HashMap 原理
数据结构
JDK 8 和JDK 7 的区别
1.为了加快查询效率，java8的hashmap引入了红黑树结构，当数组长度大于默认阈值64时，且当某一链表的元素>8时，该链表就会转成红黑树结构，查询效率更高。（问题来了，什么是红黑树？什么是B+树？（mysql索引有B+树索引）什么是B树？什么是二叉查找树？）数据结构方面的知识点会更新在【数据结构专题】，这里不展开。
这里只简单的介绍一下红黑树：
红黑树是一种自平衡二叉树，拥有优秀的查询和插入/删除性能，广泛应用于关联数组。对比AVL树，AVL要求每个结点的左右子树的高度之差的绝对值（平衡因子）最多为1，而红黑树通过适当的放低该条件（红黑树限制从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长，结果是这个树大致上是平衡的），以此来减少插入/删除时的平衡调整耗时，从而获取更好的性能，而这虽然会导致红黑树的查询会比AVL稍慢，但相比插入/删除时获取的时间，这个付出在大多数情况下显然是值得的。
2.优化扩容方法，在扩容时保持了原来链表中的顺序，避免出现死循环
HashMap 的存储结构是一个 Entry数组，和一个单向链表。JDK1.8之后 链表结构如果超过 8 链表变成为红黑树
容量(capacity)：每次扩容是 2*n 一定是2的n次方？！源码中有个roundUpToPowerOf2(toSize); 方法 20 ->32
负责因子（loadFactor）： 0.75
扩容阀值 （threshold）：0.75*capacity 到到这个值 hashmap扩容 <<=1
与hashtable比较
hashtabe 初始值 11 每次扩容 2*n+1
hashtable 采用的是synchronized 加锁，保证线程安全，推荐使用concurrentHashMap 采用分段锁的方式，效率更高
JDK 7 中hashmap 怎么 put，get?
public V put(K key, V value) {
// 当插入第一个元素的时候，需要先初始化数组大小
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 如果 key 为 null，感兴趣的可以往里看，最终会将这个 entry 放到 table[0] 中
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 1. 求 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 找到对应的数组下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 3. 遍历一下对应下标处的链表，看是否有重复的 key 已经存在，
// 如果有，直接覆盖，put 方法返回旧值就结束了
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 4. 不存在重复的 key，将此 entry 添加到链表中，细节后面说
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}先看数组初始化的函数 inflateTable
private void inflateTable(int toSize) {
// 保证数组大小一定是 2 的 n 次方。
// 比如这样初始化：new HashMap(20)，那么处理成初始数组大小是 32
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
// 计算扩容阈值：capacity * loadFactor
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 算是初始化数组吧
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}找到数组下标
原理: 使用 key 的 hash 值对数组长度进行取模就可以了, 这个也是因为长度是 2的n次方才可以这么干
static int indexFor(int hash, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return hash & (length-1);
}添加节点到链表中
原理：找到数组下标后，会先进行 key 判重，如果没有重复，就准备将新值放入到链表的表头。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 如果当前 HashMap 大小已经达到了阈值，并且新值要插入的数组位置已经有元素了，那么要扩容
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 扩容，后面会介绍一下
resize(2 * table.length);
// 扩容以后，重新计算 hash 值
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新计算扩容后的新的下标
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 往下看
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 这个很简单，其实就是将新值放到链表的表头，然后 size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}添加节点最重要的是先判断是否需要扩容,需要的话先扩容，再把节点放到扩容后的数组相应位置的链表的表头。
数组扩容
插入新值时，如果当前的数组已经到达了数组的阀值，并且插入的数组上已经有元素，会触发扩容，扩容后，数组为原来的两倍
扩容时将一个新的数组替换为原来的小数组，并且将原数组中的值插入到新数组中去。
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新的数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 将原来数组中的值迁移到新的更大的数组中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}由于是双倍扩容，迁移过程中，会将原来 table[i] 中的链表的所有节点，分拆到新的数组的 newTable[i] 和 newTable[i + oldLength] 位置上。如原来数组长度是 16，那么扩容后，原来 table[0] 处的链表中的所有元素会被分配到新数组中 newTable[0] 和 newTable[16] 这两个位置。
数组迁移 transfer
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<K,V> 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 {// 头插法建立链表
Entry<K,V> 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);
}
}
}总结: JDK7中HashMap如何put
putval方法：
判断table 是否为空或者null ,如果是，进行resize扩容
如果 key = null 这个key 防止entry 数组的 table[0]
如果key !=null 计算key的hash 值， 然后根据hash值 找到数据的下标
遍历这个数组下的链表：
如果链表下有相同的key值，用这个新节点Node(K,V)的V 替代原来旧的value
如果链表下没有相同的key,在链表中增加， 如果size>threadhold 时候，进行扩容，此时需要根据hash重新计算数组下标，最后将节点加入到链表的表头，方便查找
hashmap 如何 get？
- 根据 key 计算 hash 值。
- 找到相应的数组下标：hash & (length – 1)。
- 遍历该数组位置处的链表，直到找到相等(==或equals)的 key。
根据key值得到value
public V get(Object key) {
// 之前说过，key 为 null 的话，会被放到 table[0]，所以只要遍历下 table[0] 处的链表就可以了
if (key == null)
return getForNullKey();
//
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}getEntry(key）
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 确定数组下标，然后从头开始遍历链表，直到找到为止
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}总结：JDK7中HashMap如何get?
如果key=null 返回的是tabe[0] 的链表，根据链表去找值就可以了
如果key!=null key做hash，找到数组下标，然后遍历链表，根据key值比较，找到对应Node值，然后返回.
JDK1.8 中HashMap的数据结构
JDK8中对HashMap的结构做了一定的修改。JDK8中引入了红黑树，数据结构为 数组+红黑树+链表
JDK8中HashMap如何put？
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 第三个参数 onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度
// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 数组该位置有数据
Node<K,V> e; K k;
// 首先，判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据，key 是不是"相等"，如果是，取出这个节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 到这里，说明数组该位置上是一个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个
// 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 node
break;
p = e;
}
}
// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"
// 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}JDK7和JDK8中不一样的地方有JDK7是先扩容然后再放新值，JDK8是先放值后扩容，当然这个不是重点
总结下JDK8中put的思路
- hashmap第一次put的时候，会进行扩容,用来初始化数组长度。
- 找到数组下标，判断该数组下标对应的元素是否为null,如果是null,直接将新值放进去即可
- 如果数组下标对应的元素不是null, 如果这个链表的第一个数据和要插入的值相等，说明了要覆盖，后续处理；判断节点类型是不是红黑树，然后使用红黑树的插值方法；如果是链表，有元素和要插入的值相等的，说明需要覆盖，后续处理。不同的，插到链表最后面，然后判断是否要转成红黑树。
- 插入值之后，判断是否需要扩容，需要扩容，走扩容流程。
HashMap扩容 resize()
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) { // 对应数组扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 将数组大小扩大一倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 将阈值扩大一倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
newCap = oldThr;
else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 用新的数组大小初始化新的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原数组，进行数据迁移。
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果是红黑树，具体我们就不展开了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
// 这块是处理链表的情况，
// 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
// loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表，代码还是比较简单的
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
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;
// 第一条链表
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}JDK8 HashMap扩容和JDK7的有一定区别，JDK7中采用循环遍历链表节点的方式扩容，在并发的情况下可能会成环，JDK8中，采用了高 低链表的方式，有效的避免了这个问题。
JDK8中HashMap如何get
- 计算 key 的 hash 值，根据 hash 值找到对应数组下标: hash & (length-1)
- 判断数组该位置处的元素是否刚好就是我们要找的，如果不是，走第3步
- 判断该元素类型是否是 TreeNode，如果是，用红黑树的方法取数据，如果不是，走第4步
- 遍历链表，直到找到相等(==或equals)的 key.
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 判断第一个节点是不是就是需要的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否是红黑树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}http://www.javastack.cn/article/2018/hashmap-concurrenthashmap-details/