前言
HashMap源码和底层原理，现在在所有的公司面试中都会问到。不知道你有没有，反正我是被问吐了，几乎五家四问。所以我就干脆直接给它整明白算了，不然每次面试总是糊弄面试官也不是个事。
看完这篇文章（可能有点枯燥，毕竟我也是第一次看源码），你绝对能和你心爱的面试官，少说也得斗个三百回合。
HashMap存储结构
在JDK1.7及之前，是用数组加链表的方式存储的。
大方向上，HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中，每个绿色
的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
在jdk1.8及之后，是以数据加链表加红黑树存储的。
但是，众所周知，当链表的长度特别长的时候，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度，查询效率将直线下降，查询的时间复杂度为 O(n)。为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。
HashMap实现原理（常量剖析）
- HashMap实现了Map接口
- 默认的初始化容量为16，必须是2的n次幂
- HashMap的最大容量为2的30次方
- 默认的加载因子0.75，乘以数组容量得到的值，用来表示元素个数达到多少时，需要扩容。
多说一句，为什么设置 0.75 这个值呢，简单来说就是时间和空间的权衡。
若小于0.75如0.5，则数组长度达到一半大小就需要扩容，空间使用率大大降低，
若大于0.75如0.8，则会增大hash冲突的概率，影响查询效率。
- 若链表中节点个数超过这个阈值8，就会转化为红黑树。
当红黑树上的元素个数，减少到6个时，就退化为链表。
说到这里了，不得不提问一句，为什么元素个数到6时，才会退化为链表，而不是7呢？
这是因为啊，元素个数7它是一个缓冲区，你是红黑树的时候到6就是链表，你是链表的时候到8就是红黑树，但是你是7的时候，它有可能是链表还没有变成红黑树的时候，也有可能是红黑树没退化成链表的时候，为了防止来回转换，节省开销，所以才设成6呢。
- 链表转化为红黑树，除了有阈值的限制，还有另外一个限制，需要数组容量至少达到64，才会树化。这是为了避免，数组扩容和树化阈值之间的冲突。
jdk1.8之后HashMap的插入详解
//put方法，会先调用一个hash()方法，得到当前key的一个hash值，
//用于确定当前key应该存放在数组的哪个下标位置
//这里的 hash方法，我们姑且先认为是key.hashCode()，其实不是的，一会儿细讲
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//把hash值和当前的key，value传入进来
//这里onlyIfAbsent如果为true，表明不能修改已经存在的值，因此我们传入false
//evict只有在方法 afterNodeInsertion(boolean evict) { }用到，可以看到它是一个空实现，因此不用关注这个参数
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判断table是否为空，如果空的话，会先调用resize扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根据当前key的hash值找到它在数组中的下标，判断当前下标位置是否已经存在元素，
//若没有，则把key、value包装成Node节点，直接添加到此位置。
// i = (n - 1) & hash 是计算下标位置的，为什么这样算，后边讲
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//如果当前位置已经有元素了，分为三种情况。
Node<K,V> e; K k;
//1.当前位置元素的hash值等于传过来的hash，并且他们的key值也相等，
//则把p赋值给e，跳转到①处，后续需要做值的覆盖处理
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.如果当前是红黑树结构，则把它加入到红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//3.说明此位置已存在元素，并且是普通链表结构，则采用尾插法，把新节点加入到链表尾部
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//如果头结点的下一个节点为空，则插入新节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果在插入的过程中，链表长度超过了8，则转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
//插入成功之后，跳出循环，跳转到①处
break;
}
//若在链表中找到了相同key的话，直接退出循环，跳转到①处
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//①
//说明发生了碰撞，e代表的是旧值，因此节点位置不变，但是需要替换为新值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//用新值替换旧值，并返回旧值。
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//看方法名字即可知，这是在node被访问之后需要做的操作。其实此处是一个空实现，
//只有在 LinkedHashMap才会实现，用于实现根据访问先后顺序对元素进行排序，hashmap不提供排序功能
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
//void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//fail-fast机制
++modCount;
//如果当前数组中的元素个数超过阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
//同样的空实现
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
总结来说
- 判断table是否为空，如果空的话，会先调用resize扩容；
- 根据当前key的 hash 值，通过
(n - 1) & hash计算应当存放在数组中的下标 index ； - 查看 table[index] 是否存在数据，没有数据就构造一个 Node 节点存放在 table[index] 中；
- 存在数据，说明发生了 hash 冲突，继续判断 key 是否相等，如果相等，用新的 value 替换原数据(这里onlyIfAbsent 为 false)；
- 如果不相等，判断当前节点类型是不是树型节点，如果是树型节点，创建树型节点插入红黑树中；
- 如果不是树型节点，则采用尾插法，把新节点加入到链表尾部；判断链表长度是否大于 8， 大于的话链表转换为红黑树；
- 插入完成之后判断当前节点数是否大于阈值，如果大于开始扩容为原数组的二倍。
get方法详解
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//如果节点为空，则返回null，否则返回节点的value。这也说明，hashMap是支持value为null的。
//因此，我们就明白了，为什么hashMap支持Key和value都为null
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;
//首先要确保数组不能为空，然后取到当前hash值计算出来的下标位置的第一个元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//若hash值和key都相等，则说明我们要找的就是第一个元素，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果不是的话，就遍历当前链表（或红黑树）
if ((e = first.next) != null) {
//如果是红黑树结构，则找到当前key所在的节点位置
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是普通链表，则向后遍历查找，直到找到或者遍历到链表末尾为止。
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//否则，说明没有找到，返回null
return null;
}
这里，get(key)方法时获取key的hash值，计算hash&(n-1)得到在链表数组中的位置first=tab[hash&(n-1)],先判断first的key是否与参数key相等，若相等的话，说明我们要找的就是第一个元素，直接返回。
不等就根据不同的存储结构来做操作，如果是红黑树结构，则找到当前key所在的节点位置，如果是链表，遍历后面的链表找到相同的key值返回对应的Value值即可。
HashMap的扩容机制resize()
构造hash表时，如果不指明初始大小，默认大小为16（即Node数组大小16），如果Node[]数组中的元素达到（填充比*Node.length）重新调整HashMap大小 变为原来2倍大小,扩容很耗时。
其实在上边 put 方法中，我们会发现，当数组为空的时候，会调用 resize 方法，当数组的 size 大于阈值的时候，也会调用 resize方法。
final Node<K,V>[] resize() {
//旧数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧数组的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧数组的扩容阈值，注意看，这里取的是当前对象的 threshold 值，下边的第2种情况会用到。
int oldThr = threshold;
//初始化新数组的容量和阈值，分三种情况讨论。
int newCap, newThr = 0;
//1.当旧数组的容量大于0时，说明在这之前肯定调用过 resize扩容过一次，才会导致旧容量不为0。
//为什么这样说呢，之前我在 tableSizeFor 卖了个关子，需要注意的是，它返回的值是赋给了 threshold 而不是 capacity。
//我们在这之前，压根就没有在任何地方看到过，它给 capacity 赋初始值。
if (oldCap > 0) {
//容量达到了最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//新数组的容量和阈值都扩大原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//2.到这里，说明 oldCap <= 0，并且 oldThr(threshold) > 0，这就是 map 初始化的时候，第一次调用 resize的情况
//而 oldThr的值等于 threshold，此时的 threshold 是通过 tableSizeFor 方法得到的一个2的n次幂的值(我们以16为例)。
//因此，需要把 oldThr 的值，也就是 threshold ，赋值给新数组的容量 newCap，以保证数组的容量是2的n次幂。
//所以我们可以得出结论，当map第一次 put 元素的时候，就会走到这个分支，把数组的容量设置为正确的值（2的n次幂)
//但是，此时 threshold 的值也是2的n次幂，这不对啊，它应该是数组的容量乘以加载因子才对。别着急，这个会在③处理。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//3.到这里，说明 oldCap 和 oldThr 都是小于等于0的。也说明我们的map是通过默认无参构造来创建的，
//于是，数组的容量和阈值都取默认值就可以了，即 16 和 12。
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//③ 这里就是处理第2种情况，因为只有这种情况 newThr 才为0，
//因此计算 newThr（用 newCap即16 乘以加载因子 0.75，得到 12） ，并把它赋值给 threshold
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//赋予 threshold 正确的值，表示数组下次需要扩容的阈值（此时就把原来的 16 修正为了 12）。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//我们可以发现，在构造函数时，并没有创建数组，在第一次调用put方法，导致resize的时候，才会把数组创建出来。这是为了延迟加载，提高效率。
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//如果原来的数组不为空，那么我们就需要把原来数组中的元素重新分配到新的数组中
//如果是第2种情况，由于是第一次调用resize，此时数组肯定是空的，因此也就不需要重新分配元素。
if (oldTab != null) {
//遍历旧数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//取到当前下标的第一个元素，如果存在，则分三种情况重新分配位置
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//1.如果当前元素的下一个元素为空，则说明此处只有一个元素
//则直接用它的hash()值和新数组的容量取模就可以了，得到新的下标位置。
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//2.如果是红黑树结构，则拆分红黑树，必要时有可能退化为链表
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//3.到这里说明，这是一个长度大于 1 的普通链表，则需要计算并
//判断当前位置的链表是否需要移动到新的位置
else { // preserve order
// loHead 和 loTail 分别代表链表旧位置的头尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHead 和 hiTail 分别代表链表移动到新位置的头尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//如果当前元素的hash值和oldCap做与运算为0，则原位置不变
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//否则，需要移动到新的位置
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//原位置不变的一条链表，数组下标不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//移动到新位置的一条链表，数组下标为原下标加上旧数组的容量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
扩容发生的条件
-
当 HashMap 中键值对 key-value 个数大于阀值的时候（注意不是什么桶或数组的占用情况），就会以2倍的capacity对oldtable进行resize操作
-
HashMap 为空或者数组长度为 0
-
升级成红黑树时，数组长度小于64，会进行一次扩容代替升级
jdk1.8使用红黑树的改进
在java jdk8中对HashMap的源码进行了优化，在jdk7中，HashMap处理“碰撞”的时候，都是采用链表来存储，当碰撞的结点很多时，查询时间是O（n）。
在jdk8中，HashMap处理“碰撞”增加了红黑树这种数据结构，当碰撞结点较少时，采用链表存储，当较大时（>8个），采用红黑树（特点是查询时间是O（logn））存储（有一个阀值控制，大于阀值(8个)，将链表存储转换成红黑树存储）。
你可能还知道哈希碰撞会对hashMap的性能带来灾难性的影响。
如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候，这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下，所有的key都映射到同一个桶中，这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到O(n)。
随着HashMap的大小的增长，get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内，平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。
JDK1.8HashMap的红黑树是这样解决的：
如果某个桶中的记录过大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。
HashMap为什么是线程不安全的
(我理解的）
jdk1.7会发生死循环，数据丢失，数据覆盖这些问题，主要是因为扩容时是在transfer函数中完成数据迁移的，entry数组使用的是头插法（死循环，数据丢失）。
jdk1.8 是在resize函数中完成了数据迁移，并且采用了尾插法，解决了死循环、数据丢失，但是仍会有数据覆盖的问题。
HashMap的遍历
方法1：使用For-Each迭代entries
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()){
System.out.println("key = " + entry.getKey() + ", value = " + entry.getValue())
}
方法2：使用For-Each迭代keys和values
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
//iterating over keys only
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println("Key = " + key);
}
//iterating over values only
for (Integer value : map.values()) {
System.out.println("Value = " + value);
}
方法3：使用iterator迭代遍历
使用泛型：
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator();
while (entries.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue());
}
不使用泛型：
Map map = new HashMap();
Iterator entries = map.entrySet().iterator();
while (entries.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry) entries.next();
Integer key = (Integer)entry.getKey();
Integer value = (Integer)entry.getValue();
System.out.println("Key = " + key + ", Value = " + value);
}
详解jdk1.7使用头插法链表会形成死循环
因为JDK1.7是采用的头插法，transfer 这个方法在多线程环境下有可能会使链表形成环状，以至于后面当插入进去，查询的时候会死循环。JDK1.8做了改进，用的是尾插法，不会产生死循环。
下面上代码，
void transfer(Entry[] newTable) {
//保存旧数组的引用
Entry[] src = table;
//新数组的长度
int newCapacity = newTable.length;
//开始转移整个table包括table上链表的数据
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
//e不等于空，说明下面有链表
if (e != null) {
//环节1
src[j] = null;
do {
//保存下一个节点，防止断链
//代码1处
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//使用头插法插入
//代码2处
e.next = newTable[i];
//代码3处
newTable[i] = e;
//代码4处
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
比如现在，有两个线程都执行 transfer 方法。每个线程都会在它们自己的工作内存生成一个newTable 的数组，用于存储变化后的链表，它们互不影响（这里互不影响，指的是两个新数组本身互不影响）。但是，需要注意的是，它们操作的数据却是同一份。
我们假设，原数组容量只有2，其中一条链表上有两个元素 A,B，如下图：
假设线程一执行到了上图1中所指的代码1处，恰好 CPU 时间片到了，线程被挂起，不能继续执行了。 记住此时，线程一中记录的 e = A ， e.next = B。
然后线程二正常执行，扩容后的数组长度为 4， 假设 A，B两个元素又碰撞到了同一个桶中。然后，通过几次 while 循环后，采用头插法，最终呈现的结构如下：
此时，线程一解挂，继续往下执行。注意，此时线程一，记录的还是 e = A，e.next = B，因为它还未感知到最新的变化。
我们主要关注图1中标注的①②③④处的变量变化：
第一次循环结束后，线程一新数组的结构如下图：
然后，由于 e=B，不为空，进入第二次循环。
第二次循环结束后，线程一新数组的结构如下图：
此时，由于 e=A，不为空，继续循环。
第三次循环结束后，看下图，A的指向由 null ，改为指向为 B，因此 A 和 B 之间成环。
到这里，可能就有人问，说了这么多，成环了又怎样？
其实到最后它还调用了getEntry()方法。
可以看到查找元素时，只要 e 不为空，就会一直循环查找下去。若有某个元素 C 的 hash 值也落在了和 A，B元素同一个桶中，则会由于， A，B互相指向，e.next 永远不为空，就会形成死循环。
至此，写了元旦两天，也就会（但还不是完全会）这么点东西，全写上了。是不是觉得实力大增，给面试官答出来个七七八八，工资最少也得涨个100块。
部分参考：面试官再问你 HashMap 底层原理，就把这篇文章甩给他看
