 dir = tieBreakOrder(k, pk); }//end else if TreeNode
             
               xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {　　　　　　　　　　　　//找到了待插入的位置，xp 为待插入节点的父节点　　　　　　　　　　　　//注意TreeNode节点中既存在树状关系，也存在链式关系，并且是双端链表 Node
              
                xpn = xp.next; TreeNode
               
                 x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode
                
                 )xpn).prev = x;　　　　　　　　　　　　//插入节点后进行二叉树的平衡操作 moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } }//end for }//end putTreeVal 　　　　　 　　static int tieBreakOrder(Object a, Object b) { int d; //System.identityHashCode()实际是利用对象 a,b 的内存地址进行比较 if (a == null || b == null || (d = a.getClass().getName(). compareTo(b.getClass().getName())) == 0) d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ? -1 : 1); return d; }
                
               
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     

 

 HashMap get 及其相关方法

 

public V get(Object key) {        Node
     
       e;　　//实际上是根据输入节点的 hash 值和 key 值利用getNode 方法进行查找        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;    }　　final Node
      
        getNode(int hash, Object key) {        Node
       
        [] tab; Node
        
          first, e; int n; K k;        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {            if (first.hash == hash && // always check first node                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                return first;            if ((e = first.next) != null) {                if (first instanceof TreeNode)　　　　　　　　　　　　//若定位到的节点是　TreeNode 节点，则在树中进行查找                    return ((TreeNode
         
          )first).getTreeNode(hash, key);                do {
   //否则在链表中进行查找                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        return e;                } while ((e = e.next) != null);            }        }        return null;    }
         
        
       
      
     

 

final TreeNode
     
       getTreeNode(int h, Object k) {　　　　　　　　//从根节点开始，调用 find 方法进行查找            return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);        }　        final TreeNode
      
        find(int h, Object k, Class
        kc) {            TreeNode
       
         p = this;            do {                int ph, dir; K pk;                TreeNode
        
          pl = p.left, pr = p.right, q;　　　　　　　　　//首先进行hash 值的比较，若不同令当前节点变为它的左孩子或者右孩子                if ((ph = p.hash) > h)                    p = pl;                else if (ph < h)                    p = pr;　　　　　　　　　//hash 值相同，进行 key　值的比较                 else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))                    return p;                else if (pl == null)                    p = pr;                else if (pr == null)                    p = pl;　　　　　　　　　//执行到这儿，意味着hash 值相同，key 值不同    　　　　　　　　//若k 是可比较的并且k.compareTo(pk) 返回结果不为０可进入下面elseif                   else if ((kc != null ||                          (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)                    p = (dir < 0) ? pl : pr;                /*若 k 是不可比较的　或者　k.compareTo(pk) 返回结果为０则在整棵树中进行查找，先找右子树，右子树没有再找左子树*/                else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)                    return q;                else                    p = pl;            } while (p != null);            return null;        }
        
       
      
     

 

 HashMap 扩容方法　resize()

 

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

 

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

 

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量      Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组      int oldCapacity = oldTable.length;               if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了          threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了          return;      }         Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值 }

 

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

 

void transfer(Entry[] newTable) {      Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组      int newCapacity = newTable.length;      for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组          Entry
    
      e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素          if (e != null) {              src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）              do {                  Entry
     
       next = e.next;                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置                 e.next = newTable[i]; //标记[1]                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素             } while (e != null);         }     } }
     
    

 

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

 

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 5、7、3。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。

 

 

　　resize()　方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作，先来说下 rehash 的实现原理：

　　我们在扩容的时候，一般是把长度扩为原来2倍，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，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：

　　

　　因此，我们在扩充HashMap的时候，只需要看看原来的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的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

　　

　　这个算法很巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的槽中了。

参考文章：http://tech.meituan.com/java-hashmap.html