HashMap作为java开发中最常用的集合之一，了解其特性对日常开发尤为重要，本文基于jdk1.8源码来分析HashMap有哪些重要的特性。
1 数据结构
了解HashMap首先当然要从了解数据结构说起，具体见下图：
数据结构源码如下：
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
......
}从上图可以看出HashMap内部是由Node节点的链表数组构成，该数据结构又称为哈希桶。
2 链地址法解决哈希冲突
既然HashMap内部是一个哈希桶，那么进行put操作时就有可能会发生哈希冲突，哈希冲突是将元素放入数组时，若数组中存在一样的元素即表示发生了哈希冲突，而HashMap解决哈希冲突的方法为链地址法，这种解决冲突的方法具体操作是采用链表的方式，详细具体操作如下：
- 首先计算传入key的hash值
- 根据hash值找出对应数组中的下标
- 若数组下标中存在元素，则判断key是否相等，相等则覆盖value值，不相等则进入next节点
- 循环步骤3，若找不到相等的key，则用传入的key，value值创建一个新的Node节点，将新的Node节点加入链表尾部
源码如下：
public V put(K key, V value) {
//hash方法计算hash值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//hashmap采用默认构造器未指定大小时，则进行扩容，这也表示默认构造hashmap时其容量为懒加载
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
//resize()为扩容主要方法
n = (tab = resize()).length;
//i = (n - 1) & hash 即为计算哈希桶位置的算法
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//算出位置后，若该处没有节点（产生哈希冲突）则直接插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//下面的else则表示产生哈希冲突的处理方法
else if (p instanceof TreeNode)
//若为树结构，则进行树化处理
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//主要逻辑在这里
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//找不到相等的key，则构造一个新Node插入链表尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断是否达到红黑树构造条件
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//找到了相等的key则break
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//相等的key替换value值逻辑
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//新value值替换老value值
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//判断容量是否大于阈值，大于则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}注意，这里计算哈希桶位置的代码为：i = (n - 1) & hash，该算法表示在n为2的倍数情况下，通过位运算的方式计算数组下标，等同于数学中的取余，这同时也表示了hashmap的大小永远为2的倍数。
3 hash值计算方法
HashMap中计算hash值方法源码如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}从上面代码可看出，首先调了传入key的hashCode方法计算出hashCode，最后将该hashCode与它的高16位做与运算，这样做的原因在于因为数组大小值一般都是低位，采用(n - 1) & hash算法计算数组位置时，hash值只有低位有用，所以要将hash值的高位与低位相与，这样增加了随机性，发生哈希冲突的概率变得更小了。
4 扩容
HashMap扩容主要是由下列三个属性相互影响决定的：
- 第一个是HashMap的总容量capacity(默认值16）
- 第二个是负载因子loadFactor（默认值0.75）
- 第三个是阈值threshold（默认值12），该值由capacity * loadFactor决定
当进行put操作时，若hashmap内节点数大于阈值则进行扩容，扩容形式为两倍扩容，与jdk1.7扩容明显不同的是，jdk1.8的扩容不再是遍历老的节点，重新计算老的节点在新的容量中的位置，仅仅只是将当前位置加上扩容前的容量当做新的位置，这样就避免了jdk1.7扩容时的环形链表问题。
具体源码如下：
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//newCap即为扩容后的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 阈值也增加两倍
}
else if (oldThr > 0) // 用构造器初始化hashmap时，若只指定了阈值则容量值等于设置的阈值
newCap = oldThr;
else { // 如果阈值也没有设置，则容量和阈值都设为默认
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;
//下面则是扩容主要逻辑
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//生成一个新的哈希桶
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果老哈希桶下标处只有一个元素则直接计算新哈希桶中位置放置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//若节点是树则进行树化处理
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 下面就是一般的扩容逻辑了
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;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
//老哈希桶的位置+老哈希桶容量=在新哈希桶的位置
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}5 节点数大于等于7时构造红黑树
当hashmap进行put操作时，若发生哈希冲突且对应链表中无相等的节点，则将新的节点加入链表尾部，此时若该链接长度过长，hashmap会将该链表进行树化处理，具体处理为假如该链表长度大于等于7时，会转变成红黑树，红黑树是一个典型的二叉查找树，在搜索节点时具有比链表更优的性能，时间复杂度一般为O(logn)，hashmap转变为树的过程是jdk1.7中没有的。
具体源码如下：
if ((e = p.next) == null) {
//找不到相等的key，则构造一个新Node插入链表尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断是否达到红黑树构造条件，TREEIFY_THRESHOLD是一个final值为8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
//对该链表进行树化处理
treeifyBin(tab, hash);
break;
}6 容量值永远为2的倍数
从上面的分析可知，计算哈希桶位置算法(n - 1) & hash需保证n一定为2的倍数，hashmap是如何保证容量为2的倍数的呢？我们知道hashmap初始化时可以指定容量，我们可以先从该构造方法看起：
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方法保证了传入的值一定是2的倍数
//hashmap容量为懒加载，只有在put操作时才会对自己扩容，假如容量为0，扩容后的容量会设置成阈值，所以这里的阈值也可以看成hashmap的容量
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}从以上源码可以看出，hashmap是通过tableSizeFor方法保证自己的容量为2的倍数，tableSizeFor方法源码如下：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}该算法详解如下：
先来看有关n位操作部分，先来假设n的二进制为01xxxxxx，然后
- 对n右移1位：001xxxxx，再位或：011xxxxx
- 对n右移2为：00011xxx，再位或：01111xxx
- 同理，前面有四个1了，再右移4位然后进行位或操作可得8个1
- 综上可知，该算法让最高位的1后面的位全变为1。
- 由于int只有32位，所以完全覆盖了int的位数
将最高位的1后面的位全变为1后，再进行n+1操作，得出的值就为2的倍数了
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