HashMap数据结构：
图片来源：【集合框架】JDK1.8源码分析之HashMap（一）
1.8 引用红黑树数据结构，提高了查询效率
构造函数和相关参数：
代码语言：javascript复制这里和1.7差不多,由于引入了红黑树的数据结构，多了 TREEIFY_THRESHOLD、UNTREEIFY_THRESHOLD、MIN_TREEIFY_CAPACITY 这几个参数
/**
* 默认初始化容量大小 16 ， 必须是2的幂次方
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 最大容量
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 负载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 转化为红黑树阈值
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 红黑树中的元素个数小于6就会还原为链表
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
* 设置初始化容量和负载因子的构造函数
*/
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;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 设置初始化容量的构造函数
* 默认负载因子是0.75
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 默认构造函数
* 默认长度是16，默认负载因子是0.75
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
*
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
put()方法
代码语言：javascript复制图片来源：Java 8系列之重新认识HashMap
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 计算哈希值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果table为空则进行初始化，扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 1.7是调用inflateTable()方法进行初始化，1.8则是调用resize()
n = (tab = resize()).length;
// 如果是新元素，直接新增一个节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 不是新元素
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 判断当前是不是一个树节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 循环遍历链表
for (int binCount = 0; ; binCount) {
// 判断这个节点是不是尾节点
if ((e = p.next) == null) {
// 放置新元素时，放到尾部，使用尾插法，JDK1.7使用头插法
// 使用这个方法也可以避免在多线程扩容时造成循环链表
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断是否需要将链表转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 转化为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 判断链表中结点的哈希值与插入的哈希值是否相等，
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果相等直接跳出循环
break;
p = e;
}
}
// 如果元素已经存在，替换并返回旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
modCount;
// 如果实例大小大于阈值则进行扩容
if ( size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
扩容：
代码语言：javascript复制 final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 当前容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 当前扩容的阈值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果当前容量大于0
if (oldCap > 0) {
// 如果当前容量大小等于之前设置的允许最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 将扩容的阈值设置为int类型的最大值，并返回原来的数组
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 当前容量小于之前设置的允许最大值，将其扩容到两倍大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 扩容的阈值也修改为当前的两倍大小
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 如果容量为0，且扩容阈值大于0，设置新容量为当前扩容的阈值
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 数组为空时则创建默认容量大小的，第一次put会调用到
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果新的扩容阈值为0，重新计算阈值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
将新阈值赋值给threshold
threshold = newThr;
// 创建一个新的数组结点
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//
table = newTab;
// 老数组不为空
if (oldTab != null) {
// 遍历老数组，将元素复制到新数组
for (int j = 0; j < oldCap; j) {
// 创建一个新结点
Node<K,V> e;
// 如果桶不为空，老结点指向新结点
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 将老结点置为空
oldTab[j] = null;
// 如果桶是空的，直接插入
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 判断是否是红黑树
else if (e instanceof TreeNode)
// 按照红黑树的方式插入
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 按照链表的方式插入
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 如果e的hash和旧容量相与为0
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 如果loTail为空，表示该节点为第一个节点
if (loTail == null)
// loHead赋值为第一个节点
loHead = e;
else
// 将节点加在loTail后面
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// e的hash和旧容量相与不为0
else {
// 如果hiTail为空，表示该节点为第一个节点
if (hiTail == null)
// hiHead赋值为第一个节点
hiHead = e;
else
// 将节点加在hiTail后面
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 如果loTail不为空（说明老表的数据有分布到新表上“原索引位置”的节点），则将最后一个节点的next设为空，并将新表上索引位置为“原索引位置”的节点设置为对应的头节点
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 如果hiTail不为空（说明老表的数据有分布到新表上“原索引 oldCap位置”的节点），则将最后一个节点的next设为空，并将新表上索引位置为“原索引 oldCap”的节点设置为对应的头节点
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
tips：扩容resize()的效率很低，如果需要插入大量的值，可以提前设置好容量，避免频繁的扩容，用空间换时间
get()方法： 主要是调用getNode()方法，如果找不到返回null 先调用hash计算哈希值，获取通下标，然后再判断第一个节点是否为红黑树，如果是红黑树，则通过树的方式获取，否则还是按照链表的方式获取
代码语言：javascript复制 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) {
// 判断桶中的第一个元素的哈希值是否相等
if (first.hash == hash && // always check first node （这里写到总是检查第一个元素）
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 判断是否红黑树，如果是红黑树则按照树的方式获取；如果不是则按照链表的方式获取
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
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