一文看透HashMap底层实现原理
简单介绍
HashMap基于哈希表，它实现了Map接口，以键值对形式存储数据，是Java程序员最常用的集合之一。它的键key不可重复但可以为null，值value可以重复可以为null，元素存取无序，并且存储元素时如果已经有该键会采用新值覆盖旧值的策略。
HashMap采用的数据结构
由于HashMap是基于哈希表实现的，而哈希表随着数据的增加一定会有哈希冲突问题（鸽巢原理），解决哈希冲突的方式主要有两种：
开放地址法：产生哈希冲突时，重新探测一个新的空闲位置，将其插入，适用于数据量小的情况
拉链法：产生哈希冲突时，在冲突位置建立链表，并将其插入链表
HashMap采用拉链法解决哈希冲突，他的数据结构是数组+链表（JDK1.8后采用数组+链表+红黑树）
下面是它的实现代码，在JDK1.8之前是Entry内部类，JDK1.8后因为引入了红黑树变为了Node内部类。可以看到它的每一个节点都有key,value,指向下一个节点的next，还有hash（这个hash是为了便于进行比较，在后边的代码中可以看到）
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;
}
Hash算法
哈希表结构中哈希算法尤为重要，首先不能太复杂，太复杂光计算就消耗太多的计算时间，其次生成的索引值要尽可能随机并且分布均匀。那么HashMap的哈希算法是如何设计的？
下面截取了HashMap在JDK1.7和1.8版本下put()的部分源代码
JDK1.7
public V put(K key, V value) {
// ...
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// ...
}
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
JDK1.8
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
// ...
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// ...
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
两者比较可以看出有一些共同点
元素hash的计算采用的是JDK自带的hashcode()+移位操作；
数组索引的计算采用的都是hash & (length - 1)。
这和我们传统的认知是不一样的，我们先前计算数组散列后索引都是用%取余操作，那么HashMap为什么要用&与运算呢？而且还是和length - 1？
我们使用几组数据进行测试：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
假设hash结果为0101 0101（只截取了后8位），数组长度采用默认长度16，那么length-1就是0000 1111
h : 0101 0101
15: 0000 1111
& : 0000 0101 散列索引为5,属于[0, 15]区间 √
结果貌似是对的，但是为什么呢？这是一个巧合吗？
我发现length-1后，他的高28位全为0，低四位全为1，而根据&操作特性，他的结果中高28位肯定为0，
而低四位就是hash的低四位，那么索引结果就是hash的低四位，而低四位的区间刚好就是[0, 15]。
好吧，看来结果是对的！
但是我还注意到，在数组长度前有一行注释，说长度必须是2的幂次？这又是为什么呢？
我接着测试...
hash结果还为0101 0101，数组长度长度为17，那么length-1就是0001 0000
h : 0101 0101
16: 0001 0000
& : 0001 0000 散列索引为16，属于[0，16]区间 √
这个结果是对的，但是我发现一个问题：length-1的低四位一直为0，那计算结果中低四位肯定为0；
再看高位，高位只会产生两种结果（第27位是0/1），这样肯定不行的，散列结果只能是0/16。
我没有发现什么规律，那么下一组数据...
h : 0101 0101
31: 0001 1111
& : 0001 0101 散列索引为21，属于[0，31]区间 √
我发现了，length-1的二进制表示中，如果高位全是0，低位全是1，可以奏效！
那么反过来看，length必须是1xxx的，这刚好就是2的幂次表示。
OK，这也就解释了为什么table数组要求长度为2的幂次
解析put()源代码
JDK1.7：null键直接放置在下标0处；非null键计算下标索引，使用头插法插入到下标索引对应的链表中。中间发现相同键，新值替换旧值，当容量超出HashMap阈值扩容为原长度的2倍
public V put(K key, V value) {
// 键为null，将元素放置到table数组的0下标处
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算hash和数组下标索引位置
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
// 根据索引找到链表，当hash一致,键一致，说明该键已存在，使用新值替换旧值并返回
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++;
// 插入链表
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
private V putForNullKey(V value) {
// 一样的，新旧值替换
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入到数组下标为0位置
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
// 头插法：将新创建的Entry放入bucketIndex索引处，并且新Entry指向原来的
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
// 计数，扩容
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
JDK1.8：计算数组索引下标，如果索引下标对应table[index]为null，直接插入；不为null，如果是红黑树节点就插入红黑树；如果是链表，就使用尾插法插入链表末尾。中间发现相同键，新值替换旧值，当容量超出HashMap阈值扩容为原长度的2倍
public V put(K key, V value) {
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;
// table数组未初始化或长度为0，初始化、扩容（resize()既初始化又扩容）
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算数组索引下标，如果为null直接插入（写的太简洁了。。。）
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 当hash一致,键一致，说明该键在table中已存在，使用e保存（后边会实现新旧值替换逻辑）
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 键不存在，并且如果为红黑树节点，插入红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 键不存在，并且如果为链表，插入链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 使用尾插法：将元素插入到链表末尾
/* 为什么1.7用头插法，1.8用尾插法？
我想应该是在1.8中引入了红黑树，在判断是否树化时有一个链表长度阈值，这个长度要一个个遍历，既然是要一个个遍历的话，就直接在尾部插入就好。而在1.7中他是不需要走到链表尾部的，采用头插法效率更高
*/
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度达到树化阈值，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果遍历链表时，发现链表中存在该键，退出（后边会实现新旧值替换逻辑）
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 新旧值替换逻辑，和1.7一样
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 计数，扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
解析get()源代码
JDK1.7: null键去table[0]下找；非null键，根据key计算对应数组索引下标，遍历链表，找到相同键返回，没有返回null
public V get(Object key) {
// 键为null时，调用getForNullKey
if (key == null)
return getForNullKey();
// 计算hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 计算数组下标索引，遍历链表
for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// key相同，返回对应value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
// 没有该键，返回null
return null;
}
JDK1.8: 根据key计算对应数组索引位置，先比较数组元素，匹配的话直接返回；不匹配，遍历其树结构或链表，找到后返回该节点，找不到返回null
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;
// 赋值，获取数组下标索引对应节点first
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// table[index]节点刚好就是要找的
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 不是table[index]对应元素，遍历其链表或树
if ((e = first.next) != null) {
// 首节点是tree类型，遍历树
if (first instanceof TreeNode)
// 找到返回树节点
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 遍历链表，找到后返回链表节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 找不到，返回null
return null;
}
以上就是我的一些个人见解，如有误，还请大家指正！！！
最后：
