- 哈希表的实现就是一个哈希桶，通过哈希算法计算出hash值并定位存储的位置。
- 允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
- 线程不安全！没看到任何锁机制。
- JDK1.8以后添加了TreeNode代替链表的实现，即当哈希冲突巨大，链表上有TREEIFY_THRESHOLD+个结点，则将链表转换为红黑树。
HashMap内部是由数组实现的，而对于每一个元素，它的值可能链接的是一个链表，所以单向链表连接的结点组成的，内部类Node结点继承了Map的内部Entry接口。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //每个结点构成了一张哈希表。
//每个Node内部存储哈希值，键，值，以及链表的下一个元素
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) {
//...
}
}- transient Node<K,V>[] table; table不会在创建对象时初始化，而是会在插入对象时通过resize方法创建。
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;-
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 维护一个entrySet
-
transient int size; 维护哈希桶的大小
-
transient int modCount; 用于维护fail-fast机制
fail-fast，它是Java集合的一种错误检测机制。当多个线程对集合进行结构上的改变的操作时，有可能会产生fail-fast机制。记住是有可能，而不是一定。例如：假设存在两个线程（线程1、线程2），线程1通过Iterator在遍历集合A中的元素，在某个时候线程2修改了集合A的结构（是结构上面的修改，而不是简单的修改集合元素的内容），那么这个时候程序就会抛出 ConcurrentModificationException 异常，从而产生fail-fast机制。
- int threshold;
- final float loadFactor; 用于哈希桶扩容。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //哈希桶的最大深度：2^30
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) //扩充桶深度的因子，当超过lf后桶的深度会增加
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); //将桶的深度扩充成2的次方。
}- hash()计算哈希值，用于确定存储位置。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}- put() 实际上调用putVal()方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}- putVal()
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//第一次添加元素，创建table数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//通过计算哈希值得到存入元素的位置，如果没有哈希冲突就创建出元素并存入。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //产生哈希冲突的处理方式，p所计算出的位置存储的结点。
Node<K,V> e; K k;
//如果要插入的元素和储存的哈希值一致，键一致，将存储元素存在e(existing)中
//实际上说明两次插入的是同一个对象。
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果当前结点所挂的已经是一个红黑树，则直接添加，因为平衡性已经通过树形结构进行了优化。
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//将新的结点插入链表的尾端
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表的长度超过8则转为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果要插入的元素已经存在在链表里退出循环
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;
//如果onlyIfAbsent为true，则不进行更改，为空则添加值。
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); //用户可以重载自行添加方法
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize(); //如果超过了容量则进行扩容
afterNodeInsertion(evict); //用户可以重载自行添加方法
return null;
}- resize() 如果内部存储的哈希超过了threshold，则要开始扩容。
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) {
//规定存储的数量上限，若double以后没有到达上线就double
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//创建一棵新的数组用作存储对象
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//旧表不为空，将元素复制进来
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null; //帮助GC回收
if (e.next == null) //如果只有单结点则直接插入新表
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //如果该结点上链接的是红黑树则插入红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 如果当前结点上连接的是一条链表则将链表挂在新的表中
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;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}- get(key)
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}- getNode()
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//非空判定，通过hash找到那一个bucket.
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果第一个元素的hash值一值则返回（同时说明了该bucket中装载的是单一结点而不是链表或树形结构）
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//为链表或树形结构
if ((e = first.next) != null) {
//遍历树
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//遍历链表
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}- remove() 删除结点 内部调用了removeNode()方法
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}- removeNode() 删除方法和查找方法类似，只是找到了结点以后置为空
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount; //更新modCount，为fail-fast准备
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}- rehash会造成死锁。
- 数据脏读。