查看HashMap的代码之前我们先来看一下关于HashMap数据结构的题目，并且这些问题的答案都能够在代码中找到。
P：HashMap的底层是怎么样的
Q：在JDK1.8之前 HashMap的数据结构是数组 + 链表并且链表插入方式使用了头插法，从JDK1.8开始它的数据结构就再加上了红黑树并且链表插入方式改为尾插法。
P：为什么要使用链表？
Q：因为HashMap执行put操作的时候会对键名进行hash操作，hash过后会存在hash冲突的可能，如果只使用数组不使用链表来解决哈希冲突则会将之前同hash值进行覆盖也就查询不到之前put的值。
P：后来又为什么要加上红黑树？
Q：如果hash冲突过多会造成形成的链表过长造成查询的时间过长也就是时间复杂度为O(n)，引入红黑树能够把查询的时间复杂度调整为O(lgn)。
P：什么时候又链表转换为红黑树？
Q：链表长度大于8的时候。
先来一个比较潦草的JDK1.8开始的HashMap结构图。
解析HashMap 成员变量。
表示默认大小，1<<4是位运算即二的四次方为16。 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 表示最大大小。 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 表示负载因子，例如默认大小为16，负载因子为0.75，16✖️0.75=12，如果使用了超过12的长度，HashMap则会进行扩容。 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 表示转换为红黑树链表的长度阀值。 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 表示进行resize的时候，如果红黑树结点少于此数则转换为链表。 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 如果哈希冲突过多则会从链表转换为红黑树，转换为红黑树会判断容量大小，如果HashMap的容量小于此值则不会转换红黑树而是使用resize进行扩容。 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
HashMap 添加元素过程。
//添加元素
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } //对键名进行hash取值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //添加元素 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //容量初始化，如果table为空则调用resize if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //确定元素放入哪个槽位，如果为空则新生成的结点放入槽位之中 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; //比较槽位中第一个元素的hash值，key值 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //如果相等则将e指向该键值对 e = p; //如果类型为TreeNode即红黑树，则调用treeNode类中的putTreeVal方法进行插入 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //遍历链表 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { //e到达尾节点 //新建结点，并从链表尾部插入 p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果到达阀值则转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //如果与结点中的key相同则e指向p if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //插入键值对是否存在HashMap中 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //超过阀值则进行resize扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
知道插入是怎么样的，那我们就来看看取值是怎么样的一个流程。
//查找结点
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } //对键名进行hash取值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } //通过键名与键名hash的取值进行查找 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; //定位键值所在的位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //如果第一结点就找到元素则返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; //如果第一结点找不到，证明多个结点 if ((e = first.next) != null) { //如果是红黑树则调用TreeNode类的getTreeNode方法查找对应的结点。 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); //如果不是红黑树则是链表结构，则从链表中遍历查找。 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
如果getNode方法只使用hash来查找能否准确找到要取出的那个值？
开什么玩笑当然不行了，如果HashMap没有hash冲突的时候这样是可行的因为每个槽位只储存一个键值对能够直接在代码first.hash == hash中找出而不需要后面的红黑树查找或者链表遍历。如果存在hash冲突并只使用hash参数来查找则不能准确找出对应的键值对必须配合key值来查找。
头一次写博客还真累，就先跳过resize方法了 哈哈哈
