HashMap是Map家族中使用频度最高的一个，下文主要结合源码来讲解HashMap的工作原理。
1. 数据结构
HashMap的数据结构主要由数组+链表+红黑树（JDK1.8后新增）组成，如下图所示：
左侧数组是哈希表，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，当不同的key映射到数组的同一位置，就将其放入单链表中来解决key的hash值的冲突。
当链表的长度>8时，JDK1.8做了数据结构的优化，会将链表转化为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提升HashMap的性能，查询效率链表O(N)，红黑树是O(lgN)。
哈希表中当key的哈希值冲突时，可采用 开放地址法 和 链地址法 来解决。Java中的HashMap使用了链地址法：在每个数组元素后都有一个链表，对key通过Hash算法定位到数组下标，将键值对数据放在对应下标元素的链表上。
先了解下HaspMap的几个字段：
/* ---------------- Fields -------------- */ /** * The table, initialized on first use, and resized as * necessary. When allocated, length is always a power of two. * (We also tolerate length zero in some operations to allow * bootstrapping mechanics that are currently not needed.) */ transient Node<K,V>[] table; /** * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used * for keySet() and values(). */ transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * The number of key-value mappings contained in this map. */ transient int size; /** * The number of times this HashMap has been structurally modified * Structural modifications are those that change the number of mappings in * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g., * rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of * the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException). */ transient int modCount; /** * The next size value at which to resize (capacity * load factor). */ int threshold; /** * The load factor for the hash table. */ final float loadFactor;
- size：HashMap中实际存在的 Node（key-value对）数量。
- modCount：记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代器的Fail-Fast（迭代快速失败）。当 put 新的 key-value 键值对时，如果新增了Node节点，属于结构变化，而某个key对应的value被覆盖则不属于结构变化。
- threshold：threshold = capacity * loadFactor，允许数组容纳的最多元素数量，如果超过这个数目就重新resize（扩容），扩容后HashMap的容量是之前的两倍。负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
- loadFactor：负载因子，默认是0.75。是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议不要修改。
- Node[] table：是 HashMap 的哈希桶数组，是一个 HashMap 类中的非常重要的字段。
HashMap默认的初始容量是 16，负载因子是 loadFactor=0.75，也就是说：使用HashMap默认构造函数新建了一个HashMap对象，数组最多容纳元素个数 threshold = 16 * 0.75 = 12。当增加数据时，size 和 modCount 会随着增加，数据实际容量超过12时，HashMap就会进行扩容。
Node的源码如下：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // 用来定位数组索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; // 链表的下一个node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> 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; } }
Node 是 HashMap 的一个内部类，实现了 Map.Entry 接口，存储着键值对。上图中的每一个黑色节点就是一个 Node 对象。
2. Hash算法
在查找、增加、删除 key-value 键值对时，都需要先在HashMap中定位哈希桶数组的索引位置。有时两个key的下标会一样，此时就发生了Hash碰撞，当Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就越高。
定位数组索引位置的源码实现如下：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } // jdk1.7的源码 static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } //jdk1.8没有 indexFor() 方法，但实现原理一样的，定位数组索引下标一般按如下方式：tab[(n - 1) & hash] /** * Implements Map.get and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @return the node, or null if none */ 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) { ... } }
Hash算法本质上分三步：
- 取key的hashCode值：h = key.hashCode()
- 高位运算：h ^ (h >>> 16)
- 取模运算：table[(table.length - 1) & hash]
hash值通过hashCode()的高16位异或低16位来计算，可以在tabl.length比较小时，能将高低bit都参与到Hash计算中。
在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方，这样设计，主要是为了在取模和扩容时做优化。如果将hash值直接对数组长度进行取模运算，这样元素分布也比较均匀，但是模运算的消耗是比较大的。当length总是2的n次方时，(table.length - 1) & hash = hash % length，如此来计算元素在table数组的索引处，& 比 % 具有更好的效率。
举例如下：
3. put方法
HashMap的put方法源码如下：
public V put(K key, V value) { // 对key求hash值 return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // table为空，则resize()进行扩容新建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 计算key在table中的index索引下标，如果Node为null，则table[index]中新建Node节点 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // table[index]的首个节点key存在，则覆盖value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 判断table[index]是否为红黑树，如果是，则直接在树中插入key-value else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // table[index]为链表，遍历链表。 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 若链表长度 > 8，则将链表转化为红黑树，在红黑树中进行插入 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // key已经存在，则直接覆盖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; // 插入Node成功后，判断实际存在的key-value对是否大于最大容量threshold，如果超过，则进行扩容resize() if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
4. 扩容
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，就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组。
resize() 扩容时，会新建一个更大的Entry数组，将原来Entry数组中的元素通过transfer()方法转移到新数组上。通过遍历数组+链表的方式来遍历旧Entry数组中的每个元素，通过上文提到的 indexFor()方法确定在新Entry数组中的下标位置，然后使用链表头插法插入到新Entry数组中。扩容会带来一系列的运算，新建数组，对原有元素重新hash，这是很耗费资源的。
JDK1.7 resize的源码如下：
void resize(int newCapacity) { // newCapacity为新的数组长度 // 获取扩容前旧的Entry数组和数组长度 Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; // 扩容前的数组长度已经达到最大值了(2^30) if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; // 修改最大容量阈值为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 } 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++) { Entry<K,V> e = src[j]; // 遍历取得旧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<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 重新计算每个元素在数组中的下标位置 e.next = newTable[i]; // 使用单链表的头插方式，将旧Entry数组中元素添加到新Entry数组中 newTable[i] = e; e = next; // 访问下一个Entry链上的元素 } while (e != null); } } }
JDK1.8 resize的源码如下：
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) { // 容量超过最大值就不再扩充了 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 容量没有超过最大值，就扩充为原来的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize容量上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的bucket中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // 链表优化重hash Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { 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); // 原索引放到bucket中 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket中 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
HashMap长度扩展为原来的2倍，这样使得元素的位置要不在原位置，要不在移动2次幂的位置。
旧table数组的长度为n，元素原来的位置为(n - 1) & hash，扩容后数组长度为原来的2倍，则元素的新位置为 (n * 2 - 1) & hash。举个例子，原来table数组长度 n=16，图a 表示key1和key2确定索引的位置，图 b表示扩容后 key1和key2确定索引的位置，hash1和hash2分别为key1和key2通过Hash算法求得的hash值。如下图所示：
key1的原位置为00101=5，扩容后的位置仍为00101=5；而key2原位置为00101=5，扩容后的位置为10101=5+16（原位置+oldCap）
这样设计的好处在于：既省去了重新计算hash值的时间；同时，新增1bit是0或1是随机的，因此resize扩容的过程，将之前冲突的同一链表上的节点均匀的分散到新的bucket上
5. 线程安全问题
HashMap是非线程安全的，在多线程场景下，应该避免使用，而是使用线程安全的ConcurrentHashMap。在多线程场景中使用HashMap可能出现死循环，从而导致CPU负载过高达到100%，最终程序宕掉。
当put新元素到HashMap中时，如果总元素个数超过 threshold ，HashMap则会resize扩容，从而hash表中的所有元素会rehash，重新分配到新的hash表中。如果多个线程并发进行 rehash的话，可能会导致环形链表的出现，当另一线程调用HashMap.get()，访问到了环形链表时，就出现了死循环，最终导致程序不可用。如何产生环形链表的细节，这篇文章写的很简介明了：https://coolshell.cn/articles/9606.html。